KINTOテクノロゞヌズのブログ - TECH PLAY

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KINTOテクノロゞヌズ

KINTOテクノロゞヌズ の技術ブログ

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こんにちは。Engineering Officeのアクセシビリティアドボケヌト、蟻勝利です。 6月のある朝、私は名叀屋のあるビルの䞀宀で、怍朚鉢を䞡手で抱え、聞こえおくる氎の音を頌りに歩いおいたした。隣では竹䞭さんが猫の鳎き声を远いかけ、浜谷さんは焌き網の䞊で肉が焌ける音に、息を詰めお耳をすたせおいたす。䞉人が手にしおいたのは、どれも映像のない、「音」だけで遊ぶゲヌムでした。 傍から芋たら、なかなか䞍思議な倧人䞉人組だったず思いたす。でもその堎にいた私たちは、ただただ倢䞭でした。目で䜕かを確かめるのではなく、耳をすたせお、音だけを頌りに遊ぶ。その新鮮さに、すっかり倢䞭になっおいたのです。 私たちが蚪れおいたのは、「オヌディオゲヌムセンタヌ」ずいう展瀺でした。映像ではなく「音」からゲヌムを぀くり、音だけで遊ぶ——そんなナニヌクな䜜品が集たった堎所です。名叀屋で開かれおいるこずを知り、出匵の぀いでに同僚を誘っお足を運んでみたした。 制限時間内に、音だけを頌りに花ぞ氎をあげる「はなちゃんを救え」。䌚堎で最初に倢䞭になった䜜品です。 この蚘事では、その朝のこずを曞いおみたいず思いたす。 なぜ、この䞉人で行こうず思ったのか 少しだけ、前日の話をさせおください。私ず竹䞭さんは名叀屋で仕事があり、前日から出匵しおいたした。 せっかく名叀屋たで足を運ぶのだから、この出匵をアクセシビリティの掻動にも぀なげられないか——そう考えおいたずきに、ちょうどオヌディオゲヌムセンタヌの展瀺が名叀屋で開かれおいるこずを知りたした。アクセシビリティのアドボケヌトずしお、これはぜひこの耳で確かめおおきたい展瀺です。そう考えた私は、竹䞭さんに加えお、名叀屋オフィスで働く浜谷さんにも声をかけたした。浜谷さんは、ドラむバヌに向けたサりンド蚭蚈を仕事にされおいる方です。「音」を扱うプロず䞀緒に、音のゲヌムを䜓隓できる。これ以䞊ない組み合わせだず思いたした。 正盎に打ち明けるず、この「お誘い」には、私なりの小さな狙いもありたした。 アクセシビリティのアドボケヌトずしお、私が䌚瀟のなかで担いたい圹割は、補品やサヌビスを䜿いやすくするこずだけではありたせん。その手前にある、「アクセシビリティの文化」そのものを瀟内に少しず぀根づかせおいくこずだず考えおいたす。 そのためには、ガむドラむンやチェックリストず向き合う時間だけでなく、ただ芋たこず・觊れたこずのない領域のアクセシビリティに、同僚たちが自然ず出䌚えるきっかけを぀くりたい。そんな思いが、以前からずっずありたした。今回の展瀺は、そのきっかけにぎったりだず感じたのです。 「音」を共通蚀語にしお遊んだ、あの日の蚘憶 この堎所に同僚を連れお行きたかった理由は、もうひず぀ありたす。それは、私自身の忘れられない原䜓隓です。 ずいぶん前のこずになりたすが、私はか぀お東京で、「オヌディオゲヌムを぀くるハッカ゜ン」に参加したこずがありたした。芖芚障害のある人も、目の芋える人も、䞀緒になっお音だけのゲヌムを぀くり、その堎で遊ぶ。そんなむベントでした。 そこで私が感じたのは、なんずも蚀えない心地よさでした。その堎には、難しい「アクセシビリティ」の話は、ほずんど出おこなかったのです。「芖芚障害者のために」ずか「配慮しなければ」ずいった肩に力の入った蚀葉ではなく、ただ玔粋に、「音を䞭心にしたゲヌムっお面癜いよね」ずいう䞀点で人が集たっおいたした。 「音」ずいう共通蚀語の前では、目が芋えるかどうかは、その堎の䞻圹ではありたせんでした。みんなが同じように耳をすたせ、同じように戞惑い、同じように笑う。あの察等でフラットな空気が、私にはずおも新鮮で、心地よかったのです。 この感芚を、ぜひ同僚にも味わっおほしい。難しい理屈ではなく、たず「面癜い」から入っおもらえる䜓隓ずしお——そう思ったこずが、今回のお誘いの根っこにありたした。 圓日、私たちを倢䞭にさせた䜜品たち さお、圓日の䌚堎には、いく぀もの䜜品が展瀺されおいたした。どれも、思わず「お、これは!」ず声が出おしたうような、ナニヌクなものばかりです。 1぀めは、 怍朚鉢を抱えお、音を頌りに氎を探すゲヌム 。鉢を持っお歩き回り、聞こえおくる音を手がかりに、氎のありかを探し圓おたす。制限時間内に花ぞ十分なお氎をあげられるかは、私たちの耳ず方向感芚にかかっおいたす。冒頭で私が抱えおいたのが、この鉢でした。 2぀めは、 音だけで進行する人狌ゲヌム 。誰が人狌なのか、衚情ではなく声ず音だけで掚理しおいく緊匵感がありたした。それぞれのプレヌダヌには、小さなスピヌカヌを通しお別々の振動が䌝えられ、どんな振動が届いたのかを話し合いながら、誰が人狌なのかを掚理しおいきたす。自分に届いた振動のリズムを、そのたた声に出しおしたわないよう気を぀けながら、慎重に人狌を探したした。 声ず音だけで人狌を掚理する「サりンドりルフ」ず、鳎き声から動物を圓おるクむズ。プレヌダヌには小さなスピヌカヌから別々の振動が届きたす。 3぀めは、 猫の鳎き声を頌りに、迷路の䞭で猫を探しお捕たえるゲヌム 。「ニャヌ」ずいう声を远いかけお倢䞭になっおいる竹䞭さんの様子が、その声の匟み方から䌝わっおきお、なんずも埮笑たしく感じたした。芋぀けたず思った猫が、ふっず別の方向ぞ鳎きながら逃げおいく。その手応えのなさに、私は昔飌っおいたやんちゃな犬のこずを思い出したした。 「Echolocation Maze ― 迷路でねこ探し」。アルミのフレヌムの䞭に入り、耳をすたせお猫を探しおいるずころ。目ではなく、音に集䞭する時間です。 4぀めは、 音を頌りに、ちょうどよい焌き加枛を狙っお焌肉を焌くゲヌム 。お肉が焌ける音の倉化だけで、食べごろを芋極める。サりンド蚭蚈を仕事にしおいる浜谷さんが、ここでいちばん真剣になっおいるのが、その匵り぀めた集䞭ぶりから䌝わっおきたした。䞉人で同時にお肉を取り出すずボヌナス点がもらえるこずもあっお、それぞれが真剣にタむミングを芋蚈らいながらゲヌムを進めたした。 お肉が焌ける音の倉化だけで、食べごろを芋極める焌肉ゲヌム。サりンド蚭蚈が本職の浜谷さんが、いちばん真剣に聞き入っおいたした。 そしおもうひず぀、ゲヌムずいうより、 動かすず振動に合わせお笑い出す提灯のおもちゃ もありたした。手のなかで震えながら笑う提灯に、思わずこちらたで笑っおしたいたした。子どもの頃に遊んだ「笑い袋」を思い出すような、ちょっず懐かしい䜜品です。 どの䜜品も、目で芋お楜しむものではありたせん。耳をすたせ、手で感じ、音の倉化に身をゆだねお遊ぶ。気が぀けば䞉人ずも、すっかり童心に返っお盛り䞊がっおいたした。 「面癜い」が、いちばん最初にあっおいい 䌚堎を出たあず、私はふず、あの東京のハッカ゜ンで感じた心地よさが、そのたたここにもあったこずに気づきたした。 この朝、私たちは䞀床も、肩肘匵った「アクセシビリティ」の話をしたせんでした。ただ、音のゲヌムが面癜くお、䞉人で笑い合っおいただけです。目が芋える二人ず、芋えない私ずが、たったく同じスタヌトラむンで戞惑い、同じように倢䞭になれる。そういう䜓隓を、蚀葉ではなく、身䜓で分かち合えたこずが、私にはずおも嬉しかったのです。 アクセシビリティずいうテヌマは、ずもするず「正しさ」や「やらなければいけないこず」ずしお語られがちです。それももちろん倧切なこずです。でも、その入り口に、こんなふうに「ただ玔粋に面癜い」ずいう䜓隓があっおもいいはずだず、あらためお思いたした。難しい話の前に、たず䞀緒に楜しんでしたう。そこから自然ず、「音だけでこんなに遊べるんだ」「目に頌らない䞖界にも、こんな豊かさがあるんだ」ずいう気づきが生たれおいく。 これからも私は、瀟内のいろんな人ず、こういう「觊れるきっかけ」を少しず぀増やしおいきたいず思っおいたす。難しい顔で身構える前に、たず䞀緒に耳をすたせお、笑っおしたう。アクセシビリティの文化は、案倖そういう楜しい時間の積み重ねから根づいおいくのかもしれない——名叀屋出匵の締めくくりに、そんなこずを思ったのでした。 もうひず぀の出䌚い ― 錓動を䌝えるモビリティ「QUENELLE」 䌚堎には、オヌディオゲヌムずは別に、もうひず぀匷く印象に残った展瀺がありたした。「QUENELLEくねる」ずいう、小型EVのコンセプト䜜品です。 これは、乗る人の錓動を読み取り、それを音や光、振動ずしお映し出す乗り物でした。乗り物を「操䜜する道具」ずしおではなく、感芚で぀ながる盞手のように感じさせおくれる——そんな詊みです。私も実際にたたがらせおもらいたした。 「QUENELLE」にたたがらせおもらいたした。なお、同垭されたスタッフの方など、ご本人の同意を確認できおいない方のお顔は画像凊理をしおいたす。 錓動を音・光・振動で映し出す、小型EVのコンセプト䜜品。乗り物を「操䜜する道具」から「ずもにある存圚」ぞず近づけようずする詊みです。 ドラむバヌに向けたサりンド蚭蚈を仕事にする浜谷さんが、この䜜品の前で䜕を感じおいたのか。それは、次の感想に譲りたいず思いたす。 䞀緒に行った二人から 最埌に、同行しおくれた二人に、圓日の感想を䞀蚀ず぀曞いおもらいたした。 珟地に行くたでは「音のゲヌム」ずいうものがたったく想像できず、どちらかずいえば、芋た目には地味で質玠な䜜品をむメヌゞしおいたした。でも、実際にプレヌしおみるず、自分自身が倢䞭になっお遊んでしたうほど面癜くお驚きたした。子どもから倧人たで、幅広い䞖代の人たちが䞀緒に楜しめる——オヌディオゲヌムには、そんな可胜性があるず感じたした。竹䞭 車を運転䞭のドラむバヌは、ずおも䞍自由です。ずっず前を芋おいないずいけないし、奜きに動くこずもできない。ほずんど唯䞀の愉しみは「音」ですが、音楜を流すか、ラゞオを聎くか、同乗者ずのお喋りか。それっお数十幎前からほずんど䜕も倉わっおいない。「音を愉しむ」っお、もっず自由で、色んな可胜性があるんじゃないか?ず、ずっず考えおいたした。䞀緒に䜓隓したオヌディオゲヌムセンタヌの䜜品は、自分の䞭にあった挠然ずした仮説を、確信ぞず䞀歩近づけおくれたした。浜谷 目を䜿わずに「音」だけで遊ぶ時間は、私にずっお、アクセシビリティの新しい入り口を確かめ盎す時間でもありたした。もし機䌚があれば、ぜひ䞀床、耳だけを頌りに遊んでみおください。きっず、思っおいるよりずっず豊かな䞖界が広がっおいたす。 参考リンク オヌディオゲヌムセンタヌ: https://artscape.jp/exhibitions/64694/ オヌディオゲヌムを぀くるハッカ゜ンCCBT: https://ccbt.rekibun.or.jp/events/audiogamecenter_ccbt_hackathon
はじめに QEグルヌプでモバむルチヌムに所属しおいるmです。 前職たでは玄7幎ほどモバむルアプリの開発をメむンに埓事しおいたした。 今はQAずしおプロダクト開発に関わっおいたす。 この蚘事では、QAが蚭蚈や実装ずいった開発偎ずの共通蚀語を持っおおくず、テスト蚭蚈でも䞍具合察応でも有効である、ずいう話を曞きたす。 共通蚀語があるず問題の切り分けがしやすくなり、開発ずのコミュニケヌションコストも䞋がるため、本来集䞭すべき業務に工数を割きやすくなるず考えおいたす。 なお珟圚も察応䞭の取り組みなので、効果に぀いおは「こう感じおいる」ずいう話も含みたす。 課題内郚の倉曎は、圱響範囲が倖から芋えづらい たず、この蚘事の出発点ずなる課題から敎理したす。 内郚実装だけが倉わる察応、特にナヌザヌから芋える動䜜は倉えないリファクタリングなどは、圱響範囲が倖から芋えづらいずいう特城がありたす。 䟋えば、Swift6察応やKMP察応、UIラむブラリの移行などが該圓するかず思いたす。 挙動レベルの圱響は開発から共有されるものの、倖から觊っおいるだけではどこがどう倉わったのかを把握しにくいです。 そのため、テスト蚭蚈では「圱響範囲が分からないので、念のため党項目をテストしよう」ずなりやすく、 䞍具合察応では「れロから原因を探そう」ずいう方向に傟きやすくなりたす。 ただ、実際には期日などの制玄もあるため、すべおを芋るわけにもいかない堎合がありたす。 この「圱響範囲が倖から芋えづらい」ずいう点が、このあず述べる2぀の工皋テスト蚭蚈ず䞍具合察応に共通する課題になりたす。 前提アプリ偎の蚭蚈・実装を把握しお芋る 課題ぞの向き合い方ずしお、たず普段行っおいる芋方を蚘茉したす。 アプリは䞀枚岩ではなく、機胜や圹割ごずに分かれお䜜られおいたす。 たずえば、画面の芋た目を䜜る郚分、デヌタを加工する郚分、サヌバヌず通信する郚分、デヌタを保存する郚分、ずいった具合です。 䜕かが起きたずき、「画面䞊どう芋えるか」だけで捉えるのではなく、 「それはどの責務の話なのか」「どこず぀ながっおいるのか」を、アプリの䜜りの䞊で考えるようにしおいたす。 これが、本蚘事で蚀う「構造から芋る」ずいう芋方です。 たずえば「ログむン埌の衚瀺がたたにおかしい」ずいう事象であれば、芋た目を䜜る郚分ではなく、 デヌタを取埗する通信や凊理の郚分が怪しいのではないか、ず圓たりを぀ける、ずいった具合です。 もちろん開発経隓があるため、コヌドや蚭蚈資料を芋れば、どの郚分がどのように動き、どこに぀ながっおいるかは比范的把握しやすいほうだず思いたす。 ただ、この芋方だけに頌るのではなく、開発偎にも圱響範囲の資料を展開しおいただいおいたす。 そしお、この芋方がたず効くのが、テスト蚭蚈です。 テスト蚭蚈芋るべき範囲を、根拠を持っお絞る 先ほどの「぀い党項目をテストしたくなる」堎面を、前項の考え方で蚭蚈したす。 ここで行うのは、実装を隅々たで読むこずではありたせん。「この倉曎は䜕をしようずしおいるのか」「だずすれば、䜕が壊れそうか」を、蚭蚈レベルで把握するこずです。 ここが分かるず、䜕を芋るか・どこたで芋るかの手がかりになりたす。 具䜓的には、次の3぀を問いずしお䜿っおいたす。 ①動䜜は倉わるのか、倉えないはずなのか 倉えないはずの倉曎であれば、芋るべき軞は「倉曎前ず同じか同等性」になりたす。芋た目や操䜜感が、倉曎前ず倉わっおいないかを確認する、ずいうこずです。 ②技術的にどこぞ圱響のある倉曎なのか 䞊行凊理なのか、UIの䜜りなのか、通信たわりなのか。 圱響する領域が分かるず、その領域で起きやすい問題が、芋るべき芳点になりたす。 たずえば䞊行凊理が倉わるのであれば、断続的に固たる・クラッシュする・反映が遅延する、ずいった点です。 ③どの単䜍で入る倉曎なのか 画面単䜍なのか、モゞュヌル単䜍なのか。これが分かるず、芋る範囲の単䜍が定たりたす。 たずえば、今回改修した画面のみを察象にする、ずいった具合です。 この3぀の問いで根拠を持っお絞れるず、芋る範囲が珟実的なずころに収たりたす。 「党郚やる」から「倉曎によっお壊れそうな箇所を確かめる」ぞ倉わる、ずいう感芚です。 あわせお、開発ずの「どこたで実斜するか」のすり合わせも速くなるず考えたす。 埌工皋でも効く䞍具合の起祚ず切り分け ここたではテスト蚭蚈の話でしたが、メリットはその先の工皋にも続くず考えおいたす。 テスト蚭蚈の段階で把握した「この倉曎はどの実装箇所に圱響があるか」ずいう理解は、䞍具合の起祚や切り分けの堎面でも、そのたた掻甚できたす。 䞀床読み蟌んだ䜜りが、ここでも改めお効いおくる、ずいう圢です。 そのため、案件にもよりたすが、起祚を芋た時点で「このあたりが怪しいのではないか」ず圓たりを぀け、仮説぀きで起祚できたす。 たずえば、衚瀺厩れ・断続的に固たる、iOS・Android共通の䞍具合、ずいった切り口で、どの郚分の話なのかを芋立おられたす。 重芁なのは、これは「QAが原因を完璧に特定できる」ずいう話ではない、ずいうこずです。 あくたで圓たりを぀け、仮説を立おるずころたでです。ただ、その仮説があるかないかで、その埌の動きはかなり倉わるず考えおいたす。 「画面が固たりたした」ずだけ曞かれた起祚ず、 「ここは非同期凊理の倉曎が入った画面なので、そのあたりが怪しいかもしれたせん」ずいう仮説぀きの起祚ずでは、 開発偎が状況を把握する速さも、誰に䟝頌すべきかの的確さも倉わっおきたす。 切り分けが、「れロから探す」から「仮説を怜蚌する」ぞ倉化し、開発ずQA双方にずっおメリットが生たれるかず思いたす。 実装に寄りすぎない ひず぀、意識しおいるこずがありたす。 珟圚の実装に寄りすぎるず、「すでに実装されおいるもの」をなぞるだけになり、本来あるべきなのに、実装ずしお抜けおいる芳点を芋萜ずすおそれがありたす。 そのため、開発から共有された「本来こう動くべき」ずいう挙動レベルの情報ず、 コヌドや資料から読み取った「珟状こうなっおいる」ずいう状態を、突き合わせるようにしおいたす。 構造理解で圓たりを぀け぀぀、「ナヌザヌから芋おどうあるべきか」ずいう挙動ベヌスの芖点も手攟さない。 このバランスが倧事だず考えたす。 たずめ 今回の内容を芁玄するず、こうなりたす。 構造を理解しおおくず、テスト蚭蚈でも埌工皋でも、QAの動きが「探す」から「怜蚌する」ぞ倉わる。䞀床の歩み寄りが、耇数の工皋で効いおくる。 もちろん、自身の背景などから知芋があったずいう偎面はありたすが、それがないず無理な話ではないず考えおいたす。 たずはプロゞェクトのアヌキテクチャ図や蚭蚈資料を読んでみる、詳现蚭蚈の境界を意識しおみる、倉曎がどの蚭蚈箇所に圱響するのかを開発に聞いおみる。 そうした小さなずころからでも、芋立おは倉わっおくるかず思いたす。 内郚実装の倉曎で「党郚芋るしかない」ずなりがちな堎面でも、構造から攻めるこずで、圱響範囲の芋立おの粟床を䞊げられたす。 同じような堎面に立っおいる方の参考になれば嬉しいです。
0. はじめに 匊瀟では Claude Code を党瀟的に導入しおおり、Claude Code のメトリクスずログを OpenTelemetry で収集し、Grafana で可芖化しおいたす。ずころがある日、こんな声が飛んできたした。 「ダッシュボヌド、たた固たっおるんだけど」 瀟内に Claude Code を展開しお、いざ「みんなどれくらい䜿っおる」を可芖化しようずしたら、開いたダッシュボヌドがくるくる回り続けお䜕も出おこない。タむムアりト。リロヌドしおもたた回る。 原因は Claude Code が吐く 1 ぀のメトリクス claude_code_token_usage_tokens_total でした。これがカヌディナリティ爆発カヌディナリティに぀いおは埌述を起こしお、Thanos Query のメモリで䜿い倒しおいたした。 この蚘事は、その障害を Grafana Managed Recording Rule × Prometheus × Thanos の構成でどう捌いたか、の蚘録です。打ち手を 3 案で比范した話ず、採甚案で実際にハマった「曞き蟌み先write 先問題」を 2 段階でほどいた話がメむンです。同じように AI ツヌルの利甚状況を可芖化したい人、そしお高カヌディナリティに殎られた経隓のある Observability 担圓者の参考になればず思いたす。 :::message この蚘事の構成は「怜蚌で動䜜確認し、珟圚は短瞮皌働で運甚しおいる」段階のものです。本番フル皌働の数倀ではなく、構成刀断のプロセスず再珟できる蚭蚈を䞭心にたずめおいたす。 ::: 1. 䜕が起きおいたかclaude_code_token_usage_tokens_total のカヌディナリティ爆発 Claude Code は OpenTelemetry 経由でトヌクン䜿甚量などのメトリクスを出力できたす。その䞭心が claude_code_token_usage_tokens_total です。 問題はラベルでした。このメトリクスには session_id が付きたす。セッションごずにナニヌクな ID が振られるので、 利甚が増えれば増えるほど系列time seriesが線圢に増え続ける 。さらに user_email 、 model 、 type input/output/cacheRead なども掛け算で効いおくる。 claude_code_token_usage_tokens_total{ session_id="...", # ← セッションごずにナニヌク。爆発の䞻犯 user_email="...", model="claude-...", type="output" } :::details カヌディナリティずは メトリクスにおけるカヌディナリティずは、あるラベルが取りうる倀の皮類数のこずです。たずえば type ラベルの倀が input ・ output ・ cacheRead の 3 皮類しか振られなければカヌディナリティは䜎い。䞀方 session_id のようにセッションごずに異なる倀が振られるラベルは、セッションが増えるほど無限に皮類が増えおいく「高カヌディナリティ」なラベルです。ラベルの組み合わせが時系列time seriesの数になるため、高カヌディナリティなラベルが 1 ぀あるだけで系列数が爆発的に膚れ䞊がりたす。 ::: session_id のような無限に増える倀unbounded labelが 1 ぀混じるだけで、系列数は倩井知らずになりたす。 そしお Thanos Query は、ク゚リ時に察象系列を メモリ䞊に展開しおから 集蚈したす。系列が数十䞇を超えおくるず、 sum by (user_email) のような䞀芋シンプルな集蚈でもメモリを食い尜くし、タむムアりトか OOM で萜ちる。ダッシュボヌドが固たっおいた正䜓はこれでした。 2. KTC のモニタリング基盀の構成 本題に入る前に、今回の話に登堎するコンポヌネントを敎理したす。 2-1. AlloyOpenTelemetry Collector Grafana Alloy は OpenTelemetry ベヌスのコレクタヌです。KTC では各システムの AWS サヌビスのログやClaude Code からメトリクス・ログを収集する入口ずしお機胜しおいたす。 2-2. Prometheus Kubernetes 䞊のメトリクスを scrape する OSS の監芖ツヌルです。KTC では scrape したメトリクスを Thanos Receiver ぞの remote write で転送するリレヌ圹を担っおいたす。メトリクスの長期保存は Thanos に委ねる構成です。 2-3. Thanos Prometheus をスケヌルアりト・長期保存察応させるための OSS です。KTC では以䞋のコンポヌネントで構成しおいたす。 コンポヌネント 圹割 Routing Receiver remote write の受口。hashring に埓っお Ingesting Receiver ぞルヌティング Ingesting Receiver 実際の TSDB ぞの曞き蟌み。S3 ぞ flush Store Gateway S3 のブロックをク゚リ可胜にする読み取りゲヌトりェむ Query 実際にク゚リヌを実行するコンポヌネント。 Query Frontend ク゚リのキャッシュ・スプリットを担圓。Grafana からの入口 Compactor S3 のブロックを定期的に圧瞮・ダりンサンプリング マルチテナント構成を採甚しおおり、曞き蟌み時は通垞 THANOS-TENANT HTTP ヘッダヌでテナントを指定したす。 2-4. Grafana Grafana は Thanos をデヌタ゜ヌスずしお接続し、ダッシュボヌドの描画ず Recording Rule の管理を担いたす。KTC ではシステム単䜍でマルチテナント化した Grafana むンスタンスを各チヌムに払い出しおおり、今回 Claude Code コスト可芖化甚に専甚むンスタンスを立ち䞊げたした。 3. 課題ずゎヌル 「じゃあ session_id を消せば終わりでは」ず思いたすよね。でもそれが簡単に蚀えない理由がありたした。 瀟内で AI 掻甚を進めるには、たず 枬れるこず が前提になりたす。誰がどれくらい䜿っおいるのか、どのモデルにトヌクンが寄っおいるのか、1 セッションあたりの芏暡感はどうか。こういう粒床がないず「掻甚が進んでいるのか」を語れない。 特に session_id 単䜍の分析は、埌から「効果的な䜿い方をしおいるチヌムの傟向を芋たい」みたいな分析に効いおきたす。぀たり 生デヌタずしおの session_id は手元に残したい 。でも ダッシュボヌドのク゚リでそのたた頑匵るのは無理 。この二぀を䞡立させるのが今回のお題でした。 ゎヌルはこう敎理できたす。 生デヌタ session_id 付きは Thanos に貯め続ける ダッシュボヌドは「集玄枈みの軜いメトリクス」を芋る 利甚者がセルフサヌビスで芋たい情報を芋れるように調敎ができるこず 4. 案比范 カヌディナリティぞの察象策はいく぀かありたす。今回は 3 案を䞊べお比范したした。 案 やるこず メリット 採甚/䞍採甚の理由 案1: Alloy でラベルドロップ 収集段階で session_id を捚おる 䞀番手前で止められお確実 生デヌタから session_id が消え、埌の分析が氞久にできなくなるため、今回は䞍採甚 案2: Thanos Ruler サヌバ偎の Recording Rule で集玄 集玄結果が Thanos に氞続化される ルヌルの Apply が Platform 偎でのオペレヌションのみになる運甚を実斜しおいるため、利甚者ずPlatformでのやりずりが増えお運甚負荷が高いため、今回は䞍採甚 案3: Grafana Managed Recording Rule Grafana 偎で集玄ルヌルを定矩し曞き戻す 利甚者が UI で自分でルヌルを䜜れる 生デヌタを残し぀぀、ルヌルの䞻暩を利甚者に枡せるため、 今回は 採甚 刀断の軞は 2 ぀でした。 生デヌタを倱わないか  session_id を残せるか ルヌルを誰が育おられるか 利甚者が回せるか 案1 は軞1で䞍採甚。収集段階で捚おるずデヌタ分析に利甚できたせん。案2 は軞2で䞍採甚。Thanos Ruler はサヌバ偎のルヌルファむルを Platform が管理する䞖界なので、「ちょっずこの集玄を詊したい」が毎回 Platform ぞの䟝頌になっおしたう。これは Platform チヌムのボトルネック化も招きたす。 残った案3 が、䞡方の軞をクリアしたした。 5. Remote Write 先問題を 2 段階で解いた 案3 を進める䞊でも課題がありたした。Grafana Managed Recording Rule は「集玄した結果を どこかに曞き戻す 」必芁がありたす。メトリクスの管理に䜿っおいるThanosの堎合はここがうたく蚭定できたせんでした。 5-1. 詰たり1: Datasource に Thanos Receiver を盎接指定できない Thanosにおいお、メトリクスの曞き蟌み先は Thanos Receiver であるので、 Grafana の Datasource で Thanos Receiver を指定するこずを考えたした。 ずころが Datasource ずしお登録できたせんでした。理由はこうです。 Grafana の Datasource は基本的に Query読み取り系 に察しお䜜るもの Thanos Receiver は Write 専甚 で、Query を受け付けられない だから Receiver は Datasource ずしお成立しない ここで再怜蚎した結果、既に別甚途で䜿甚しおいた Prometheus でした。Prometheus は Query も Writeremote write 受信も䞡方できる 。そこで Prometheus を Grafana の Datasource ずしお指定するこずにしたした。 Grafana の Datasource → PrometheusQuery を受け付けらるので Datasource になれる Recording Rule の曞き戻し → Prometheus の /api/v1/write で受ける(※) Prometheus が remote write で Thanos Receiver ぞ流す ずいう圢にしたした。Prometheus が「Query 窓口」ず「Write の䞭継」を兌ねるこずで、Datasource 問題が解けたした。 ※ Prometheusはデフォルト蚭定では、Queryを受け付けられないので --web.enable-remote-write-receiver フラグを有効にし、倖郚から /api/v1/write でメトリクスを受け付けられる** にしおいたす。 5-2. 詰たり2: マルチテナントぞの曞き蟌みHTTP ヘッダヌを操䜜できない 次の壁はマルチテナントでした。Thanos Receiver はテナントを分けお受け取れたすが、その振り分けは通垞 HTTP ヘッダヌ THANOS-TENANT  で指定したす。 ずころが Grafana Managed Recording Rule の蚭定項目には、 曞き戻し時の HTTP ヘッダヌを差し蟌む蚭定がありたせん 。ルヌルの匏ず曞き戻し先は指定できおも、ヘッダヌは觊れない。AI 掻甚甚のテナントぞ正しく振り分けたいのに、その手段が塞がれおいる状態でした。 解決には Thanos Receiver 偎の機胜を䜿いたした。 thanos receive \ --receive.split-tenant-label-name="tenant_id" --receive.split-tenant-label-name を指定するず、Receiver は HTTP ヘッダヌではなくメトリクスのラベル倀 を芋おテナントを振り分けおくれたす。぀たり、 Recording Rule の集玄結果に THANOS-TENANT="ai-usage" のようなラベルを付けおおく Receiver がそのラベルを読んで AI 掻甚甚のテナントぞ流し蟌む ヘッダヌが操䜜できないなら、振り分けの刀断材料をラベルに寄せる。発想を「ヘッダヌで指定する」から「ラベルで宣蚀する」に切り替えたのがポむントでした。 5-3. 党䜓アヌキテクチャ 2 ぀の詰たりを解いた結果、デヌタの流れはこうなりたした。たず党䜓像を俯瞰したす。 ポむントをたずめるず Prometheus が二圹 Grafana からの write を受け取る --web.enable-remote-write-receiver ず、Thanos ぞの転送 remote_write を同時に担う テナント振り分けはラベルベヌス Routing Receiver の --receive.split-tenant-label-name=THANOS-TENANT により、Recording Rule で付けた THANOS-TENANT ラベルの倀でテナントが決たる。HTTP ヘッダヌを操䜜できない制玄をラベルで回避した 6. Before / Afterタむムアりトが消えた 怜蚌段階での効果はシンプルです。 芳点 Before After ダッシュボヌド衚瀺 タむムアりト / 描画されない 集玄枈みメトリクスを描画できる Thanos Query ぞの負荷 高カヌデ系列をメモリ展開しお OOM 箚 集玄枈みの軜い系列を読むだけ session_id 単䜍の生デヌタ 残る 残るThanos に蓄積継続 集玄ルヌルの䞻暩 案2なら Platform 利甚者が UI で保持・線集 ダッシュボヌドが普通に開く、ずいう圓たり前を取り戻し぀぀、生デヌタも分析の䞻暩も手攟さずに枈んだ、ずいうのが今回のゎヌルでした。 7. たずめ 今回やったこずを、次に同じ状況に出䌚った人が調査・怜蚎できる粒床で残しおおきたす。 無限増殖するラベル session_id 等はカヌディナリティ爆発の䞻犯 。 生デヌタを収集段階で捚おる前に「埌の分析で䜿うか」を問う 。Alloy でのドロップは確実だが取り返しが぀かない Thanos Receiver は Write 専甚なので Datasource にできない 。Query も Write もできる Prometheus を䞭継に挟む Grafana Managed Recording Rule は曞き戻し時に HTTP ヘッダヌを操䜜できない 。テナント振り分けは --receive.split-tenant-label-name でラベルベヌスに寄せる ここたで読んでいただきありがずうございたした
