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

こんにちは、AWS ソリューションアーキテクトの秦です 現在、AI コーディングエージェントの活用が広がり、コーディングの生産性は大きく向上しています。 筆者がとある開発部門で、AI コーディングエージェントの導入を支援するプロジェクトに参加したところ、個人利用の段階では成果が出ていたものの、複数チームへの展開を始めたところでいくつかの課題に直面しました。 本記事では、そのチーム展開の際に直面した課題に対して私たちが実際に行ったアプローチと、そこから得られた学びを共有します。 なお、本記事は、特定のプロジ

本ブログは 2026 年 8 月 12 日に公開された AWS Blog「 How AWS IAM role manager rethinks the starting point for IAM roles 」を翻訳したものです。 Amazon Web Services (AWS) 上で新しいアプリケーションや機能を構築するとき、注力したいのは構築そのものです。しかし、サービスを稼働させる作業は、ほとんどの場合 AWS Identity and Access Management (IAM) から始まり

はじめに 最近は、AIエージェントを開発に取り入れる事例をよく見かけるようになりました。 私たちのチームでも、比較的規模の大きいシステム刷新プロジェクトでAIエージェントを本格的に導入し、約2か月実際の開発で活用しています。 導入前に期待していたのは、 「AIを使えば大量のコードも短期間で移行できるのではないか」 ということでした。 実際にやってみると、コード生成のスピードは期待以上でした。一方で、AIを安定して活用するためのルール整備や、品質を担保するためのレビュー・修正には、予想以上の時間がかかりまし

こんにちは、ラクス技術広報です。 2026年7月15日に開催した主催イベント、「RAKUS AI Conference 2026 Summer」の5本のセッションのうち3本目に登壇したのが、AIエージェント開発課の竹田舜さんです。 テーマは「PoCから本番へ―楽楽精算AIエージェントを支える、LLMOpsとインフラの選択肢」。 CTOや役員による組織戦略の話に続き、現場のエンジニアが実際に何を判断してきたのかという、解像度の高い知見が語られたセッションでした。竹田さんが語ったのは、「AI専用の特殊なものと

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