はじめに こんにちは！サイオステクノロジーのなーがです。前回はGoogle CloudのVertex AIをAzureから使用するための手順ということで主にインフラ関連の内容を書きましたが、今回はAIコーディングエージェントの開発プロセスを強化するフレームワーク「obra/superpowers」について書こうと思います。 AIエージェントは本当に便利なのですが、使い込んでいると「あれ、テスト書かずにいきなり実装してる…」「原因調査なしにとりあえずパッチを当てようとしてる…」という場面に気づくことがありま

はじめに スクラムのルールブックであるスクラムガイドにある通り、スクラムは「経験主義」と「リーン思考」に基づいています。また、この経験主義は「透明性」、「検査」、および「適応」により実現されているということはご存知かと思います。 この「透明性」、「検査」、および「適応」が可能な状態にするためには、チームメンバが互いに臆する事なく発言し合える状況がとても大切です。スクラムで定義されたイベントを効果的に進めるためにはチームメンバの発言が不可欠です。一方で、たとえチームメンバの前であっても、人前で話をする、意見

「アプリ開発に興味はあるけれど、具体的に何から始めればいいのか分からない」 「専門用語が多くて全体像がつかめない」と悩んでいませんか？ IT業界の成長性を背景に、未経験からエンジニアを目指したり、副業として自分のサービスを作りたいと考えたりする人が増えています。 しかし、アプリ開発は単にプログラミングをすることだけではありません。 誰のどんな悩みを解決するのかという「企画」から、リリース後の「運用」まで、一連の流れを正しく理解することが、効率的なスキル習得と成功への近道です。 そこで今回はIT業界でのキャ

はじめに ビジネスdアプリ開発チームの徳原です。 私は地元の金融機関で12年間営業職として勤務した後、IT業界へキャリア転換しました。 本記事では、これまで私が転職で経験したことやキャリアの自律に向けた取り組みについて紹介します。 目次 はじめに これまでのキャリア 金融機関からIT業界へ 前職(外資コンサル)でのSE業務 キャリアを動かしたきっかけ 継続的な学習 前職のインフラ運用業務で苦戦したこと 前職のアプリ開発で苦戦したこと 現職へ転職することになったきっかけ 現職の業務とキャリアの広がり 学習の

はじめに こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームの山崎です。 マルチエージェントシステムを設計する際、多くの設計判断に直面します。議論はシングルステップで十分か、複数ステップに分割すべきか？各ステップに誰を参加させるべきか？プロンプトはどこまで詳細に書くべきか？ 今回の記事では、Google ADK + Geminiを用いて、スタートアップの新規事業立案という具体的な意思決定の事例でマルチエージェントシステムを実際に構築し、議論の論点、議論の進め方、議論するメンバーなどを変化させながら

NTTドコモビジネス イノベーションセンター テクノロジー部門 MetemcyberPJでの経験を通じ、私は「自分でやり切ること」と「チームとして成果を出すこと」のバランスの重要性を学びました。若手社員でも幅広い業務に挑戦できる環境の中で、責任感を持ちながらも周囲と協力することで、個人の成長とチーム成果の両立が可能であると実感しています。この記事では、その経験から得た学びと実践のポイントを紹介します。 はじめに 若手でも幅広く挑戦できる環境 スクラムという前提 私が経験した「抱え込み」 タスクの優先順位の

本ブログについて 本ブログの目的 本ブログはアジャイル型開発におけるJira利用方法の一例を提示することで、Jira導入時や利用時の立ち上がりをスムーズに行えるようにすることを目的にしている。 本ブログに沿ったJira運用を行うことで後述するプロジェクトにおける品質保証におけるメトリクスやDevOps実践におけるメトリクスを取得することができるようになる。 なお、本ブログは2025年12月時点のJira Software Cloudを対象としている。また、あくまでも一例であるため、チームの状況に応じて適宜