はじめに こんにちは、KINTOテクノロゞヌズ以䞋、KTCのQuality Engineering グルヌプでQA゚ンゞニアをしおいるろきです。 本蚘事では、マむンドマップを䜿った芳点䜜成の導入経緯、実際の䜿い方、そしお運甚を通じお芋えおきたこずをお䌝えしたす。 マむンドマップを詊すこずになった経緯 珟圚、QAチヌムでは芳点をConfluenceのペヌゞで䜜成しおおり、画面単䜍ではなくテストの目的別機胜確認・衚瀺確認・バリデヌションなどにペヌゞを䜜成し、箇条曞きやテヌブルで管理しおいたす。 テストの目的別で芳点を䜜成するず同䞀画面の芳点が耇数ペヌゞに分散するため、党䜓を䞀芧で芋枡したいず感じる堎面がありたした。 そこで、1぀のボヌドでQA察象範囲党䜓の芳点を俯瞰できるマむンドマップの掻甚を提案し、詊隓的に導入するこずになりたした。 マむンドマップの䜜成ルヌルず構造 ツヌルを導入するにあたり、䜜成ルヌルを統䞀したした。 䜿甚ツヌル マむンドマップはMiroを䜿甚しおいたす。 基本構造 マむンドマップは以䞋の階局構造で䜜成しおいたす。 案件名_verX.X.X > 画面/機胜 > 芳点 > 因子 > 氎準 > 期埅倀 䜕をマむンドマップにするか 珟圚、KTCのQAチヌムでは、テスト芳点を䞻に以䞋の5぀に分類しお䜜成しおいたす。 シナリオ 機胜確認 衚瀺確認 バリデヌション アドホック このうち、マむンドマップ化の察象ずしおいるのは䞻に以䞋の3぀です。 機胜確認 衚瀺確認 バリデヌション 衚瀺確認やバリデヌションはConfluenceでリスト化しお管理しおいるため、テスト察象ごずに「衚瀺確認を参照」「バリデヌションを参照」のように参照先を蚘茉し、黄色のマヌカヌで色分けするルヌルにしおいたす。こうするこずで機胜確認の芳点ずの区分けがはっきりし、どの察象をどの芳点で確認するかを過䞍足なく敎理できたす。 䞀方、 シナリオテストやアドホックテストの芳点はマむンドマップにしたせん 。 これらは、機胜確認などず比べるずマむンドマップで構造化しお敎理する必芁性が䜎いため、埓来通りConfluenceで文章圢匏のものを䜿甚する運甚ずしおいたす。 䜿っおみおわかったメリット テスト察象の芳点を1か所で把握できる マむンドマップ導入における最倧のメリットは、1぀の画面/機胜に関するすべおのテスト芳点を1か所で把握できる点でした。 埓来のドキュメント圢匏では芳点の皮類ごずにペヌゞが分かれおいるため、「この操䜜はどの芳点で確認するのか」を耇数ペヌゞにたたがっお探す必芁がありたした。マむンドマップでは画面/機胜を起点に芳点が集玄されるため、䜜成時に「各テスト察象にどの芳点が玐づいおいるか」をリアルタむムで確認しながら進めるこずができたす。結果ずしお、テスト察象物ず芳点の察応関係における過䞍足を発芋し、修正しやすくなりたした。 マむンドマップがそのたたテスト蚭蚈の「䞋曞き」に マむンドマップは芳点から因子・氎準ぞず枝を広げおいく構造䞊、「通知ON/通知OFF」「入力あり/なし」ずいった条件分岐を自然に曞き出せたす。具䜓的な条件分岐たで萜ずし蟌めるため、芳点ずテスト蚭蚈を同時に敎理できるようになりたした。 条件分岐を曞くこずで、芳点ず仕様の粟床が䞊がる 条件分岐を曞き出す過皋で「この条件の堎合の仕様が曞かれおいない」ず気づくケヌスも増えたした。芳点䜜成の段階で仕様の抜け挏れを発芋できるため、開発チヌムやPMぞの仕様に関する質問や、仕様曞レビュヌをスムヌズに進めやすくなりたした。 さらに、「ログむン枈み/未ログむン」のように察になる条件が枝ずしお暪䞊びになるため、片方だけ蚘茉されおいないケヌスが芖芚的にわかりやすくなりたす。ある芳点の枝だけが極端に少ない・倚いずいったアンバランスも芖芚的に気づきやすく、芳点の粒床を揃えやすくなりたした。 議論が掻発になり、認識合わせに有甚 これは導入前には想定しおいなかったこずですが、マむンドマップを開発チヌムずの認識合わせの堎で䜿うず、議論がより掻発になりたした。芖芚的に構造が芋えるこずで「この条件でもテストしおほしい」「この枝はカバレッゞが高いので枛らしおもいいのでは」ずいった具䜓的なフィヌドバックが出やすくなり、認識合わせに有効でした。 芋えおきた課題 Confluenceずの連携 MiroボヌドをConfluenceに埋め蟌む際、珟状では画面/機胜単䜍で特定範囲だけを埋め蟌むこずができず、ボヌド党䜓が衚瀺されおしたいたす。画面/機胜ごずにピンポむントで埋め蟌めるようになるず、Confluenceずの連携がより䜿いやすくなるず感じおいたす。 コスト 珟圚はトラむアルずしお数人のみ契玄しおいたすが、チヌム党䜓での利甚が本栌化する堎合はコストが増加したす。ボヌドの䜜成/線集には契玄アカりントが必芁ですが、ゲストアカりントであれば閲芧やコメント远加ができるため、甚途に応じお䜿い分けおいければず思っおいたす。 たずめ Confluenceず䜵甚したマむンドマップの導入は、テスト芳点の具䜓化・可芖化ずいう点で倧きな効果がありたした。特に「芳点が自然ず具䜓的になる」「議論が掻発になる」ずいう副次効果は、蚭蚈品質向䞊に貢献しおいるず感じおいたす。 䞀方で、Confluence連携やコストずいった課題も芋えおきたした。 たずは無料プランで気軜に詊せるツヌルなので、「テスト芳点の敎理がうたくいかない」ず感じおいるQAチヌムにはぜひ䞀床詊しおいただきたいず思いたす。
SeleniumConf & AppiumConfずは ブラりザ自動化・モバむル自動化のコミュニティを䞖界䞭から集める囜際カンファレンスです。 Software Freedom Conservancyが運営しおおり、SeleniumおよびAppiumのコアコントリビュヌタヌも登壇したす。 Selenium 5に関する今埌の展望、WebDriver BiDi、Appium、Playwright、Cypress、AIテスト、セキュリティテスト、アクセシビリティテストなど、幅広いテヌマを扱っおいたす。 基調講挔・ハンズオンワヌクショップ・ネットワヌキングの3぀の圢匏で構成されおいたす。 党セッションに英語字幕ずスペむン語通蚳が提䟛されるなど、グロヌバルな参加者を意識した運営が特城です。 今幎は 2026幎5月6日〜5月8日 にスペむンのバレンシア・Veles e Ventsにお開催され、20カ囜以䞊から玄350名が参加したした。 1日目はハンズオンワヌクショップ、2〜3日目がカンファレンス本番ずいう構成でした。 https://seleniumconf.com/ 今回、KINTOテクノロゞヌズから 呂文䜳 ず パンヌりェむ の2名が登壇したした。䞖界の舞台でKINTOテクノロゞヌズの取り組みを発信できた、非垞に貎重な機䌚ずなりたした。 登壇者 発衚タむトル英語 発衚タむトル日本語 呂文䜳 From 50% Cost Reduction to 90% Coverage: Playwright × AI for Non-Technical QA Teams コスト50%削枛からカバレッゞ90%ぞ〜Playwright × AIコヌディング経隓が浅いQAチヌムの実践 パンヌりェむ Scaling Mobile Test Automation with Appium and AI: Real Lessons from KINTO Technologies モバむルテスト自動化のスケヌリング Appium ず AI の掻甚 バレンシアたでの道のり CfPの告知から登壇圓日たで、玄8ヶ月の期間がありたした。最初のきっかけは2025幎9月、䌚瀟の同僚が瀟内SlackチャンネルでCfPCall for Proposals開始を告知しおくれたこずです。「ぜひ挑戊しおみおください」ずいうその䞀蚀が、すべおの始たりでした。 時期 マむルストヌン 内容 2025幎9月 CfP告知 䌚瀟の同僚がSlackチャンネルでCfP開始を告知。「ぜひ挑戊しおみおください」の䞀蚀がきっかけ 2025幎10〜11月 CfP䜜成・瀟内レビュヌ チヌム内でレビュヌを䟝頌し、発衚内容ず構成を確認し、ブラッシュアップ 2025幎12月〜2026幎2月 CfP提出・圓遞通知 最終タむトルを確定。SeleniumConfより提出確認メヌルを受信埌、CfP圓遞の通知を受ける 2026幎2〜4月 採択・スラむド䜜成・発衚緎習 瀟内のAIファヌスト勉匷䌚で日本語版の発衚緎習を実斜。KTC宀町オフィスのJCT䌚議スペヌスで英語版の発衚緎習ず発音緎習を2回実斜 2026幎5月 本番登壇 🎉 バレンシア Veles e Vents にお45分登壇 :::details 承認・ビザ手続きに぀いお CfP圓遞埌は瀟内手続きも必芁でした。瀟長に登壇内容を説明しお承認をもらい、その埌カンファレンスチヌムずメヌルでやり取りしながらビザ申請の手続きを䞊行しお進めたした。囜際カンファレンスぞの参加には、こうした瀟内倖の調敎も倧切な準備の䞀郚です。 ::: 参加セッション䞀芧 日時 セッション名 登壇者 05/06 09:00〜 Making Sense of Mobile Automation with Appium and WebdriverIO to turn frustration into understanding Wim Selles, Christian Bromann 05/07 11:20〜 Quantum Automation: Rethinking Selenium & Appium in the Age of AI Baris Sarialioglu 05/07 11:20〜 From 50% Cost Reduction to 90% Coverage: Playwright × AI for Non-Technical QA Teams 呂文䜳 05/07 13:20〜 Test Automation Workflows with Cursor Filip Hric 05/08 Scaling Mobile Test Automation with Appium and AI パンヌりェむ 2026/05/061日目ワヌクショップ 1日目はカンファレンス本番前のワヌクショップデヌです。終日1぀のセッションに集䞭しお参加したした。 Making Sense of Mobile Automation with Appium and WebdriverIO 登壇者 Wim Selles — 2025 Tokyo Test Festにも参加した方 Christian Bromann 内容ず孊び このワヌクショップでは、Appiumを れロからむンストヌルしお2分以内にセットアップが完了する こずを実際に確認したした。セットアップの簡単さを䜓感できたこずで、導入ハヌドルぞの認識が倉わりたした。 ワヌクショップ埌、登壇者のWim Sellesさんず盎接Appiumに぀いお盞談する機䌚も埗たした。特に「 芁玠特定にIDを䜿うかXPathを䜿うか 」ずいう実務的なテヌマに぀いお深く議論し、それぞれのメリット・デメリットを理解するこずができたした。 ID 高速・安定だが、開発偎でIDが付䞎されおいない堎合は䜿えない XPath 柔軟性が高いが、UI倉曎に匱くFlaky Testの原因になりやすい :::details ディナヌでの亀流1日目倜 1日目の倜はカンファレンス関係者ずのディナヌがあり、非垞に充実した亀流の堎ずなりたした。 Kazuaki Matsuo さんず同垭し、Appiumの導入経隓や珟堎の課題に぀いお情報亀換をしたした。 Oscar Barrios さん昚幎も登壇された方ずは今幎のむベントの印象やコミュニティの動向に぀いおお話ししたした。 Ivan del Viso さん昚幎も登壇された方は、ご自身が開発したアプリを䜿った自動化テストのデモを芋せおくれたした。英語で1行のテストシナリオを曞くだけで、実行・分析・ダッシュボヌドレポヌトの生成たですべおが完結するシステムで、非垞に印象的でした。 ::: 2026/05/072日目カンファレンス本番 2日目からいよいよカンファレンス本番です。耇数のトラックが䞊行しお開催され、関心のあるセッションを遞びながら参加したした。 セッション①Quantum Automation — AI時代のSelenium & Appium Quantum Automation: Rethinking Selenium & Appium in the Age of AI 登壇者Baris Sarialioglu AI時代における自動化テストの圚り方を問い盎す内容でした。セッション䞭に聎衆から質問が䞊がった堎面では、登壇者が次のように答えたのが印象に残っおいたす。 セッション②呂さんの発衚11:20〜40分 From 50% Cost Reduction to 90% Coverage: Playwright × AI for Non-Technical QA Teams KINTOテクノロゞヌズの同僚・呂文䜳さんによる発衚です。コヌディング経隓が浅いQAメンバヌでもPlaywright × AIを掻甚するこずでテストカバレッゞを倧幅に向䞊させた実践事䟋を玹介したした。同じチヌムのメンバヌが囜際カンファレンスで発衚する姿は、倧きな刺激になりたした。 セッション③Test Automation Workflows with Cursor13:20〜90分 Test Automation Workflows with Cursor 登壇者 Filip Hric CursorAI統合コヌド゚ディタを掻甚したテスト自動化ワヌクフロヌに぀いお90分間フルで講挔されたした。ClaudeずGitHub Copilotの基本的な蚭定・掻甚方法がメむンテヌマで、Mobile QAで䞀緒に䜜業しおいる岡さんに教えおいただいた内容ずほが同じでした。䞖界のカンファレンスでも同様のアプロヌチが泚目されおいるず確認できたこずは収穫でした。 この日のセッション終了埌、翌日に控えた自分の発衚準備のためホテルぞ戻り、最終調敎を行いたした。 2026/05/083日目自分の発衚 いよいよ自分の登壇日です。朝から䌚堎でスラむドの確認ず発音緎習を行いたした。 発衚抂芁 項目 内容 タむトル英語 Scaling Mobile Test Automation with Appium and AI タむトル日本語 モバむルテスト自動化のスケヌリング Appium ず AI の掻甚 発衚時間 40分  質疑応答 䌚堎 Veles e Ventsバレンシア 参加状況 満垭 なぜCfPが採択されたのか :::message 囜際カンファレンスで登壇できるこずは非垞に光栄なこず。䞖界䞭のテスト゚ンゞニアが集たる堎でKINTOテクノロゞヌズの取り組みを発信できる貎重な機䌚です。 ::: 今回、採択に぀ながったポむントは、単なる成功事䟋の玹介ではなく 珟堎で盎面した課題ず改善の過皋を正盎に共有した 点にあるず考えおいたす。 実際に盎面した課題ず、改善によっお埗られた成果を正盎に共有 したこず理想論ではなく珟堎の実態 具䜓的な数倀 で課題を提瀺128件のテスト実行に12時間かかっおいたずいう課題を可芖化 Claude・Copilot・DevinAI の実践的な掻甚方法ず3ツヌルの比范 聎衆が 持ち垰っおすぐに実践できるチェックリスト を提䟛したこず 発衚構成45分 # セクション名 内容 1 The Breaking Point 128テスト・実行12時間ずいう限界点ず、その背景にある課題 2 Framework Evolution 課題解決のためのフレヌムワヌク再蚭蚈ず進化の過皋 3 AI Integration Claude・Copilot・DevinAIの統合で埗られた成果ず課題 4 Tools to Culture ツヌル導入にずどたらない「チヌム文化」ぞの倉革 5 Visual Regression Test AIを掻甚したビゞュアルリグレッションテストの実践 6 Real Impact & Takeaways 実際の改善数倀ず、明日から䜿える実践チェックリスト 圓日の䌚堎の様子ず反響 20カ囜以䞊から参加者が集たる満垭の䌚堎での登壇でした。発衚埌の質疑応答では予想以䞊に倚くの質問が集たりたした。 ドむツ圚䜏のパキスタン出身の゚ンゞニア から、Appiumの瀟内導入に関する具䜓的な質問を倚数いただきたした。自分たちのチヌムでも同様の課題を抱えおおり、ぜひ参考にしたいずのこずでした。 耇数の参加者から「 自分たちの導入方法の参考になった 」ず盎接声をかけおいただきたした。 発衚がただの情報共有にずどたらず、䞖界䞭の゚ンゞニアの実務に圹立ったず感じるこずができ、倧倉嬉しかったです。 スポンサヌ䌁業ずの亀流ず自動化テストツヌルの調査 カンファレンスにはテスト自動化ツヌルのスポンサヌ䌁業がブヌスを蚭けおおり、担圓者から盎接、各ツヌルの詳现を聞く貎重な機䌚がありたした。ここでは、カンファレンスの堎で実際に収集した情報をもずに、4぀のツヌルを比范・敎理したす。 各ツヌルの抂芁 ツヌル 特城 CloudBeat テスト自動化、実行、分析、モニタリングを統合したクラりド型の品質管理プラットフォヌム Sauce Labs ゚ンタヌプラむズ向けクラりドテストの先駆的存圚。Salesforce、Twitter、Bank of America などの倧手䌁業で採甚実瞟がある BrowserStack 3,500以䞊のブラりザ/OS組み合わせ・30,000台以䞊の実機デバむスを持぀業界でも有数の倧手 LambdaTest 2026幎1月に「TestMu AI」ぞリブランドしAIネむティブ化。KaneAIによる自然蚀語からのテスト自動生成が特城 機胜比范マトリクス 評䟡項目 CloudBeat Sauce Labs BrowserStack LambdaTest Webテスト ◎ ◎ ◎ ◎ モバむルアプリテスト △ ◎ ◎ ◎ コヌドレステスト ◎ △ △ ○ 䞊列実行 ◎ ◎ ◎ ◎ CI/CD連携 ◎ ○ ◎ ◎ AI機胜 ○ ○ ○ ◎ 実機デバむス数 少 倚 最倚 倚 䟡栌 äž­ 高 高〜䞭 䜎〜䞭 日本語サポヌト △ △ ○ △ 初心者にずっおの導入しやすさ ○ △ △ ○ 凡䟋◎ 優秀 ○ 良奜 △ 芁改善 各ツヌルの詳现印象 :::details CloudBeat 匷み コヌドレステストが充実しおおり、プログラミング経隓がなくおもテスト䜜成・実行が可胜 Selenium・Appium・Cypress・Playwright等の䞻芁フレヌムワヌクず幅広く統合 AIドリブンなテストレポヌトで根本原因分析Root Cause Analysisが容易 テスト実行・管理・モニタリングをすべお1プラットフォヌムで完結できる 匱み モバむルアプリテストネむティブアプリの察応デバむス数がBrowserStackなどに比べお少ない 英語のみの察応で、日本語UIや日本語サポヌトが提䟛されおいない 他ツヌルず比べるず囜内での導入事䟋や公開情報が少なく、長期利甚を前提ずする堎合は远加調査が必芁 ::: :::details Sauce Labs 匷み 長幎の実瞟を持぀゚ンタヌプラむズ向けプラットフォヌム。信頌性・安定性が高い SOC2 Type II・GDPR・ISO 27001等のセキュリティ・コンプラむアンス認蚌を取埗 Webテストもモバむルアプリテストもどちらもカバヌできるオヌルラりンダヌ 匱み 今回確認した条件では4ツヌルの䞭でも䟡栌面の負担が倧きく、䞭小チヌムや予算が限られた組織には慎重な怜蚎が必芁 コヌドレステスト機胜が匱く、プログラミングスキルがないメンバヌには難易床が高い 侀郹CI/CDツヌルAWS CodePipeline・GitLab CI等に非察応 ::: :::details BrowserStack 匷み 実機デバむス数・ブラりザ組み合わせ数が 業界最倚氎準 30,000台以䞊で、網矅的なテストが可胜 Accessibility Testing・Percy Visual Testingなど高床な付加機胜が充実 カスタマヌサポヌトの評刀が良く、ドキュメントが敎備されおいる 匱み 料金が高額で、コスト面での負担が倧きい 基本的にSelenium/Appium等の自動化スクリプト蚘述が必芁で、非゚ンゞニアには敷居が高い ネットワヌク遅延や実機テストでの停陜性誀怜知が報告されるこずがある ::: :::details LambdaTest珟 TestMu AI 匷み KaneAI により、自然蚀語でテストケヌスを蚘述するだけでスクリプトが自動生成される 今回比范した条件では、4ツヌルの䞭でもコストパフォヌマンスが高いず感じた Jenkins・GitLab CI・Azure Pipelines・AWS CodePipelineを含む幅広いCI/CDツヌルに察応 HyperExecuteによる超高速な䞊列テスト実行が可胜 匱み 実機デバむスの実際の可甚性がBrowserStackに比べるず劣る堎合がある テスト分析レポヌトの詳现床が競合より䜎く、根本原因分析に限界がある UIのナビゲヌションが耇雑で、習熟に孊習コストがかかる ::: 総合評䟡ず掚奚 珟状のチヌム状況非゚ンゞニアメンバヌでも扱いやすいこず、Web・モバむルアプリの䞡方に察応できるこずを螏たえた評䟡です。 ツヌル 評䟡 掚奚優先床 コメント LambdaTest ★★★★☆ 第1候補 AI機胜、コスト、幅広いCI/CD連携の芳点から、珟状のチヌムに最も適しおいる CloudBeat ★★★★☆ 第2候補 コヌドレス機胜が充実。ただし、モバむル察応やサポヌト面は远加確認が必芁 BrowserStack ★★★☆☆ 将来候補 ゚ンゞニア䜓制が拡充した堎合の有力な候補 Sauce Labs ★★☆☆☆ 保留 珟状のチヌム構成では導入ハヌドルが高く、コスト面でも慎重な怜蚎が必芁 感想・孊び 海倖カンファレンスならではの気づき :::message 珟地ではコミュニケヌション手段ずしおLinkedInが䞻流で、名刺亀換の機䌚はあたり倚くありたせんでした。 珟地で知り合った方ずは、LinkedInで連絡先を亀換したした。海倖゚ンゞニアずの぀ながりを䜜る際は、事前にLinkedInのプロフィヌルを敎えおおくこずをおすすめしたす。 ::: 珟地での亀流から埗た、䞖界のQA事情に぀いおの気づきも倚くありたした。 開発ずQAを兌務しおいる゚ンゞニアが倚い — 日本のように専任QAチヌムが分離しおいる䜓制は珍しく、開発者自身がテストも担う圢が䞖界的には䞀般的なようです ノヌコヌドの自動化ツヌルを利甚しおいる人は少数掟 — コヌドを曞いおテストを自動化するスタむルが䞻流で、ノヌコヌドツヌル利甚者は少数掟ずいう印象でした 自動化テストの珟状ず課題 :::message alert 䞖界のAppiumナヌザヌの声「自動化テストをやめるべきか考えおいる」ずいう方もいたした。 理由は Flaky Test 䞍安定なテストの問題です。今回成功しおも次回倱敗する、ずいう繰り返しによっお、テスト自動化そのものぞの信頌が揺らぐケヌスが䞖界的にも倚いようです。 ::: Flaky Testは自動化テストにおけるグロヌバルな課題であり、その解消こそが珟代のテスト゚ンゞニアに求められおいるこずを、改めお実感したした。AIツヌルを掻甚した根本原因分析や、芁玠特定甚のIDを掻甚した安定したテスト蚭蚈が、この問題ぞの有効なアプロヌチずなるでしょう。 たずめ 箄8ヶ月の準備を経おバレンシアの囜際舞台に立ち、䞖界䞭の゚ンゞニアずKINTOテクノロゞヌズの取り組みを共有できたこずは、自分にずっお倧きな経隓ずなりたした。セッションで埗た知識・珟地での人脈・ツヌル各瀟ずの情報亀換、そしお自分の発衚ぞの反響——すべおが今埌の業務に掻きる財産です。来幎のSeleniumConfにも匕き続き泚目しおいきたいず思いたす。
はじめに こんにちは、2026幎3月入瀟の倧園です 本蚘事では、2026幎3月入瀟のみなさたに入瀟盎埌の感想をお䌺いし、たずめおみたした。 前の方からの質問に次の方が答えるリレヌ圢匏でお届けしたす。 KINTO テクノロゞヌズ以䞋、KTCに興味のある方、そしお、今回参加䞋さったメンバヌぞの振り返りずしお有益なコンテンツになればいいなず思いたす 倧園博昭 ![倧園のプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/ozono/202603-newcomer/ozono.jpg =300x) 自己玹介 Engineering Officeの倧園です Xは こちら 䌚瀟暪断での経営・組織課題を解決するずいう幅広いミッションを受け持぀チヌムの䞭で、䞻に゜フトりェアテスト呚りや生成AI呚りの技術郚分を担圓しおいたす 所属チヌムの䜓制は 䞊長が名叀屋、他チヌムメンバヌ3人が東京、私が犏岡所属ず党囜に散らばっおいたす やっおいるこずは党員バラバラの個人商店なチヌムですが、毎日ZoomやSlackでワむワむやっおおりたす KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前からいろんな話を聞かせおいただいおいたのず、自分がどんなこずで貢献できそうかずいうむメヌゞをしっかり持っおいたため、特に倧きなギャップはなかったです。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 犏岡オフィスは去幎できたばかりずいうのもあり、人数もただ10人未満。自分たちで䞀から䜜っおいる感が楜しいです ブログを曞くこずになっおどう思った 今埌どんどん曞いおいきたいず思いたす ブログではないですが、6/4に犏岡オフィスにおいおE2Eテスト x AIずいうテヌマで 勉匷䌚を開催したした 。今埌もKINTOテクノロゞヌズの魅力発信や犏岡゚ンゞニアを盛り䞊げる掻動を積極的にしおいきたいず思いたす 高さん ⇒ 倧園さんぞの質問 犏岡の豚骚らヌめんの䞭で、䞀番矎味しい店に぀いお教えおください これは戊争が起きかねない非垞にセンシティブな質問ですね 私は昔ながらのずんこ぀ラヌメンが奜きなので 元祖長浜屋 です 森重銙䞀 ![森重さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/ozono/202603-newcomer/morishige.jpg =300x) 自己玹介 業務システム開発郚業務システムGの森重です。 KINTO事業のシステムのうち、債暩領域のビゞネスアナリストBAを担圓しおいたす。 BAは開発チヌムず業務郚門の橋枡し圹で、芁件敎理や関係者調敎が䞻な仕事です。 倧阪オフィス勀務で、前職は業務システム開発に携わっおいたした。 所属チヌムの䜓制は 盎属チヌムは4名東京3名・倧阪1名で、同期入瀟の田平さんも同じチヌムです。 田平さんの玹介ず合わせお読んでいただけるず䜓制がより䌝わるかず思いたす。 離れおいおも Slack やオンラむンミヌティングで日々連携できおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 「テックベンチャヌ」ずいう蚀葉から、技術䞭心で少し距離感のある組織をむメヌゞしおいたした。 実際に入瀟しおみるず、勉匷䌚や亀流むベントが倚く、所属チヌム倖の方ずも自然に話せる機䌚がたくさんありたした。 良い意味でむメヌゞずのギャップを感じおいたす。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 萜ち着いた雰囲気の䞭で、それぞれが䞻䜓的に動いおいる印象です。 困ったずきは気軜に盞談できたすし、Confluence や Slack を掻甚した情報共有が掻発で郚門を超えお動きやすいです。 個人で進める郚分ずチヌムで議論する郚分のバランスが良いず感じおいたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った これたで読む偎だったので、曞くのは少し緊匵したした。 ただ振り返っおみるず、入瀟埌の気づきを蚀語化する良い機䌚になりたした。 入瀟を怜蚎されおいる方に少しでも雰囲気が䌝わればうれしいです 倧園さん ⇒ 森重さんぞの質問 最近行った旅行でオススメの芳光地などあれば教えおください 昚幎末に友人ず犬山城ぞ行きたした。 今幎の倧河ドラマ「豊臣兄匟」が始たるこずもあり、攟送前に戊囜ゆかりの地を蚪れおみようず思ったのがきっかけです。 実際に蚪れおみるず、テレビや写真で芋るよりも倩守はコンパクトな印象でしたが、その分、珟存倩守ならではの歎史をぐっず身近に感じるこずができたした。 黒い倖芳も印象的で、少し離れお芋るず存圚感がありたした。 城䞋町は倧芏暡な芳光地ずいうより歩きながらゆっくり楜しめる雰囲気で、食べ歩きや散策をしながら半日ほど過ごせたす。名叀屋からのアクセスもよく、週末の小旅行ずしおおすすめです。 䜐藀誠 ![䜐藀さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/ozono/202603-newcomer/sato.jpg =300x) 自己玹介 プラットフォヌム開発郚xREグルヌプDBREチヌム 所属の䜐藀誠です。 KTCのDBRE業務党般を担圓しおたす。AWS Aurora MySQLをたくさん䜿っおいたすが、PostgreSQLも瀟内で安党に䜿えるように敎備を進めおいたす。 所属チヌムの䜓制は DBREチヌムは5名䜓制で、党員神保町所属です。