ども！最近はスマホから Claude Code に指示を投げてばかりいる龍ちゃんです。 少し前に「AI に任せたんなら散歩でも行ってきたら」みたいな話を見かけまして。真に受けて、本当に行ってきました。歩きながらスマホをいじっていたんですが、そのとき効いていたのは散歩そのものではなくて、 席を立ってもいい状態のほう でした。 Claude Code には、PC で動いているセッションにスマホから入って続きができる機能があります。公開されたときに一度触って、そのまま戻した人も多いんじゃないでしょうか。僕もそう

ども！最近バグ調査のたびに Azure CLI を叩いている龍ちゃんです。 バグ調査でコードを読むところ、AI にやらせると爆速なんですよね。処理の順序を追って、どこで何が呼ばれているかを整理するくらいなら、もう完全に任せてます。ここはめちゃくちゃ助かってます。 で、あるとき思ったんです。次はバグの原因まで見つけられるように、アプリのログも自由に見れる形にしたら、調査もっとはかどるんじゃね？と。 ただ、正直に言うと僕、 KQL そんなに書けないんですよ。Application Insights のログを引

AIを活用すれば、テストケースやテストスクリプトの作成、テスト結果の分析など、これまで人が時間をかけていた業務を効率化できます。 一方で、「AIが作成したテストケースをそのまま採用してよいのか」「重要な確認項目が抜けていないか」と不安を感じる場面も少なくありません。 生成AIは、自然で説得力のある内容を出力できても、実際の仕様とは異なる情報を生成することがあります。 さらに、ソースコードやログ、顧客情報などを入力することで、情報管理上のリスクが生じる可能性もあります。 そのため、AIによるテスト管理で大切

こんにちは、ラクス技術広報です。 2026年7月15日、主催イベント「RAKUS AI Conference 2026 Summer」を開催しました。本記事では、楽楽精算 開発3課の平川裕多さんが発表した「仕様駆動開発、導入半年。『本当に速くなってるの?』にデータで答える」について、技術広報がレポート記事でご紹介します。 この記事はこのような方におすすめです AI活用で実装は速くなった気がするのに、なぜか設計やレビューの負荷が増えていると感じているエンジニアの方 仕様駆動開発(SDD)の導入を検討している

ソフトバンクのCHENです。普段は、データ構造化ツール「TASUKI Annotation」の技術研究＆全社RAG基盤に携わっています。あわせて生成AI・エージェント技術の探索にも取り組み、実務投入を見据えた技術検証を行っています。本記事では、OpenAI の Web検索ツール（web_search）が新たに画像も返せるようになった点を、実際にAPIを叩いて検証しました。 TL;DR 使い方：web_search に search_content_types と image_settings を追加するだ

統合されたアーキテクチャの「幅広さ」こそが、AI エージェントの能力を左右する ── その理由。 はじめに エージェンティックな統合（agentic integration）による自律的な問題解決が、コンタクトセンターの運用のあり方を再定義しつつあります。AI の推論能力の進化、オープンな統合標準、そしてコンポーザブル（組み合わせ可能）なサービス設計が一つに収束したことで、これまで実現不可能だったことが実用的なものになりました。 すなわち、複数システムにまたがる複雑なお客様の課題を、AI エージェントがリ

はじめに こんにちは。グループIT推進本部の鷹雄です。 Codex Ambassadorとして、社内 ...

現在、FinOps プラクティショナーは増え続ける AI ツール群を利用できるようになりました。しかし、それぞれのユースケースに適したツールを組み合わせることこそが、プラクティスを加速させるか、不要な複雑さを持ち込むかの分かれ目になります。AWS は、AI ラインナップの各ツールを、それぞれ異なるコンテキストと異なる種類の作業に向けて設計しています。このブログでは、5 つのツールについての実践的な整理、それぞれをいつ使うべきか、そしてなぜそれが FinOps にとって重要なのかを説明します。 ここで重要な

