イントロダクション 送配電事業（ T ransmission & D istribution Business）に携わる皆様は、これまでにない変化の波を肌で感じていらっしゃるのではないでしょうか。熟練技術者の高齢化や定年退職が加速し暗黙知が失われる一方で、再エネ大量導入に伴う系統の複雑化、設備の老朽化と新規投資の削減圧力、そして量子コンピュータ時代を見据えたサイバー脅威の高度化 ― 複合的な課題が同時に押し寄せ、従来の「人海戦術＋経験則」だけでは対処しきれない時代が到来しています。 こうした業界共

はじめに こんにちは。職種横断ダイレクトリクルーティングサイト「ウェルミージョブ（旧カイゴジョブ）」でQAを担当している林です。 アジャイルな開発チームメンバーの一員として、よりよいQAを目指して日々トライを楽しんでいます。 エス・エム・エスではAIエージェントを積極的に業務へ活用しています。 ウェルミージョブの開発チームではGitHub Copilot、Claude Code、Codex、Devin、Geminiなど、用途にあわせて様々なAIエージェントやAIアシスタントを使っており、その中でも私はDe

こんにちは、QAコンサルタントのヤマダです。 ソフトウェア開発の現場では、日々、品質の確保、生産性の向上、そして技術の継承といった課題に直面します。経験豊富なエースエンジニアの活躍で一時的に問題が解決されても、そのノウハウがチームに共有されなければ、同じ問題が繰り返し発生してしまいます。 こうした「属人化」という名の落とし穴を避け、チームとして継続的に成長していくために不可欠なのが 「標準」 という考え方です。 「標準」と聞くと「形式的で堅苦しい」「創造性を縛るもの」といったネガティブなイメージを持つ方が

はじめに こんにちは、ZOZOTOWN開発2部Androidブロックの小林（ @kako_351 ）です。普段はZOZOTOWN Androidアプリの開発を担当しています。ZOZOTOWN Androidでは、チーム内の運用でさまざまな作業を自動化しています。最近はリリース準備を、Jira AutomationとGitHub Actionsの組み合わせで自動化しました。本記事では、その仕組みと実装を紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 改善前の運用 ブランチ運用の整理 改善後の全体構成 Git

本記事は 2026 年 8 月 26 日 に公開された「 AWS and DuckLabs: Building the future of analytics together 」を翻訳したものです。 本日、 Amazon が DuckLabs を買収する最終契約を締結したこと を発表します。DuckLabs はオープンソースの分析データベース DuckDB を開発する、アムステルダム拠点の企業です。取引は通常のクロージング条件が満たされ次第、まもなく完了する見込みです。DuckDB を開発し DuckL

「テスト＝QA」を卒業したい。でも何から？ 以前の記事で、テストとQAは違うという話を書きました。 テストは「測る」行為です。QAは「良いものが生まれる仕組みをつくる」行為です。勉強にたとえるなら、テストは問題を解くことであり、QAは勉強法そのものを改善することです。 反応をもらった中で一番多かったのが、「わかった。で、具体的に何をすればいい？」 でした。正直、自分も最初はそうでした。 品質戦略の担当になったとき、「分析しよう」と意気込んでパレート分析やODCの教科書を開きました。でもデータが整っていませ

こんにちは、データサイエンス部商品データサイエンスブロックの 荒木 です。我々のチームでは、AIやデータサイエンスを活用したプロダクト開発のため、研究開発に取り組んでいます。今回は、ZOZO NEXTのメンバーとともに2026年8月3日（月）から8月6日（木）にかけて出島メッセ長崎で開催された画像の認識・理解シンポジウム (MIRU) 2026に参加しました。本記事では、MIRU2026でのZOZO・ZOZO NEXTメンバーの取り組み、MIRU2026の様子や参加メンバーの気になった発表を報告します。

AIを活用すれば、テストケースやテストスクリプトの作成、テスト結果の分析など、これまで人が時間をかけていた業務を効率化できます。 一方で、「AIが作成したテストケースをそのまま採用してよいのか」「重要な確認項目が抜けていないか」と不安を感じる場面も少なくありません。 生成AIは、自然で説得力のある内容を出力できても、実際の仕様とは異なる情報を生成することがあります。 さらに、ソースコードやログ、顧客情報などを入力することで、情報管理上のリスクが生じる可能性もあります。 そのため、AIによるテスト管理で大切

