システム開発では、定例会議で「少し遅れているものの挽回できる」と報告されていたにもかかわらず、重要な節目の直前になって成果物が完成していないと判明することがあります。 遅延が明らかになると、現場には作業の前倒しを求め、顧客や経営層には事情を説明し、利用部門とはリリース後の計画を調整しなければなりません。 しかし、状況が見えないまま作業を急がせても、手戻りや不具合が増え、さらに納期が延びるおそれがあります。 重要なのは、単純に作業速度を上げることではなく、 現在地・残作業・遅延原因・影響範囲を可視化すること

納期の遅れ、不具合の増加、終わりの見えない仕様変更が重なると、「すでに炎上しているのではないか」と不安になりやすいものです。 定例会議で「対応中」「確認中」という報告が続き、正確な進捗や完了予定日が見えなくなっている場合は、単に忙しいだけでは済まない可能性があります。 システム開発の炎上は、一つの大きな失敗によって突然起こるとは限りません。 要件の曖昧さ、無理な見積もり、進捗管理の不備、品質の悪化、意思決定の遅れ などが連鎖し、徐々に立て直しにくい状態へ進んでいきます。 こうした状況で責任者の交代や人員追

システム開発のWBSを任されたものの、工程をどこまで細かく分ければよいのか分からず、手が止まってしまうことは珍しくありません。 過去に使われたテンプレートがあっても、開発する機能や体制、契約範囲が異なれば、そのまま流用するだけでは必要な作業が抜けたり、不要な項目が残ったりします。 WBSは作業名を並べるだけの表ではなく、 成果物を起点に必要な作業を分解し、担当者・工数・期限・依存関係・完了条件を整理するための土台 です。 適切に作成すれば、見積もりの精度を高められるだけでなく、タスクの抜け漏れや認識のずれ

PSSLの佐々木です 最近は Claude Code を複数セッション同時に立ち上げて、機能Aの実装・機能Bのレビュー・ドキュメント整備…と並列で作業させるのが当たり前になってきました。便利なのですが、セッションで  git checkout  が走った瞬間、別セッションが作業中のコードが丸ごと別ブランチの内容に変わってしまう問題が起きたので解決しました。 この記事では、 なぜ複数の AI エージェントと  git checkout  の相性が悪いのか git checkout  と  git workt

はじめに 皆さん、こんにちは。サーバーワークス マネージドサービス部 マネージドサービス課のイです。 本記事では、AWS Summit Japan 2026 で見た AIOps の事例をもとに、AIOps を設計するにはどのようなポイントを考慮すべきなのかを考えてみました。 取り上げるのは、印象に残った 2 つのブースです。1 つは Server-Timing を起点にユーザーリクエストの遅延を可視化する事例、もう 1 つは通信ネットワーク運用を複数のエージェントで分担する事例です。 特に注目したいのは、

開発2部の内原です。 AIエージェントを使って開発していると、同じモデルを使っているはずなのにツールやエージェントによって賢さがまるで違う、という体験をすることがよくあります。モデルそのものは変わらなくても差が出る理由を考えてみます。 その差を生んでいるのが、モデルを取り巻く装備、いわゆるハーネスです。ハーネスという言葉はなんとなく使われがちですが、何を指しているのかは意外とふわっとしています（少なくとも自分の理解は割と曖昧でした）。 この記事では、この言葉を構成要素に分解して、何がエージェントの実力を決

こんにちは、MNTSQ株式会社セキュリティ推進室の北村です。 セイ・テクノロジーズ株式会社・株式会社K-model共催のオンラインセミナー「実際どうやる？ ISMS取得企業がSCS評価制度に対応するためのセキュリティ運用設計」（2026年5月22日開催）に参加しました。 「SCS評価制度」という名前はここ最近よく耳にするようになりましたが、「ISMSと何が違うの？」「本当に対応が必要なの？」という疑問を持っている方も多いのではないかと思います。このレポートでは、参加を通じて理解したことや気づきをまとめてお