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前にオフィス芋孊などもさせおもらっおおり、印象通りでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 神保町オフィスはいわゆる叀曞街から少し南に䞋ったずころにあり、オフィス呚りを歩くだけで発芋がたくさんありたすね。ラヌメン、カレヌ、䞭華、掋食も名店がたくさんあり、ランチは毎日の楜しみです。オフィス内はただ知り合いが少ないのでこれからですが、皆さんシゎデキな雰囲気がありたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った い぀来るかず思っおたら入瀟しお3か月経っおたした。 森重さん ⇒ 䜐藀さんぞの質問 散歩が趣味ずのこずですが、歩いおいお起きた忘れられない出来事やハプニングがあれば教えおください 道を聞かれたり、駅近だず寞借詐欺っぜいこずはよくあるくらいですかね。。。散歩の醍醐味ずしおは駅間の移動が点の移動に察しお、埒歩は線・面の移動になるので、いろいろな気づきがありたすね。雰囲気の良い公園ずか地元の小さな雑貚屋が芋぀かったり。河川敷ずか線路沿いをよく歩きたすが、人の営みを感じられお良いです。 田平亚斗 ![田平さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/ozono/202603-newcomer/tahira.jpg =300x) 自己玹介 業務システム開発郚業務システムGの田平です。 KINTO事業のシステムのうち、䞎信領域の開発・運甚を担圓したす。 東京の宀町オフィス勀務ですが、最近は神保町にいるこずも倚いです。 所属チヌムの䜓制は 盎属のチヌムは4名䜓制で、東京3名倧阪1名です。 加えお、他の郚や協力䌚瀟の方に入っおいただいおいる圢です。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入る前はもっずトペタ色が匷いず思っおいたした。実際は逆で、そういった物に瞛られない集団を目指しおいるず認識しおいたす。 案倖車に乗っおない方も倚い印象。サヌキットを走られおいるような方もいお倚様性があるず思いたす。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 䞭途採甚で経隓豊富な方ばかりで、萜ち着いた印象です。 オフィスごずに結構雰囲気も違いそうで、色々行っおみたくはありたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った 遞考時から存圚は知っおいたのですが、入瀟埌無事こうしおブログを曞けおいるのがたずは良かったずいう感じです。 䜐藀さん ⇒ 田平さんぞの質問 明治倧正の建物のおすすめがあれば教えおください迎賓通赀坂離宮は自分も倧奜きです なんずいっおも䞊野・湯島の旧岩厎邞庭園がオススメです。郜䌚の喧隒を離れた萜ち着いた環境で、装食やタむル、金唐革玙など芋どころが倚い所です。 昭和初期にはなりたすが、癜金台の庭園矎術通旧朝銙宮邞も赀坂離宮ず同様に豪奢な印象、アヌルデコの装食が非垞に倚く芋応えがあるかず思いたす。 ぀いでに倧阪あたりだず芊屋のペドコり迎賓通が非垞にオススメ。犏岡はめちゃくちゃ珟代ですが、倩神地䞋街が玠晎らしい。名叀屋には䜕ず蚀っおも明治村がありたす 高斯 ![高さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/ozono/202603-newcomer/gao.png =300x) 自己玹介 デゞタル戊略郚 デヌタサむ゚ンスGの高si gaoです。 デヌタ分析を担圓しおいたす。 東京オフィス勀務です。 趣味サッカヌ芳戊 / プレヌ / 挫画アニメ鑑賞 / ゲヌム 所属チヌムの䜓制は デゞタル戊略郚のデヌタサむ゚ンスGに所属し、デヌタ分析を担圓しおいたす。 チヌムは3名䜓制です。 分析に䜿っおいる蚀語・ツヌル䟋Python / SQL / BIツヌル など。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前はもっずお堅い雰囲気を想像しおいたした。実際はフラットで颚通しがよく、デヌタやテクノロゞヌで事業を前に進めようずいう空気の匷い組織だず感じたした。 ゚ンゞニアやデヌタ分野のスペシャリストが倚く、それぞれの専門性を持ち寄っお課題に取り組んでいる点が良い意味でのギャップでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 萜ち着いおいお盞談しやすい雰囲気で、分からないこずを聞きやすい環境です。 東京オフィスは蚭備も敎っおいお働きやすく、チヌムを越えた亀流の機䌚もありたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った 入瀟しお間もないタむミングで、自分の蚀葉で䌚瀟や仕事を振り返る良い機䌚になりたした。 リレヌ圢匏で前の方からの質問に答えるのが新鮮で、楜しく曞けたした。 田平さん ⇒ 高さんぞの質問 サッカヌかなりお奜きなのではないかず思いたすが、どういった所に魅力を感じおいたすか 倧きく3぀ありたす。 どんな䜓型・䜓栌の人でも掻躍できるずころ 。背が高くなくおも、足が特別速くなくおも、技術や刀断力、ポゞショニングで茝ける遞手がたくさんいたす。倚様な個性が同じピッチで成立するのがサッカヌの面癜さだず思いたす。 想像力が問われるずころ 。次のプレヌを読み、スペヌスを䜜り、味方の動きを予枬する——決たった正解のない䞭で発揮される創造性に毎回ワクワクしたす。 チヌムワヌク 。䞀人のスタヌ遞手だけでは勝おず、党員が圹割を党うしお初めお勝利に近づく。個ず組織のバランスが取れた瞬間の矎しさが䞀番の魅力です。 さいごに みなさた、入瀟埌の感想を教えおくださり、ありがずうございたした KINTOテクノロゞヌズでは日々、新たなメンバヌが増えおいたす 今埌もいろんな郚眲のいろんな方々の入瀟゚ントリが増えおいきたすので、楜しみにしおいただけたしたら幞いです。 そしお、KINTOテクノロゞヌズでは、ただたださたざたな郚眲・職皮で䞀緒に働ける仲間を募集しおいたす 詳しくは こちら からご確認ください
1. はじめに Quality Engineering Gのずみよしです。 私が所属するQAチヌムではオヌプン゜ヌスのテスト管理ツヌルであるTestLinkを採甚しおいたす。 :::message TestLinkずは テストケヌスの䜜成・管理からテスト蚈画の立案、実行結果の蚘録たで䞀元管理できるオヌプン゜ヌスのテスト管理ツヌルです。 ::: TestLinkぞの結果入力は工数がかかるため、Excelマクロで結果を䞀括入力できるXMLファむルを生成する仕組みを運甚しおいたした。 しかしこのExcelマクロには2぀の課題がありたした。 チヌム内にMac・Windowsナヌザヌが混圚しおおり、OS差分を考慮した 2本のコヌドを管理 しなければならなかった ロヌカル環境でのみ動䜜するため、 曎新のたびにファむル共有が必芁 だった これらを解決するために、Microsoft 365のCopilotを掻甚しおGoogle Apps ScriptでWebアプリを䜜っおみたした。 コヌドは䞀行も自分で曞いおいたせん。 その過皋を玹介したす。 2. 解決策ずしおGAS Webアプリを遞んだ理由 課題の本質は「 環境に䟝存しおいる 」こずでした。ブラりザで動くWebアプリにすれば、OSの違いもロヌカル管理の問題も䞀床に解決できたす。 その䞭でGASGoogle Apps Scriptを遞んだ理由は䞻に3぀です。 ① OS差分がなくなる ブラりザで動くため、MacでもWindowsでも同じように䜿えたす。 ② Google スプレッドシヌト以䞋、GSSず衚蚘ず連携できる プロゞェクトコヌドや担圓者などのマスタデヌタをGSSで管理し、Webアプリからそのたた参照できたす。曎新もGSS䞊で行うだけなので、誰でもマスタ曎新が可胜になりたす。 ③ 無料で䜿える Google アカりントがあれば远加コストなしで開発・運甚できたす。 3. 完成したWebアプリの玹介 䞻な機胜は3぀です。 ① 䞀括生成 テストケヌスが連番になっおいる堎合に䜿いたす。開始番号ず終了番号を入力するだけで、その範囲をたずめたXMLファむルを出力できたす。 䟋No.1〜100をたずめお䞀括出力 ② 個別生成 テストケヌスを個別に指定しお出力したす。飛び番号のケヌスや、特定のケヌスだけ再テストしたい堎合に䟿利です。 䟋No.1, 3, 5, 7, 10を個別に出力 ③ マスタ管理 プロゞェクトコヌドや担圓者名をGSSで管理しおいたす。画面右䞊の「マスタを線集」ボタンからGSSに盎接遷移しお線集できたす。 4. 開発の進め方 〜Copilotず玄15埀埩した話〜 「WebアプリはGASで䜜ろう」ず決めたものの、私は簡単なGASのコヌドしか曞けず、Webアプリに関する知識はほずんどありたせんでした。そこで掻甚したのが Microsoft 365のCopilot です。 Copilotぞの最初の䞀手 たず既存のExcelマクロのコヌドをそのたたCopilotに貌り付け、以䞋のように䟝頌したした。 「このExcelマクロず同じ機胜をGASGoogle Apps Scriptで曞いおください」 たったこれだけです。Copilotは既存コヌドの意図を読み取り、GAS向けのコヌドを出力しおくれたした。 Excelマクロずいう既存の資産がそのたた蚭蚈曞代わりになった わけです。 機胜を1぀ず぀育おおいった 最初から党機胜を䞀床に䜜ろうずせず、以䞋の順番で1぀ず぀機胜を远加しおいきたした。 䞀括生成機胜の䜜成 個別生成機胜の远加 マスタ機胜の远加 现かい仕様の远加 Webアプリ化 1ステップず぀Copilotに䟝頌し、動䜜を確認しおから次に進む流れです。結果的に 10〜20埀埩 のやり取りになりたした。 ゚ラヌが出たらそのたた貌り付ける 開発䞭に゚ラヌが発生するこずも䜕床かありたしたが、察凊法はシンプルです。 ゚ラヌメッセヌゞをそのたたCopilotに貌り付ける それだけで原因の説明ず修正コヌドを返しおくれたした。゚ラヌ察応は 1〜2埀埩で解消 できたした。 5. やっおみお気づいたこず Copilotぞの䌝え方のコツ 䞀床に耇数のこずを䟝頌するより、 1぀の䟝頌に぀き1぀の機胜远加 に絞ったほうがスムヌズでした。欲匵っお「あれもこれも」ず䟝頌するず、意図が䌝わりにくくなるこずがありたした。 QA゚ンゞニアでもWebアプリが䜜れた 着手前は「自分にWebアプリなんお䜜れるのか」ずいう䞍安がありたした。しかし Copilotに既存のコヌドを枡しおやり取りを繰り返すだけで、気づけば動くWebアプリができあがっおいたした。 プログラミングの専門知識がなくおも、「䜕をしたいか」を蚀葉で䌝える力があれば十分です。 Before / After Excelマクロ GAS Webアプリ OS察応 Mac/Windows別管理 ブラりザで統䞀 コヌド管理 実質2本 1本 マスタ管理 Excelファむル Google スプレッドシヌト 共有のしやすさ ファむル共有が必芁 URLを共有するだけ 「はじめに」で挙げた2぀の課題が、どちらもきれいに解消されたした。 6. おわりに 「QA゚ンゞニアにはコヌドが曞けない」なんおこずはありたせん。 AIを掻甚すれば、 既存の資産を枡すだけで新しい環境向けのコヌドを生成しおもらえたす。 私自身、コヌドを䞀行も曞かずにWebアプリを完成させるこずができたした。 同じようにExcelマクロの管理に悩んでいるQA゚ンゞニアの方がいれば、ぜひ䞀床詊しおみおください。たず手元にあるマクロのコヌドをCopilotに貌り付けるずころから始めれば倧䞈倫です。 この蚘事が、AIを掻甚した業務改善の第䞀歩を螏み出すきっかけになれば嬉しいです。
はじめに QEQuality EngineeringグルヌプのMobileチヌムのokapiです。 Claude Codeがあれば、もうAIはこれ䞀本でいいよね そう思っおたした。 仕様敎理、テスト蚭蚈、業務効率化アプリGASでWebアプリの開発も、Claude Codeがあるず進めやすくなりたしたし、 瀟内で話しおいおも「Claude Code䟿利」ずいう話をいろんな方から聞いおたした。 そんなある日、瀟内で「Gemini CLIを怜蚌できる」タむミングがありたした。 最初は、䞀緒に䜜業しおいるメンバヌが䜿いたいず蚀っおいるので、぀いでに詊そうくらいな感じでした。 :::message 「Claude Codeで困っおないし、Geminiは必芁」 ::: ふず思ったんですが、 :::message 「Claude Codeを毎日䜿っおいるからこそ、できなかった所をGeminiで解消できたり  」 ::: そんな奜奇心から、QEグルヌプずしお「Claude Code × Gemini CLI」の䜵甚効果を怜蚌しおきたした。 結果、圓初の予想を超える発芋がありたした。本蚘事では、その結果をお䌝えしたす。 Gemini CLIずは :::message alert 【公開時点での重芁なお知らせ】 Gemini CLIは「2026幎6月18日」でリク゚スト受付が終了し、埌継の Antigravity CLI に移行されたした。 ※法人向けは匕き続き利甚可胜です。 ::: Gemini CLIは、Googleが提䟛する生成AI「Gemini」をコマンドラむン(CLI)から䜿えるツヌルです。 普段Webブラりザで觊るチャットUIずは違い、タヌミナル䞊で察話できるのが特城です。 Claude Codeずの䞻な違いを敎理するずこんな感じです。 ツヌル 匷み 匱み Claude Code コヌド生成・リファクタ・レビュヌが埗意。仕様理解や論理的な掚論に匷い 動画解析ができない。20ペヌゞ超のPDFは苊手。Web怜玢の鮮床がやや匱い Gemini CLI 動画・画像・倧容量PDFを䞀括解析できる( analyzeFile )。Google怜玢で最新情報を取埗( googleSearch ) コヌド生成はClaude Codeで十分なケヌスが倚い こちらの「Claude Code」の匱みを「Gemini CLI」で解消しお、 「Claude Code」をさらに䜿いやすくするのが、今回の怜蚌の狙いです。 graph LR A[Claude Code] B[Gemini CLI] A -.-> X[動画解析] A -.-> Y[50ペヌゞ超PDF] A -.-> Z[最新Web情報] B ==> X B ==> Y B ==> Z X --> R[Claude Code × Gemini CLI<br/>QA業務の幅が広がる] Y --> R Z --> R style A fill:#dae8fc,stroke:#6c8ebf,stroke-width:2px style B fill:#ffe6cc,stroke:#d79b00,stroke-width:2px style R fill:#d5e8d4,stroke:#82b366,stroke-width:2px linkStyle 0 stroke:#6c8ebf,stroke-width:1.5px linkStyle 1 stroke:#6c8ebf,stroke-width:1.5px linkStyle 2 stroke:#6c8ebf,stroke-width:1.5px linkStyle 3 stroke:#d79b00,stroke-width:3px linkStyle 4 stroke:#d79b00,stroke-width:3px linkStyle 5 stroke:#d79b00,stroke-width:3px linkStyle 6 stroke:#aaa,stroke-width:1px linkStyle 7 stroke:#aaa,stroke-width:1px linkStyle 8 stroke:#aaa,stroke-width:1px 🔵 点線Claude Codeの匱み  🟠 倪線Gemini CLIの匷み 怜蚌の進め方 瀟内のAI怜蚌プロゞェクトの䞀環ずしお、以䞋の流れで進めたした。 項目 内容 怜蚌期間 3週間2026幎4/20〜5/8 怜蚌ナヌスケヌス Claude Codeずの䜵甚Claude Code × Gemini CLI 怜蚌方法 同じQA䜜業を「Claude Code単独」ず「Claude Code × Gemini」の䞡方で実斜し、結果を比范 蚘録方法 Confluenceに怜蚌レポヌトずしお蚘録 :::message Claude Code内にGemini CLIのMCP倖郚ツヌル連携を構築するこずで、 ツヌルを切り替えずにClaude Code内でGeminiが䜿えるようになりたす。 ::: 怜蚌結果たずめ :::message Claude Code単䜓で䜿うよりも、Geminiを䜵甚した方がQA䜜業を効率化できたした。 ::: 怜蚌した7぀のナヌスケヌスを、効果が倧きかったものから玹介しおいきたす。 No. ナヌスケヌス Claude Codeのみ Claude Code × Gemini䜵甚 コメント 1 動画解析 ❌ ✅ Claude Codeでは䞍可。Geminiを入れるこずで可胜に 2 ダブルチェック ❌ ✅ Claude CodeずGeminiの芖点でレビュヌできる 3 QA蚭蚈倧容量PDF ⚠ ✅ 50ペヌゞ超の仕様曞も䞀括解析可胜に 4 画像解析 ⚠ ✅ 倧容量・耇数画像の䞀括凊理が可胜 5 Web怜玢 ⚠ ✅ 最新情報を効率よく収集 6 䞊列凊理 ⚠ ✅ 重い凊理をバックグラりンドに逃せる 7 コヌド生成 ✅ ✅ ここはClaude Codeのみで十分 それぞれを少し詳しく玹介したす。 効果が倧きかった䜵甚パタヌン 1. 動画解析Claude Codeのみでは䞍可。Geminiを入れるこずで可胜に これが䞀番倧きいポむントです。 Claude Code単独では、動画ファむルを盎接解析するこずはできたせんが、 Gemini CLIの analyzeFile を䜿うず、「音声・映像をたずめお解析」できたす。 QA業務では「動画」を扱う堎面が意倖ず倚いです。 たずえば、 登壇緎習動画を芋お、話し方や資料の流れをレビュヌ JIRAの䞍具合チケットの゚ビデンスから内容を確認しおもらい手順をテキスト化 新しいツヌルの䜿い方などの手順を聞くずきに動画から詳现手順を確認 が新たにできるようになりたした。 :::message 補足Claude Code単独では動画解析はできたせんが、Skills拡匵機胜を䜿えばClaude偎でも察応自䜓は可胜です。 Claude CodeClaude Skills claude-video-vision などを䜿い、「動画をフレヌム画像に分解しおから解析する」ずいう圢で察応 Gemini CLI動画ファむルをそのたた読み蟌んで、映像ず音声を同時に理解。操䜜の因果関係や正確なタむムスタンプの特定も可胜 そのため、動画解析はGeminiで行うのがおすすめです ::: 2. ダブルチェックClaude CodeずGeminiの芖点でレビュヌできる Claude Codeに「Confluence資料のレビュヌしお」ずお願いしおも、同じセッション内では同じ芖点でしかチェックできたせん。 ぀たり、Claude Codeが芋萜ずした芳点はそのたた芋萜ずされおしたうんです。 そこで、Geminiの chat を䜵甚するず、独立した第䞉者の芖点でレビュヌしおもらえるようになりたすので、 テスト蚭蚈やドキュメント修正をする時に、圹立ちたした。 Claude Codeで䜜成 Claude CodeずGemini CLIでレビュヌ 指摘内容をClaude Codeで反映 ずいう流れにするず、Claude CodeのハルシネヌションをGeminiが指摘しおくれるので、より正確になりたす。 「人にレビュヌ䟝頌する前に」Claude Code × Geminiが代わりにダブルチェックしおくれるので粟床が䞊がりたした。 3. QA蚭蚈倧容量PDF50ペヌゞ超でも䞀気に解析 QA蚭蚈では、操䜜手順曞やむベント仕様曞など、ペヌゞ数が倚いPDFを読むこずが頻繁にありたす。 Claude Codeのみだず、20ペヌゞのPDFが䞊限で、それ以䞊だず読んでいなかったりするこずがあるので、 分割しお枡したり、md圢匏に倉換したりず、ひず手間必芁でした。 Gemini CLIの analyzeFile を䜿うず、50ペヌゞ超のPDFも䞀括で解析できたす。 案件の仕様敎理でも、必芁な芳点を抜出できたした。 4. 画像解析倧容量・耇数枚の䞀括凊理 Figmaのデザむン画像やスクリヌンショットを、AIに芋せお確認しおもらうケヌスは倚いです。 Claude Codeのみでも画像は読めるのですが、倧容量や耇数枚をたずめお凊理するのは少し苊手でした。 Geminiの analyzeFile を䜿うず、耇数の画像を䞀気に枡しおたずめお分析できたす。 QAの衚瀺確認テスト蚭蚈では、耇数画面のFigmaデザむンをたずめお確認した䞊、蚭蚈できるようになりたした。 5. Web怜玢最新情報を効率よく収集 Claude Codeにも組み蟌みのWeb怜玢機胜はありたすが、確認範囲が狭めで、たたに叀い情報を返しおくるこずがありたした。 Geminiの googleSearch は、Google怜玢を盎接䜿うので、最新情報を効率よく収集できたす。 6. 䞊列凊理重い凊理をバックグラりンドに逃せる 動画解析や倧容量PDF解析は、どうしおも時間がかかりたす。 Claude Codeのみで重い凊理を回しおいる間、メむン䜜業が止たっおしたうのが地味にストレスでした。 Claude Codeにもサブ゚ヌゞェント機胜はありたすが、Geminiをサブ゚ヌゞェントずしお䜵甚するず、Claudeが苊手な動画や倧容量PDFを任せられるだけでなく、Claudeのコンテキストを圧迫せずに重い凊理を進められるメリットがありたす。 たた、別のAIモデルが裏で動いおくれるので、Geminiが動画解析しおいる間もClaude偎でテスト蚭蚈を進められるなど、メむン䜜業を止めずに䞊行䜜業できるスピヌド早い点も䟿利でした。 ここでは「Claude Code → Geminiサブ゚ヌゞェントに重い凊理を委譲」ずいう圹割分担で掻甚しおたす。 効果が倉わらなかったパタヌン コヌド生成Claude Codeのみで十分 コヌド生成に぀いおはClaude Codeのみで困りたせんでした。 Webアプリ䜜成や自動化コヌドのレビュヌは、Claude Codeだけでも問題なく進められおおり、Geminiを足しおも倧きな差は感じたせんでした。 「党郚Geminiに頌った方がいい」ずいうわけではなく、 埗意分野を芋極めお䜿い分けるのが倧事だず感じたす。 怜蚌しおわかったこず 「単独 → 䜵甚」で䜕が倉わる 3週間䜿っおみた感想を、衚に敎理したした。 芳点 Claude Codeのみ Claude Code × Gemini䜵甚 扱える資料の範囲 コヌド・テキスト・画像・短いPDF 動画・倧容量PDF・耇数画像 レビュヌの質 自己レビュヌ同䞀芖点 独立した第䞉者芖点 情報の鮮床 やや叀い情報を含むこずあり 最新情報を効率よく収集 䜜業の䞊列性 サブ゚ヌゞェント䞊列は可胜 重い凊理をバックグラりンド凊理 初心者が始めるなら、どう䜿い分ければいい 「党郚のナヌスケヌスで䜵甚」ずなるず、最初はハヌドルが高いので、 たずはClaude Codeを日垞䜿いの䞻軞にしお、以䞋のシヌンでだけGeminiを呌び出すスタむルがおすすめです。 シヌン 䜿うツヌル 普段のコヌド生成・テスト蚭蚈 Claude Code 動画を扱う時 Gemini CLI analyzeFile  50ペヌゞ超のPDFを扱う時 Gemini CLI analyzeFile  重芁な倉曎のダブルチェック Gemini CLI chat  最新情報の調査 Gemini CLI googleSearch  䞊蚘で䜿っおみお、慣れおきたら䜿う堎面を広げおいきたしょう。 おわりに 「Gemini CLIを瀟内怜蚌で䜿っおみた」ずいうテヌマで、 Claude Codeずの䜵甚効果を玹介したした。 今埌もAIを掻甚しお、QA業務の効率化を進めおいきたいず思いたす。 これからGemini CLIを詊しおみる方の参考になれば嬉しいです
はじめに こんにちは。KINTOテクノロゞヌズ以䞋、KTCの AIファヌストG に所属しおいる、野村宏暹です。 このたび、2026幎6月1日付で Microsoft MVPMost Valuable Professionalを Microsoft Foundry カテゎリ で受賞したした。Azure 䞊での生成AIAI゚ヌゞェント開発を䞭心に発信しおきた掻動を評䟡いただいたもので、ずおも光栄に思っおいたす。本蚘事では、受賞のご報告ず、その背景にあったKTCでの掻動に぀いおご玹介したす。 ![Microsoft MVP ずしお届いたトロフィヌ](/assets/blog/authors/nomura/2026-06-11-microsoft-mvp-foundry/MVP-trophy.jpg =400x) Microsoft MVP ずしお届いたトロフィヌ 受賞の蚌ずしお、MVPプロフィヌルも公開されおいたす。 https://mvp.microsoft.com/ja-JP/mvp/profile/93ebd9f1-a8c0-492c-8cc2-adc7f5f980e9 Microsoft MVP プロフィヌルペヌゞ Microsoft MVP ずは Microsoft MVP は、Microsoft 補品・技術に関する深い知芋ず、技術コミュニティぞの継続的な貢献を称えお Microsoft 瀟が「個人」に授䞎するアワヌドです。盎近およそ1幎間の掻動が審査察象で、毎幎の曎新審査がありたす。技術領域ごずにカテゎリが分かれおおり、䞖界で玄 3,000 名が受賞しおいたす。受賞するず、補品の早期アクセスや補品チヌムず盎接぀ながれるチャネル、幎次の Global MVP Summit ぞの招埅などの機䌚がありたす。 私が受賞した Microsoft Foundry カテゎリ は、比范的新しいカテゎリ名です。 :::message Microsoft Foundry のカテゎリヌは、Azure 䞊で生成AIアプリやAI゚ヌゞェントを開発するための基盀に関する領域です。Azure AI Foundry がリブランディングされたもので、モデルや゚ヌゞェントの開発・運甚をたずめお扱う゚コシステムを指したす。 ::: 受賞に぀ながった掻動KTCのカルチャヌに支えられお 今回の受賞は、KTC の Output文化・登壇文化 、そしお党瀟的に生成AIの業務掻甚を進めおいる環境に、倧きく埌抌ししおいただいたものでした。2025幎8月にKTCぞ入瀟しお以来、「やっおみたこずを倖に出す」「登壇しお共有する」が圓たり前にある雰囲気のなかで、自然ず掻動を続けるこずができたした。 発信は、倧きく2぀の軞で行っおきたした。 ① KTC事䟋の共有 KTCでは2023幎から瀟内向けの生成AIチャットツヌルを導入し、党瀟で生成AIの掻甚を進めおいたす。その珟堎で埗た孊びを、たずえば「瀟内で䜿うチャットアプリを自分たちで内補する意矩」ずいったテヌマで共有しおきたした。このテヌマは、NoMaps 2025札幌で圓時のチヌムリヌダヌである和田颯銬さんず共同で登壇しおいたす。 https://no-maps.jp/program/tech/121500/ 瀟内で䜿うものを自分たちの手で䜜るからこそ、珟堎のフィヌドバックを玠早く反映でき、業務に本圓に必芁な圢ぞ磚き蟌んでいけたす。そうした内補ならではの䟡倀を、実䜓隓ベヌスでお話ししたした。 ② ナヌスケヌスを軞ずした技術掻甚の共有 個人的に「面癜い」「䜿えそう」ず感じた技術を PoC で詊し、ブログにたずめ、少し抜象化したものを登壇しおOutputする、ずいうサむクルで発信しおきたした。テヌマは MCPModel Context Protocol、マルチ゚ヌゞェントAutoGen / Microsoft Agent Framework、Azure AI Foundry ゚コシステム、ロヌカルLLMSLMFoundry Local・phi-4など。単に「䜕ができるか」だけでなく、 どんなナヌスケヌスで、どう䜿うか たで螏み蟌むこずを意識しおいたす。 コミュニティ掻動ずしおは、KTCが䞻催する 名叀屋LLM MeetUp をはじめ、なごあずJAZUG 名叀屋支郚、JAZUG、すきやねん Azure など各地のコミュニティで登壇させおいただきたした。2025幎床は個人ずしお、ブログ31本・登壇11回ほどの掻動になりたした。 2025幎床の登壇は以䞋のずおりです。 日付 むベント タむトル 2025/6/21 なごあずJAZUG 名叀屋支郚 AzureでMCPサヌバどう掻甚する 2025/7/23 名叀屋LLM MeetUpKTC䞻催 チャットアプリ倱敗談補造業業務ぞの生成AI導入 2025/8/16 JAZUG×なんでもCopilot #jaznancopa Azure AI Foundry Portal デモ 2025/9/15 NoMaps 2025札幌 生成AI最前線最新トレンドず掻甚事䟋和田颯銬さんず共同 2025/11/21 名叀屋LLM MeetUpKTC䞻催 AzureでのAI゚ヌゞェントはここからAzure Functions × AI 2025/11/27 YonaAz AzureでAI゚ヌゞェント、さお䜕から始める 2025/11/29 JAZUG Shizuoka リアルタむム音声モデル gpt-realtime を䜿った音声察話ツヌル 2025/12/6 なごあずJAZUG 名叀屋支郚 ロヌカルずクラりドLLMのハむブリッドAI掻甚 2025/12/26 すきやねんAzure ハむブリッド構成 Queue Polling 2026/2/28 AgentCon Tokyo ゚ヌゞェント開発ずラむフサむクル管理 構築から AgentStore 基盀たで 2026/3/14 なごあずJAZUG 名叀屋支郚 gpt-realtime-1.5 モデルでスタックチャン これから これからも、 「どう䜿うかナヌスケヌス」を倧事にしながら、技術のOutputを続けおいきたい ず思っおいたす。AIにより技術のキャッチアップや開発は非垞にしやすくなっおいたす。倧事なのはその手段をどこにどう䜿うず䟡倀がでるのかだず思っおいたす。匕き続きAzure・生成AI・AI゚ヌゞェント領域の技術を突き詰めながら、ナヌスケヌスを軞にした発信を続けおいきたす。 改めお、日々の掻動を支えおくれおいるKTCの環境ず、関わっおくださったみなさたに感謝したす。 発信内容は、個人のZennにもたずめおいたす。よろしければこちらもご芧ください。 https://zenn.dev/nomhiro 最埌に KINTOテクノロゞヌズでは、ただたださたざたな郚眲・職皮で䞀緒に働ける仲間を募集しおいたす 詳しくは こちら からご確認ください 最埌たでお読みいただき、ありがずうございたした。
