設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので

本記事は「 From copilots to coworkers at AAAI: the gap between agentic research and production 」を翻訳したものです。 2026 年 1 月 27 日 AAAI 2026 パネルディスカッション「From Copilots to Co-Workers: What Changes When AI Writes, Reads, and Reasons About Code?」に基づく — シンガポール AAAI 2026 の協

はじめに 「AIを使えば業務が爆速になる」 巷に溢れるこの言葉に、違和感を覚えたことはないでしょうか。

Microsoft AI Tour Tokyo参加レポート 3月24日に東京ビッグサイトで開催されたMicrosoft AI Tour Tokyoに参加してきました！ 本記事は、本イベントの参加レポートになります。 Connect with Community 午前中は、Microsoft MVPとしてConnect with Communityのブースに立ち、コミュニティに関する説明をしていました。 朝7時半オープンにもかかわらず、朝から多くの方が参加されていて、イベントの盛り上がりを感じました。 会場

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+ は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Action

ChatGPTの登場以降、多くのWebサービスやアプリに「AI機能」が搭載されるようになりました。現在、生成AIをアプリケーションのUIに組み込むアプローチには、次のような例があります。 対話型（Chatbot） プロンプトビルダー型（Parametric UI） インライン補完型（Ghost Text） コンテキストメニュー型（Contextual Actions） キャンバス型（Artifacts / Workspace） ジェネレーティブUI型（Generative UI） 本記事では、これら6つの

こんにちは。香西です。 今回は、生成AI（Claude Code や GitHub Copilot など）と MCP（Model Context Protocol）を組み合わせて、AIに自由度が高く人間にもわかりやすいシステム構成図を .drawio.svg 形式で描かせるためのツール「 mcp-drawio-svg 」を作成し、OSSとして公開しました。 この記事では、開発に至った背景や、既存の作図ツール（Mermaidなど）が抱えていた課題、そして本ツールを使った実際の作図フローについて解説します。

要約 PRのレビューコメントをAzure OpenAIで分析し、GitHub Copilotの設定ファイルを半自動で更新します AIが直接コミットしないHuman-in-the-Loop設計で、誤ったルール混入を防げます gpt-5-miniなら1回の分析コストは1円未満。Before/Afterで実際にGitHub Copilot Code ReviewのPRレビュー精度が変わることを確認しました はじめに こんにちは、サイオステクノロジーの藤井です。 Pull Requestのレビューをしているときに

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 ← 今回はこちら こんな方へ特におすすめ プロンプトを使って日常のコーディング作業を自動化したい開発者 Copilotがプロジェクトの独自ルールを無視したコードを出してくるとお悩みの方 チーム開発におけるAIの活用方針をルール化したい方 Copilotにもクリーン

はじめに：AIと業務システムをどうつなぐか 生成AIやAIエージェントの活用が進む一方で、「AIを業務システムとどう連携させるか」は、依然として難しいテーマです。 単にチャットベースでLLMに問い合わせるだけでなく、AIエージェントが業務データを参照し、判断し、自律的に成果物を生成するためには、AIと既存システムの間に適切な接続構造が必要になります。 iPaaSである MuleSoft は、従来からシステム間連携の基盤として利用されてきましたが、近年は生成AIとの連携を意識した機能拡張が進んでいます。本記

LINEヤフーでは、2024年に引き続き、2025年も社内の開発者を対象としたアンケート「State of LY 2025」を実施しました（昨年度の実施レポート）。昨年はWebフロントエンド開発者のみ...

はじめに FigmaのデザインデータをもとにUIを実装する際、「デザインの読み取り」と「コードへの落とし込み」に時間がかかることはありませんか？ 本記事では、Figma MCP（Model Context Protocol）とGitHub Copilotを組み合わせてReactでUI実装を行った際の工夫点や注意点をまとめます。 Figma MCPとは Figma MCP（Model Context Protocol）は、Figmaのデザイン情報を構造化データとしてLLMに渡すための仕組みです。 Figma

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。Pluginsに関しては前回の記事を参照してください。 tech

ども！GitHub Copilot のニュースレターを眺めていた龍ちゃんです。 3月11日に届いたニュースレターで、 GitHub Copilot CLI が2月に GA（一般提供）になったことを知りました。ターミナルで動くエージェント型の AI アシスタントらしいんですよね。気になったのでとりあえずセットアップして触ってみました。 今回はセットアップだけまとめておきます。基本的には公式ドキュメントの補完なので、詳しくはそちらを参照してください。 About GitHub Copilot CLI &#82

ども！最近バグ調査のたびに GitHub の Issue を行ったり来たりしている龍ちゃんです。 今回紹介するスキルは GitHub Copilot でも Claude Code でも動きます。どちらを使っていても同じ方法で導入できるので、自分の環境に合わせて読んでください。 対象読者 VS Code + GitHub Copilot（Free 以外のプラン）または Claude Code を使っている方 gh CLI の認証が済んでいる方（ gh auth status で確認） Agent Skill