はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Androidブロックの小林（ @kako_351 ）です。普段はZOZOTOWN Androidアプリの開発を担当しています。ZOZOTOWN Androidでは、チーム内の運用でさまざまな作業を自動化しています。最近はリリース準備を、Jira AutomationとGitHub Actionsの組み合わせで自動化しました。本記事では、その仕組みと実装を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 改善前の運用 ブランチ運用の整理 改善後の全体構成 Git

こんにちは、イノベーションセンターの真崎です。普段はAIを用いた業務改善や技術開発に従事しています。 私たちのチームではコーディングエージェントのClaude Codeを業務で活用しています。便利な一方で、利用が広がるほどコストも増えていきます。 そこで、調査と実装を割安なモデルに任せ、全体の判断とレビューだけを高性能なモデルが担う構成（オーケストレーション）をClaude Codeのカスタムサブエージェント機能で構築し、コストと品質を実測しました。 結果は予想外でした。小規模な改修では、オーケストレーシ

はじめに 本記事は、 株式会社レスター （以下、レスター）の加瀬 友基 氏による寄稿記事です。 レスターでは、各社・各部門に分散していた営業情報を一つの土台に集める AI 情報プラットフォームを構築しています。中核となるレスターマッチングサービス（以下、RMS）は、顧客ニーズと企業・技術・製品などの解決手段を結びつけるマッチングの仕組みであると同時に、顧客・仕入先、取引実績、担当者との接点、商材、案件、議事録などを相互の関係性を保ったまま蓄積する、グループ共通のデータウェアハウスです。商談時の録音データを

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿は、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC TTT でフィジカル AI 領域の ML パイプラインを構築した取り組みの第 2 回です。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用 第 2 回：2 チーム並行開発の実験結果と知見（本記事） 第 1 回では、AI-DLC の Inception フェーズで要件を構造化し、設計レビューで 11 個の不整合を事前に検出した取り組みをご紹介しました。 第 2

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle） の TTT（Train The Trainer）に参加し、フィジカル AI 領域における機械学習パイプラインを 3 日間で構築した取り組みについて、全 2 回に分けてご紹介します。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用（本記事） 第 2 回：2 チーム並行開発

AI駆動開発でドキュメントとテストが乖離する問題を、エージェントの役割分担で解決した実例。Claude Code・GitHub Copilot活用のワークフロー設計を解説します。

Claude Fable 5.1 が本日より Kiro のエンタープライズ顧客向けに利用可能になりました。長時間にわたるコンテキスト量の多いエージェントセッションにおいて、Fable 5.1 は新しい基準を打ち立てます。症状を並べるのではなくコードの根本原因まで問題を追跡し、複雑なタスクの全体を通してコンテキストと意図を保持します。 Kiro は、後片付けが必要な初期ドラフトでも、埋める作業が残るスタブでもなく、プロダクションレディなコードを届けるために作られています。Kiro における Fable 5.

Go Conference 2026 目次 はじめに エブリーのスポンサーブース アンケートボード 食クイズ・くじ引き ノベルティ セッション紹介 Go における FFI のこれまでとこれから cgo とその課題 WebAssembly を使った FFI wasmify と wasm2go 感想 ワークショップ紹介 go.devの歩き方、その先へ 〜Go公式リソースの旅。明日からの調べ方を手に入れるワークショップ〜 参加した理由 ワークショップの流れ 設問2 の調査 ワークショップで得たこと Go × S

こんにちは。楽楽明細の開発をしている者です。 運用目線での顧客視点として、障害対応の話を書こうと思います。 障害が起きたとき、私が頭の中でどういう順番で何を判断しているのか。それを文章にしてみます。 はじめに 前提になる楽楽明細の事情 私の動き方 まず騒ぐ 何が起きているかをざっと把握する 顧客への影響を見極める 止血が要るかで動きを分ける 原因調査で意識していること そのケースがなぜ起きたかを追う 仮説を複数立ててから動く AI との分業 属人化させないために はじめに 開発の仕事は、機能を作りリリース

2026年9月16日、Elastic Cloud Serverless の Cross-Project Search（CPS：クロスプロジェクト検索） が正式提供（GA）になりました。 CPS を使うと、複数の Serverless プロジェクトをリンクできます。データを1か所に集約することなく、複数のプロジェクトを横断して検索できる機能です。 目次 Cross-Project Search の利点 設定はシンプル 仕組み：Origin Project と Linked Project GA で特に注目し

本ブログは 2026 年 8 月 31 日に公開された Amazon Science Blog “ Developing provably correct Rust code with Verus ” を翻訳したものです。 コードをその機能の数学的な仕様に照らして自動的に検査する「プログラム検証ツール (program verifier)」である Verus が、ソフトウェアプロジェクトのセキュリティ保証をどのように高めるのかを紹介します。 オープンソースや企業のソフトウェアプロジェクトの多くが Rust

2026 年 7 月 29 日、ファッション・アパレル業界のお客様が集まり、第一回ナレッジ共有会を開催しました。本会は、店舗業務支援 AI エージェント  SMART（Store Manager Agent for Retail Tech） を起点に、各社が取り組んできた AI エージェント開発の実践ナレッジを、企業の垣根を越えて共有し合う場です。当日は 6 社 20 名のお客様にご参加いただき、各社から取り組みを発表いただきました。経営層・DX/IT 部門・現場出身のメンバーまで多様な参加者が

1. はじめに オフショア開発において、「言われた通りのものしか上がってこない」。 BrSE（ブリッジSE）やオフショア開発のマネジメントに関わったことのある人なら、一度はぶつかる壁ではないでしょうか。 現在、私はBrSEとして日々の開発業務を回していますが、少し前までチームの「受け身の姿勢」と、それに伴う「品質の伸び悩み」に頭を抱えていました。仕様書に書いていないことは一切考慮されない。バグが出ても「仕様書に書いてなかったから」で終わってしまう。 「言語の壁だから」「オフショアだから」と諦めて、ひたすら

G-gen の菊池です。当記事では、 Looker のスケジュール配信機能で配信されたデータが古いままになっており、バッチ更新された最新のデータが反映されない問題の解決方法を解説します。 事象 原因 対処法 概要 手順1. データグループの定義 手順2. Explore への適用 手順3. 永続的な派生テーブル（PDT）への適用 手順4. ダッシュボードでのトリガー設定変更 事象 BigQuery のデータを可視化する Looker のダッシュボード環境を想定します。BigQuery のテーブルデータは、

はじめに ソフトクリエイトで Microsoft 365 の設計・構築を担当している、 野菜トリプル  です。 Entra/Intuneなどのインフラ、Defenderなどのセキュリティ製品の導入と並行して、SharePoint の設計・構築および管理者教育を担当しています。