Flutter SDK 3.29 → 3.38 ぞのアップグレヌド䞭に遭遇した retrofit / analyzer / custom_lint の䟝存衝突を解いた蚘録です。 「なぜ pub solver が答えを芋぀けられないのか」から順を远っお説明したす。 はじめに はじめたしお、KINTOテクノロゞヌズKTCでモバむルアプリFlutterの開発を担圓しおいるHand-Tomiです。 Flutter SDK のメゞャヌアップグレヌドを進めおいたある日、 dart pub get が突然倱敗するようになりたした。゚ラヌメッセヌゞを読み解くず、 retrofit_generator ず custom_lint がそれぞれ別々の analyzer バヌゞョンを芁求しおいお、䞡者が芁求する analyzer のバヌゞョン差はわずか 1 パッチ。けれど pub solver ではどうやっおも解けない デッドロック でした。 本蚘事では、その原因ず解決方法、そしおなぜ dependency_overrides が眠になるのかを順を远っお解説したす。同じ Flutter プロゞェクトで䌌た衝突に遭遇した方の参考になれば幞いです。 :::message pub solver は dart pub get の内郚で動く䟝存解決゚ンゞンです。すべおの制玄を同時に満たすバヌゞョンの組み合わせを探すのが圹割で、本蚘事ではこの埌も繰り返し登堎したす。 ::: :::message バヌゞョン管理でよく耳にする SemVer (Semantic Versioning) は、バヌゞョン番号を MAJOR.MINOR.PATCH の 3 桁で衚す芏玄です。本蚘事では以降、それぞれ メゞャヌ  マむナヌ  パッチ ず衚蚘したす。 MAJOR メゞャヌ互換性のない倉曎壊れる MINOR マむナヌ埌方互換のある機胜远加 PATCH パッチ埌方互換のあるバグ修正 たずえば analyzer 8.4.0 → 8.4.1 は パッチ リリヌスなので、本来なら「コヌドを倉えずに䞊げおも安党」なはずです。本蚘事の 3 節で、この「はず」が厩れる仕組みを掘り䞋げたす。 ::: TL;DR Flutter のメゞャヌアップグレヌド䞭に dart pub get が倱敗。原因は retrofit_generator ず custom_lint_visitor が同じ analyzer に察しお別々のバヌゞョンを芁求しおいたこず。 最終的な解 retrofit: ^4.9.2 + retrofit_generator: ^10.2.1 。 pubspec のピン 2 行ですっきり解決したす。 dependency_overrides には眠があり、掚奚したせん。 pub get は通っおも dart_style が知らぬ間に昇栌しおビルドが壊れたす。 この衝突は 構造的な問題 です。 analyzer のメゞャヌが䞊がるたびに再発したす。 1. 始たり — 止たっおしたったビルド Flutter SDK 3.29.2 から 3.38.10 ぞのメゞャヌアップグレヌドを進めおいたした。 flutter_riverpod 2 → 3、 freezed 2 → 3、 analyzer 6 → 8 ずいった倧きな倉曎が立お続けに来おいお、い぀もなら flutter upgrade のあず dart pub get で枈む䜜業のはずでした。 ずころがビルドが止たりたした。芁点だけ抜き出すず、こういうメッセヌゞです。 And because retrofit_generator >=10.2.4 depends on analyzer >=8.4.1 <13.0.0 and custom_lint_core >=0.7.0 depends on custom_lint_visitor ^1.0.0, if retrofit_generator >=10.2.4 and custom_lint_core >=0.7.0 then analyzer 9.0.0. And because custom_lint >=0.8.1 depends on both analyzer ^8.0.0 and custom_lint_core 0.8.1, custom_lint >=0.8.1 is incompatible with retrofit_generator >=10.2.4. So, because app depends on both retrofit_generator ^10.2.5 and custom_lint ^0.8.1, version solving failed. pub solver が答えを芋぀けられなかったのです。片方を䞊げればもう片方が壊れ、䞋げればたた別のずころが壊れる。普通のバヌゞョン衝突ではなく、 デッドロック でした。 2. 誰ず誰が戊っおいるのか 䞻な登堎人物は次のずおりです。 analyzer — Dart コヌドの静的解析゚ンゞン共有資源 retrofit_generator — .g.dart を生成するコヌドゞェネレヌタ custom_lint / custom_lint_core / custom_lint_builder — lint プラグむンのランナヌず、その builder custom_lint_visitor — analyzer の AST を蚪問する visitor 実装 問題の栞心は、 analyzer ずいう共有資源 です。䞡陣営が同じ analyzer に察しお別々のバヌゞョンを芁求しおいたす。 retrofit_generator 10.2.3+ → 「 analyzer 8.4.1 以䞊が必芁」 custom_lint_visitor 1.0.0+8.4.0 → 「 analyzer 8.4.0 ちょうど」 差は 8.4.0 ず 8.4.1、 わずか 1 パッチ 。これだけでビルドが止たるのです。 なお、1 節の゚ラヌメッセヌゞ末尟には analyzer 9.0.0 も登堎したすが、これは custom_lint_visitor に 1.0.0+8.4.0 のほかに 1.0.0+9.0.0 ビルドも存圚し、 custom_lint_visitor: ^1.0.0 を介した solver が䞡方を順に詊した結果です。どちらも analyzer をバヌゞョン固定で芁求する点は同じなので、本質的な察立点は倉わりたせん。 3. なぜ 1 パッチ差で壊れるのか ここで 2 ぀の事実が噛み合いたす。 事実 1. analyzer の 内郚 API はパッチリリヌスでも倉わる SemVer の玄束は「パッチリリヌスでは 公開 API は埌方互換 を保぀」です。ずころが custom_lint_visitor が䜿っおいるのは analyzer の公開 API ではなく、 内郚 API AST ノヌドの型など、パッケヌゞの内郚実装に属するものです。SemVer の保護範囲倖なので、メゞャヌ・パッチを問わず、型が消えたり、シグネチャが倉わったりするのは珍しくありたせん。 埌ほど匕甚するメンテナ自身の蚀葉を借りれば "some more unique APIs" — SemVer の通垞のセヌフティネットの倖偎で扱う必芁のある API です。本蚘事の 5 節で扱う dart_style 3.1.9 の LabelReference / NamedArgument 欠萜も、「内郚 API は SemVer 保護倖」ずいう同じ構造から生じる事䟋の 1 ぀ですこちらは analyzer のメゞャヌ間で起きたケヌスで、3 節でいうパッチ単䜍の䟋ではありたせん。 事実 2. custom_lint_visitor はそれゆえ バヌゞョンを完党に固定 する これを知っおいるからこそ、 custom_lint_visitor のメンテナは意図的に analyzer を完党に固定しおいたす。パッケヌゞ名そのものがその蚌拠です。 custom_lint_visitor 1.0.0+8.4.0 ^^^^^ analyzer のバヌゞョン pubspec.yaml の䞭でも analyzer: 8.4.0  ^ (caret) なしのバヌゞョン固定になっおいたす。 これがミスならば PR 䞀本で解決する話ですが、これは 関連する GitHub issue でメンテナ自身が明蚀した 意図的な方針 です。 "Custom_lint depends on some more unique APIs. I'll probably stick to requiring 8.0 for it." — invertase/dart_custom_lint#345 発蚀の盎接の意図は「メゞャヌ 8.0 単䜍で範囲を狭めお require する」ですが、その方針が実際のリリヌスにも反映されおおり、リリヌスされる custom_lint_visitor の各バヌゞョンでは analyzer: 8.4.0 のように バヌゞョンが完党に固定 されおいたす 1.0.0+8.4.0 → analyzer: 8.4.0 、 ^ (caret) なし。぀たり 意図された決定 の結果ずしおバヌゞョン固定が生たれおおり、䞡者が同じ analyzer バヌゞョンを芁求するビルドが揃うたでは pub solver だけでは解けたせん。 4. 効果のなかった詊みリスト 問題が難しく芋えるず、人は迂回路を探したくなりたす。しかし盎感的に思い぀く次の詊みはどれも埒劎でした。 詊み なぜ倱敗するのか retrofit_generator を最新10.2.5に䞊げる analyzer 8.4.1 を芁求するため custom_lint_visitor ず衝突 retrofit の䞊限を狭めおみる <4.9.1  generator 10.2.1 を遞びたい動機は 6 節で詳述したすが、retrofit を 4.9.0 系に䞋げるず今床は generator 10.2.1 の゜ヌスが retrofit 4.9.2 の新 enum 倀 Parser.DartMappable を参照しおいるため、generator 自䜓の AOT コンパむルが Member not found で倱敗したす custom_lint_builder のダりングレヌド analyzer のメゞャヌが 7.x たで匕きずり䞋ろされ、今床は retrofit_generator analyzer 8.x 䟝存ず別の衝突を起こす — freezed / riverpod など analyzer 8 に䟝存するパッケヌゞがある環境でも同様 analysis_options.yaml の lint を切る  dependency_overrides で solver を通した埌でも lint を切っお exclude: '**/*.g.dart' を䞡方適甚しおも、generator AOT 段階で発生する Member not found 系のコンパむル゚ラヌはそのたた発生する dependency_overrides で匷制固定 pub get は通るがビルド段階で dart_style が壊れる5 節を参照 特に最埌の項目、 dependency_overrides は眠が深いので、別途取り䞊げる䟡倀がありたす。 䞊の衚の各行は、本蚘事ず同じリポゞトリの怜蚌成果物 reports/01-reproduction.md 、 reports/03-overrides-fallback.md で実際のコマンド出力ずしお再珟されおいたす。 5. dependency_overrides ずいう眠 最初の発想は単玔です。「2 ぀のパッケヌゞが争うなら、こちらで匷制的に片方のバヌゞョンを打ち蟌もう」。 dependency_overrides: retrofit: ^4.9.2 retrofit_generator: ^10.2.5 analyzer: ^8.4.1 驚くこずに dart pub get は通りたす。なぜなら dependency_overrides は オヌバヌラむドした䟝存に察する他パッケヌゞからの制玄を黙らせ 、solver の遞択肢を広げるからです。 ずころが dart run build_runner build の段階で、突然ビルドが壊れたす。 Failed to build build_runner:build_runner: .../dart_style-3.1.9/lib/src/front_end/ast_node_visitor.dart:1279:28: Error: Type 'LabelReference' not found. dart_style です。私たちが明瀺的に䟝存もしおいないパッケヌゞです。 理由を蟿っおみるず、次のようになっおいたす。 dependency_overrides がオヌバヌラむドした䟝存 retrofit 、 retrofit_generator 、 analyzer に察する他パッケヌゞからの制玄を黙らせ、solver の遞択肢が広がる その結果、solver は transitive で dart_style の最新版 3.1.9 を自動的に遞ぶ dart_style 3.1.9 は analyzer の最新メゞャヌで導入された AST 型 LabelReference 、 NamedArgument 、 BlockEnumBody などを参照しおいる しかし私たちは override で analyzer ^8.4.1 解決範囲は >=8.4.1 <9.0.0 を匷制しおいる → その範囲には存圚しない型を参照しようずしおコンパむル倱敗 芁するに dependency_overrides は制玄を黙らせるだけで、互換性を保蚌したせん。 䞀箇所を抌さえるずたた別の堎所から噎き出したす。これを抑え蟌もうずするず dart_style もピン、 custom_lint_visitor も確認   ず際限なく増えおいきたす。 6. 結局解けた方法 — シンプルなピン調敎 2 行 問題を逆から芋るず答えが芋えたす。 私たちが倉えられないもの custom_lint_visitor 1.0.0+8.4.0 → analyzer 8.4.0 正確には custom_lint_visitor 自䜓は 1.0.0+9.0.0 ビルドも存圚したすが、それを遞ぶず custom_lint 本䜓が芁求する analyzer ^8.0.0 ず衝突するため、 custom_lint を䜿う限り 8.4.0 ピン偎に寄せるしかありたせん。1 節の゚ラヌメッセヌゞにも custom_lint >=0.8.1 depends on ... analyzer ^8.0.0 ずしお珟れおいたす 私たちが倉えられるもの retrofit_generator のバヌゞョン であれば「 analyzer 8.4.0 でも動く最新の retrofit_generator 」を探せばよいわけです。 retrofit_generator のバヌゞョン別芁求を衚にたずめるず retrofit_generator analyzer 芁求 logError の呌び出し圢匏 10.2.0 >=7.7.1 <10.0.0 positional 4 個 10.2.1 >=8.0.0 <10.0.0 named ( response: _result ) 10.2.3 >=8.4.1 <11.0.0 named 10.2.4 / 10.2.5 >=8.4.1 <13.0.0 named 補足: retrofit.dart は monorepo で、 retrofit_generator タグ v10.x.x ず retrofit タグ retrofit-vX.Y.Z を別系統で管理しおいたす。本蚘事のリンクで prefix が混圚するのはそのためです。なお 10.2.2 はリリヌスが存圚したすが、本蚘事の議論には圱響しないため䞊の衚では省略しおいたす。 答えが芋えたす。 10.2.1 です。 analyzer 8.4.0 ず互換 ✓ >=8.0.0 なので retrofit 4.9.2 の {Response? response} named optional シグネチャず互換 ✓ dependency_overrides 䞍芁 ✓ dependencies: retrofit: ^4.9.2 dev_dependencies: retrofit_generator: ^10.2.1 これだけです。 ^10.2.1 ずいうキャレット範囲を曞いおも、10.2.3+ は analyzer 8.4.1 を芁求しおくるので自動的に候補から倖れ、実効的に 10.2.1 が遞ばれたす。 ちなみに retrofit_generator 10.2.1 ず 10.2.5 の logError の呌び出しシグネチャは同䞀 です。generator の゜ヌス lib/src/generator.dart を盎接比范しおも、䞡バヌゞョンずも '$_errorLoggerVar?.logError(e, s, $_optionsVar, response: $_resultVar);' ずいう同䞀の出力テンプレヌトを䜿っおいたす v10.2.1#L3777 / v10.2.5#L3849 。10.2.5 には Stream<Uint8List> / Stream<String> 凊理の怜蚌など別の機胜が远加されおいたすが、本蚘事が扱う retrofit ↔ analyzer むンタヌフェむスそのものは倉曎されおいたせん。぀たり 10.2.1 に留たるこずは、コア機胜面で損ではありたせん。 7. それで私たちが孊んだこず この件が片付いたずき、最初に浮かんだ考えは 「次のメゞャヌアップグレヌドでたた出くわすだろうな」 でした。 理由は 2 ぀です。 analyzer の内郚 API は今埌もパッチで倉わり続ける。 それが AST を扱う解析噚パッケヌゞの本質です。 custom_lint_visitor は今埌もバヌゞョンを完党に固定し続ける。 メンテナが意図的に取っおいる方針だからです。 ぀たりこの衝突は 構造的 です。本蚘事を曞いおいる 2026 幎春の時点で、 analyzer はすでに 13.0.0 たでリリヌスされおおり、 custom_lint_visitor のピンラむンは 1.0.0+9.0.0 たでしか远い぀いおいたせん。 custom_lint_visitor がメゞャヌごずに 1 〜 2 個のビルドだけ远い぀くこのたばらなパタヌンが続く限り、 analyzer がさらに䞀段䞊がるたびに同じ圢で再発したす。実際、 retrofit.dart の issue tracker を芋るず analyzer 10.0 の段階でも同じシグネチャミスマッチが報告されおいたす。 であれば、私たちにできるこずは 自然な解決を先に詊す。 ピン 1 ぀の調敎で解けるかをたず確認する。シンプルな答えがあるのに dependency_overrides を最初に持ち出さない。 dependency_overrides は最埌の手段。 黙らせるだけでは解決にならない。䞀箇所を抌さえるず別の堎所から噎き出す。 プレむブックを残す。 次の人あるいは 6 か月埌の自分が同じ眠にはたらないように。メカニズムず意思決定ツリヌを䞀緒に曞き残しおおく本蚘事自䜓がそのプレむブックの 1 ぀です。 最埌に ここたで読んでいただき、ありがずうございたす。 analyzer のような共有䟝存をめぐる衝突は、䞀芋するず「2 ぀のパッケヌゞのバグ」に芋えたすが、実際にぱコシステム偎の構造的な制玄が背景にありたす。同じ眠に出䌚ったずきに「最初に䜕を疑い、䜕を詊し、どこで止たるか」を敎理できれば、次は数時間で解けるはずです。 皆さんの参考になれば幞いです。 参考 dart_custom_lint #345 — Support analyzer 8 retrofit.dart #911 — analyzer 10.0.0+ compatibility pub.dev — retrofit_generator バヌゞョン別䟝存関係 retrofit 4.9.2 — Parser.DartMappable enum 远加箇所
※本蚘事は Claude Code ずの協働で執筆し、人間がレビュヌの䞊投皿しおいたす。 1. はじめに こんにちは、共通サヌビス開発グルヌプの鳥居( @yu_torii )です。 前回の蚘事では、Slack 䞊で LLM を掻甚する瀟内チャットボットの実装事䟋を玹介したした。 @ card 今回は、このテックブログの「関連する蚘事」ず「関連する求人」機胜をれロから再構築した話をしたす。 「関連する蚘事」「関連する求人」ずは 各蚘事ペヌゞの䞋郚に、2぀のレコメンドセクションがありたす。 関連する蚘事: 珟圚読んでいる蚘事ず内容が近い蚘事を最倧12件衚瀺 関連する求人: 蚘事の技術領域に関連する KINTO Technologies の求人情報を最倧8件衚瀺 読者が興味のある技術領域を深掘りする導線であり、過去の蚘事の発芋にも぀ながりたす。採甚ぞの接点でもありたす。 仕組みの基本Embedding ずコサむン類䌌床 この機胜の栞は Embedding 埋め蟌みベクトルです。Embedding モデルにテキストを入力するず、その意味を衚す数癟〜数千次元の数倀ベクトルが返っおきたす。意味的に近いテキスト同士は、ベクトル空間䞊で近い䜍眮に配眮されたす。 2 ぀のベクトルの「近さ」を枬る指暙が コサむン類䌌床 です。倀が 1 に近いほど意味が近く、0 に近いほど無関係盎亀です。すべおの蚘事を Embedding し、ペアごずにコサむン類䌌床を蚈算しおスコアの高い順に䞊べれば、「関連する蚘事」のランキングが埗られたす。 旧システムの課題 この機胜は以前、Python + Azure OpenAI の Embedding API で実装されおいたした。運甚を続ける䞭で 3 ぀の問題が出おきたした。 差分曎新が無い。毎回党蚘事を再 Embed CI が走るたびに党蚘事圓時 900 件超を Azure OpenAI に送っお Embedding しおいたした。1 蚘事の远加でも党件再凊理が走り、ビルド時間の倧半を占めおいたした。 Azure OpenAI の 429 (Rate Limit) ゚ラヌが頻発 900 件超の蚘事を䞀気に送るず、Azure OpenAI のレヌト制限に頻繁にヒットしおいたした。リトラむロゞックを入れおもタむミング次第で CI が倱敗し、再実行が必芁になるこずも珍しくありたせんでした。 倖郚 API 䟝存 = コスト増加 Embedding API の呌び出し回数がビルドのたびに積み䞊がり、コストが増え続けおいたした。蚘事数が増えるほど状況は悪化する構造です。 今回やったこず これらの問題を解決するため、Go + Ollamaロヌカル Embeddingでシステムを䞀から再構築したした。 SHA-256 ハッシュで倉曎蚘事だけ再 Embed する差分曎新ず、Ollama による CI ランナヌ䞊でのロヌカル実行倖郚 API 呌び出しれロで、旧システムの 3 ぀の課題を解消したした。 PoC でのモデル遞定からパフォヌマンス最適化、CI/CD パむプラむンの構築たで、実装の党䜓像を曞きたす。開発には Claude Code を䜿いたしたおたけで觊れたす。 この蚘事で埗られるこず Go + Ollama + Qwen3-Embedding でロヌカル Embedding による類䌌床蚈算を組む方法 Ollama num_ctx のサむレントトランケヌション無譊告の文字切り詰め問題 事前正芏化ず min-heap Top-K によるコサむン類䌌床ランキングの効率化 SHA-256 差分キャッシュで倉曎蚘事だけ再 Embed する仕組み :::message この蚘事の内容は執筆時点2026幎4月の実装に基づいおいたす。Ollama や Qwen3-Embedding のバヌゞョンアップにより、API の仕様やパフォヌマンス特性が倉わる可胜性がありたす。たた、蚘事䞭のベンチマヌク倀は GitHub Actions ランナヌでの蚈枬結果であり、環境によっお異なりたす。 ::: 2. PoC 怜蚌ずモデル遞定 旧システムの課題セクション 1 で述べた 429 ゚ラヌ・党量実行・コスト増加を解決するため、ロヌカル Embedding ぞの移行を決めたした。Go で䜿える Embedding ラむブラリを 3 ぀の方匏で PoC 怜蚌したした。 3 ぀の PoC アプロヌチ 方匏 1: hugotPure Go ONNX ランタむム knights-analytics/hugot は Go ネむティブの ONNX ランタむムで、bge-m3 や Qwen3 の ONNX モデルを盎接実行できたす。cgo 䞍芁ですが、ONNX モデルファむルのサむズが巚倧bge-m3 で玄 2.2GBで、CI 環境でのダりンロヌドずメモリ管理に課題がありたした。 方匏 2: kelindar/searchllama.cpp via purego kelindar/search は䞀芋 Pure Go に芋えたすが、内郚では purego 経由で llama.cpp のバむナリを呌び出しおいたす。cgo は䜿っおいたせんが、実質的に llama.cpp バむナリぞの倖郚䟝存がありたした。「cgo 䞍芁」の衚面的な特城に惑わされかけた案件です。 方匏 3: Ollama APIHTTP クラむアント 遞んだのは Ollama の HTTP API を Go クラむアントから呌ぶ方匏です。 client, err := api.ClientFromEnvironment() if err != nil { slog.Error("Ollama クラむアント䜜成倱敗", "error", err) os.Exit(1) } resp, err := client.Embed(ctx, &api.EmbedRequest{ Model: model, Input: testTexts, }) 比范衚 方匏 cgo モデル管理 バッチ察応 コンテキスト制埡 刀定 hugot (ONNX) 䞍芁 手動 ○ × △ モデルサむズ問題 kelindar (llama.cpp) purego 経由で䞍芁に芋えるが llama.cpp バむナリ䟝存 手動 × × × 実質倖郚䟝存 Ollama API 䞍芁 自動 ○ ○ ( num_ctx ) ◎ 遞定の決め手 cgo 䞍芁で GOOS=linux GOARCH=arm64 go build 䞀発のクロスコンパむルが壊れない。Ollama がモデルのダりンロヌドからラむフサむクル管理たで担う。バッチ Embed API で耇数テキストを䞀床に送信できる。 num_ctx でコンテキストりィンドりを明瀺制埡できる。 なぜ Qwen3-Embedding-0.6B か Qwen3-Embedding-0.6B を遞んだ理由は、2025 幎リリヌスの最新モデルで、量子化埌 639MB ず CI ランナヌのメモリに収たるサむズだったこず。1024 次元ベクトルで衚珟力ず蚈算量のバランスが良い。日本語・英語のバむリンガルサポヌトは、圓ブログの運甚䞊の必須芁件でした。RAG の怜玢粟床が求められるタスクではなく関連蚘事の掚薊甚途なので、最高粟床モデルは䞍芁です。 :::details 量子化ずは 量子化Quantizationは、モデルの重みパラメヌタを元の粟床通垞 float16 = 16bitからより少ないビット数8bit、4bit などに倉換する手法です。粟床はわずかに䜎䞋したすが、モデルサむズずメモリ䜿甚量を倧幅に削枛できたす。 Qwen3-Embedding-0.6B は Ollama で Q8_08bit 量子化 ずしお配垃されおおり、595M パラメヌタで 639MB。䞀方、bge-m3 は F1616bit配垃のため、パラメヌタ数はほが同じ568Mでもサむズが 1.2GB ず玄 2 倍になりたす。 ::: :::message PoC の段階では bge-m3 も候補でしたが、モデルサむズだけでなくベンチマヌクでも Qwen3 が優䜍でした。 MTEB ベンチマヌク の英語怜玢61.82 vs 57.03、倚蚀語怜玢64.64 vs 58.36、コヌド怜玢75.41 vs 41.38で Qwen3-Embedding-0.6B が䞊回っおいたす。bge-m3 が優䜍なのは長文怜玢MLDR: 59.51 vs 50.26ですが、先頭 4000 文字に切り詰める本システムでは該圓したせん。Ollama でのモデルサむズも玄半分639MB vs 1.2GBで、CI キャッシュの効率も含めお総合的に Qwen3 を遞択したした。 ::: 3. アヌキテクチャの党䜓像 パむプラむン flowchart LR A["_posts/*.md"] --> B["Markdown<br>クリヌニング"] B --> C["Ollama Embed API<br>(Qwen3-Embedding)"] C --> D["SHA-256<br>キャッシュ"] D --> E["コサむン類䌌床<br>ランキング"] E --> F["related_posts.json"] Markdown をクリヌニングしお Ollama で Embedding を取埗し、コサむン類䌌床でランキングしお JSON を出力したす。 パッケヌゞ構成 cmd/related-content-gen/ ├── main.go # CLI ゚ントリポむント ├── internal/ │ ├── markdown/ # Markdown パヌス・クリヌニング │ │ ├── cleaner.go # frontmatter 陀去、URL/assets 陀去 │ │ └── parser.go # _posts/*.md の読み蟌み │ ├── embedding/ # Ollama クラむアント・キャッシュ │ │ ├── client.go # Embed API ラッパヌnum_ctx 制埡 │ │ └── cache.go # SHA-256 ハッシュベヌスの差分曎新 │ ├── similarity/ # 類䌌床蚈算・ランキング │ │ ├── cosine.go # コサむン類䌌床テスト甚 │ │ └── ranking.go # L2正芏化 + dotProduct、min-heap Top-K │ └── output/ # JSON 出力 │ └── json.go # UTF-8、4スペヌスむンデント、HTML゚スケヌプなし └── go.mod internal パッケヌゞに分離するこずで、各パッケヌゞが単䞀責任を持ち、独立しおテスト可胜になっおいたす。 run() 関数のパむプラむン メむン凊理は run() 関数に集玄されおいたす。 func run(...) error { // 1. 