はじめに こんにちは。クラウドエース株式会社 第一開発部の猪野です。 データ活用が当たり前になった昨今、Google Cloud が提供するエンタープライズ向け BI プラットフォーム「Looker（ルッカー）」はご存知でしょうか？ 「Looker って名前は聞くけど、なんだか難しそう……」 そんな Looker 初学者の方 に向けたチュートリアルです。 データポータルとの決定的な違いは「LookML」による一元管理 機能が似ている「データポータル (旧 Looker Studio)」は直感的にグラフを作

こんにちは。Chief Innovation Officer(CINO)の森です。 最近、Forward Deployed Engineer(以下、FDE)という職種が、IT業界で盛り上がっています。 当社でも、5月からFDEのポジションを新設しました。本記事では、当社がFDE職を新設した背景や狙いについてご紹介したいと思います。 目次 背景 なぜFDEが注目されているか FDEの類型 当社におけるFDEの役割 これまでの反響とこれから 背景 ここ数ヶ月で、FDE(Forward Deployed Eng

はじめに # 本ページは「AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門」の続編です。 今回は、リソースについて説明します。 MCPのリソースは、AIモデルが回答を生成する際に参照するコンテキスト情報（ファイル、ガイド、仕様など）を提供する機能です。 ツールが「AIモデルの判断」で実行され、プロンプトが「ユーザーの意思」で選択されるのに対し、リソースは「アプリケーション主導（Application-driven）」でその組み込みを決定します。 本記事で掲載しているコードは こちら で公開しています。 -->

はじめに   ABEMA の Data Platform チームに所属している河野です。 ...

はじめに マルチリージョン化のポイント IaCによるシステム管理 ハードコードの解消 AIによるコード変換 DBの整合性設計の見直し まとめ 最後に はじめに システムのマルチリージョン化により、リージョン障害時のサービス停止リスクの低減と、ユーザーに近い場所からサービスを提供することによるレイテンシーの改善を図ることができます。特に大規模なシステムではマルチリージョン化を検討するケースは多いと思いますが、どのように進めていくべきか頭を悩まされる方は多いのではないでしょうか。 AWS Summit Jap

本ブログは株式会社ラクス様と Amazon Web Services Japan 合同会社が共同で執筆しました。 株式会社ラクス (以下、ラクス) は、「IT サービスで企業の成長を継続的に支援します！」というミッションを掲げ、企業の業務効率化に貢献する複数のクラウドサービスを提供している IT 企業です。「楽楽精算」「楽楽明細」など複数のサービスを提供しています。 今回は AI エージェントプロダクト「伝票作成 AI エージェント」の開発に AWS を活用して迅速にプロダクトをリリースできた成果と、AW

はじめに AWS Summit Japan 2026（6/25-26 @幕張メッセ）にご来場いただいた皆様、ありがとうございました。本ブログでは、建設・不動産業向けインダストリーブース（A057）の不動産パートの展示内容をご報告します。 不動産ブースのテーマ： 「不動産業の未来を、生成 AI で切り拓く ─ データと対話が変える、新しい不動産体験」 また、ブースの事前紹介は こちらの開催予告ブログ で公開しています。 不動産×AI ─ AI 時代のデータ戦略をどう描くか 不動産業界では、人口減少・空き家問

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は、エブリーの開発部長陣がリレー形式で組織とAIについて書いていく「AIブログリレー」の第2本目です。 第1本目で、CTOの今井が 「オントロジーと組織OSとこれからのエンジニア」 という記事を書きました。会社の現実を人間とAIの共通言語として定義し、その上で意思決定が回り続ける「組織OS」を作る。そしてその組織OSづくりはエンジニア組織が主導すべきであり、最初の一歩として社内FDE(Forward Deployed Engineer)を立ち上げる、という内容です。