品質戦略のレイヤーに、QAがいない。 PdMやDevには役割を広げていくキャリアパスが見えている。PdMはプロダクト組織のリーダーへ、Devはアーキテクトやテックリードへ。でも、QAの先は確立されていない。AI時代になって、この空白がさらに際立って来るように感じる。 ソフトウェア開発の現場には、3つの主要ロール、いわゆる3アミーゴがいます。 PdM（プロダクトマネージャー）：「何を作るか」を決める人 Dev（開発者）：「どう作るか」を実現する人 QA（品質保証）：「それで正しいか」を問う人 自分は開発者→

はじめに こんにちは、2026年5月入社のyaMayuです！ 本記事では、2026年5月に入社したメンバー2名に入社直後の感想をお伺いし、まとめました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加してくださったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ Y.Q 自己紹介 グループコアシステム部　ビジネスディベロップメントGに配属されました。 自動車部品メーカー→ITコンサル→当社　といったキャリアを歩んでいます。 所属チームの体制は？ グループコアシ

こんにちは！ 株式会社スタメン 、プラットフォーム部のもりしたです。 7月10日（金）・11日（土）の2日間、東京のTOC有明で開催された SRE NEXT 2026 に参加してきました！ 昨年の SRE NEXT 2025 （昨年のブログは こちら ）ではLOGOスポンサーとしての参加でしたが、今年は SILVERスポンサー としてブース出展を行いました。 本記事では、ブース企画の様子と印象に残ったセッションについてレポートします。 SRE NEXT 2026 スポンサーボードの前で記念撮影。SILVE

はじめに 本記事は、2026年3月10日に開催された Elastic{ON} Tokyo での発表「 『定型』を許さない製造業データへの挑戦 」の内容をもとにした連載の最終回です。 第1回：ビジュアル情報を活かす 第2回：分断されたデータを繋ぐ 第3回（本記事）：止めずに進化させる 第1回ではビジュアル情報を使った類似図面検索、第2回ではデータソース横断検索の設計について書きました。最終回の本記事では、製造業データの「非定型性」にどう向き合っているか、そして進化し続けるインデックスをどうやって無停止で運用

はじめまして、クオリティマネージャーのヒロたです。 近年、多くの企業で DX（デジタルトランスフォーメーション） が求められ、システムは単なる業務効率化ツールではなく、ビジネス戦略の中枢を担う存在になっています。その結果、従来のように 「要件定義 → 詳細設計 → 実装 → テスト → リリース」 と長い時間をかけて作る大規模スクラッチ開発では、ビジネスの変化のスピードに追いつかない。変更対応や機能追加にも時間がかかり、結果として競争力を削ぎかねません。こうした背景から、 「早く作る／早く直せる」 ことが

「QA」と名のつくチームに配属されたのに、やっていることはテストと不具合報告……そんな経験はないでしょうか。 自分は開発エンジニアから第三者検証会社を経て、現在はビットキーで品質戦略を担当しています。キャリアの中で「QA」を名乗る現場をいくつも見てきましたが、その多くで感じたのは違和感でした。QAと言いながら、やっていることはテストではないか。では「QA」とは本来何なのか。 この記事は、2026年5月に開催された勉強会「AI時代に、品質エンジニアとして何者になるか」での登壇内容をベースに書いたものです。

システム開発のPMOを任されたものの、何をどこまで担当すればよいのかわからず、不安を感じるケースは少なくありません。 進捗表の更新や会議資料の作成に追われるうちに、 PMOとして本当に価値のある仕事ができているのか と疑問を抱くこともあります。 一方、PMOの導入を検討する立場では、どのようなプロジェクトに必要なのか、社内人材で運用できるのか、外部へ依頼すべきなのかを判断しなければなりません。 PMOは単なる事務局ではなく、進捗・課題・リスク・品質・コストなどの情報を整理し、PMや関係者が適切に判断できる