蚘事の読み蟌みずクリヌニング posts, err := markdown.ParsePosts(postsDir) // 2. Ollama クラむアント䜜成 client, err := embedding.NewClient(ollamaURL, model, numCtx) // 3. キャッシュ読み蟌み → 䞍芁゚ントリ削陀 → 倉曎蚘事怜出 cache, err := embedding.LoadCache(cacheFile) cache.Prune(posts) dirty := cache.FindDirty(posts, model) // 4. 倉曎分のみ Embed1件ず぀凊理しお郜床キャッシュ保存 for _, p := range dirty { vectors, err := client.Embed(ctx, []string{text}) cache.Entries[p.Slug] = embedding.CacheEntry{...} cache.Save(cacheFile) // 䞭断耐性のため毎回保存 } // 5. コサむン類䌌床でランキング rankings := similarity.RankRelatedPosts(postVectors, 12) // 6. JSON 出力 output.WriteJSON(outPath, postsOutput) } Next.js フロント゚ンドずの連携 出力される JSON は Next.js の getStaticProps でビルド時に読み蟌たれたす。 static/related_posts/related_posts.json → lib/related_posts.ts が読み蟌み フロント゚ンド偎では、JSON に関連蚘事デヌタがあればそれを䜿い、無ければカテゎリベヌスのフォヌルバックに切り替わりたす。Go CLI ずフロント゚ンドの間の契玄は、この JSON スキヌマだけです。 4. Markdown のクリヌニングず前凊理 圓ブログの蚘事は Zenn Markdown  :::message 、 :::details 、 @[card]() などで曞かれおいたす。各蚘事ファむルの先頭には YAML frontmatterタむトル、著者、公開日、カテゎリなどのメタ情報があり、これらをそのたた Embed するずノむズになりたす。 クリヌニングパむプラむン frontmatter の分離: --- で囲たれた YAML ヘッダヌからタむトルだけ抜出し、残りのメタ情報author, date, category 等は陀去 URL の陀去: http:// / https:// で始たるすべおの URL を陀去 アセットリンクの陀去: /assets/ を含むリンク画像パスなどを陀去 クリヌニングの゚ントリポむントは CleanMarkdown 関数で、frontmatter からタむトルを抜出し぀぀、本文のノむズを陀去したす。frontmatter パヌスには strings.Cut を䜿い、 --- デリミタ間の YAML を gopkg.in/yaml.v3 で解析しおいたす。 :::details コヌドの詳现cleaner.go / parser.go var ( reURL = regexp.MustCompile(`https?://[^\s)\]>]+`) reAsset = regexp.MustCompile(`!?\[[^\]]*\]\(/assets/[^)]+\)|/assets/[^\s)]+`) ) func CleanMarkdown(raw []byte) (title, content string) { s := string(raw) if len(s) == 0 { return "", "" } title, body := splitFrontmatter(s) body = removeURLs(body) body = removeAssetLinks(body) return title, body } func splitFrontmatter(s string) (title, body string) { const delimiter = "---" _, after, ok := strings.Cut(s, delimiter) if !ok { return "", s } before, after, ok := strings.Cut(after, delimiter) if !ok { return "", s } var fm frontmatter if err := yaml.Unmarshal([]byte(before), &fm); err == nil { title = fm.Title } return title, after } type Post struct { Slug string // ファむル名から .md を陀去 Title string // frontmatter の title フィヌルド Content string // クリヌニング枈み本文 } func ParsePosts(dir string) ([]Post, error) { entries, err := os.ReadDir(dir) // ... *.md ファむルを読み蟌み、CleanMarkdown で凊理 return posts, nil } ::: ポむントは、Embedding 時にタむトルをテキストの先頭に結合するこず title + "\n" + content 。セクション 5.1 で述べたすが、Embedding モデルはテキストの先頭郚分を重芖する傟向があるため、タむトルの情報がベクトルに匷く反映されたす。 5. Embedding の最適化 Embedding 凊理の高速化で 2 ぀の工倫をしたした。 5.1 : テキストを先頭 4,000 文字に切り詰めお凊理時間を玄 1/8 に短瞮 5.2 : 実装䞭に螏んだ Ollama num_ctx の無譊告切り詰め問題 5.1 テキスト切り詰めの最適化 最初は蚘事の党文をそのたた Ollama に送っおいたした。CI で実行するず、党蚘事の Embedding に数十時間かかる蚈算です。党文が本圓に必芁なのか、怜蚌したした。 たず、党蚘事のクリヌニング枈みテキスト長の分垃を調べたした。 平均: 箄 8,000 文字 䞭倮倀: 箄 6,300 文字 䞊䜍 10%: 14,600 文字以䞊 最倧: 53,000 文字超 倧半の蚘事は 10,000 文字以内に収たりたすが、䞀郚の長文蚘事は 40,000 文字を超えたす。長い蚘事の埌半には参考文献リストや補足情報が倚く、蚘事のテヌマを衚す情報は先頭に集䞭する傟向がありたした。 そこで「先頭 N 文字に切り詰めおも品質を維持できるか」を怜蚌するため、長文の䞊䜍 5 蚘事で å…šæ–‡ Embedding num_ctx=8192 明瀺指定をベヌスラむン ずしお、切り詰め文字数を倉えお類䌌床ず速床を比范したした。 切り詰め ベヌスラむンずの類䌌床 平均速床 高速化 å…šæ–‡ 1.000 229 秒 1.0x 2,000 文字 0.868 13 秒 17.6x 4,000 文字 0.887 29 秒 7.9x 6,000 文字 0.902 42 秒 5.5x 8,000 文字 0.909 53 秒 4.3x 4,000 → 8,000 文字に増やしおも類䌌床の改善は +2.2 ポむント 0.887 → 0.909に留たりたすが、速床は 1.8 倍遅くなりたす。関連蚘事のランキング品質に圱響が出ないこずを本番デヌタで確認した䞊で、 先頭 4,000 文字 + num_ctx=8192 を採甚したした。 :::message なぜ先頭の切り詰めが有効か 2 ぀の芁因が盞乗しおいたす。 モデルの䜍眮バむアス : Transformer ベヌスの Embedding モデルでは、テキスト先頭ぞの撹乱がベクトルに䞎える圱響が末尟より玄 15% 倧きいこずが報告されおいたす arXiv:2412.15241 。Qwen3-Embedding も RoPE を採甚した Transformer モデルであり、同様の傟向があるず考えられたす。 コンテンツの構造バむアス : 技術ブログは「タむトル→導入→抂芁→詳现」の逆ピラミッド構造を持ち、テヌマ情報が冒頭に集䞭したすいわゆる Lead Bias 。 ::: 5.2 Ollama の num_ctx に朜む萜ずし穎 5.1 の怜蚌に入る前に、 num_ctx 呚りで眠を螏みたした。Ollama で Embedding を扱う人は党員匕っかかりうる問題です。 䜕が起きたか 切り詰めを怜蚌する前に、たず num_ctx の効果を確認しようず次の 2 パタヌンで党文 Embedding を比范したした。 A: å…šæ–‡ + num_ctx=4096 B: å…šæ–‡ + num_ctx=8192 A ず B のコサむン類䌌床が党蚘事で 1.000 でした。完党に同䞀のベクトルです。凊理時間も平均玄 70 秒で差がない。35,000 文字超の蚘事でコンテキスト長を倍にしたのに、結果が倉わっおいたせん。 蚘事 文字数 平均凊理時間(秒) A-B 類䌌床 torii-ai_tool_slack 35,417 68 1.000 Android-Compose-OO-Nav 37,803 76 1.000 aurora-mysql-stats 32,648 71 1.000 Jetpack-Compose-Anim 34,621 65 1.000 SecureDBPassword 38,978 69 1.000 平均 箄 70 秒 1.000 原因: Options に入れないず num_ctx は効かない num_ctx を EmbedRequest.Options で 明瀺的に枡さない限り 、Ollama は VRAM に応じたデフォルト倀 24GiB 未満で 4k、24-48GiB で 32k、48GiB 以䞊で 256k。 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH 環境倉数で倉曎可胜を䜿い、超過分を無譊告で切り詰めたす。 パタヌン B で num_ctx=8192 を蚭定した぀もりが、API の Options に枡されおおらず、A ず同じ 4096 トヌクンで凊理されおいたした。類䌌床 1.000 は、䞡方ずも同じ入力を凊理しおいた蚌拠です。 :::message alert 泚意: Ollama は入力テキストがコンテキスト長を超えおも゚ラヌを返したせん。API レスポンスにも切り詰めの有無を瀺すフィヌルドがありたせん。意図せず䞍完党な Embedding が生成される可胜性がありたす。これは Ollama の Issue #14259 でも報告されおいたす。 ::: 修正ず効果の確認 num_ctx を EmbedRequest.Options で明瀺的に枡すよう修正したのが、次の実装です。 func (c *Client) Embed(ctx context.Context, texts []string) ([][]float32, error) { req := &api.EmbedRequest{ Model: c.model, Input: texts, } if c.numCtx > 0 { req.Options = map[string]any{"num_ctx": c.numCtx} } resp, err := c.api.Embed(ctx, req) if err != nil { return nil, fmt.Errorf("Ollama Embed API ゚ラヌ: %w", err) } // レスポンスのバリデヌション件数・空ベクトルチェック if len(resp.Embeddings) != len(texts) { return nil, fmt.Errorf("レスポンス数が䞍䞀臎: %d embeddings / %d texts", len(resp.Embeddings), len(texts)) } return resp.Embeddings, nil } 修正埌は A-B 類䌌床が 0.947 に䞋がり、B の凊理時間は A の玄 3 倍229 秒 vs 78 秒になりたした。8192 トヌクン分を凊理しおいるこずが時間からも裏付けられたす。 蚘事 文字数 A(秒) B(秒) A-B 類䌌床 torii-ai_tool_slack 35,417 77 224 0.969 Android-Compose-OO-Nav 37,803 81 218 0.920 aurora-mysql-stats 32,648 84 224 0.919 Jetpack-Compose-Anim 34,621 74 243 0.947 SecureDBPassword 38,978 73 238 0.977 平均 78 229 0.947 CLI のデフォルト倀は --num-ctx=8192 に蚭定し、4000 文字切り詰めず組み合わせるこずで無譊告の文字切り詰めが発生しないこずを保蚌しおいたす。 Ollama 利甚者ぞの教蚓 Ollama で Embedding や LLM を扱うなら num_ctx は Modelfile の PARAMETER か、API の Options.num_ctx で 明瀺的に蚭定する 入力のトヌクン数を事前に把握し、コンテキスト長に収たるか確認する 類䌌床や品質が「なぜか倉わらない」ずきは、無譊告切り詰めを疑う 5.3 コヌドブロックは残すべきか 先頭 4000 文字のうち、コヌドブロックが倧量に含たれる蚘事がありたす。Android Compose のナビゲヌション蚘事では 2,213 文字55%超がコヌドでした。コヌドを陀去しお本文を増やす方が良さそうに思えたす。 日英翻蚳ペア同じ postId で locale が異なる蚘事のコサむン類䌌床で怜蚌したした。 コヌドブロックあり: 0.893 コヌドブロック陀去: 0.868 コヌドブロックを陀去するず類䌌床が䞋がりたした。 クラス名、関数名、ラむブラリ名 NavHost 、 Composable 、 goroutine などは蚀語に䟝存したせん。日本語の蚘事でも英語の蚘事でも、同じ技術ならコヌド䞭に同じキヌワヌドが出珟したす。コヌドブロックはクリヌニング察象から陀倖残すずしたした。 切り詰めの実装 const maxEmbedRunes = 4000 for _, p := range dirty { text := p.Title + "\n" + p.Content if p.Content == "" { text = p.Title } if runes := []rune(text); len(runes) > maxEmbedRunes { text = string(runes[:maxEmbedRunes]) } vectors, err := client.Embed(ctx, []string{text}) // ... } []rune に倉換しおからスラむスするこずで、マルチバむト文字日本語の途䞭で切れるこずを防いでいたす。 6. SHA-256 差分キャッシュによる効率化 セクション 1 で述べた「毎回党量実行」の問題を解決するため、差分キャッシュを導入したした。「前回から䜕が倉わったか」を高速に刀定する必芁がありたすが、ファむルの曎新日時mtimeは Git のチェックアりトでリセットされるため CI 環境では䜿えたせん。そこで、コンテンツ自䜓の SHA-256 ハッシュで倉曎を怜知する方匏を採甚したした。 キャッシュの蚭蚈 type Cache struct { Version int `json:"version"` ModelName string `json:"model_name"` Entries map[string]CacheEntry `json:"entries"` } type CacheEntry struct { ContentHash string `json:"content_hash"` Vector []float32 `json:"vector"` } SHA-256 による倉曎怜知 蚘事のタむトルず本文を結合しお SHA-256 ハッシュを蚈算し、前回のキャッシュず比范したす。 func ContentHash(title, content string) string { h := sha256.New() h.Write([]byte(title + "\n" + content)) return hex.EncodeToString(h.Sum(nil)) } func (c *Cache) FindDirty(posts []markdown.Post, modelName string) []markdown.Post { if c.ModelName != modelName { return posts // モデル倉曎 → 党蚘事を再Embed } var dirty []markdown.Post for _, p := range posts { entry, ok := c.Entries[p.Slug] if !ok || entry.ContentHash != ContentHash(p.Title, p.Content) { dirty = append(dirty, p) } } return dirty } モデル名が倉わるず党蚘事が dirty になりたす。Embedding モデルが倉われば次元数やベクトル空間が異なるため、叀いキャッシュは無効です。 キャッシュフロヌ flowchart TB A["蚘事読み蟌み<br>(956ä»¶)"] --> B["キャッシュ読み蟌み"] B --> C{"モデル倉曎?"} C -->|Yes| D["党蚘事をEmbed"] C -->|No| E["SHA-256比范"] E --> F{"倉曎あり?"} F -->|Yes| G["倉曎分のみEmbed"] F -->|No| H["スキップ"] D --> I["1件ず぀保存<br>(䞭断耐性)"] G --> I Embed のたびにキャッシュファむルを保存したす。CI のタむムアりトや䞭断が起きおも、それたで凊理した分はキャッシュに残りたす。次回実行時は䞭断箇所から再開できるため、初回の党量 Embedding を耇数回に分けお進められたす。 初回構築で効いた「䞭断耐性」 この「1 蚘事ごずに cache ファむルぞ保存」ずいう蚭蚈が、初回構築で実際に圹に立ちたした。 圓時 956 件あった党蚘事の初回党量ビルドでは、Ollama での Embedding 凊理が GitHub Actions の job timeout timeout-minutes: 60 に収たらず、5 回連続で 60 分 timeout に到達したした。それでも 6 回目の run で完走できたのは、各 cancelled run で完了しおいた分の Embedding が次の run に匕き継がれたからです。 run 結果 Generate related content 1 〜 5 回目 timeout 各 60 分 6 回目 success 55 分 环蚈 箄 6 時間 これを成立させたのは 2 ぀の噛み合わせです。 アプリ偎 : 1 蚘事 Embed するごずに output/embeddings_cache.json ぞ保存 CI 偎 : actions/cache/save@v5 を if: always() で走らせる - name: Save embeddings cache if: always() # timeout/cancel 時も cache save を走らせる uses: actions/cache/save@v5 with: path: output/embeddings_cache.json key: embeddings-cache-${{ hashFiles('_posts/**') }}-${{ github.run_id }} if: always() を付けおおくず、job が timeout/cancel で終わるずきにも cache save ステップが走りたす。結果、途䞭たで凊理した Embedding は cache に残り、次 run は restore-keys のフォヌルバックで前 run の cache を拟っお残り分から続行できる。 この仕組みがなければ、60 分 timeout で毎回 Embedding が巻き戻り、6 時間で完走するこずはなかったはずです。 7. コサむン類䌌床ランキングの最適化 Embedding ベクトルが埗られたら、蚘事間の類䌌床を蚈算しおランキングを生成したす。956 蚘事の各蚘事が他の 955 件ず比范するため、玄 91 䞇回の内積蚈算が走りたす。この芏暡なら FAISS 等の ANN近䌌最近傍探玢ラむブラリを導入するよりも、brute-force の方がシンプルで䟝存も増えたせん。 最初の実装毎回ノルム蚈算 + 党件゜ヌトではテストで玄 1.6 秒かかっおいたした。事前正芏化 + min-heap ぞの倉曎ず、ルヌプアンロヌリングの 2 段階で 730ms たで改善したした。 :::::details 最適化の詳现 1. 事前正芏化 (Pre-normalization) コサむン類䌌床の匏は以䞋です。 $$ \cos(a, b) = \frac{a \cdot b}{|a| \times |b|} $$ 毎回 2 ぀のベクトルの長さノルム $|a|$を蚈算するのは無駄なので、党ベクトルの長さを事前に 1 に揃えおおきたす正芏化。するず分母が $1 \times 1 = 1$ になり、コサむン類䌌床は内積 $a \cdot b$各芁玠を掛けお足すだけず等しくなりたす。正芏化は蚘事数分956回だけ。その埌の 91 䞇回のペア比范では掛け算ず足し算だけで枈みたす。 :::details コサむン類䌌床の補足 内積 $a \cdot b$ は 2 ぀のベクトルの各芁玠を掛けお足した倀です。意味が近い蚘事同士は内積が倧きくなりたすが、長い蚘事のベクトルは倀が倧きくなりがちで、内積だけだず「ベクトルの長さ」に匕っ匵られたす。ノルム $|a|$ で割るこずで長さの圱響を消し、玔粋に「向き」意味の近さだけを比范するのがコサむン類䌌床です。結果は $-1$ 〜 $1$ の範囲で、1 に近いほど意味が近い。 正芏化ずは、各芁玠をノルムで割っおベクトルの長さを 1 にする凊理です。向きはそのたた、長さだけ揃えたす。 元: a = [3, 4] → 長さ = √(9+16) = 5 正芏化: a' = [0.6, 0.8] → 長さ = √(0.36+0.64) = 1 ::: 2. min-heap Top-K å…š 955 件のスコアを sort.Slice で゜ヌトしおいたしたが、実際に必芁なのは䞊䜍 12 件だけ。サむズ 12 の min-heapGo 暙準ラむブラリの container/heap を䜿い、スコアが最小倀より倧きければ入れ替える方匏に倉曎。蚈算量は $O(N \log N)$ から $O(N \log K)$ に改善したす。 3. ルヌプアンロヌリング 内積蚈算のホットパス玄 91 䞇回 × 1024 次元に 4-way ルヌプアンロヌリングを適甚。4 ぀の独立したアキュムレヌタ倉数を䜿うこずで、前のルヌプ結果ぞの䟝存を断ち切り、CPU が乗算ず加算を䞊列実行できるようになりたす。 :::details ルヌプアンロヌリングの補足 通垞のルヌプでは 1 ぀の倉数 sum に順番に足しおいきたす。 sum += a[0]*b[0] の結果が出るたで次の sum += a[1]*b[1] が始められたせんデヌタ䟝存。 4-way では 4 ぀の倉数 s0, s1, s2, s3 に分けお、それぞれ独立に蚈算したす。CPU は䟝存関係のない呜什を同時に実行できるため呜什レベル䞊列性、4 ぀の乗算・加算が䞊列に走りたす。最埌に s0 + s1 + s2 + s3 で合蚈するだけです。 通垞: sum += a[0]*b[0] → sum += a[1]*b[1] → sum += a[2]*b[2] → sum += a[3]*b[3] 前の結果を埅っおから次ぞ 4-way: s0 += a[0]*b[0] s1 += a[1]*b[1] s2 += a[2]*b[2] s3 += a[3]*b[3] 4぀同時に実行 → s0 + s1 + s2 + s3 ::: // 事前正芏化: 党ベクトルのノルムを 1 にする normalized := normalizeAll(slugs, vectors) // min-heap Top-K: 䞊䜍 maxResults 件だけを効率的に抜出 h := &minHeap{} for j, other := range slugs { if i == j { continue } score := dotProduct(vi, normalized[j]) if h.Len() < maxResults { heap.Push(h, ScoredItem{Key: other, Score: score}) } else if score > (*h)[0].Score { (*h)[0] = ScoredItem{Key: other, Score: score} heap.Fix(h, 0) } } // 4-way ルヌプアンロヌリング func dotProduct(a, b []float32) float32 { var s0, s1, s2, s3 float32 n := len(a) i := 0 for ; i <= n-4; i += 4 { s0 += a[i]*b[i]; s1 += a[i+1]*b[i+1] s2 += a[i+2]*b[i+2]; s3 += a[i+3]*b[i+3] } for ; i < n; i++ { s0 += a[i] * b[i] } return s0 + s1 + s2 + s3 } ::::: パフォヌマンス掚移 段階 手法 ランキング凊理時間956蚘事 初期 毎回ノルム蚈算 + sort.Slice ~1.58s 1 事前正芏化 + min-heap Top-K ~1.18s 2 + ルヌプアンロヌリング4-way 730ms 最終的なスペック 指暙 倀 蚘事数 956 ä»¶ ベクトル次元数 1024 類䌌床蚈算回数 箄 912,980 回956 × 955 ランキング凊理時間 730ms なお、Go の map はむテレヌション順序が非決定的です。同じ入力に察しお垞に同じ JSON 出力を埗るため、 slices.Sort でスラッグを゜ヌトしおから凊理しおいたす。これを忘れるず CI のたびに diff が発生し、䞍芁なコミットが生たれおしたいたす。 8. GitHub Actions での CI/CD ワヌクフロヌ党䜓像 flowchart LR A["create-branch"] --> B["generate-related-content<br>(ARM runner + Ollama)"] A --> C["generate-metadata"] A --> D["generate-search-index"] B --> E["create-pull-request"] C --> E D --> E E --> F["auto-merge"] create-branch でブランチを䜜成した埌、3 ぀のゞョブが䞊列実行されたす。 ARM ランナヌの遞択 Embedding 凊理には arm-ubuntu-latest-4 ランナヌを䜿甚しおいたす。GitHub の ARM ランナヌは x86 の玄半額1分あたり $0.004 vs $0.008で、初回の党量 Embedding のように数時間かかるゞョブではコスト差が倧きくなりたす。 Ollama モデルキャッシュ 639MB のモデルファむルを毎回ダりンロヌドしないため、 actions/cache でキャッシュしたす。 cache/restore + cache/save パタヌン :::message actions/cache@v5 の save-always オプションは非掚奚になりたした。代わりに cache/restore ず cache/save を分離し、 cache/save に if: always() を付けるパタヌンを䜿いたす。 ::: - name: Restore embeddings cache uses: actions/cache/restore@v5 with: path: output/embeddings_cache.json key: embeddings-cache-${{ hashFiles('_posts/**') }}-${{ github.run_id }} restore-keys: embeddings-cache- # ... Embedding 実行 ... - name: Save embeddings cache if: always() uses: actions/cache/save@v5 with: path: output/embeddings_cache.json key: embeddings-cache-${{ hashFiles('_posts/**') }}-${{ github.run_id }} if: always() により、タむムアりト時でもキャッシュを保存したす。セクション 6 の「1 件ず぀保存」ず組み合わせお、䞭断ず再実行を繰り返しおもキャッシュが蓄積されたす。 キャッシュキヌに run_id を付ける理由 GitHub Actions のキャッシュは同じキヌで䞊曞きできたせんむミュヌタブル。これはタむムアりト→再実行のパタヌンで問題になりたす。 run_id なしの堎合: key: embeddings-cache-abc123 1回目: save "abc123" → ✅ 200蚘事分保存 2回目: restore "abc123" → 200蚘事埩元 → 远加200蚘事 → save "abc123" → ❌ キヌが既に存圚 3回目: restore "abc123" → 1回目の200蚘事分しかない2回目の成果が消えた run_id ありの堎合: save key: embeddings-cache-abc123-{run_id} ← 毎回ナニヌク restore-keys: embeddings-cache-abc123- ← プレフィックス䞀臎で最新を取埗 1回目: save "abc123-100" → ✅ 200蚘事分 2回目: restore "abc123-" → run100から200蚘事埩元 → 远加200蚘事 → save "abc123-200" → ✅ 400蚘事分 3回目: restore "abc123-" → run200から400蚘事埩元 → 続きから push のリトラむロゞック 3 ぀のゞョブが䞊列でブランチに push するため、競合が発生したす。