2026 年 7 月 20 日週、私はサンパウロで中南米各地のテクニカルビルダーと 3 日間過ごす機会に恵まれました。ここでは、深く掘り下げたセッション、ハンズオンワークショップ、お客様やパートナーとの会話が盛りだくさんの地域の技術イベントに参加しました。私が最も感銘を受けたのは、単一のセッションではなく、同じ部屋にいる機会はめったにない技術コミュニティのエネルギーでした。人々はコーヒーを飲みながらアーキテクチャのアイデアを交換し、ホワイトボードに解決策をスケッチし、到着したときよりも長い「試してみたいこ

2026年7月15日、ラクスは自社イベント「RAKUS AI Conference 2026 Summer」を開催しました。オープニングは、CTO 兼 開発本部長の「公手 真之」と、執行役員 兼 開発本部 副本部長の「矢成 行雄」による2つのセッションです。 一方は「AIネイティブな開発組織をどう作るか」という組織の話。もう一方は「複数のプロダクトにAIをどう実装するか」というプロダクトの話。扱う対象は違いますが、2人が最後に置いた結論は同じでした。AIを載せること自体はゴールではない、というものです。

はじめに こんにちは。WEAR部iOSブロックの坂倉です。 WEARは先日、 SceneDelegate へ移行しました。ライフサイクルそのものに関わる変更のため、画面数の多い歴史あるアプリではなかなか骨が折れました。 この記事では、 WEARが直面した課題 、 課題を解決するために取ったアプローチ 、そして 移行中につまずいた箇所と対処 をご紹介します。 WEARのような大規模アプリが、影響範囲の広い SceneDelegate 対応をどのように進めたのか、その実例として参考になれば幸いです。 目次 は

こんにちは。ファインディ株式会社でプリンシパルエンジニアをしている戸田です。普段は開発組織のAI推進を専任で担当しています。 生成AIが開発現場に入り込むようになり、Claude CodeやGitHub Copilotなどのエージェント型ツールも一般的になってきました。 その一方で、「AIを導入したのに、思ったほど速くなっていない」「AI推進を進めていきたいけど何から手を付けたらいいのかわからない」という声を、よく聞くようになりました。 そんな中で先日、弊社主催の「AI DevEx Conference

2026 年 7 月 20 日週、私のチームは AWS Korea User Group (AWSKRUG) のリーダーの皆さんに会うためにソウルを訪問しました。AWSKRUG は韓国最大のクラウド開発者コミュニティで、トピックや領域ごとに 20 のミートアップグループが設けられ、主にソウルを中心に毎年 100 以上のイベントが開催されています。 私のチームは定期的にアジア太平洋地域の国々を訪問し、ユーザーグループのリーダーからのフィードバックに耳を傾け、コミュニティの支援に取り組んでいます。今回の会議で

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 2026年6月8日〜10日、ニューヨークのJavits Centerで開催された「DASH 2026」に参加してきました。 1日目はPartner企業向けのPartner Summitに参加し、Datadogをお客様の環境にどう導入し、活用してもらうかといった話を中心に聞くことができました。 メインとなる後半2日間では、Keynoteや各種セッション、展示ブースを回りました。今年のDASHでは、「AI for Datadog」と「Datadog for AI」の2つが大きなテーマになっていました

はじめに この記事で学べること 前提知識・条件 Kiro for iOS / Kiro for Web とは？ やってみた 準備: GitHub と接続する Step 1: Web 版でブランチを指定して開発を依頼する Step 2: iOS アプリで空き時間に Spec モードで開発する Step 3: 待っていたら PR ができる Step 4: GitHub Copilot でレビューしてもらう Step 5: 動作確認と Issue のループ まとめ はじめに こんにちは、アプリケーションサービス

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの戸塚です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Summitが終了し、各チームからはAWSブログを通じて、より詳しい解説が公開されています。ぜひチェックしてみてください。 私が所属する流通小売事業部のブースでは、飲食店舗などで活用できるソリューションとして、AmiVoiceと連携したデモを出展しました。こちらは、AmiVoiceを提供されているアドバンスト・メディア様との共著でブログ「 音声 AI エージェントで実現するセントラルキッチンのハンズフ

1. はじめに 前回の記事では、AWS（Amazon Web Services） Samplesで公開されている sample-agent-cost-bench を使い、Kiro CLI上で複数モデルを比較しました。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/130bd43f48e425 前回利用したのは model-compare です。これは、同じCLI上で複数のモデルを比較し、成功率・コスト・実行時間を確認するためのモードです。 今回はその続きとして、agent-

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

こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部に所属している片岡です。 2005年に中途入社 ...

1. はじめに AIコーディングエージェントの活用が広がる中で、開発現場では次のような問いが増えてきました。 Kiro、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなど、どのツールを選ぶべきか 同じツールでも、どのモデルを使うべきか 高性能なモデルを使うコストは、品質向上に見合っているのか チームや案件全体に展開したとき、費用対効果をどのように説明するのか AIコーディングエージェントは、単純に「一番賢いモデルを使えばよい」というものではありません。 簡単な修正であれば軽量なモデルで十

こんにちは! KINTOテクノロジーズ(以下、KTC)のAIファーストグループで、生成AIの活用推進を担当している和田です。 先日、JDLA(日本ディープラーニング協会)の資格合格者コミュニティ「CDLE」の業種別勉強会にお招きいただき、「個人の発見を、組織の知恵に」というテーマで登壇してきました。本記事は、その内容を再構成したものです。 https://jdla.connpass.com/event/393970/ 1. はじめに KTCはトヨタ自動車のグループ会社で、クルマのサブスク「KINTO」をテ

はじめに 株式会社medibaの横断システム部のずーんです。 弊社では今までGitHub Copilotを社内のエンジニア向けに提供していましたが、エンジニア以外もClaude Codeなどを利用する機会が増えてきています。 GitHub Copilotはツールを配布するときに必要な監査ログの収集や認証周りなどが備わっていますが、利用に際しては今年6月の料金体系変更によって実質従量課金になったもののシート単位での契約が必要で利用量を問わずシートごとに月額費用が掛かってしまいます。 代替策としては普通にAm