ニフティの開発手法はチームやプロダクトの特性によって異なりますが、現在、多くのチームで導入されているのがスクラムです。 スクラムとは、決まった期間（スプリント）ごとに価値を少しずつ届け、検査と適応を繰り返しながら進めていくフレームワークのこと。 「プロダクトオーナー（プロダクトの価値の最大化に責任を持つ）」、「スクラムマスター（スクラムの確立とチームの効果性に責任を持つ）」、「開発者」という3つの役割があり、それぞれに認定資格が存在します。今回はそのうち、プロダクトオーナーとスクラムマスターの資格を持つ、

はじめに こんにちは、サイバーセキュリティと生成AI活用推進を担当しているたなちゅーです。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）では、 以前の記事 で紹介した全社横断プロジェクト「AI-Native Dev」を中心に、AIネイティブな開発・業務プロセスへの変革を進めています。いまでは職種を問わず多くのメンバーが、日常業務のさまざまな場面でClaudeを利用しています。そうした環境の中で「パワーポイント作成もAI-Nativeにしたい」と考えるメンバーが現れ、それぞれがClaudeで利用しやすいパワポテ

テスト観点は「出す」より「削る」ほうが難しい。 前回の記事で「テスト観点の書き方」を紹介しました。画面要素を列挙する、仕様書から名詞と動詞を抜き出す、AIに壁打ちする。これで「出す」はできるようになります。 でも、出した観点を全部テストできますか？ ! この記事を読んでほしい人 テスト観点の出し方は覚えた。次に「絞り方」を知りたい人 AIでテスト観点を出してみたけど、量が多すぎて困った人 「何をテストしないか」の判断に自信がない人 試しにClaudeに「ECサイトの決済機能のテスト観点を出して」と投げてみ

2026 年 5 月 22 日、金融庁と日本銀行は 「フロンティア AI による脅威変化を踏まえた金融機関等の短期的な対応」に係る要請 (金総政第 3245 号ほか) を公表し、経営トップを含めた経営層の直接関与の下で、短期的な対応に取り組むよう金融機関等に要請しました。 要請では、いわゆる「フロンティア AI」により、脆弱性の発見・修正等のサイバーセキュリティ性能の急速な向上が見込まれることを踏まえ、これに対応する取組が必要不可欠とされています。フロンティア AI を用いてソフトウェアの脆弱性を発見・修

「技術ブログを書け、PVを伸ばせ」と言われたあなたへ ども！1年間AIと一緒に活動してきた龍ちゃんです。 「技術ブログを書け、PVを伸ばせ」 会社からそう言われているエンジニア、いませんか？文章書くのは苦痛で、タイトルの付け方もメタディスクリプションの書き方もマーケの話も全然わからない。 先に、この記事で渡したいものだけ。個別のTipsでも「AIがすごい」って話でもなくて、 文章が苦手なエンジニアでも、ネタ切れせずにブログを続けられる仕組み です。検証から公開までの全工程を、ひとつのパイプラインとして見せ

タイトルとSEO、書いた後で毎回止まってませんか ども！龍ちゃんです。 ブログの執筆自体はサクッと進むんですが、タイトルとメタディスクリプションで毎回手が止まる経験ありませんか。SEOといわれても、じゃあ何をどう詰めればいいのか分からない。結局「まあこれでいいか」で、勢いに任せて投稿しています。 正直に言うと、ここが一番苦手な工程です。コードも本文も書けるのに、マーケっぽい言葉選びとかクリック率の感覚が要るこの仕上げに関しては難しいですね。そこに対するモチベが一切ないのが問題なのですが、せっかく公開するな

ども！ブログを書くとき、AIにいろいろ手伝わせている龍ちゃんです。 原稿を書き終えて、公開ボタンを押す直前。「これ、本当に出して大丈夫かな」ってなること、ないですか。会社の技術ブログだと特にそうで。顧客の悪口に読めないか、うっかりAPIキーやコードの断片が混ざってないか、そもそも中身が空っぽじゃないか、論理が飛んでないか……気にし出すとキリがない。かといって、全部を毎回自分の目で見るのは、正直しんどいんですよね。 だからAIに任せたい。でも、やってみて分かったのは、全部は任せられないってことでした。じゃあ