先週、Kiro Crew をフルタイムで開発している私たち3人は、7日間で 1,000 件の pull request をマージしました。1日あたり 120 件を超え、そのすべてが CI とレビューを通っています。Kiro Crew は、このフルタイムのエンジニア3人を中心に、500 人近い熱心なコミュニティコントリビューターとともに開発されています。 この数字を狙っていたわけではありません。並行して開発を進めるやり方が次々に限界にぶつかり、それを越えるたびに少しずつ到達した結果です。ボトルネックにぶつか

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの 大前 です。9 月に入り一段と涼しくなってきましたが、いかがお過ごしでしょうか。今月は「エージェントに現場を任せるとき、境界線をどこに引くか」をピックアップトピックとしてお届けしつつ、8 月に公開された製造業向けのブログとサービスアップデートをご紹介します。なお、リンク先には英語の記事も含まれていますが、日本語の解説を添えていますのでぜひご覧ください。 ピックアップトピック: エージェントに現場を任せるとき、境界線をどこに引くか PoC では動いたのに本

現代の自動車開発に不可欠な機能安全規格「ISO 26262」の概要と、重大事故やリコールを防ぐためのソフトウェアテスト戦略（ASILに基づくアプローチ、トレーサビリティ、カバレッジ計測、異常系テストなど）について解説します。

はじめに Buildkite上のE2EでPowerPointのダウンロード検証がタイムアウトしたのでまとめます 問題 Gauge + SelenideのE2Eで、フロントが生成したpptxのダウンロードを検証していました。 CIはリモートのSelenium Grid上のChromeで、ダウンロードはse:downloadsEnabledとHasDownloadsで取得しています。 アプリ側の保存はblob URLと です。 const objectUrl = URL.createObjectURL(con

はじめまして、わっきーです。 普段は、Copilot、Power Platform（主にはCopilot StudioやPower Automate）の活用支援、ワークショップ講師をやっているものです。 そんな私が最近、Copilot Studioを開いて思ったことがあります。

こんにちは。ラクスのフロントエンド推進課の亀ノ上です。 Webアクセシビリティは、2022年のチームの課題棚卸しで私が挙げたテーマです。その後もR&Dの取り組みとして続けてきましたが、期日のある機能開発と並べると優先順位は後ろになり、着手には至っていませんでした。 今回、エンドユーザー向けの公開画面を持つ機能の開発で、Webアクセシビリティが要件になりました。対応を進める中で作ったのは、Webアクセシビリティを向上させる仕組みではありません。「どこが直せるのかを、プロダクトに手を入れずに知る」ため

目次 はじめに 前提 プロジェクト概観 AI ネイティブな開発環境を実現するために 具体的な作業は AI に任せる skills agents hooks PreToolUse hook Stop hook ドキュメントも AI-Friendly な構成にする 実際の開発フロー 要件定義 タスク分割 各タスクの実装サイクル レビューの構造 所感 skill / agent 化の効果 コンテキストが大きくなりがち 完了までの時間がかかる トークン消費が激しい 良くも悪くもスクラップ&ビルドで進めやす

Antigravityのスラッシュコマンドとは スラッシュコマンドとは、チャットの入力欄で「/」から始まるコマンドを入力することで、Antigravityの特定の機能やワークフローを呼び出す仕組みです。

背景 最近の調査（ McKinsey ）によれば、世界中のエンタープライズ ERP システムでは毎月膨大な数の手作業による介入が発生し、波及しています。たとえば、あるグローバル製造企業では、入金された銀行支払いが請求書と何日も突き合わせられないまま残り、キャッシュフローを悪化させ、売掛金（AR）チームが日々数百件の取引を手作業で消し込むことで売上債権回転日数（DSO）が膨らんでいます。ここで、内部統制マネージャーに「AI がこれらの支払いを自動的に消し込み、計上します」と提案する場面を想像してみてください

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

こんにちは、イノベーションセンターの真崎です。普段はAIを用いた業務改善や技術開発に従事しています。 私たちのチームではコーディングエージェントのClaude Codeを業務で活用しています。便利な一方で、利用が広がるほどコストも増えていきます。 そこで、調査と実装を割安なモデルに任せ、全体の判断とレビューだけを高性能なモデルが担う構成（オーケストレーション）をClaude Codeのカスタムサブエージェント機能で構築し、コストと品質を実測しました。 結果は予想外でした。小規模な改修では、オーケストレーシ

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿は、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC TTT でフィジカル AI 領域の ML パイプラインを構築した取り組みの第 2 回です。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用 第 2 回：2 チーム並行開発の実験結果と知見（本記事） 第 1 回では、AI-DLC の Inception フェーズで要件を構造化し、設計レビューで 11 個の不整合を事前に検出した取り組みをご紹介しました。 第 2

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベーションテック部（以下、MIT 部）が AI-DLC（AI-Driven Development Lifecycle） の TTT（Train The Trainer）に参加し、フィジカル AI 領域における機械学習パイプラインを 3 日間で構築した取り組みについて、全 2 回に分けてご紹介します。 第 1 回：フィジカル AI 領域での ML 開発への適用（本記事） 第 2 回：2 チーム並行開発

AI駆動開発でドキュメントとテストが乖離する問題を、エージェントの役割分担で解決した実例。Claude Code・GitHub Copilot活用のワークフロー設計を解説します。

Claude Fable 5.1 が本日より Kiro のエンタープライズ顧客向けに利用可能になりました。長時間にわたるコンテキスト量の多いエージェントセッションにおいて、Fable 5.1 は新しい基準を打ち立てます。症状を並べるのではなくコードの根本原因まで問題を追跡し、複雑なタスクの全体を通してコンテキストと意図を保持します。 Kiro は、後片付けが必要な初期ドラフトでも、埋める作業が残るスタブでもなく、プロダクションレディなコードを届けるために作られています。Kiro における Fable 5.