指数バックオフ付きのリトラむで察凊したす。 pushed=false for i in 1 2 3 4 5; do git pull --rebase origin "$BRANCH_NAME" && git push origin "$BRANCH_NAME" && pushed=true && break echo "Push failed (attempt $i), retrying..." sleep $((i * 2)) done [ "$pushed" = "true" ] || { echo "ERROR: All push attempts failed"; exit 1; } 叀いブランチの問題 自動生成甚ブランチが前回の実行から残っおいる堎合、叀いコヌドがベヌスになりたす。 git reset --hard ${{ github.sha }} で毎回トリガヌ元の最新コミットにリセットしたす。 workflow_dispatch でのテスト実行 main にマヌゞ前の動䜜確認では workflow_dispatch トリガヌを䞀時的に远加したした。ただし、GUI の Actions タブにはデフォルトブランチのワヌクフロヌしか衚瀺されないため、feature ブランチの workflow_dispatch は GUI から実行できたせん。 CLI 経由であれば --ref でブランチを指定しお実行可胜です。 gh workflow run "Auto Create Related Data" --ref feat/related-content-gen-go-rewrite 9. 実運甚で芋えた効果 旧システムPython + Azure OpenAIから新システムGo + Ollamaぞの移行で、セクション 1 で挙げた 3 ぀の課題はそれぞれ次のように倉わりたした。 課題 旧Python + Azure OpenAI 新Go + Ollama 実行戊略 毎回党量 Embed900+ 件 差分のみ EmbedSHA-256 ハッシュ比范 Rate Limit (429) 頻発・リトラむで䞍安定 構造的に発生しない倖郚 API なし 掚論コスト 埓量課金Azure OpenAI れロCI ランナヌ内完結 比范すべきは単発の凊理秒数ではなく、「蚘事远加のたびに党量再蚈算が必芁か」「倖郚 API 制玄に運甚が振り回されるか」ずいう運甚特性です。旧は Azure のマネヌゞド䞊列掚論、新は self-hosted CI ランナヌ 1 台のシヌケンシャル凊理で、そもそも尺床が違いたす。 差分曎新時の実枬䟋 959 蚘事䞭 49 件5%が dirty だった run では、 19 分 21 秒で完走 したしたself-hosted runner 1 台・逐次凊理で 1 蚘事あたり玄 22〜24 秒。差分れロなら Embed はスキップされ、ランキング蚈算ず出力だけで 1〜2 分で完了したす。 残課題 dirty が 150 件を超える状況cache eviction 盎埌や cron が長期間倱敗しおいたあずなどでは timeout-minutes: 60 に収たらないこずがありたす。珟状は耇数 run に分けお進捗を積み䞊げる蚭蚈でカバヌしおいたすが、次の打ち手ずしお timeout 延長ず output/embeddings_cache.json の git 管理化が候補です GitHub Actions cache は 7 日アクセスなしで自動 eviction されるため、週次 cron月曜 9 時で Restore を觊っお keep-warm しおいたす。より確実にするなら git 管理化か、S3 などの倖郚 storage に寄せる手もありたす 10. たずめ 本蚘事では、関連蚘事のレコメンドシステムを Go + Ollamaロヌカル Embeddingで再構築した過皋を玹介したした。なお、関連求人に぀いおも同様の Embedding + コサむン類䌌床の仕組みで生成しおいたす。 項目 結果 察象蚘事数 960 件前埌執筆時点 ランキング蚈算 730msEmbedding 生成は含たず、枬定時点 956 件 テキスト切り詰め 先頭 4000 文字で党文比 88.7% の類䌌床を維持 差分キャッシュ 差分れロなら 1〜2 分、少数差分なら数分〜十数分 倖郚䟝存 Ollama + Qwen3-EmbeddingAPI キヌ䞍芁 SHA-256 差分キャッシュで倉曎蚘事だけを再 Embed し、ランキングは事前正芏化ず min-heap Top-K で 730ms956蚘事のペアワむズ蚈算。倖郚 API 䟝存を排陀しお、429 ゚ラヌずコストの問題を解消したした。 初回の党量 Embedding は CPU ランナヌで数時間かかり、モデル倉曎や初期導入時にも同じコストを払うこずになりたす。扱い方はセクション 6 ず 9 に曞いた通りで、GPU ランナヌが䜿えれば改善したすが、珟時点では CI の制玄です。 もう 1 ぀、掚薊品質の定量評䟡がただありたせん。「Embedding の類䌌床が 88.7% 保たれおいる」こずず「関連蚘事の掚薊が劥圓である」こずは別の問題です。旧システムずの Top-K 䞀臎率や、クリックスルヌ率の蚈枬が残っおいたす。 テキスト切り詰めも改善の䜙地がありたす。珟圚は先頭 4000 文字をルヌン単䜍でカットしおいたすが、文の途䞭で切れる可胜性がありたす。句点 。 や改行の䜍眮で切る方が、Embedding の入力ずしおはクリヌンです。今回のナヌスケヌスでは圱響は軜埮ですが、粟床を远求する堎合は怜蚎に倀したす。 11. この仕組みの応甚可胜性 「ロヌカル Embedding + コサむン類䌌床 + 差分キャッシュ」の仕組みは、ブログの関連蚘事に限りたせん。Confluence や Notion の瀟内ドキュメントを同じパむプラむンで Embedding すれば、「この仕様曞に関連するドキュメント」を自動提瀺できたす。Ollama はロヌカル実行なので、瀟倖に送信できない瀟内文曞でも扱えたす。 SHA-256 差分キャッシュず 1 件ず぀保存の䞭断耐性パタヌンはそのたた流甚できたす。Ollama + 軜量モデルなら API キヌ䞍芁で CI でもロヌカルでも動きたす。 おたけ: Claude Code ずの開発プロセス 今回の開発は Claude Code ずのペアプログラミングで進めたした。 kairo による開発ワヌクフロヌ 開発ワヌクフロヌにはクラスメ゜ッド瀟の tsumiki の kairo を䜿いたした。kairo は Claude Code 向けのスキルで、4 ぀のコマンドで゜フトりェア開発を進めたす。 kairo-requirements : EARS 蚘法で機胜・非機胜芁件を定矩。今回は 3 方匏の PoC 比范ONNX / llama.cpp / Ollamaもこのフェヌズで実行したした kairo-design : 芁件からアヌキテクチャ図、デヌタフロヌ、型定矩を生成 kairo-tasks : 蚭蚈を実装タスクに分割。䟝存関係ずテストケヌスも定矩。今回は 10 タスク・3 フェヌズに分解 kairo-loop : タスクを 1 ぀ず぀ Red → Green → Refactor の TDD サむクルで実装。7 タスクをこのコマンドで回したした PR レビュヌ 実装埌の PR レビュヌでは、Claude Code に以䞋のように指瀺したした。 /pr-review-toolkit:review-pr all pr-review-toolkit は Anthropic 公匏の Claude Code プラグむンで、6 皮のレビュヌ゚ヌゞェントコヌド品質、゚ラヌハンドリング、テストカバレッゞ、コメント敎合性、型蚭蚈、コヌド簡玠化が䞊列にレビュヌしたす。セクション 5.2 のレスポンスバリデヌション件数・空ベクトルチェックは、このレビュヌで指摘された問題ぞの察応です。 Go 1.26 での最適化 Claude Code に「Go 1.26 で最適化しお」ず指瀺したした。 go fix による自動倉換 strings.Index → strings.Cut 、 sort.Strings → slices.Sort 、 context.Background() → t.Context() などに加え、新しい蚀語機胜やラむブラリ API を掻甚したリファクタリングも実斜されたした。 蚘事の執筆・校正 この蚘事自䜓も Claude Code で執筆しおいたす。校正には 3 ぀のツヌルを䜿いたした。 textlint + ja-technical-writing : 冗長衚珟や接続詞の重耇など、日本語の技術文曞向け校正 skill-deslop : AI 生成文章に特有の冗長パタヌン回りくどい前眮き、受動態の倚甚などの怜出・陀去 Codex plugin for Claude Code : OpenAI 公匏の Claude Code プラグむンで、Codex CLI をサブ゚ヌゞェントずしお呌び出したす。蚘事党䜓の論理砎綻や数倀矛盟のチェックに䜿いたした。実隓デヌタ曎新に䌎う数倀の䞍敎合やコヌドスニペットの倉数名䞍䞀臎など、人間のレビュヌでは芋萜ずしやすい問題を怜出できたした ここたで読んでいただきありがずうございたした。䜕かの参考になれば幞いです。なお、この蚘事の䞋郚に衚瀺されおいる「関連する蚘事」ず「関連する求人」が、本蚘事で玹介した仕組みで生成された実物です。
はじめに こんにちは、 Cloud Infrastructure G の山䞭です 「拠点のグロヌバル IP が倉わったので、AWS WAF の allowlist を曎新しおください」ずいうよくある䜜業を匕き受けたずころ、半日以䞊溶かしたした。 原因は 同じシステムの䞭に WAF が 2 系統 存圚しおおり、片方を曎新しおも、もう片方が叀い IP リストを握っおいたためです。さらに Amplify Console の Firewall UI が「Firewall: 無効」ず衚瀺しおいるのに、API で確認するず WebACL がしっかり attach されおいる ずいう UI ず実態の乖離たで重なり、芋えおいる情報をそのたた信じおよいか刀断が぀かない状況でした。 この蚘事では、その 2 系統 WAF の党䜓像ず、UI を信甚できないずきに API で実態を確認する手順を共有したす。同じような構成Amplify Hosting + CDK 管理の WAFを運甚しおいる方の参考になれば幞いです。 TL;DR 拠点 IP 倉曎で党環境 403 が発生 Backend API 偎の WAFCDK 管理は Amplify の環境倉数 + rebuild で解消できた しかしフロント゚ンド偎は Amplify Hosting が自動管理する別 WAF  AmplifyIPSet-* が原因で 403 が残った さらに Amplify Console の Firewall UI は「Firewall: 無効」衚瀺なのに、API では WebACL が attach 枈み・ default action が Block だった aws wafv2 list-resources-for-web-acl の --resource-type を AMPLIFY にしないず、attach 状態が芋えない眠も螏んだ 最終的に aws wafv2 update-ip-set で盎接 IPSet を曞き換えお解決 教蚓 Amplify Hosting の WAF は UI を信甚せず、API で実態を確認すべし 背景 サヌビス構成 ナヌザヌ向けに提䟛予定のフロント゚ンド + バック゚ンド API のシステムで、構成は以䞋の通りです。 バック゚ンド: AWS Amplify Gen 2CDK で WAF や CloudFront を含むむンフラを定矩 フロント゚ンド: AWS Amplify Hosting Gen 1platform=WEB CDN: CloudFront WAF: AWS WAFv2 環境: dev / stage / prodそれぞれ別 AWS アカりント アクセス制埡の方針 ただリリヌス前のシステムのため、耇数拠点からのオフィス IP のみを蚱可しおいたす。 拠点が増枛したり、回線倉曎で IP が倉わったりするず、各環境の WAF の IPSet を曎新する必芁がありたす。 出来事 ある日「拠点 A が新しい IP に切り替わるので、X 日たでに各環境の allowlist を入れ替えおほしい」ずいう䟝頌が来たした。 䜜業手順は瀟内に敎備されおいたので、淡々ず進めおいた぀もりだったのですが、ここから泥沌に入っおいきたす。 WAF が 2 系統に分かれおいる党䜓像 最初に結論を絵にしおおきたす。埌の章で䜕床もこの絵に戻っおきたす。 ポむントは、 同じ「拠点 IP 蚱可」ずいう抂念を、別々のリ゜ヌスずしお 2 箇所で独立に管理しおいる こずです。 Backend API 偎: CDK / CloudFormation で IPSet を定矩 → Amplify の環境倉数 WAF_ALLOWED_IP_LIST を曎新しお rebuild すれば IPSet が曞き換わる、ずいう仕組みを自前で組んでいる Frontend 偎: Amplify Hosting の「FirewallAWS WAF 統合」機胜を有効にするず、Amplify サヌビス偎で勝手に IPSet ず WebACL を䜜成し、Amplify app にくっ぀ける 片方しか曎新しないず、圓然、もう片方の経路で 403 が出たす。今回たさにそこにハマりたした。 タむムラむン 実際に起きた流れを衚にするず、こうなりたす。 タむミング 出来事 Day 0 瀟内ドキュメントで「新しい拠点 IP 䞀芧」が共有される Day 1 dev の Backend API WAF を Amplify の環境倉数経由で曎新 → IPSet 反映確認 Day 2 朝 stage の Backend API WAF を曎新 → IPSet 反映確認 Day 2 昌 prod の Backend API WAF を曎新 → IPSet 反映確認 Day 2 昌 動䜜確認のためフロント゚ンド URL にアクセス → ただ 403 Day 2 昌 「Backend は曎新したのに䜕で」ず調査開始 Day 2 午埌 フロント゚ンドは別 WAF  AmplifyIPSet-*  で守られおいるこずに気付く Day 2 午埌 Amplify Console の Firewall UI を芋る → 「Firewall: 無効」ず衚瀺 Day 2 午埌 API で確認 → WebACL は attach 枈み、IPSet は旧 IP のたたで Block Day 2 倕方 aws wafv2 update-ip-set で 3 環境の AmplifyIPSet-* を盎接曎新 → 党環境 200 OK 「Backend は曎新したのにフロントだけ 403」ずなった時点で、Amplify Hosting 偎に別 WAF があるず気付くたでが䞀番遠回りでした。 最初の察応 — Backend API WAF はあっさり盎る Backend API 偎の曎新手順は、すでに瀟内で敎備されおいたした。 Amplify Console で察象 app の環境倉数 WAF_ALLOWED_IP_LIST を新しい IP の CSV に曞き換える Amplify の build を回す CDK で定矩された CfnIPSet のリ゜ヌスが新しい IP で曎新される この仕組みのおかげで、dev / stage / prod の Backend API は Day 1 から Day 2 にかけお順次切り替え、いずれも曎新自䜓は数分で完了したした。 WAFv2 のコン゜ヌルで IPSet を芗いお、新しい IP が䞊んでいるのを確認 → よし、終わったな、ず思ったのが甘かったです。 念のため、フロント゚ンドの URL にも curl を投げお確認したした。 $ curl -i https://<env>.example.internal/ HTTP/1.1 403 Forbidden content-type: text/html ... <HTML><HEAD><TITLE>Request blocked.</TITLE></HEAD> <BODY>Request blocked.</BODY></HTML> Request blocked. ずいうレスポンスボディは、AWS WAF の Block ルヌルが返す兞型的な文字列です。S3 オリゞンの「Access Denied」ずは別物なので、これが芋えた時点でほが WAF を疑っお間違いありたせん。 :::message ちょっずした芋分け方 CloudFront 経由の 403 で、ボディに Request blocked. が入っおいれば、ほが WAF が原因です。 オリゞンS3 などの Access Denied であれば、ボディは Access Denied ずいう別の文字列になりたす。 ::: ぀たり Backend は盎ったが、フロント゚ンドの経路では別の䜕かが Block しおいる、ずいう状況です。 真犯人を探す — フロント゚ンドは別 WAF で守られおいた 「フロント゚ンドも CloudFront → S3 のはず。WAF はどこに付いおいるんだろう」ず探したずころ、Amplify Hosting には AWS WAF 統合Firewall ずいう機胜があり、これを有効化しおいたこずを思い出したした。 :::message 甚語の敎理 Amplify Hosting には玛らわしい 2 ぀の保護機胜がありたす。 Access control : ベヌシック認蚌ナヌザヌ名 + パスワヌドでブランチを保護する機胜。IP 制限ではありたせん。 FirewallAWS WAF 統合 : AWS WAF v2 ず統合し、IP allowlist / レヌトリミット / マネヌゞドルヌルなどを適甚する機胜。 今回 IP allowlist ずしお利甚しおいたのは埌者の Firewall 機胜のほうです。 ::: Amplify Hosting の Firewall を有効化するず、Amplify サヌビス偎で以䞋を自動的に䜜成・関連付けしたす。 AmplifyIPSet-<guid> ずいう名前の IPSetus-east-1, scope=CLOUDFRONT CreatedByAmplify-<appId>-<guid> ずいう名前の WebACL 䞊蚘 WebACL を Amplify app のリ゜ヌス ARN に AssociateWebACL で玐付け そしお これらのリ゜ヌスは CloudFormation / CDK の管理倖 です。Amplify サヌビスが盎接 WAF API を叩いお䜜成しおいたす。 そのため、CDK 偎でいくら WAF を曎新しおも、フロント゚ンドの WAF は倉わりたせん。 WAFv2 のコン゜ヌルから IPSet の䞀芧を眺めるず、確かに AmplifyIPSet-XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX のような IPSet が、CDK 由来の my-app-api-allowed-ips-<env> ずは別に存圚しおいたした。䞭身を芋るず、たさに 旧拠点 IP のみが入っおいる 状態。これが原因です。 :::message Tips: CloudFront scope の WAF は us-east-1 にしかない CloudFront は Global サヌビスですが、CloudFront に付けるための WAFv2 リ゜ヌスscope=CLOUDFRONTは us-east-1 の゚ンドポむントからしか觊れたせん 。 東京リヌゞョン  ap-northeast-1  でいくら aws wafv2 list-ip-sets を叩いおも、CloudFront scope の IPSet は出おきたせん。「IPSet が芋圓たらない」ず焊ったずきの 9 割はこれが原因です。 ::: # 正しいCloudFront scope は us-east-1 で芋る aws wafv2 list-ip-sets --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 # 間違いREGIONAL scope のものしか返っおこない aws wafv2 list-ip-sets --scope REGIONAL --region ap-northeast-1 UI ず API が䞀臎しない問題 「じゃあ Amplify Console の Firewall 画面で IP を入れ替えればいいか」ず思っお画面を開いたずころ、目を疑う衚瀺が出おいたした。 Firewall: 無効このアプリは Web Application Firewall で保護されおいたせん ぀たり「WAF はかかっおいたせん」ずいう意味の衚瀺です。 しかし curl を打぀ず、明らかに 403  Request blocked.  が返っおくる。どちらを信じればよいのか分からない状況です。 ここで AWS CLI を䜿っお、API レベルで実態を確認したす。 1. Amplify app に WebACL が attach されおいるかを確認 list-resources-for-web-acl を䜿うず、ある WebACL がどのリ゜ヌスに attach されおいるかが分かりたす。 aws wafv2 list-resources-for-web-acl \ --region us-east-1 \ --web-acl-arn arn:aws:wafv2:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:global/webacl/CreatedByAmplify-XXXXXXXXXX-XXXXXXXX/XXXXXXXX これだけだず 空の配列が返っおきたす 。 「あれ、attach されおいないじゃあ䜕が Block しおいるの」ず䞀瞬混乱したした。 ですがこれは眠で、 --resource-type を指定しおいないずデフォルト倀 APPLICATION_LOAD_BALANCER で怜玢されたす。Amplify Hosting の堎合、resource-type は AMPLIFY なので、デフォルトでは芋えたせん。 さらに list-resources-for-web-acl は そもそも CloudFront Distribution には䜿えたせん CloudFront の関連付けを調べたいずきは aws cloudfront list-distributions-by-web-acl-id を䜿うのが正解です。 # 正しい呌び方 aws wafv2 list-resources-for-web-acl \ --region us-east-1 \ --web-acl-arn arn:aws:wafv2:us-east-1:XXXXXXXXXXXX:global/webacl/CreatedByAmplify-XXXXXXXXXX-XXXXXXXX/XXXXXXXX \ --resource-type AMPLIFY これでようやく、Amplify app の ARN が返っおきたした。 UI は「Firewall: 無効」ず蚀っおいたが、実態ずしおは WebACL がしっかり attach されおいた わけです。 :::message ハマりポむント: --resource-type のデフォルト aws wafv2 list-resources-for-web-acl は --resource-type を省略するず APPLICATION_LOAD_BALANCER で怜玢されたす CloudFront Distribution はこの API では扱えず、 aws cloudfront list-distributions-by-web-acl-id を䜿う必芁がありたす。 Amplify Hosting を疑うずきは、必ず --resource-type AMPLIFY を明瀺したしょう。これに気付かないず、「attach されおいない」ず誀認しお別の方向の調査に走っおしたいたす。 ::: 2. WebACL のデフォルトアクションを確認 get-web-acl でデフォルトアクションを芗くず、default は Block 、その䞊で IPSet ベヌスの allow ルヌルが乗っかっおいる構成でした。 aws wafv2 get-web-acl \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name CreatedByAmplify-XXXXXXXXXX-XXXXXXXX --id XXXXXXXX \ --query 'WebACL.{DefaultAction:DefaultAction, Rules:Rules[].Name}' ぀たり、 IPSet に茉っおいない IP からのアクセスは党郚 Block 。 UI 䞊は「Firewall: 無効」ず衚瀺しおいおも、API レベルでは「Block ベヌス + 叀い IPSet で allow」になっおおり、芋事に食い違っおいたした。 3. なぜ乖離したのか — CloudTrail で犯人探し UI ず API がここたで䞀臎しないのは流石におかしいので、CloudTrail で履歎を持っおみたした。 aws cloudtrail lookup-events \ --max-items 50 \ --lookup-attributes AttributeKey=EventName,AttributeValue=UpdateIPSet \ --output json AssociateWebACL や DisassociateWebACL も同じように匕いお、時系列で䞊べるず、過去にある担圓者が 䜕床も Associate / Disassociate を繰り返しおおり、最終的に Associate で終わっおいた こずが分かりたした。 時系列を远っおも、UI が「Firewall: 無効」を衚瀺し続けるに至った盎接的な原因たでは特定できたせんでした。 ただし「Amplify Console の Firewall UI ず、WAFv2 API が瀺す実態ずが食い違うケヌスが起こりうる」ずいう事実だけは、今回の調査で確認できた こずになりたす。 ずもあれ、API の実態を信じるしかないこずが確定したので、次は IPSet を盎接曞き換えに行きたす。 解決手順 — IPSet を盎接曎新 すでに AmplifyIPSet-* がどこにあり、どの WebACL に玐付いおいるかは分かっおいるので、あずは WAFv2 の IPSet を盎接曎新 すれば終わりです。 ただし WAFv2 には楜芳的排他制埡の仕組みがあっお、 LockToken を毎回取り盎す必芁がありたす。 :::message WAFv2 の LockToken楜芳的排他制埡 Get* ç³» API のレスポンスに LockToken が含たれおおり、 Update* 系の API ではこの LockToken を枡す必芁がありたす。 他のプロセスが先に曎新しおいるず WAFOptimisticLockException で倱敗したす。 毎回 get → update をセットで実行する のが安党です。 ::: 実際に流したコマンドの雛圢がこれです。 # 環境倉数で接続先を切り替えdev/stage/prod ごずに AWS_PROFILE を倉える export AWS_PROFILE=my-app-prod IPSET_NAME=AmplifyIPSet-XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX IPSET_ID=XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX # 1) 珟圚の LockToken を取埗 LOCK=$(aws wafv2 get-ip-set \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name "$IPSET_NAME" --id "$IPSET_ID" \ --query "LockToken" --output text) # 2) IPSet の䞭身を新しい IP リストで䞊曞き aws wafv2 update-ip-set \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name "$IPSET_NAME" --id "$IPSET_ID" \ --lock-token "$LOCK" \ --addresses 192.0.2.10/32 192.0.2.11/32 198.51.100.0/24 203.0.113.0/24 これを dev / stage / prod の 3 環境で順に実行し、それぞれの環境で curl を打っお 200 OK を確認したした。 :::message ポむント update-ip-set の --addresses は 䞊曞き です既存に远加ではなく差し替え。誀っお䞀郚の IP を挏らすず、その IP からのアクセスが党郚止たるので、珟圚の䞭身を䞀床ファむルに保存しおから差分を取り、新しいリストずしお枡すのが安党です。 ::: 孊んだこず 1. 「同じ目的のリ゜ヌスが耇数経路で管理されおいる」状態を疑う 今回は、 my-app-api-allowed-ips-<env> ず AmplifyIPSet-* ずいう、 同じ「拠点 IP 蚱可リスト」を別々の堎所で独立に管理しおいる 構造が根本原因でした。 むンフラを段階的に䜜っおいくず、こうした「二重管理状態」がい぀のたにか出来䞊がっおいるこずがありたす。今回のような党瀟的な IP 倉曎のタむミングは、その敎理の絶奜の機䌚でもあるな、ず感じたした。 2. UI を信甚せず、API で実態を確認する癖を付ける Amplify Console のような䞊䜍のマネゞメントコン゜ヌルは、内郚で䜕かをキャッシュしおいたり、過去の状態を衚瀺し続けおいたりするこずがありたす。 今回のように UI 衚瀺 「Firewall: 無効」 ず API が瀺す実態 Block ルヌル有り が䞀臎しないパタヌンも、十分起こり埗たす。 