AIにスライド、全部任せちゃダメなの？ ども！Slidev と Claude Code でスライドを量産してる龍ちゃんです。 前回（第3部） で、色やサイズを CSS変数で縛る話をしました。今回はその続きで、もう一段上の「育てる」話なんですけど、その前にひとつ、最近ふと思うことがあって。 AIにスライド、もう全部任せちゃえばよくないですか？って。 実際、ソースをポンと放り込んだら構成も中身も全部AIがまとめてくれるツール、増えましたよね。資料を要約する・理解するみたいな用途なら、全任せで十分だと思います。

Marp と Slidev、どう使い分ける？ ども！ もともとスライドは全部 Marp で作ってて、そこそこ使い倒した末に Slidev へ移った 龍ちゃんです。 Marp と Slidev は、どっちも Markdown でスライドを書ける 開発者向けのツールです。で、両方を触ったことがある人なら、一度はこう思いますよね。 龍 「結局、 どっち使えばいいの？ 」 僕は両方を Claude Code で使い倒してきました。Marp は 80時間→11時間に短縮した話 を書いたくらい使い込んだし、その上で今

2026 年 6 月 17 日、 Amazon Bedrock マネージドナレッジベース を発表しました。これは、デベロッパーが所有データを使用してエンタープライズグレードの生成 AI アプリケーションを数分で構築できるようにする新しい機能セットです。エージェンティック AI アプリケーションを構築する組織は、正確かつ迅速で信頼性の高い結果をもたらすために、企業全体のデータへの、セキュアで信頼性の高い最新のアクセスを必要とします。マネージドナレッジベースは、検索拡張生成 (RAG) パイプラインの構築と管

— 実装、レビューからHarnessの整備、そしてHarnessを評価するEvalsへ 1. はじめに こんにちは、開発本部開発1部デリッシュキッチン開発部所属の西本（ @daikon265 ）です。 6月11日に開催されたCode w/ Claude: Extended Tokyoに参加してきました。参加して感じたのは、Claude Codeの活用が「どうコードを書かせるか」から、「Claudeが安全に働ける環境をどう作り、どう改善し続けるか」に移っていることでした。 これまでClaude Codeの活

はじめに LLM+RAG。とても効果的な仕組みだと思われるかと思います。 ただ、RAGのデータは私が個別に対応しているタスクのことを知らないし、過去やってきたことも知りません。 なので自分専用のRAGを構築したんですが、思ったより使い勝手が良かったので、同じような状況の人の参考になればと思い、手順/効果をまとめてみました！ ご紹介する環境では VS Code（Copilot Chat）にローカルRAGを繋ぎ、Confluence やローカル環境のファイルを検索して回答に活用させています。 またRAGのソー

CTO の川口( id:dmnlk )です。 最近、社内で「とりあえず HTML にして置いておくね」という会話を当たり前のように耳にするようになりました。きっかけは、社内 HTML をホストするだけのささやかな環境をひとつ用意したことです。たったそれだけのことなのに、気づけばエンジニア以外のメンバーまで使い始め、社内の情報の流れそのものが変わっていきました。 この記事では、なぜそんな環境を作ったのか、どう作ったのか、そして実際に何が変わったのかを書きます。 きっかけ：AI が生むドキュメントは「流通する

こんにちは。BUYMA TRAVELのWebエンジニアの赤間です！ BUYMA TRAVELは BUYMA を運営する株式会社エニグモのグループサービスです。 1. はじめに 弊社では日本語対応のオプショナルツアー・貸切ガイド予約サイト’’BUYMA TRAVEL’’を開発・運営しています。 その中でも「エリアページ」と「スポットページ」は検索エンジンから流入したユーザが最初に訪れることの多い主要なページです。 ここ数ヶ月でユーザにとってより使いやすいページを目標に、クチコミやおすすめ商品の掲載など様々な

