ワンキャリア 企業向けプロダクトの開発チームに所属している西川(X： @takashi54461358 )です。 さて、皆さんは開発にAIを導入した後こう思ったことは無いでしょうか？「コーディング速度は上がったが、もっと開発速度は上がらないのだろうか？」と。

Orchestration Guildメンバーの福山です。普段はLINEレストランプラスというサービスで、フロントエンド開発を担当しています。この記事は、Orchestration Developme...

3行で要約すると CUJ（Critical User Journey）ベースのダッシュボードを作る前提として、各 CUJ に紐づく Critical API を客観的に特定する必要がありました Playwright の route API による fault injection を使い、E2E テストから Critical API を自動抽出する仕組みを作りました ある程度汎用的に使えそうなので npm にも置いています： critical-api-finder はじめに SREの寺島です。 特定の AP

はじめに こんにちは、カート決済部カート決済サービスAブロックの 道場 です。ZOZOTOWN内のカート機能や決済機能の開発、保守運用を担当しています。 現在、ZOZOTOWNのカート決済画面はリプレイスが進行中です。既存システムとリプレイス後のシステムが並行して開発される中、既存システムへのさまざまな機能改修を、リプレイス側にも取り込む必要があります。その際、条件の組み合わせが膨大になるテストを手動で網羅的に実施することが現実的でなく、特に注文金額の計算結果の正確性を人間が1件ずつ確認するには大きなコス

1. はじめに 本稿では、Kiro を用いた仕様駆動開発の検証を通じて、API 開発における生産性と品質の変化を評価した事例を紹介します。 実際の開発案件で実装された領域に対して、設計から試験工程までを Kiro で再実装し、従来開発と比較するという試みになっています。 2. 自己紹介 株式会社 NTT データ ソリューション事業本部 C&D 事業部に所属しており、パブリッククラウド領域の案件に取り組んでいます。 本稿の取り組みのような 生成 AI を活用した開発にご興味をお持ちいただけた方は、お

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

Next.js 16 のキャッシュとどう付き合うか ― 実装と運用のあいだで考えたこと 目次 Next.js 16 のキャッシュとどう付き合うか ― 実装と運用のあいだで考えたこと はじめに Next.js のキャッシュを整理する ブラウザ（Router Cache） CDN・Edge（HTTP Cache） サーバー（Data Cache = use cache） キャッシュに関する思想と変更の歴史 1. App Router 初期 — 暗黙的なキャッシュ 2. Next.js 15 — uncache

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

はじめに こんにちは、Checkout Reliabilityチームでバックエンドエンジニアをしているかがの（ @ykagano ）です！ こちらは、「継続的な負荷テスト環境をBASEに構築しました」の第2回の記事です。 先に第1回を読んでいただくのをおすすめします。 継続的な負荷テスト環境をBASEに構&#x7

本記事は 2026 年 4 月 7 日に公開された Deepak Singh の「 We’re bringing back the Kiro startup credits program 」を翻訳したものです。 起業家の皆さん、12 月の スタートアップクレジット にたくさんのご応募をいただきありがとうございました。昨年 Kiro スタートアップクレジットプログラムを開始した際、その反応は予想を大きく上回るものでした。数千もの応募が寄せられ、ニーズは明確でした。アーリーステージのチームには、成長に合わせ

はじめに PSSLの佐々木です。 AIコーディングアシスタントの進化により、テストコードの自動生成が身近になりました。しかし、ここに大きな落とし穴があります。 AIが実装コードを見ながらテストを書くと、実装のロジックをそのままテストにコピーしてしまう ので仕様の不具合に気づくことができません。 これを「トートロジカルテスト（同義反復テスト）」と呼びます。 // 実装コード function calculateTax(price: number): number { return Math.floor(pr

こんにちは、SCSKの松岡です🕸️ Webクローリングおよび名寄せの検証において、AWS lambdaと Amazon Bedrock を活用したデータ収集アーキテクチャを検討した際の試行錯誤を整理しました。 従来のルールベースのクローリングと比較し、生成AIを用いた柔軟な情報抽出を取り入れることで、サイト構造の差異に耐えるデータ収集方式をどのように実現したか、また収集データと既存マスタを突合する名寄せの課題についても紹介します。   背景 データ活用基盤において、外部サイトからの商品情報を収集

こんにちは！「 SHIFTグループ技術ブログ 」編集部です。 お役立ち記事を発信していますので、ぜひご注目ください！！ 本ブログは、IT技術だけでなくSHIFTグループのあらゆる知見やノウハウを広義の“技術”とし、入社歴や部署の垣根を超えて従業員が公式ブロガーとして記事を執筆しています。

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