1. はじめに こんにちは！AI事業本部の協業リテールメディアdiv.において小売アプリ向けの広告サ ...

本記事は 2026 年 1 月 15 日 に公開された「 From AI agent prototype to product: Lessons from building AWS DevOps Agent 」を翻訳したものです。 re:Invent 2025 で Matt Garman は、インシデントを解決し、事前に防止することで、信頼性とパフォーマンスを継続的に改善するフロンティアエージェントである AWS DevOps Agent を発表しました。DevOps Agent チームのメンバーとして、

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。新年を迎えたと思ったら、あっという間にもう2月。今回は特に、AWS ジャパンが開始した「 フィジカル AI 開発支援プログラム 」が注目です。ロボット基盤モデル開発を支援する貴重な機会となっています。応募締め切りが2026年2月13日までとなっているのでご興味のある方は、ぜひご確認ください。 それでは今週も、生成AIを活用した開発支援プログラムやソリューション事例、そしてAmazon Bedrockを中心とした注目のサービスアップデートを

はじめに # AIエージェントによる自律開発は魅力的ですが、長時間の処理でコンテキストの劣化により精度が落ちる問題があります。この課題に対するアプローチとして注目されているのは Ralphループ （コンテキストを都度破棄して新しいセッションで処理を継続する自律開発手法）です。本記事では、Kiro CLI [1] （AIエージェントによる自律開発を支援するCLIツール）を使ったRalphループの検証結果と、実践で得た教訓を共有します。 背景：コンテキスト管理の課題とRalphループ # 従来のAIチャットに

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 DevEx（開発者体験）の認知度はわずか4.9%。この数字もまた、日本の開発現場が直面する課題の一つであり、同時に大きな伸びしろを示しています。 前回の記事 では、Visual SourceSafe 15.8%という数字から見える技術格差と、AI時代に広がる生産性格差について取り上げました。今回は、その技術格差の背景にあるDevExに焦点を当て、日本の開発者が本当に求めているものを考察します。 【調査概要】 調査対象：

SAPを運用する企業は、SAP S/4HANAの実装、技術的負債の削減、新しいビジネス機能の提供といった課題に直面しています。お客様からは、SAP S/4HANAへの移行時にアップグレードが必要なカスタムSAP ABAPプログラムが数千個あるという声を良く伺います。これらのSAP ABAPプログラムはドキュメントが不足していることが多く、トランスフォーメーションプロジェクトと日常的なサポートの両方をさらに複雑にしています。さらに、SAP開発者は、SAP CAP（cloud application prog

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 2012年にサポート終了したVisual SourceSafeが、いまだに利用率2位。この調査結果に私はとても驚きました。 前回の記事 では、開発生産性を阻む「組織の3大課題」として、要件定義、会議、コミュニケーションの問題を取り上げました。今回は、それらと深く関わる技術環境の世代差と、AI時代における影響を考えます。 【調査概要】 調査対象： ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマ

本稿は弥生株式会社様と AWS Japan の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）Unicorn Gym の実践を通じて得られた学びと今後の取り組みをお伝えするものです。 はじめに 2025年、生成 AI の台頭により開発現場は大きな変革期を迎えました。弊社 (弥生株式会社) でも AI ツールの導入を推進してきましたが、従来の開発手法と AI のポテンシャルをどう融合させるべきか、プロダクトごとに異なる環境の中で最適な手法を模索している段階にありました。 こうした中、AWS が提

こんにちは、ミイダステックオフィスです。技術書『 リーダブルコード 』や『Clean Architecture』の翻訳者として知られる角 征典さんを講師にお招きし、「アンクル・ボブに学ぶクラフトマンシップ」をテーマとした社内勉強会を開催しました。 ソフトウェアが社会の中核を担うようになった今、エンジニアはどのような姿勢でコードと向き合うべきなのか。今回の勉強会では、技術トレンドや個別の実装テクニックにとどまらず、 エンジニアとしての倫理、規律、そして仕事への向き合い方 について、改めて考える時間となりまし

AIが生成したコードをレビューせずにマージしていいだろうか。 多くのエンジニアは「ダメに決まっている」と答えるだろう。バグが混入するかもしれない。セキュリティホールが見逃されるかもしれない。既にある関数と同じものを新たに作ってしまっているかもしれない。技術的負債が積み上がるかもしれない。 しかし、少し考えてみてほしい。 コードレビューは、誰のためにあるのか。DRY原則は、何を守っているのか。可読性は、誰が読むことを想定しているのか。技術的負債は、誰が返済するのか。 これらはすべて、 人間がコードを読み、人

これは 豆蔵デベロッパーサイトアドベントカレンダー2025 第17日目の記事です。 1. はじめに：なぜ今、PBTを試すのか # プロパティベーステスト（以下 PBT）は、 仕様から抽出された「満たすべき性質（property）」を任意の入力・状態・操作系列に対して検証する テスト手法です。PBT は、従来の事例ベーステストと 相互補完的な関係にある ことが知られています [1] 。 正直、この説明だけでピンと来る人は多くないのではないでしょうか。私自身も、以前から興味はあったものの、満たすべき挙動の形式

この記事はBitkey Developers Advent Calendar 2025 17日目の記事になります。担当は私、エンジニアリングマネジメント室のしゅういちろがお送りします。 伝えたいこと 時間をかけて決めたチームの目標、決めただけになっていませんか？全て定量化して日々追える状態であれば理想ですが、そうもいかない目標も当然あります。 そんな定性的な目標や指標が遅れて反映される定量目標をチームに定着させるためにどうすれば良いか、私が工夫していることを共有します。 インプレッション０の目標 定量的な

はじめに このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。 本日紹介する記事はこちらです。 https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2012/083001 掲載日：2012年8月30日 掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA） 生成AIによる要約 この記事では、Javaの単体テスト自動化の現状と課題、およびその改善へ向けた取り組みを紹介しています。調査では多くのプロジェクトで単体テ

本記事は、以下イベントで講演した内容の文字起こし版です。 超実践 AI駆動開発 ～生成AIを活用したシステム開発の効率化・品質向上の最前線～ --> Information 2025年11月17日より、Q Developer CLIは正式名称「Kiro CLI」となりました。本記事では執筆時点の名称「Q Developer CLI」で説明していますが、コマンドや機能は同じです。今後のアップデートで q コマンドが kiro コマンドに変更される可能性があります。 目次 # はじめに 背景知識：なぜSDD+

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 そのような状況の中で先日、福岡でFindy AI Meetupの第3回を開催しました！ findy-inc.connpass.com そして今回は更に！東京でFindy AI