2026年7月15日、オンラインイベント「RAKUS AI Conference 2026 Summer」を開催しました。本記事では、その中の1セッション「顧客の声から生まれた『AI返信補助機能』の開発プロセス」（登壇：楽楽自動応対AI開発課 四方大輔さん・今井陸斗さん）の内容を、技術広報がレポート形式でまとめます。 「作ったのに使われないAI機能」、心当たりはありませんか 半年間、精度を上げ続けてもお客様の声は変わらなかった 顧客に直接聞いて分かった、担当者が本当に困っていたこと 「メール作成AI」から

品質戦略のレイヤーに、QAがいない。 PdMやDevには役割を広げていくキャリアパスが見えている。PdMはプロダクト組織のリーダーへ、Devはアーキテクトやテックリードへ。でも、QAの先は確立されていない。AI時代になって、この空白がさらに際立って来るように感じる。 ソフトウェア開発の現場には、3つの主要ロール、いわゆる3アミーゴがいます。 PdM（プロダクトマネージャー）：「何を作るか」を決める人 Dev（開発者）：「どう作るか」を実現する人 QA（品質保証）：「それで正しいか」を問う人 自分は開発者→

商社系DX組織3社（Digital Experts様、MBKデジタル様、Insight Edge）が集まり、AI活用戦略から組織改善の取り組みなど互いの知見を共有する情報交流会を開催しました。 ※本記事では、企業名を併記する際は、Insight Edge以外をアルファベット順に記載しています（各社の取り組みLTは発表順）。 今回はInsight Edgeが発起し、CTO猪子のリードのもと、この記事の筆者の肥塚が共有会の企画や運営を行わせていただきましたので、共有会を企画するに至った経緯、共有会の内容、企画

1. はじめに 生成AIやAIエージェントの活用が広がる中で、ソフトウェア開発の現場でもAI活用が進んでいます。 これまでは、コーディング支援、テストコード生成、ドキュメント作成、コードレビュー補助など、開発工程の一部にAIを使うケースが多かったと思います。 一方で、AWS Summit Japan 2026の各セッションを見ても、最近は「AIでコードを書く」だけでなく、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、運用まで含めて、開発ライフサイクル全体をAI前提で見直す流れとなっています。 その文脈で重要にな

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの呉(オ)です。 2026 年 6 月 11 日（木）〜 12 日（金）の 2 日間、AWS の拠点にて、9 社 11 チーム・約 90 名のお客様と一緒に AI-DLC Unicorn Gym（AI 駆動開発ライフサイクルを体験する実践型ワークショップ）を合同開催しました。参加各社が「自社の実際の業務課題」を持ち込み、Kiro と Claude Code を使って、ユーザーストーリーの作成からモック、実装、成果発表までを走り抜ける 2 日間です。 本記事で

1. はじめに AIコーディングエージェントを組織で利用する場合、単に利用環境を提供するだけでなく、次のような情報も把握したくなります。 どのモデルが、どの程度利用されているか トークンやコストがどれくらい発生しているか ユーザーや部門ごとの利用状況に偏りがないか コード編集やGitコミットなどの開発作業につながっているか 2026年7月20日、AWS（Amazon Web Services）がAmazon CloudWatchにCoding Agent Insightsを追加したことを発表しました。 h

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6月24日（水）19:00より、「セーフィー × カンリー AI Night #1：組織導入」をオンラインで開催いたしました！ ご参加いただいた皆様、そして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、当日のセッションのハイライトやQ&Aの様子など、イベントの盛り上がりをお届けします。 ▼ 当日の熱量をすぐに見たい方は、こちらのアーカイブ動

レバレジーズで AWS AI-DLC Unicorn Gym を実施しました レバレジーズでは、開発プロセスにAIをより深く組み込む取り組みの一つとして、AWS AI-DLC Unicorn Gymを実施しました。 これまでAI活用というと、実装補助やコード生成、ドキュメント作成など、個人の生産性向上に寄った使い方が中心でした。 一方で、実際のプロダクト開発では、要件定義、仕様のすり合わせ、デザイン、実装方針の決定など、チームで意思決定する場面が多くあります。 今回のAI-DLCでは、AIを単なる作業補助

こんにちは、井上です。LINEヤフーではこれまで、AI活用スキル向上ワークショップ「Orchestration Development Workshop（ODW）」を通じて、個人がAIを使いながら開発...

「QA」と名のつくチームに配属されたのに、やっていることはテストと不具合報告……そんな経験はないでしょうか。 自分は開発エンジニアから第三者検証会社を経て、現在はビットキーで品質戦略を担当しています。キャリアの中で「QA」を名乗る現場をいくつも見てきましたが、その多くで感じたのは違和感でした。QAと言いながら、やっていることはテストではないか。では「QA」とは本来何なのか。 この記事は、2026年5月に開催された勉強会「AI時代に、品質エンジニアとして何者になるか」での登壇内容をベースに書いたものです。

こんにちは！スタメンでプロダクトデザイナーをしている森田かすみ（ @KasumiMorita ）です👋 今回のテックブログでは、先日プロダクト開発部門にて、上半期の締めくくりとして開催された「イネーブルメント共有会」の様子をお届けします！ 現在、スタメンのプロダクト開発組織がどのような変化の中にあり、組織としてどんな取り組みに注力しているのか、実際の社内イベントの空気感とともに知っていただければ嬉しいです。 なぜ今、イネーブルメントに注力するのか？ 今、スタメンのプロダクト開発では、AI駆動開発への移行が

LLM as a Judge とは、AI・エージェントの回答品質を自動的に評価する手法の一つで、大規模言語モデル（LLM）を「評価者」として活用し、人手による評価コストを大幅に削減しながら、一貫した基準で大量のテストケースを継続的に評価する方法です。 現在、生成AI（LLM）を自社の業務プロセスや自社プロダクトへ組み込む企業が急速に増えています。しかし、検証を進める中で多くの開発現場が直面するのが「AIの品質管理（QA）の難しさ」という壁です。 AIが出力する結果の妥当性をどう判断し、どのように安定性を担

AWS Summit Japan 2026（2026年6月25日〜26日、幕張メッセ）では、「AWS パートナーと実現する生成 AI」と題したPartner Breakout Sessionを4部構成でお届けしました。AWSの4つのAIビルディングブロックをテーマに、8組のAWSパートナーとお客様が独自視点でお客様の課題に挑んだ実践事例を共有しました。 本ブログでは、各セッションのハイライトと、全セッションを通して見えてきた「AIの価値を現場で実現するために本当に必要なこと」についてお伝えします。 セッシ

はじめに こんにちは、Insight Edge の日下です。 ここ最近のコーディングAIエージェントの進化は目覚ましく、以下のような光景が当たり前になってきました。 プロダクトオーナーやUXデザイナがAIツールでプロトタイプを作る 議事録・仕様書・設計メモといったドキュメント系の成果物もAIで作成しgitで管理する 特にバイブコーディングの広がりで、エンジニア以外もソースコードの形で成果物を作ることが増えました。弊社では AIが文脈を理解しやすいように、プロダクトのソースコードだけでなくデザイン成果物や設

はじめに 昨今、仕様駆動開発 (Spec-Driven Development) の名前を耳にする機会が増えてきたと感じています。MiiTel Phone チームにおいても数ヶ月ほど OpenSpec というツールを使用して仕様駆動開発を試みていました。結論として、OpenSpec の採用は取りやめることにしました。今回は OpenSpec をベースに仕様駆動開発を試してみて感じた課題や所感について共有いたします。 前提 フロントエンド開発における採用です 新規開発ではなく、既存プロダクトの開発における導