AIペアプログラマー「GitHub Copilot」は、SwiftUIやJetpack ComposeのUIコード生成、BaaS/SDK連携の簡略化など、モバイルアプリ開発を劇的に高速化します。本記事では、その4つの具体的メリットと、プラットフォーム理解の欠如や特有の脆弱性といった、モバイル開発特有の4つのリスクと課題について解説します。

はじめに こんにちは。人材紹介開発グループでエンジニアをしている熊谷です。 ここ1年ほどで、AIを使うこと自体はかなり当たり前になってきました。人材紹介開発でも同じで、「使うかどうか」よりも「どう安全に、どう再現性高く使うか」のほうが重要なテーマになっています。この記事では、社内で実施したAIコーディング勉強会の内容を軸にしながら、現場での導入状況や、普段の取り組みを紹介したいと思います。 エス・エム・エスのコーディングエージェントの現状 会社として「特定のエージェントを」「どのくらい使ってよい」という縛

はじめに 本記事は、先日開催された「RECRUIT TECH CONFERENCE 2026」より「和田卓人氏と語る、"開発現場"の

1. はじめに 今回は、MCP 初心者が MCP サーバを試してみて考えたこと・気づいたことを紹介しようと思います。 MCP は概要だけ知っていたものの今まで使ったことがなかったのですが、GitHub Copilot（筆者は VS Code で利用）の Agent モードを活用すれば簡単に環境を作って試せるのではないかと思いつきました。 そこで、馴染みのないツールの MCP サーバでも手軽に試すことができたら良いなと思い、初めて触る Playwright を用いて UI/UX レビュー&修正のサイ

1. はじめに 突然ですが、VS Codeの拡張機能を作ったことはあるでしょうか。 今まで私は、何か難しそうだという理由から、全く作ろうと考えていませんでしたが、生成AIの進歩によってお手軽に作れることを知って、最近いくつか試しに作っています。 今回は、「VS Code の Webview でどこまで動くのか？」 という疑問から、VS Code 拡張機能の描画性能について着目し、ごく簡単にではありますが、Web ブラウザの場合との比較検証をテトリスを動かすことで実施してみました。 また、VS Code標準

サイオステクノロジー株式会社 Saman 目次 機能紹介編 Agent Skills とは？ Context Engineering というアプローチ なぜ Agent Skills が必要か 課題 1：ES|QL は新しい領域 課題 2：API サーフェスが広く深い 課題 3：ベストプラクティスは訓練データにない Agent Skills でカバーされている領域 スキルは組み合わせ可能（Composable） インストール方法 準備：Node.js が必要 方法 1：npx を使う（推奨） オプション：

はじめに 近年、生成AIの進展により、ソフトウェア開発の進め方は大きく変化しつつあります。特に、コード作成が必要とされるいわゆるM(製造)・UT(単体テスト)工程での支援においてAIを活用する取り組みが広がり、従来の開発プロセスとの組み合わせが注目されています。 その中でも、テスト駆動開発（TDD）とAIを組み合わせたアプローチは、品質と開発効率の両立という観点から関心が高まっています。 本記事では、AI支援型開発フレームワーク「Tsumiki」を用いて、Vibe Codingによる簡単なアプリケーション

概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！ 今回は、私が 第4回 JAZUG Shizuoka に参加してきた体験をレポートします。ローカル会場の雰囲気や私が登壇した内容の紹介などIT イベント参加の後押しになる情報をお届けします！ こんな方へ特におすすめ JAZUG について知らない方 オフラインのIT イベントに興味があるけれど、参加をためらっている方 はじめに: JAZUG(ジャズユージー)とは？ Japan Azure Users Group は、Microsoft Azure を学

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。