ども！気になった単語や技術をAIにぶち込み続けている龍ちゃんです。 Xを眺めていると、知らない単語が流れてきますよね。「ふーん、なんか面白そう」で終わって、次の瞬間には忘れている。みんなもそういう経験ないですか？ 自分もずっとそうで、Draw.ioのMCPが1ヶ月ほど「気になるリスト」に眠ったままでした。 ある日、Claude Codeで検索のSKILLを作ったんです。そしたら効率が爆上がりです。やったことは「気になった単語をぶち込んだ」だけなのに。 実際にやっている手法の紹介です。 Claude Cod

はじめに NTTビジネスソリューションズの辻本です。 ブラウザだけでシミュレータ上のロボットを遠隔操作できるデモ の事例を紹介します。Azure VM の headless（GUI なし）環境で動かすために行った 公式クックブック（実装ガイド） からの構成変更や、複数カメラの同時配信といった独自の拡張を中心に解説します。 なお、本記事中で扱うサービス（SkyWayなど）に関する記載は2026年2月時点の情報に基づきます。また、動作結果は筆者の実行環境・設定に依存し、記事内で掲載しているコードは、理解しやす

対象読者 Copilot の Agent Mode を日常的に使っている人 デバッグで「とりあえずエラーを貼って聞く」止まりの人 Copilot が的外れなコードを読みに行って消耗した経験がある人 Copilot の設定ファイルの全体像は「 GitHub Copilot の設定ファイル5種 」を参照してください。 デバッグ調査をチャットから始めてないか ども！龍ちゃんです。 バグ報告が来て、いつもみたいに Agent Mode のチャットに「このバグ調べて」と投げました。Copilot がファイルを次々読

対象読者 Copilot Chat（特に Agent Mode ）を日常的に使っている人 やりとりの記録を残したい・チームで共有したい人 Agent Skills の実践的な使い方を知りたい人 Agent Skills の基本（ディレクトリ構造、SKILL.md の書き方）は「 【2026年版】Agent Skills 入門 」を参照してください。 併せて読みたい： Copilot チャット履歴から copilot-instructions.md と SKILL.md を育てる方法 Copilot Cha

G-gen の三浦です。当記事では、 Google Workspace CLI と、Google が提供する生成 AI CLI ツールである Gemini CLI を組み合わせて、Google Workspace の管理操作を自然言語で行いました。 概要 Gemini CLI とは Google Workspace CLI とは 検証の流れ Google Workspace CLI のセットアップ インストールと初期設定 OAuth 同意設定（Step A） OAuth クライアント作成（Step B）

こんにちは。ファインディでデータエンジニアをやっている 開（hiracky16） です。 ファインディでは事業の成長に伴い、スプレッドシートで管理していたKPIダッシュボードの複雑さが限界を迎えつつありました。この記事ではLookerを導入し、 derived_table→mart→dim/fact と段階的にデータモデリングを進化させてきた過程を紹介します。ファインディが大切にしているバリューの一つであるスピードを損なわずにガバナンスを整えていくノウハウとして、参考になれば幸いです。 ファインディにおけ

急成長を遂げるメガベンチャー企業のQAマネージャーにとって、組織の拡大は誇らしい反面、深刻な「品質管理の分断」という課題を突きつけてきます。 プロダクト数が増え、マイクロサービス化が進むなかで、チームごとにテスト方針や運用ルールがバラバラになり、全体像が見えないまま障害や手戻りが増えていく。 そんな状況に限界を感じている方は少なくないはずです。 個別最適の改善では、もはやスピードと品質を両立させることはできません。 今求められているのは、テスト管理ツールを軸としたAPI連携による「品質データの民主化」と「

こんにちは。タイミーでPlatform Engineeringグループのマネージャーを務める橋本（ @kaz-under-the-bridge ）です。 2026年1月26日〜28日の3日間、AWS様と共同で AI-DLC Unicorn Gym （以下UG）を開催しました。私はタイミー側のカウンターパートとして、企画・準備から当日の運営、振り返りまでを担当しました。 AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）は、要件定義からリリースまでの開発プロセス全体にAIを深く

.entry-content ul > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは。グローバルプロダクト開発本部SREブロックの纐纈です。 弊チームでは、Kubernetes上で動作する4つのサービス（ZOZOMAT、ZOZOGLASS、ZOZOMETRY、お試しメイク）のリリースを自動化しています。これまでにArgo CDによるGitOpsやArgo Rolloutsによるカナリアリリースを導入してきました。 techblog.zozo.com techblog.zozo

こんにちは！ HCM本部 HCMソリューション企画開発部の佐藤です。 本日は、先月5日に Opus 4.6 と同時に公開された新機能 Agent Teams を取り上げます。 公開と同日に、 16エージェントが協働してCコンパイラを一から実装したというコンセプト実証のブログ記事 も公開され、大きな反響を呼びました。 本稿では、そんな Agent Teams の要点を改めて押さえつつ、ドキュメントには明記されていないチームメンバー間のやり取りの実態を観察してみたいと思います。 Agent Teams の要点

GitHubのDependabotとSBOM機能を活用して、依存関係管理とソフトウェア構成の可視化を実現する方法を詳しく解説します。

1. はじめに AWS re:Invent 2025でAWS（Amazon Web Services）は、「Frontier Agents」と呼ばれる3つのAIエージェントを発表しました。これらは従来のチャット型AIやコード補完ツールとは異なり、自律的に行動・タスクを遂行できるエージェントです。 今回はその中の1つであるAWS Security Agentについて扱います。本エージェントは開発ライフサイクル全体でセキュリティ検証を自動化する自律型AIエージェントです。設計レビュー、コードレビュー、ペネトレ

2026 年 2 月 23 日週、私は AI-DLC (AI-Driven Lifecycle) ワークショップを通じてお客様がビジネスを変革するための支援に全力で取り組みました。2026 年になってから、数多くのお客様を対象としたこれらのセッションの進行役を務め、測定可能なビジネス価値をもたらす AI ユースケースを組織が特定、優先化、実装するために役立つ構造化されたフレームワークを通じてお客様を導くというすばらしい機会に恵まれてきました。 AI-DLC は、技術的能力とビジネス成果を一致させることによ

QAエンジニアの採用・選考　どう採るどう通る？連載の第4回です。 前回の記事 では、求職者の立場から職務経歴書や面接で「採用したい」と思わせるアピール方法について解説しました。第2回・第3回は求職者側の視点での話でしたが、今回からは募集側が意識すべき、QAエンジニアの採用を成功させるためのポイントをお伝えしていきます。 QAエンジニアの募集を出しているけれどなかなか応募が来ない 応募はあるけれど、求めている人材とマッチしない といった悩みを持つ企業やエンジニア採用担当の方のお話を伺うことがあります。 市場

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