目次 はじめに イベントの様子 スポンサーブース ブース企画 1. アンケートボード「あなたのAI活用、どこまで来てる？」 2. 食クイズ＆くじ引き エントランス企画ゾーン セッション紹介 ビジネスモデルから紐解く、AI+型駆動開発 型の「重心」はビジネスモデルで決まる 型の Origin と AI への渡し方 SaaS 型 — フォーム状態を Discriminated Union で渡す マーケットプレイス型 — 中央スキーマを Origin として渡す 所感 TS 7: How We Got The

概要 新卒研修で初めてPHP+Laravelのコードを書いて以来、ずっとLaravel(稀にPython)で仕事をしてきた。しかし風の噂によると、社内でもTypeScriptを使ったプロジェクトが増えてきていて需要があるのはJavaやTypeScriptらしい。 せっかくClaudeでコードを書ける環境にいるので、勉強しながら記事を書くことにした。 AIにコードを書かせる過程で浮かんだ疑問も載せたので、似た境遇にある人は読んでみてほしい。

はじめに こんにちは！モバイルアプリチームの二宮です。 AIエージェントは、ソフトウェア開発の現場でも活用が広がりつつあると感じています。コード補完にとどまらず、タスクの自律的な実行やマルチエージェント連携など、活用できる領域も広がっています。 一方で、まだ発展途上の領域でもあり、新しい機能やコンセプトも継続的に登場している印象です。そのため、キャッチアップするだけでも大変だと感じる場面があるのではないでしょうか。 モバイルアプリチームでは、プロダクト思考を大切にし、ユーザーにとって価値のある機能や体験に

はじめに こんにちは。MercariでPMインターンをしている 菊池翔吾 です。 インターン期間中に mercari-pm-agent というClaude CodeのSkillを開発しました。PMが行う「問題の発見→データ収集→PRD作成→UIモック」の一連のワークフローを、1つのセッション内で処理するエージェントです。 この記事では、PMのワークフローをClaude Code上でどのように実装したか——Skillの設計と、MCP（Model Context Protocol）を使ったNotion・Sla

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

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。基幹システム本部・リプレイス推進部・リプレイス推進ブロックの岡本です。 私たちのチームでは、ZOZOの基幹システムリプレイスの一環として、会計領域のシステムを新規構築しています。アーキテクチャにはCQRS（Command Query Responsibility Segregation）+ES（Event Sourcing）を採用しました（以降、CQRS+ESと略記します）。 本記事では、CQRS+ESを実務へ適用する中で直面した「小さな集約を保ちながら、大量の集約をまたいだ業務出力

はじめに こんにちは！サイオステクノロジーのなーがです。前回はGoogle CloudのVertex AIをAzureから使用するための手順ということで主にインフラ関連の内容を書きましたが、今回はAIコーディングエージェントの開発プロセスを強化するフレームワーク「obra/superpowers」について書こうと思います。 AIエージェントは本当に便利なのですが、使い込んでいると「あれ、テスト書かずにいきなり実装してる…」「原因調査なしにとりあえずパッチを当てようとしてる…」という場面に気づくことがありま

エピソード紹介 Ep.1 – クリーンアーキテクチャとは Ep.2 – 認証方式の実践的な紹介 Ep.3 – ER設計と監査ログ Ep.4 – RepoScanner の実装とテスト ← 今回はこちら Ep.5 – Copilot プロンプトを効率化 こんな方へ特におすすめ クリーンアーキテクチャの理屈は分かったけど、どこから書き始めるの？と疑問な方 クリーンアーキテクチャで小さな MVP を実装するワークフローに興味がある方 TDD（テスト駆動開発）を実務に取り入れて、壊れにくいコードを書き

※ 本記事は 2026 年 2 月 19 日に公開された Jatin Arora　による  The bug fix paradox: why AI agents keep breaking working code を翻訳した記事となります。 過剰解決の問題 多くのチームが経験するパターンがあります。AI エージェントにバグ修正を依頼すると、3 つのヘルパー関数をリファクタリングし、防御的な null チェックを追加し、すでにパスしているエッジケースに対して何十もの新しいテストを書いてしまいます

はじめに はじめまして、新入社員の大谷です。8月に現場配属され、普段の業務ではバックエンド開発を主に行っております。 配属されてから外部の勉強会に参加させてもらうことが何回かあり、 その中でドメイン駆動設計について出会い、他にも振る舞い駆動開発やテスト駆動開発といったものが存在することを知りました。 そこで、他にどういったものがあるのか気になったので記事にしてみました。 はじめに そもそも駆動開発とは？ 主な駆動開発 ドメイン駆動開発(設計)（DDD: Domain-Driven Design） ドメイン

1. はじめに こんにちは！AI事業本部の協業リテールメディアdiv.において小売アプリ向けの広告サ ...

本記事は 2026 年 1 月 15 日 に公開された「 From AI agent prototype to product: Lessons from building AWS DevOps Agent 」を翻訳したものです。 re:Invent 2025 で Matt Garman は、インシデントを解決し、事前に防止することで、信頼性とパフォーマンスを継続的に改善するフロンティアエージェントである AWS DevOps Agent を発表しました。DevOps Agent チームのメンバーとして、

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの野間です。新年を迎えたと思ったら、あっという間にもう2月。今回は特に、AWS ジャパンが開始した「 フィジカル AI 開発支援プログラム 」が注目です。ロボット基盤モデル開発を支援する貴重な機会となっています。応募締め切りが2026年2月13日までとなっているのでご興味のある方は、ぜひご確認ください。 それでは今週も、生成AIを活用した開発支援プログラムやソリューション事例、そしてAmazon Bedrockを中心とした注目のサービスアップデートを

はじめに # AIエージェントによる自律開発は魅力的ですが、長時間の処理でコンテキストの劣化により精度が落ちる問題があります。この課題に対するアプローチとして注目されているのは Ralphループ （コンテキストを都度破棄して新しいセッションで処理を継続する自律開発手法）です。本記事では、Kiro CLI [1] （AIエージェントによる自律開発を支援するCLIツール）を使ったRalphループの検証結果と、実践で得た教訓を共有します。 背景：コンテキスト管理の課題とRalphループ # 従来のAIチャットに