はじめに FigmaのデザインデータをもとにUIを実装する際、「デザインの読み取り」と「コードへの落とし込み」に時間がかかることはありませんか？ 本記事では、Figma MCP（Model Context Protocol）とGitHub Copilotを組み合わせてReactでUI実装を行った際の工夫点や注意点をまとめます。 Figma MCPとは Figma MCP（Model Context Protocol）は、Figmaのデザイン情報を構造化データとしてLLMに渡すための仕組みです。 Figma

こんにちは。AWS シニアソリューションアーキテクトの崔 祐碩です。首都圏を中心に 125 店舗のスーパーマーケットを展開する サミット株式会社 （以下、サミット）では、DX 推進の一環として AI コーディングアシスタント「 Kiro 」を活用し、情報システム部門が自らの手で業務アプリケーションを素早く形にする取り組みを進めています。本ブログでは、サミット 情報システム部 企画・開発グループの小池様に、Kiro 導入の背景や具体的な活用事例、今後の展望について伺いました。 サミット株式会社について サミ

はじめに スクラム開発は、短いサイクルを繰り返しながら、価値の高いプロダクトを継続的に届けることを目的としたアジャイル開発手法です。 そのスクラムを支える重要な考え方の一つが「ロール（役割）」です。 アジャイルやスクラムを学び始めた方の中には、「プロダクトオーナー」「スクラムマスター」「開発者」といった言葉は聞いたことがあるものの、「なぜ役割を分ける必要があるのか」、「役職と何が違うのか」が分かりづらいと感じる方も多いと思います。 本記事では、スクラムにおけるロールの全体像と考え方を、初心者向けに分かりや

　 本稿は、三菱電機株式会社 名古屋製作所が新たに開発した AI を活用した商談支援サービス「 Memory Tech 」について、これを主導された三菱電機株式会社 名古屋製作所 江口 貴紀様、的場 祐弥様より寄稿いただきました。 はじめに 背景・課題 　 三菱電機株式会社 名古屋製作所 (以下、当製作所) は、FA (Factory Automation) 機器の開発・製造を手がける拠点です。シーケンサをはじめとする制御機器は製造業の現場で広く使われており、当製作所はこれまで製品の品質向上や機能強化を通

今回は、 第5回の「営業」の回 に続き、再び「幕間」として、技術とは少し異なる、しかしQAエンジニアにとっては避けて通れないテーマについてお話しします。 そのテーマとは、「品質」です。 QAエンジニアと名乗る以上、「品質」という言葉は常に私たちの隣にあります。 私はこの言葉をなんとなく分かった気で使っていました。 そして、(今となっては幸いなことに)あるタイミングで、この言葉を明確に言語化する必要に迫られました。 その過程で出会ったのが、TQMという品質マネジメントに関わる包括的な方法論です。 私自身、T

0、はじめに 本記事では、Microsoft Copilot Studio を問い合わせ対応業務へ活用することを目的として構築したエージェント事例をご紹介します。 また、今回の事例はアジャイル開発の成果物です。4週間でMVP（Minimum Viable Product）プロトタイプを合計3つ構築し、その中の汎用的な事例を今回の題材として取り上げました。 本取り組みの位置付け 今回のエージェント構築は、実業務への本格適用を見据えた PoC（Proof of Concept）として実施しています。 Micr

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka_bow ）です。 本記事は、2025年7月にファインディが開催した「 開発生産性Conference 」のキーノートスピーカーとしてお招きした Gene Kim氏 の基調講演を、日本語の全文書き起こしとしてお届けするものです。 Gene Kim氏は、ベストセラー『The DevOps 逆転だ！（The Phoenix Project）』『The DevOps ハンドブック（The DevOps Handbook）』の著者であり、1999

急成長を続けるメガベンチャーの現場では、プロダクトの多角化や組織の拡大に伴い、ある深刻な課題が浮き彫りになります。 それは、チームごとにテスト方針や管理手法が異なる「品質管理の分断」です。 「あるチームはExcel、別のチームはNotionで管理し、バグ報告だけがJiraに集まってくる」 このような状況では、プロダクト横断での品質担保は難しく、QAマネージャーは現場との板挟みや、リリース直前の予期せぬ障害対応に追われることになります。 個別最適の限界を超え、QAを「ボトルネック」から「価値創出の基盤」へと