ファインディの森（ @jiskanulo ）と西村（ @sontixyou ）です。 2026年6月11日に開催されたAnthropic主催のイベント「Code w/ Claude: Extended | Tokyo」に終日参加してきました。 claude.com 本記事はその参加レポートです。私たちがセッションを聴いてどう感じたか、セッションの内容をどう活かすかの感想も書いていきます。 Workshopで気になったセッション How we Claude Code Ship your first Mana

はじめに 楽楽シリーズUI統一プロジェクトとは フェーズ1: AIに任せられない領域 フェーズ2: 規模がもたらした新たな課題 AI活用の勘所: 実装ルールをAIに翻訳する なぜ「セルフチェック」だったか Cursor Rulesという仕組み 運用してみての手応え 振り返って見えたパターン 作業の性質とAI活用の相性 AI活用は、人間の作業との連携で成立する おわりに はじめに こんにちは。楽楽販売の開発を担当しているn-chocolatteです。 「AIを活用しよう」とはよく言われますが、いざ自分の現場

こんにちは。メルペイのフロントエンドエンジニアの @mattsuu です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の7日目の記事です。 EGP Code は、ランディングページ（LP）を AI と作る社内向けのエディタです。作成背景については AI と作る HTML ベースの LP エディタ EGP Code を内製した理由 という記事で紹介しました。本記事では、その内部で動いている 4 つの仕組みを紹介します。 EGP Code が扱う

本日 AWS は、 AWS FinOps Agent  のパブリックプレビューを発表します。これは、コスト異常を調査して根本原因を特定し、組織全体のエンジニアに対して、すでに使っているツールの中でコストに関する質問に回答する、エージェント型 AI ソリューションです。 FinOps（financial operations の略）は、財務・エンジニアリング・ビジネスの各チームを結びつけ、財務上の責任を共有し、コスト・スピード・品質の間でデータに基づくトレードオフを行うことを通じて、クラウド投資の

こんにちは。メルペイのフロントエンドエンジニアの @mattsuu です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の 2 日目です。 私たちのチームは、マーケターや PM 向けの社内ツール群 Engagement Platform (EGP) を開発しています。ランディングページ (LP) の作成・公開もその一機能で、過去に WYSIWYG コンポーネントエディタ EGP Pages について同じチームから紹介記事を出しています。 今回は

こんにちは。Findy Freelance開発チームの久木田です。 今回は、社内で運用している支払明細書PDFの生成基盤を、Lambda + Puppeteerから @react-pdf/renderer へ全面的に移行した話を書きます。最終的に処理時間はP50（中央値）で約27倍速くなり、メモリ消費も実測で約1/4まで落とせました。 これまでのPDF生成基盤と課題 対症療法でしのいだ期間 根本対応を決めた3つの背景 技術選定: 戻れる順に試す 移行で押さえておきたい実装ポイント 設計と実装のキモ テンプ

※本記事は Claude Code との協働で執筆し、人間がレビューの上投稿しています。 1. はじめに こんにちは、共通サービス開発グループの鳥居( @yu_torii )です。 前回の記事では、Slack 上で LLM を活用する社内チャットボットの実装事例を紹介しました。 @ card 今回は、このテックブログの「関連する記事」と「関連する求人」機能をゼロから再構築した話をします。 「関連する記事」「関連する求人」とは 各記事ページの下部に、2つのレコメンドセクションがあります。 関連する記事: 現

AWS テクニカルインストラクターの杉本圭太です。 このブログは 2024 年 4 月に投稿した AWS 初学者向けの勉強方法 6 ステップ！2024 年版！ を 2 年ぶりにアップデートした内容です。この 2 年間で公開された新しい情報の追記や、変更のあったリンクの最新化を行いました。 みなさんは「AWS を勉強したいんだけど何から勉強すればよいだろう。どこかに勉強方法がまとまってないかな ?」「同僚や部下に AWS の勉強を促しているけど、ちょうど良い教材とか無いかな ?」と思ったことはありますか ?