＜【連載】具体と抽象を往復しよう！ 記事一覧＞ ※クリックで開きます 【第1回】分類学とアブストラクト（抽象化）〜AI時代を生き抜くための「思考の武器」〜 【第2回】分類学とアブストラクト（抽象化）〜「思考の武器」をテスト・QAの現場に活かす〜 【第3回】『具体と抽象』から見る、デザインと直感 【第4回】『具体と抽象』から見る、テスト設計 はじめに 前回の記事では、具体と抽象の往復が、デザインや直感にどのように表れるのかを書きました。 デザインでは、ユーザーの頭の中にある「こうしたい」という抽象的な期待を

※ 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

こんにちは。Yahoo!検索のフロントエンドエンジニアの山本です。普段は Yahoo!検索の開発と運用を行っています。そのかたわら、Coding Agent を使った開発自動化と AI 活用、チームへ...

こんにちは。LINEアプリ開発SBU AIディベロッパーエクスペリエンスユニットの Nagase Takuya です。私のチームは、AndroidとiOSの開発者が混在する体制で、LINEアプリの機能...

! 「QAチームに配属されたけど、やっているのはテスト実行だけ」「テスト以外にQAって何するの？」と思ったことはないだろうか。 以前、「テスト＝QA」を卒業する日という記事で、テスト・QC・QAの違いを整理した。 テスト＝測る（今の状態を確認する） QC＝直す（見つけた問題を潰す） QA＝つくる（良いものが生まれる仕組みをつくる） 「QA＝仕組みをつくること」とわかった。じゃあ具体的に何すればいいのか。 自分がQAとして手を動かしてきた中で、テスト実行以外にやってきた活動を全部並べてみる。 たとえ話：勉強

キャディ株式会社のデータ解析チームで、MLモデル開発をしている藤田です。 本記事では、私たちのチームで取り組んだ生産性改善の話をします。 1. 電線を張らずに電波塔を建てる？ アフリカの一部地域では、固定電話網が普及する前に携帯電話が一気に広まりました。電線を張り巡らせるという「これまで当たり前だった工程」を飛ばして、いきなり電波塔を建てることで通信インフラを整えたのです。いわゆる「リープフロッグ（蛙飛び）」と呼ばれる現象です。 新しい技術は、既存の工程を「速くする」だけでなく、ときに工程そのものを不要に

はじめに こんにちは！ セーフィー株式会社でサーバーサイドエンジニアをしている坂上（@Bobtaroh）です。 先日、2026年8月5日（水）19:00より、「セーフィー × カンリー AI Night #2：AI開発における社内標準化の取り組み」をオンラインで開催いたしました！ 第1回（詳細はこちら！）の続きとなる第2回目の開催となりましたが、今回も多くの方にご参加いただき、またアーカイブをご視聴いただいた皆様、本当にありがとうございました。 本記事では、当日の各LT（ライトニングトーク）のハイライトや

こんにちは、タイミーでバックエンドエンジニアをしている志賀（ @akitoshiga ）です。 先日、複数の顧客企業にまたがる、複雑なデータ統合プロジェクトに取り組みました。 このプロジェクトには、次のような難しさがありました。 要件が曖昧で、影響範囲も見えづらい 統合パターンごとに状況や制約が異なり、考慮すべき条件が多い 関係者が多く、合意形成に時間がかかりやすい 事業上、変更しづらい期限がある 当時の体制では、バックエンド領域を主担当として動けるメンバーが限られていた このまま進めるだけでは、期限内の

こんにちは、ラクス技術広報です。 開発本部では、各部署でのAI活用の取り組みを技術広報がインタビューし、記事としてお届けしています。今回お話を伺ったのは、楽楽請求開発部でバックエンド開発を担当する吉元和仁さんです。 楽楽請求のバックエンドチームは、昨年度の下期から仕様駆動開発（Spec-Driven Development、以下SDD）の導入を進めてきました。掲げた目標は「AIによる実装の完全自動化」です。 半年ほど回してみて、実装そのものは速くなりましたが、速くなったのは個人の作業で、チームとして再利用

AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) の基礎を体系的に学べるコース「 AI-DLC Foundations 」の日本語版として「 AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッジ 」が、AWS Skill Builder で公開されました。この記事では、コースの概要と全 8 モジュールの内容を紹介します。 今すぐコースを受講する場合はこちら コースの概要 AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) ナレッジバッジ は、AI-DLC について基礎から体系的に学べる全 8 モジュー

こんにちは。『楽楽請求』でフロントエンドを担当しているtakenamiです。 『楽楽請求』では立ち上げ当初から、要件定義から画面仕様の作成までを設計チームが担い、開発チームがそれを実装するという分担で開発を進めてきました。2024年10月のリリースから約1年半が経った2026年4月、顧客への価値提供スピードをさらに高めるための部の方針として、 UI設計をフロントエンドが担う体制 へと移行しています。 実際に担ってみると、実装を担当していた頃には見えていなかった景色と、いくつもの壁にぶつかりました。この記事

本記事は、LINEヤフーの技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」のセッション「10x Speed With QA Agent Platform — How we scaled adopt...

「テスト＝QA」を卒業したい。でも何から？ 以前の記事で、テストとQAは違うという話を書きました。 テストは「測る」行為です。QAは「良いものが生まれる仕組みをつくる」行為です。勉強にたとえるなら、テストは問題を解くことであり、QAは勉強法そのものを改善することです。 反応をもらった中で一番多かったのが、「わかった。で、具体的に何をすればいい？」 でした。正直、自分も最初はそうでした。 品質戦略の担当になったとき、「分析しよう」と意気込んでパレート分析やODCの教科書を開きました。でもデータが整っていませ

本記事について 本記事では、2026年度新入社員研修で実施された開発演習についてご紹介します。 今回の演習では、既存サービスのグロースをテーマに、サービスやユーザーが抱える課題を分析し、その解決につながる施策の企画・実装に取り組みました。 私たちのチームに与えられたテーマは、マイナビ転職のスカウト機能のUX改善です。 企業と求職者の双方にとってより価値のあるスカウト体験とは何かを考え、市場分析やユーザー分析をもとに施策を立案し、実際に動作するプロトタイプとして形にしました。 その結果、最終成果発表では1位

【目次】 AIが入っていない場所を探したら、上流工程が残った なぜ「概要設計書」を選んだのか 「書き直させる」前提で、最初からAIに書かせた つまずいたのは、スライドのデザインとUIのデザインの混在 ツール選定に、20分以上かけない 体感で2〜4倍。ただし数値化はこれから 生まれたバッファは、顧客の声を拾う時間へ まとめ こんにちは、ラクス技術広報です。 開発本部では、各部署でのAI活用の取り組みを技術広報がインタビューし、記事としてお届けしています。今回お話を伺ったのは、経費・請求・販売管理などのクラウ