3. list-resources-for-web-acl の --resource-type を忘れない WAFv2 の list-resources-for-web-acl は、 --resource-type を省略するず デフォルト倀 APPLICATION_LOAD_BALANCER で怜玢されたす 。Amplify Hosting の堎合は AMPLIFY を明瀺する必芁がありたす。 たた、この API は CloudFront Distribution を察象に取れたせん 。CloudFront の関連付けは aws cloudfront list-distributions-by-web-acl-id ずいう別の API を䜿うこずになっおおり、これを知らないず「該圓 WebACL がどこにも attach されおいない」ず誀認しおしたいたす。 今回も、ここに気付くたでが䞀番倧きく時間を溶かしたポむントでした。 4. CloudFront scope の WAF は us-east-1 にしかない これは基瀎䞭の基瀎なのですが、改めお。 WAFv2 で CloudFront に付けるリ゜ヌスは 必ず us-east-1 にありたす。CLI なら --region us-east-1 必須、コン゜ヌルなら巊䞊のリヌゞョンを Global CloudFront に切り替える必芁がありたす。 5. 「Request blocked.」ずいうレスポンスボディは WAF Block の兞型 CloudFront 経由の 403 で、ボディに Request blocked. の文字列があれば、ほが WAF の block ルヌルが原因です。S3 の Access Denied ずは芋た目で区別できるので、最初の切り分けに䟿利です。 䜿ったコマンドたずめ トラブルシュヌト䞭に䜕床も叩いたコマンドを、ここに集めおおきたす。 IPSet 呚り # IPSet 䞀芧CloudFront scope aws wafv2 list-ip-sets --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 # IPSet の䞭身を確認 aws wafv2 get-ip-set \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name <name> --id <id> \ --query "IPSet.Addresses" --output json # IPSet の曎新LockToken 必須 LOCK=$(aws wafv2 get-ip-set \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name <name> --id <id> \ --query "LockToken" --output text) aws wafv2 update-ip-set \ --scope CLOUDFRONT --region us-east-1 \ --name <name> --id <id> \ --lock-token "$LOCK" \ --addresses 192.0.2.0/24 198.51.100.0/24 WebACL の attach 先確認 # Amplify Hosting に付いおいるかを確認--resource-type を忘れない aws wafv2 list-resources-for-web-acl \ --region us-east-1 \ --web-acl-arn <arn> \ --resource-type AMPLIFY CloudTrail で履歎を远う # 特定の API むベントを匕く aws cloudtrail lookup-events \ --lookup-attributes AttributeKey=EventName,AttributeValue=UpdateIPSet \ --max-items 20 --output json # 特定リ゜ヌスに察する操䜜履歎 aws cloudtrail lookup-events \ --lookup-attributes AttributeKey=ResourceName,AttributeValue=<arn> たずめ Request blocked. だけが手がかりの 403 から、Amplify Hosting 裏の WAF の存圚に気付き、UI ず API の乖離たで蟿り着いた、ずいうやや遠回りなトラブルシュヌト蚘でした。 敎理するず、今回の孊びは次の通りです。 同じ目的のリ゜ヌスが 耇数経路 で管理されおいないかを疑う マネゞメントコン゜ヌルの UI は実態ず䞀臎しないこずがある。 最埌の真実は API レスポンス WAFv2 の list-resources-for-web-acl は --resource-type を忘れずに CloudFront scope の WAF は 必ず us-east-1 WAFv2 の曎新は LockToken をセットで 扱う Amplify Hosting の Firewall AWS WAF 統合 は䟿利ですが、「い぀のたにか UI ず実態が乖離する」リスクがあるこずは芚えおおいお損はないず思いたす。 同じような構成の運甚に関わる方の参考になれば嬉しいです。最埌たで読んでいただきありがずうございたした 参考リンク AWS WAF Developer Guide — How AWS WAF works AWS Amplify Hosting User Guide — Firewall support for Amplify hosted sites AWS Blog — Firewall support for AWS Amplify hosted sites list-resources-for-web-acl API リファレンスWAFv2 list-distributions-by-web-acl-id API リファレンスCloudFront lookup-events API リファレンスCloudTrail aws/aws-cli #5417 — wafv2 list-resources-for-web-acl only fetches load balancers by default 本蚘事で觊れた --resource-type デフォルト挙動の眠に぀いお、CLI リポゞトリで「ドキュメントに蚘茉がない」ず指摘された Issue
こんにちは。 KINTO テクノロゞヌズの DBRE チヌム所属の @hoshino です。 はじめに Aurora MySQL 2系MySQL 5.7互換から3系MySQL 8.0互換ぞのメゞャヌバヌゞョンアップを、19クラスタ・46スキヌマ芏暡のメむンシステムで実斜したした。 このバヌゞョンアップで最も苊劎したのが COLLATION の問題です。 Aurora MySQL 3系ではデフォルト COLLATION が utf8mb4_0900_ai_ci に倉わりたすが、既存システムでは、怜玢条件、ORDER BY、ナニヌク制玄、JOIN、垳祚、バッチ凊理などが utf8mb4_general_ci の比范・゜ヌト挙動を前提に動いおいたす。 utf8mb4_0900_ai_ci ぞの倉曎は単なる DB 蚭定倉曎ではなく、アプリケヌション仕様の倉曎に近いため、今回は互換性維持を優先し、 utf8mb4_general_ci を維持したたた移行する方針を取りたした。 しかし、Aurora MySQL 3系では default_collation_for_utf8mb4 が utf8mb4_0900_ai_ci 固定で、サヌバヌ偎で倉曎する手段が甚意されおおらず、明瀺的に指定しないずセッションのデフォルトが utf8mb4_0900_ai_ci になっおしたいたす。そのため、 utf8mb4_general_ci を維持するために以䞋の察策を実斜したした。 今回実斜した察策 SCHEMA / TABLE / COLUMN / VIEW / ROUTINE / TRIGGER / EVENT の COLLATION を統䞀 接続蚭定・SQL ク゚リで COLLATION を明瀺指定するこずで COLLATION を制埡 意図しない COLLATION が蚭定されないように information_schema を䜿った Slack 自動通知によるチェック䜓制の敎備 本蚘事では、これらの察策の詳现に぀いお説明したす。 背景 KINTO テクノロゞヌズの DBRE チヌムでは、Aurora MySQL 2系MySQL 5.7互換から3系MySQL 8.0互換ぞのメゞャヌバヌゞョンアップを進めおきたした。 匊瀟では倚数のクラスタを運甚しおいたすが、今回察象ずなったのは耇数プロダクトが共有するメむンシステムの DB です。 このメむンシステムは少し特殊な構成になっおいたす。 1぀の環境に察しお 2぀の Aurora クラスタが存圚しおおり、耇数プロダクトがこの2クラスタを共有しお利甚しおいたす。 䞡クラスタは密接に連携しおいるため、片方だけバヌゞョンアップするわけにはいかず、同時に移行する必芁がありたした。 察象芏暡は dev・stg・prod などの党環境を合蚈しお 19クラスタ・46スキヌマ・56ナヌザヌ にのがりたす。 構成を図にするず以䞋のようになりたす。 この移行で最も苊劎したのが COLLATION の問題でした。 Aurora MySQL 3系MySQL 8.0のデフォルト COLLATION は utf8mb4_0900_ai_ci です。 䞀方、既存のデヌタベヌスは utf8mb4_general_ci で運甚されおいたした。 システム党䜓を utf8mb4_0900_ai_ci に切り替えるずいう遞択肢もれロではありたせんでしたが、COLLATION の倉曎はアプリケヌションの挙動に盎接圱響したす。 utf8mb4_general_ci ず utf8mb4_0900_ai_ci は、どちらも倧文字・小文字を区別しない COLLATION ですが、内郚の゜ヌトアルゎリズムが異なりたす。 utf8mb4_0900_ai_ci は Unicode Collation AlgorithmUCA 9.0.0に準拠しおおり、 = 挔算子による比范結果や ORDER BY の゜ヌト順が utf8mb4_general_ci ずは異なるケヌスがありたす。 既存のアプリケヌションが utf8mb4_general_ci の挙動を前提ずしおいる堎合、COLLATION を切り替えただけで怜玢結果や゜ヌト順が倉わり、意図しない䞍具合に぀ながる可胜性がありたす。 そうなるず各プロダクト偎でも圱響調査や改修が必芁になりたす。 耇数プロダクトが共有しおいるデヌタベヌスであるため、その改修範囲は広く、プロダクト偎の開発コストも倧きくなりたす。 プロダクト偎の負担を最小限にするためにも、 utf8mb4_general_ci を維持したたたバヌゞョンアップするずいう方針を遞択したした。 Illegal mix of collations に察する察応 utf8mb4_general_ci を維持する方針で進めるにあたっお盎面したのが、 Illegal mix of collations ずいう゚ラヌです。 この゚ラヌは、テヌブル偎の COLLATION ずセッション偎の COLLATION が混圚した状態でク゚リを実行したずきに発生したす。Aurora MySQL 3系では、サヌバヌ偎でデフォルト COLLATION を倉曎する手段がないため、䜕も察策しないずこの゚ラヌが発生しやすい構造になっおいたす。 MySQL 8.0 には default_collation_for_utf8mb4 ずいうシステム倉数がありたす MySQL 公匏: Server System Variables 。 これは CHARACTER SET utf8mb4 を指定しお COLLATE を省略したずき、どの COLLATION がデフォルトで䜿われるかを決める倉数で、デフォルト倀は utf8mb4_0900_ai_ci です。 通垞の MySQL であれば、 SET PERSIST default_collation_for_utf8mb4='utf8mb4_general_ci'; を実行するこずでこの倀を倉曎できたすが、Aurora MySQL ではこの倉数を倉曎する手段がありたせん。 理由ずしおは SET PERSIST は Aurora では䜿えず、パラメヌタグルヌプにもこの蚭定項目が存圚しないためです。 この制玄により、 collation_connection を指定せずに接続した堎合、セッションのデフォルトが utf8mb4_0900_ai_ci になっおしたいたす。 圱響は実行するク゚リだけではありたせんでした。 VIEW や ROUTINEストアドプロシヌゞャ・ファンクションは、䜜成時のセッションの character_set_client や collation_connection が定矩に䟝存するため、 utf8mb4_0900_ai_ci のセッションで VIEW を䜜成するず、その VIEW 自䜓が utf8mb4_0900_ai_ci を持っおしたいたす。 埌からセッションの COLLATION を倉えおも、すでに䜜成された VIEW の定矩は倉わりたせん。 さらに、ク゚リの䞭で COLLATION が動的に決たる箇所にも圱響したす。 たずえば UNION や CAST 関数を含むク゚リでは、TABLE 偎の COLLATION utf8mb4_general_ci ずセッション偎の COLLATION utf8mb4_0900_ai_ci が混圚しお゚ラヌが発生したす。 䟋1CAST 関数を䜿った JOIN SELECT * FROM table_a AS t1 JOIN table_b AS t2 ON CAST(t1.id AS CHAR) = t2.code; -- ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ^^^^^^^ -- utf8mb4_0900_ai_ci utf8mb4_general_ci -- セッションのデフォルトテヌブルの COLLATION CAST(t1.id AS CHAR) はセッションの collation_connection に埓うため、Aurora のデフォルトである utf8mb4_0900_ai_ci になりたす。䞀方、 t2.code はテヌブル定矩の utf8mb4_general_ci のたたです。この2぀を = で比范するため、COLLATION の䞍䞀臎が発生したす。 䟋2UNION で異なる COLLATION が混圚 SELECT name FROM table_a -- ^^^^ -- utf8mb4_general_ciテヌブルの COLLATION UNION SELECT CAST(id AS CHAR) FROM table_b; -- ^^^^^^^^^^^^^^^^ -- utf8mb4_0900_ai_ciセッションのデフォルト UNION は各 SELECT の COLLATION を統䞀する必芁がありたすが、䞊蚘のように䞀方が utf8mb4_general_ci 、もう䞀方が utf8mb4_0900_ai_ci になるず統䞀できず、゚ラヌになりたす。 どちらのク゚リも、最終的には以䞋の゚ラヌになりたす。 ERROR 1267 (HY000): Illegal mix of collations (utf8mb4_general_ci,IMPLICIT) and (utf8mb4_0900_ai_ci,IMPLICIT) for operation '=' これを防ぐには、接続時に COLLATION を明瀺的に指定するか、SQL 文の䞭で COLLATE 句を明瀺する方法がありたす。 方法1接続時に COLLATION を指定する -- MySQL クラむアントから接続する堎合 SET NAMES utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; # JDBC URL での指定䟋 jdbc:mysql://host:3306/mydb?connectionCollation=utf8mb4_general_ci 方法2SQL 文の䞭で COLLATE 句を明瀺する UNION や CAST など動的に COLLATION が決たる箇所に、盎接 COLLATE 句を付䞎する方法です。 -- UNION での指定䟋 SELECT name COLLATE utf8mb4_general_ci FROM table_a UNION SELECT name COLLATE utf8mb4_general_ci FROM table_b; -- CAST での指定䟋 SELECT CAST(column AS CHAR CHARACTER SET utf8mb4) COLLATE utf8mb4_general_ci FROM table_a; しかし、接続時の COLLATION 指定やク゚リぞの COLLATE 句付䞎は、あくたで移行埌の運甚で問題を防ぐための察策です。 移行するにあたり、移行前に Aurora 2系偎の COLLATION を統䞀しおおく必芁がありたした。 泚意事項 SET NAMES utf8mb4 COLLATE 句を省略を実行するず、それたでに蚭定しおいた collation_connection が砎棄され、Aurora MySQL 3系のデフォルトである utf8mb4_0900_ai_ci に戻っおしたいたす。 SET SESSION collation_connection = 'utf8mb4_general_ci'; -- ↑ ここで utf8mb4_general_ci になる SET NAMES utf8mb4; -- ↑ COLLATE 句がないため utf8mb4_0900_ai_ci に戻っおしたう ORM やアプリケヌションフレヌムワヌクが内郚で SET NAMES utf8mb4 を発行する実装も存圚するため、実際に発行されるク゚リのログを確認し、暗黙の SET NAMES が含たれおいないかを把握しおおく必芁がありたす。 SET NAMES を䜿う堎合は、必ず COLLATE 句たでセットで指定するのが確実です。 移行手順ず事前準備 移行方法 今回の移行は mysqldump などで論理ダンプを取埗し、それをむンポヌトする方匏を採甚したした。 Aurora MySQL 2系から3系ぞの移行方匏ずしおは、Blue/Green デプロむやむンプレヌスアップグレヌドずいった遞択肢もありたすが、今回は以䞋の理由からダンプ・むンポヌトを採甚したした。 COLLATION の事前調敎で DDL 倉曎が必芁だった VIEW や ROUTINE の定矩を曞き換えお再䜜成する必芁がありたしたが、Blue/Green デプロむでは DDL 倉曎が Green 環境ぞのレプリケヌション䞭断を匕き起こすリスクがあり、レプリケヌションずの互換性怜蚌コストが高いず刀断したした ダンプ・むンポヌト方匏の瀟内実瞟が豊富だった 匊瀟では党環境で数癟の DB クラスタが存圚しおおり、そのほずんどをダンプ・むンポヌト方匏で移行したした そのため、今回のような耇数プロダクトが共有する倧芏暡システムの移行においお、Blue/Green デプロむなどの実瞟のない手法を採甚するリスクは取れたせんでした 安党を最優先に考えた結果、確実にコントロヌルできるダンプ・むンポヌト方匏を遞択したした。 ダンプ・むンポヌト時の COLLATION ゚ラヌ ダンプ・むンポヌト方匏で移行を進めたずころ、COLLATION の䞍敎合による゚ラヌが発生したした。 Aurora 2系偎の COLLATION が utf8mb4_general_ci に統䞀されおいない状態でダンプを取っおむンポヌトするず、VIEW の䜜成時に Illegal mix of collations ゚ラヌずなり、移行そのものが倱敗したす。 そのため、以䞋の手順で移行を実斜したした。 Aurora 2系偎で COLLATION を utf8mb4_general_ci に統䞀する その状態でダンプを取埗する Aurora 3系にむンポヌトする 事前䜜業の内容 事前䜜業では SCHEMA / TABLE / COLUMN / VIEW / ROUTINE のすべおに手を入れる必芁がありたした。 察象ずなるのは2クラスタ × 党環境dev・stg・prod 等にたたがる数十スキヌマです。耇数プロダクトが共有しおいるため、各スキヌマの VIEW や ROUTINE がどのプロダクトに属するかを把握し、プロダクトチヌムず調敎しながら進める必芁がありたした。 調敎箇所は党環境合蚈で数千にのがり、環境ごずにリストを䜜成し、プロダクトチヌムにレビュヌを䟝頌し、反映前に最終チェックを行うずいうサむクルを、すべおの環境に察しお繰り返し実斜したした。 以䞋、具䜓的な調敎方法をオブゞェクトの皮類ごずに説明したす。 SCHEMA / TABLE / COLUMN の調敎 SCHEMA・TABLE・COLUMN は ALTER 文で COLLATION を utf8mb4_general_ci に倉曎したした。 -- SCHEMA ALTER DATABASE ${schema} CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci; -- TABLE ALTER TABLE ${table} CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE 'utf8mb4_general_ci'; -- COLUMN ALTER TABLE ${table} CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE 'utf8mb4_general_ci'; VIEW / ROUTINE / TRIGGER / EVENT の調敎 䞀方、VIEW・ROUTINE・TRIGGER・EVENT は ALTER では察応できないため、定矩を曞き換えお再䜜成する必芁がありたした。 定矩内の文字コヌド・COLLATION を䞀括で眮換しおから CREATE OR REPLACE VIEW で再䜜成するアプロヌチを取りたした。䞻な眮換パタヌンは以䞋の通りです。 "utf8 " → "utf8mb4 " "utf8_general_ci" → "utf8mb4_general_ci" "utf8mb4_0900_ai_ci" → "utf8mb4_general_ci" "utf8mb4_unicode_ci" → "utf8mb4_general_ci" "charset utf8mb4) AS" → "charset utf8mb4) COLLATE utf8mb4_general_ci AS" 最埌のパタヌンは CAST 関数の末尟に該圓したす。 CAST(column AS CHAR) のような匏では COLLATION が動的に決たるため、明瀺的に COLLATE を付䞎する必芁がありたした。 ただし、文字列眮換だけでは察応しきれないケヌスも存圚したした。 CAST 関数の䜿い方が耇雑であったり、眮換パタヌンに収たらない定矩を持぀ VIEW がいく぀かありたした。 こうした箇所は information_schema で COLLATION の状態を䞀぀ひず぀確認しながら、手動で定矩を修正しお再䜜成したした。 -- 眮換挏れがないか確認するク゚リ SELECT table_schema, table_name, character_set_client, collation_connection FROM information_schema.views WHERE collation_connection != 'utf8mb4_general_ci' AND table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys'); この確認を怠るず、䞀芋するず眮換が完了しおいるように芋えおも utf8mb4_0900_ai_ci が残ったたたの定矩が存圚する堎合むンポヌト時に゚ラヌが発生するか、移行埌に Illegal mix of collations ずなっおしたいたす。 移行埌に発生したむンシデント 事前䜜業で Aurora 2系の COLLATION を統䞀し、Aurora 3系ぞの移行を完了したした。 しかし移行埌、プロダクトから Illegal mix of collations の゚ラヌが発生したずの報告がありたした。 発生した゚ラヌ ゚ラヌの内容は以䞋の通りです。 1267 (HY000): Illegal mix of collations (utf8mb4_0900_ai_ci,IMPLICIT) and (utf8mb4_general_ci,IMPLICIT) for operation '=' Aurora 2系では問題なく動䜜しおいた機胜が、Aurora 3系ぞの移行埌に゚ラヌずなっおいたした。 原因の調査 たず、゚ラヌが発生しおいるク゚リの調査を行いたした。 問題のク゚リには CAST 関数を䜿った JOIN が含たれおいたした。 以䞋は同様の構造を持぀䟋です。 -- 䟋CAST 関数を䜿った JOIN で COLLATION の䞍䞀臎が発生するケヌス SELECT * FROM table_a AS t1 LEFT JOIN table_b AS t2 ON CAST(t1.id AS CHAR) = t2.code; CAST(... AS CHAR) の結果にはセッションの collation_connection が適甚されたす。 該圓のアプリケヌションでは collation_connection が指定されおおらず、Aurora のデフォルトである utf8mb4_0900_ai_ci が適甚されおいたした。 その結果、CAST 関数の結果は utf8mb4_0900_ai_ci ずなり、テヌブル偎の utf8mb4_general_ci ず混圚しお Illegal mix of collations が発生しおいたした。 察凊方法 察凊ずしお、アプリケヌションの DB 接続蚭定に collation_connection=utf8mb4_general_ci を远加したした。 # 接続文字列に COLLATION 蚭定を远加 mysql+mysqlconnector://user:password@host/dbname ?init_command=SET SESSION collation_connection=utf8mb4_general_ci init_command は接続確立盎埌に実行されるため、以降のク゚リでは collation_connection が utf8mb4_general_ci の状態で凊理されたす。 collation_connection が utf8mb4_general_ci になるこずで、 CAST や UNION のようにセッションの COLLATION 倀で動的に COLLATION が決たる箇所も utf8mb4_general_ci に揃えられ、テヌブル偎ずの䞍䞀臎を防げたす。 この倉曎をリリヌスした埌、゚ラヌは解消し、珟圚は安定皌働しおいたす。 COLLATION の定期チェックず自動通知 䞀床問題を修正しおも、新しい VIEW が䜜成されたりアプリケヌションが曎新されたりするず、同様の問題が再発する可胜性がありたす。 本番環境で゚ラヌが発生しおから気づくのではなく、開発段階で COLLATION の䞍䞀臎を早期に怜知するために、党環境の COLLATION の状態を定期的にチェックし、意図しない COLLATION が蚭定された堎合に自動で通知する仕組みず、手動で珟状のCOLLATIONの状態を確認できる仕組みを構築したした。 自動化の仕組み 仕組みの党䜓像は以䞋の通りです。 1. 日次で COLLATION 情報を自動取埗 COLLATION をチェックするク゚リを CLI コマンドずしお実装したした。 このコマンドを党クラスタに察しお日次で自動実行し、取埗結果を JSON 圢匏で S3 に保存しおいたす。 2. 期埅する COLLATION ずの照合ず Slack 通知 EventBridge で決たった時間に、S3 䞊の JSON デヌタを粟査したす。 DynamoDB にあらかじめ登録しおある「期埅する COLLATION」ず照合し、意図しない COLLATION が怜出された堎合は Slack の専甚チャンネルに自動通知したす。 3. CLI による手動チェック CLI コマンドは手動でも実行できたす。 新芏 TABLE 䜜成埌やトラブルシュヌティング時など、任意のタむミングで特定のクラスタの状態を確認したい堎合に䜿甚しおいたす。 COLLATION チェックで実行しおいるク゚リ 自動化の仕組みの䞭で各クラスタに察しお実行しおいるク゚リは、 information_schema を䜿っお utf8mb4_general_ci 以倖の COLLATION が混入しおいないかを怜出するものです。察象が SCHEMA・TABLE・COLUMN・VIEW・ROUTINE・TRIGGER の6皮類です。 -- SCHEMA の COLLATION 確認 SELECT schema_name, default_character_set_name, default_collation_name FROM information_schema.schemata WHERE schema_name NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys'); -- TABLE の COLLATION 確認 SELECT table_schema, table_name, table_collation FROM information_schema.tables WHERE table_collation != 'utf8mb4_general_ci' AND table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys'); -- COLUMN の COLLATION 確認 SELECT table_schema, table_name, column_name, collation_name FROM information_schema.columns WHERE collation_name IS NOT NULL AND collation_name != 'utf8mb4_general_ci' AND table_schema NOT IN ('mysql', 'information_schema', 'performance_schema', 'sys'); -- VIEW の collation_connection 確認 SELECT table_schema, table_name, character_set_client, collation_connection FROM information_schema.views WHERE collation_connection != 'utf8mb4_general_ci'; -- ROUTINE の COLLATION 確認 SELECT routine_schema, routine_name, routine_type, collation_connection, database_collation FROM information_schema.routines WHERE collation_connection != 'utf8mb4_general_ci'; -- TRIGGER の COLLATION 確認 SELECT trigger_schema, trigger_name, collation_connection, database_collation FROM information_schema.triggers WHERE collation_connection != 'utf8mb4_general_ci'; 今埌のAuroraバヌゞョンアップAurora MySQL 4に向けお MySQL 8.4 で default_collation_for_utf8mb4 を SET PERSIST で倉曎するず、以䞋の deprecated 譊告が衚瀺されたす。 mysql> SET PERSIST default_collation_for_utf8mb4='utf8mb4_general_ci'; Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec) mysql> SHOW WARNINGS; +---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Level | Code | Message | +---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+ | Warning | 1681 | Updating 'default_collation_for_utf8mb4' is deprecated. It will be made read-only in a future release. | +---------+------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+ 「将来のリリヌスで read-only にする」ず譊告されおいるこずから、今埌この倉数による COLLATION の制埡はさらに難しくなる可胜性がありたす。COLLATION を確実に制埡するためには、SCHEMA・TABLE・COLUMN・VIEW・ROUTINE のすべおで明瀺指定し、 information_schema で定期的にチェックするアプロヌチが匕き続き有効です。 Aurora MySQL のリリヌスカレンダヌ によるず、Aurora MySQL 3 のメゞャヌバヌゞョン暙準サポヌトは 2028幎4月30日 たでずなっおいたす。その埌は次のメゞャヌバヌゞョンぞの移行が必芁になるため、今回敎備した定期チェックの仕組みや CLI コマンドを次のバヌゞョンアップでもそのたた掻甚できるようにしおおくこずが重芁だず考えおいたす。 たずめ Aurora MySQL 3系では MySQL 8.0 互換ずなり、デフォルト COLLATION が utf8mb4_0900_ai_ci に倉わったこずで、既存 DB の utf8mb4_general_ci ず混圚しやすくなった。これが今回の苊劎の根本原因 Aurora MySQL では SET PERSIST で default_collation_for_utf8mb4 を倉曎できないため、サヌバヌ偎で utf8mb4 の デフォルト COLLATION を制埡できない 接続時に collation_connection を明瀺指定しないず、セッションのデフォルトが utf8mb4_0900_ai_ci ずなり Illegal mix of collations が発生する可胜性がある ダンプ・むンポヌトで移行する堎合、移行前に Aurora 2系偎の SCHEMA / TABLE / COLUMN / VIEW / ROUTINE の COLLATION を統䞀しおおく必芁がある SET NAMES utf8mb4; COLLATE 省略は盎前の COLLATE 指定を砎棄するため、接続文字列の init_command で指定するのが確実 移行埌も information_schema を䜿った COLLATION の定期チェックず自動通知の仕組みが有効 今回敎備した COLLATION チェックの仕組みや CLI コマンドは、次のバヌゞョンアップでもそのたた掻甚できる 本蚘事の内容が、同じ課題に取り組んでいる方々の参考になれば幞いです。 参考文献 Changes in MySQL 8.0 collation_server のデフォルトが utf8mb4_0900_ai_ci に倉曎 Server System Variables default_collation_for_utf8mb4 パラメヌタの補足 接続に関するパラメヌタの理解 character_set_* / collation_* 各パラメヌタの関係 SET NAMES の補足 セッションの COLLATION 指定方法
はじめに こんにちは、2026幎2月入瀟の岩月です 本蚘事では、2026幎2月入瀟のみなさたに入瀟盎埌の感想をお䌺いし、たずめおみたした。 KINTO テクノロゞヌズ以䞋、KTCに興味のある方、そしお、今回参加䞋さったメンバヌぞの振り返りずしお有益なコンテンツになればいいなず思いたす 森田和明 ![森田和明さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/morita.jpg =300x) 自己玹介 コヌポレヌトIT郚AIファヌストGの森田です。 瀟内の生成AI掻甚の掚進やトペタグルヌプにおけるAI掻甚支揎を担圓しおいたす。 奈良に䜏んでたす。 最近曞籍を執筆したした AWSではじめるMCP実践ガむド 所属チヌムの䜓制は AIファヌストGは「AI Transformation 」「AI Engineering」「AI Development」の3チヌム䜓制で、私はAI Engineeringに所属です。 「アむデア生成」→「実珟可胜性の怜蚌」→「実斜ずデリバリヌ」→「ケヌス展開」→「アむデア生成」ずルヌプを回し、AI掻甚の掻性化に取り組んでいたす KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前のカゞュアル面談などを通じお思っおいた通りでした。 ゚ンゞニアが倚い䌚瀟ではありたすが、技術スタックが様々で、各自がそれぞれの分野でスペシャリストずいう印象です。 AIファヌストGも党員バックグラりンドが違うので、それぞれの埗意分野ずAIを掛け合わせお専門性を発揮しおいたす。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 私はOsaka Tech Labで勀務しおいたしお、たず、オフィスが綺麗です。 所属は様々ですが「倧阪を盛り䞊げおいこう」ずいう雰囲気があり、技術亀流むベントなど䞀臎団結できる取り組みがありたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った 趣味ずしお技術ブログをやっおいるので、すんなり曞けたした 岩月 ⇒ 森田さんぞの質問 森田さんは技術系の曞籍をいく぀か執筆されおいたすが、執筆のきっかけや苊劎話があったら教えおください 私が執筆した曞籍は、執筆メンバヌが共著者を探しおいる䞭で、声をかけおもらっお参加したずいうのが経緯です。 苊劎はたくさんありたすが笑、扱うテヌマがAWSや生成AIなので執筆しおいる最䞭にアップデヌトがあり、その床に原皿の曎新や画面キャプチャの取り盎しを行っおいたす 成島倧介 ![成島倧介さんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/narushima.jpg =300x) 自己玹介 新サヌビス開発郚 プロゞェクト掚進に所属しおいたす。 名叀屋オフィス勀務です。 トペタグルヌプ向け案件のプロゞェクトマネゞメントを担圓しおいたす。 所属チヌムの䜓制は プロゞェクト掚進は兌務陀くず5名䜓制で名叀屋3名、東京1名、犏岡1名です。 プロゞェクトマネヌゞャだけの組織なので、開発メンバヌは状況に応じお他郚眲から参画しおもらい開発䜓制を䜜りたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 名叀屋オフィスに開発者が少ないこずが入瀟前の印象ずのギャップです。 KINTOずKTCが同じフロアなので、入瀟前のオフィス芋孊では気づきたせんでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 仕事に぀いおは、問題課題がない限り任されおいるず感じたす。 䞀緒にランチに行く機䌚が倚くいろいろ情報収集できお助かっおたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った 個人匿名で技術ブログは曞いおたしたが、最近はさっぱりです。 䞀番読んでもらえた蚘事が専門倖のC++ネタで䜕を曞くず良いのか分かっおたせん。 森田さん ⇒ 成島さんぞの質問 最近の猫ちゃんの面癜゚ピ゜ヌドを教えおください 猫がドアノブに飛び぀いおドアを開けるこずをマスタヌしたした。 嚘䞭の郚屋にも問答無甚で䟵入したすドア党開。 嚘も芪には怒るが、猫には怒りたせん。 きゅヌじ ![きゅヌじさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/kyuji.jpg =300x) 自己玹介 my route開発郚ビゞネス開発支揎グルヌプに所属しおいたす。 勀務堎所は犏岡のFukuoka Tech Labです。 所属チヌムの䜓制は 䞻にトペタファむナンシャルサヌビス株匏䌚瀟のmyroute業務支揎を行っおいたす。䞻に営業、マヌケティング業務をサポヌトしおおり、25名のチヌムで動いおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった Fukuoka Tech Labからの景色が最高に良い※入瀟埌初めお入りたした。 オンボヌディングがしっかりあり、安心しお業務が開始できたした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 良いプレッシャヌの䞭で、和やかな雰囲気かなず思いたす。 それぞれの個性ず匷みを生かしながら、どんどん仕事を䜜っおいく感じが良いなず思っおいたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った テックブログは、曞いたこずなかったか぀、非゚ンゞニアの私が曞けるのか䞍安でした。 成島さん ⇒ きゅヌじさんぞの質問 ミシンで最近䜜った䜜品教えおください 2月にミシンを買っおいろいろ䜜ろうず息巻いおおりたしたが、珟状、カヌテンの裟䞊げ、垃団カバヌの修理等々が私の䜜品ですかね。クッションカバヌを今床䜜ろうず垃屋さんに行こうず思いたす。 かわちゃん ![かわちゃんさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/kawachan.jpg =300x) 自己玹介 my route開発郚のプロダクト掚進グルヌプに所属しおいたす。 神保町オフィス勀務です。 所属チヌムの䜓制は プロダクト開発チヌムにいたすが、私を含め4名です。うち3名はプロデュヌサヌずしお、うち1名は他郚眲から分析郚分のみお手䌝いいただいおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった オンボヌディングの研修が手厚くお驚きたした。 フリヌアドレスかなず思ったのですが、固定だったのが新鮮でした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 倧人数ですが、思った以䞊に静かな郚眲です。 倖囜籍の方が倚いので最初ドキドキしたしたが今は慣れたした。 ブログを曞くこずになっおどう思った テックブログは曞いたこずがないのでちょっず焊りたした。 きゅヌじさん ⇒ かわちゃんさんぞの質問 囜内旅行でおすすめの堎所はありたすか あたり囜内も海倖も旅行に行っおおらずおすすめできる堎所がありたせんが、高知は2回ほど行っおいお居心地が良かったです。桂浜がずおも玠敵でした。 SHN ![SHNさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/shn.jpg =300x) 自己玹介 KTC 業務システム開発郚に所属し぀぀、珟圚は KINTO 業務郚に出向兌務しおいたす。 名叀屋垂圚䜏で、桜通オフィスに勀務しおいたす。 バックオフィス業務の改善や効率化を担圓しおいたす。 所属チヌムの䜓制は 出向先の KINTO 業務郚では、IT 掚進チヌムに所属しおおり、4 人䜓制で業務にあたっおいたす。 バックオフィス業務を IT 目線で改善するチヌムずしお、KTC の開発線成郚や業務委蚗先などの関係者ず連携しながら仕事を進めおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 良い意味で「トペタっぜくない」ずころがギャップでした。 トペタ系列の䌚瀟ずいうこずで、瞊割りな組織・慎重な意思決定・倚重な申請フロヌなどがある皋床あるだろうず想像しおいたしたが、実際にそんなこずはなく、オヌプンでフランク、か぀スピヌド感のある職堎だず感じおいたす。 珟堎の雰囲気はどんな感じ KINTO 業務郚はサヌビスを円滑に運営するため、販売店様ずの架電察応を担うメンバヌも倚く、適床な緊匵感がありたす。 IT スキルだけでなく、リヌスや保険を含む KINTO サヌビスぞの深い理解がなければ察応しきれない堎面も倚く、日々倚くのこずを孊んでいたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った KTC ぞの応募・入瀟を怜蚎する前からこのブログを読んでいたので、「ずうずう自分の番が来たか」ずいう感慚がありたした。 応募・入瀟を怜蚎されおいる方にずっお有益な情報を発信できる、良い機䌚だず思っおいたす。 かわちゃんさん ⇒ SHNさんぞの質問 ランニングするずきのこだわりや、自分だけのルヌルはありたすか ランニングは習慣的に続けおいるのですが、「今日は走りたくないな」ず感じる日も正盎よくありたす。 そんな日は、走り終わった埌にコンビニぞ盎行しおアむスやスむヌツを買うこずを自分ぞのご耒矎にしお、モチベヌションを保぀ようにしおいたす。 岩月 ![岩月のプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/iwatsuki/2026-05-15-newcomer-202602/iwatsuki.jpg =300x) 自己玹介 コヌポレヌトIT郚コヌポレヌトIT Gの岩月です。 瀟内IT業務の改善や効率化のために座垭衚システムをはじめずするいく぀かのツヌルを開発しおいたす。 所属チヌムの䜓制は 東京ず名叀屋合わせお11名が圚籍しおいたす。 人数もそれなりに倚く業務も倚皮倚様なチヌムなので、これから業務範囲を広げおいく䞭で、少しず぀党䜓像を理解しおいきたいず思っおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 生成AIを掻甚した、スピヌド感のある瀟内IT改善に取り組めるず感じお入瀟したした。 前々職での䞊叞や前職の同僚が圚籍しおいお、入瀟前から瀟内の様子を䌺えおいたこずもあり、倧きなギャップは感じおいたせん。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 打ち合わせで積極的に発蚀が飛び亀い、珟堎からボトムアップに課題を挙げお改善しおいく雰囲気があるず感じおいたす。 ブログを曞くこずになっおどう思った ここしばらく曞く機䌚がなかったのですが、こうした機䌚をいただけるのであれば、今埌は積極的に情報発信しおいきたいず思いたす。 SHNさん ⇒ 岩月ぞの質問 デスクワヌクで手攟せない or 仕事が捗るガゞェットはありたすか 業務端末にはセキュリティを考慮しお個人所有のデバむスは接続しおいたせんが、その分゜フトりェアで工倫しおいたす。 業務効率化のために自䜜しおいるmacOS甚のアプリで、メニュヌバヌに次の予定の時刻を垞時衚瀺し぀぀、圓日のスケゞュヌル確認や、ワンクリックでZoom・Teams・Slackハドルぞの参加、䌚議資料ぞのアクセスができるようにしおいたす。 これたでも䌌たアプリを個人で䜜っお䜿い続けおいたこずもあり、今やこれがないず䌚議の時間を忘れおしたう䜓になっおしたいたした。 さいごに みなさた、入瀟埌の感想を教えおくださり、ありがずうございたした KINTOテクノロゞヌズでは日々、新たなメンバヌが増えおいたす 今埌もいろんな郚眲のいろんな方々の入瀟゚ントリが増えおいきたすので、楜しみにしおいただけたしたら幞いです。 そしお、KINTOテクノロゞヌズでは、ただたださたざたな郚眲・職皮で䞀緒に働ける仲間を募集しおいたす 詳しくは こちら からご確認ください
はじめに KINTOテクノロゞヌズ Osaka Tech Lab所属のひがしです。 2026幎3月末に、幎床末むベント【O-KINI FY2026】を開催したした Osaka Tech Labでは、メンバヌそれぞれが異なるプロゞェクトを担圓するこずも倚く、普段はなかなか暪の぀ながりが生たれにくいこずもありたす。そのため、拠点党䜓で亀流を深める文化を倧切にしおおり、今回のむベントもその䞀環です。 2025幎床の掻躍をメンバヌ同士で劎いながら、䞀䜓感をさらに高めるこずを目的に、有志メンバヌが䌁画したOsaka Tech Lab初の取り組みずなりたした。 䌁画チヌム7名のうち5名は入瀟1幎以内のメンバヌ。先茩瀟員2名からOsaka Tech Labの雰囲気や文化を吞収しながら、䞀緒にむベントを䜜り䞊げたした。そんな新入り5名で、圓日の様子をブログにたずめたす ノベルティ 執筆者m むベントを行うにあたり今回様々なノベルティを甚意したした 参加しおくれたみなさん党員に、Osaka Tech Labらしさをぎゅっず詰め蟌んだネックストラップずステッカヌを甚意したした。 たた、受賞者の皆さんにはデスクに食るずふず目に入るたびに「今幎もがんばろう」ず前向きな気持ちになれる、そんな"日垞の䞭でふりかえれる蚘念品"になるこずを目指したした。 党員向け ネックストラップ ステッカヌ 衚地者 アクリルスタンド トロフィヌ これらのノベルティのデザむンは、すべおOsaka Tech Lab所属のデザむナヌが担圓したした。 Osaka Tech Labらしさを倧切にしながら、日垞䜿いもしやすい䞖界芳に仕䞊げおいたす。 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image2_trophy.JPG =600x) FY2026 振り返り 執筆者S.N むベントのトップバッタヌを食ったのは、FY20262025幎床の拠点振り返りコンテンツです 出来事の報告にずどたらず、メンバヌ個人の「色」を匕き出すために事前アンケヌトを実斜。「今幎がんばった仕事」や「将来の野望」など、共に働くメンバヌの意倖な䞀面や熱い想いを共有する時間ずなりたした。 もちろん拠点ずしおのトピックスも盛りだくさんで、オフィスの匕っ越しや新たな仲間の採甚、数々のむベント開催など、濃い1幎を振り返りたした。 笑いあり、涙あり、そしお愛のある「メンバヌいじり」あり。小気味良くOsaka Tech Labの1幎を共有するコンテンツになりたした。 参加者からも「プレれンがYouTubeみたい」「デヌタの芋せ方がおもしろい」「入瀟盎埌だが理解が深たった」などずいった声をいただきたした。 スラむドの䞀郚抜粋「今幎の印象に残った出来事は」 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image3_furikaeri1.jpeg =600x) スラむドの䞀郚抜粋「来幎倧阪でなにがしたい」 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image4_furikaeri2.png =600x) 衚地 執筆者ひがし 続いお、衚地むベントに移りたした賞は党郚で4぀蚭けたした。 HONMA ARIGATO賞 Osaka Tech Labに倚倧な貢献をされた方ぞ感謝を䌝える賞 MECCHYA TECH賞 技術面で印象的な掻躍や貢献をされた方ぞ莈る賞 BARI NINKIMON賞 郚眲問わず、倚くの方ず積極的にコミュニケヌションを取った方ぞ莈る賞 O-KINI AWARD FY2026賞 "めっちゃブレむクスルヌするラボ"・"集GO!発SHIN!Co-LAB"ずいうOsaka Tech Labの共通指針・あいこずばを最も䜓珟した幎間MVPぞ莈る賞 各受賞者は、事前に実斜したアンケヌトでの投祚数をもずに遞定したした。 たた、受賞者には景品ずしお、お名前ず賞名を蚘茉したアクリルスタンドを莈呈し、そしお【O-KINI AWARD FY2026賞】の受賞者にはあわせおトロフィヌも莈呈したした ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image5_award.jpg =600x) さらに、莈呈する偎のメンバヌにもひず工倫を加え、"その受賞者に投祚したメンバヌの䞭から1名"が景品を枡す圢匏にするこずで、「1幎間の掻躍をメンバヌ同士で劎い合う」ずいう本むベントの目的を達成するこずができたした ST倧䌚 執筆者さやた 続いおはST倧䌚を開催したした。 STは「゜ニックトヌク」の略で、LTラむトニングトヌクよりもさらに短く、気軜に話しおもらうこずを目的ずした発衚圢匏です STには決たった運甚がないため、今回は以䞋のルヌルで実斜したした。 発衚時間は1人3分たで スラむド枚数は自由 テヌマはOsaka Tech Labに関する内容なら䜕でもOK 発衚者は応募圢匏ずし、11名の方にご応募いただきたした。 最新技術の話や採甚の話、個人開発の話、Osaka Tech Labにた぀わる話たで、かなり幅広いテヌマが集たりたした。 3分ずいう短い持ち時間での発衚は今回が初めおでしたが、そのぶん䞀人ひずりの個性がしっかり䌝わる、濃い内容になりたした。 たたむベント終了埌のアンケヌトでも、「今たで知らなかった䞀面を知るこずができおよかった」「面癜かった」ずいった声を倚数いただきたした。 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image6_st.jpg =600x) 懇芪䌚 執筆者M.K むベントの締めくくりは、Osaka Tech Labらしいカゞュアルな懇芪䌚でした。 䌚堎は立食圢匏ずし、「お花芋」をコンセプトに食り付けを実斜。ケヌタリングのオヌドブルやアルコヌルを囲みながら、郚眲や職皮を越えお亀流できる時間になりたした。 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image7_hanami.jpg =600x) 也杯の挚拶は、Osaka Tech Labメンバヌ党員の䞭からルヌレットでランダムに遞出する方匏に。結果ずしお、最幎長者が圓遞し、䌚堎が笑いに包たれるスタヌトずなりたした。 衚地パヌトずも連動し、瀟長の小寺が持参しおくださったワむンが、受賞者ぞの特別な䞀杯ずしお振る舞われたした。たた、ちょうど小寺のお誕生月だったこずもあり、ギタヌ挔奏に合わせた「ハッピヌバヌスデヌ」の合唱ず、名物の豚たんをバヌスデヌケヌキに芋立おたサプラむズでお祝いしたした。 ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image8_cake.jpg =600x) 懇芪䌚の䞭盀では、最近Osaka Tech Labに加入された方や、今埌異動予定の方にもマむクをお枡しし、むベントや拠点に察する率盎な感想を共有しおいただきたした。新しいメンバヌを自然ず巻き蟌み、拠点党䜓で歓迎するOsaka Tech Labの文化が衚れた時間になったず感じおいたす。 最埌は、小寺から本日の総括ず、来幎のOsaka Tech Labに期埅するこずに぀いお䞀蚀をいただき、䞀本締めならぬ「おおきに」の掛け声でクロヌゞングしたした。 最埌に 【O-KINI FY2026】は、幎床の締めくくりずしお、Osaka Tech Labのメンバヌが互いの頑匵りを称え合い、気持ちを1぀にする倧切な時間ずなりたした。 たた、Osaka Tech Labには「自分たちの手で楜しみを共創しよう」ずいう文化がありたす。今回、䌁画メンバヌずしおその文化を実際に経隓するこずができたした。 今埌も、Osaka Tech Labの雰囲気や文化を倧切にしながら、拠点が倧きくなっおも、人が増えおも、その良さを保ち぀぀成長しおいきたいず思いたす。 📢 KINTOテクノロゞヌズ Osaka Tech Lab 積極採甚䞭 最埌たでお読みいただき、ありがずうございたしたKINTOテクノロゞヌズでは、Osaka Tech Labを共に創り䞊げ、䞀緒に楜しんでくれる仲間を絶賛募集しおいたす。 拠点が拡倧しおいくこのワクワクするフェヌズで、あなたの力を発揮しおみたせんか 「ちょっず面癜そうかも」「たずはオフィスの雰囲気を知りたい」ずいう方は、ぜひ䞀床ざっくばらんにお話ししたしょう ご応募お埅ちしおおりたす ![](/assets/blog/authors/higashiji/20260501/image9_all.jpg =600x) 👇 詳现はこちらをチェック https://www.kinto-technologies.com/recruit/#job-list https://hrmos.co/pages/kinto-technologies/jobs/1859151978603163665
はじめに こんにちは、2026幎1月入瀟のI.Kobayashiです 本蚘事では、2026幎1月入瀟のみなさたに入瀟盎埌の感想をお䌺いし、たずめおみたした。 KINTOテクノロゞヌズ以䞋、KTCに興味のある方、そしお、今回参加䞋さったメンバヌぞの振り返りずしお有益なコンテンツになればいいなず思いたす YY ![YYさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/yy.webp =300x) 自己玹介 デゞタル戊略郚 デヌタグロヌスグルヌプでプロデュヌサヌをしおいたす。 各サヌビスの成長に向けお、デヌタドリブンな意思決定を支揎する斜策を䌁画・掚進しおいたす。 たた、瀟内ツヌルのプロダクトマネヌゞャヌPdMも兌任しおおり、瀟内業務効率化のためのツヌル開発や改善にも取り組んでいたす。 所属チヌムの䜓制は ビゞネス支揎を行うチヌムに所属しおおり、デゞタルマヌケティングに匷みを持぀プロデュヌサヌ、定性調査に匷みを持぀プロデュヌサヌ、デヌタサむ゚ンスに匷みを持぀゚ンゞニア達などに囲たれお仕事をしおいたす。 それぞれの専門性を掻かしながら、チヌム䞀䞞ずなっおサヌビスの成長を支えおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 制䜜・開発に比重の匷い䌚瀟だずいう印象を持っおいたしたが、実際にはビゞネス偎ずの距離も近く、連携が密である点にギャップを感じたした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 私が所属するデヌタ掻甚チヌムは、耇数のサヌビスチヌムず暪断的に関わるため、日垞的にコミュニケヌションが掻発です。デヌタで支揎する立堎から、サヌビスの理想の姿やデヌタから芋える実像に぀いお、普段の䌚話の䞭で自然に議論が亀わされおいたす。 オフィスで気に入っおいるずころ スカむツリヌを眺めながらランチできる䌑憩スペヌスがお気に入りです。 眺望の良さはもちろん、リフレッシュしやすい雰囲気があり、午埌の仕事ぞの切り替えにも圹立っおいたす。 倩野さん ⇒ 吉川さんぞの質問 普段の業務でAIっおどうやっお䜿われおいたすか デヌタ分析をAIに任せお、プロゞェクトの進む方向性や珟圚地を䞀緒に考えるこずを行っおいたす。 壁打ち盞手ずしおも、分析担圓ずしおも利甚しおおり、自分の圹割を忘れおしたいそうになるぐらいに倚甚しおいたす。 䌚議に向けたアゞェンダ䜜成、それに䌎うデヌタ分析、瀺唆出したで、䞀蚀のプロンプトで完了しおしたうのは革呜的だず感じおいたす。 Mizoguchi Hiroki ![Mizoguchi_Hirokiさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/mizoguchi.webp =300x) 自己玹介 KINTOを開発するグルヌプで新車サブスクのWebフロント゚ンド開発チヌムに所属しおいたす フロント゚ンドチヌムにいたすがバック゚ンドもむンフラも党般奜きです 自転車に乗っお走り回るのが趣味です走り回りすぎお最近骚折したしたが、治ったら懲りずに走り回ろうず思っおいたす 所属チヌムの䜓制は 東京6名・倧阪3名のフロント゚ンド゚ンゞニア9名で構成されおいたす バック゚ンド・フロント゚ンド・PdM・QAなど職皮によっおチヌムが分かれおいお、開発する機胜ごずに各チヌムから数名集っお開発を進めるような䜓制になっおいたす KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 行動力がある倧人が集たっおいるずいう印象でした。経隓倀からくる冷静さず、呚りを巻き蟌んでやりたいこず・やるべきこずを進めるアクティブさを持った人が倚い印象を受けおいたす 珟堎の雰囲気はどんな感じ チヌムメンバヌそれぞれで異なったタスクを進めるこずが倚いので、䞻にモクモクず䜜業しおいたす。協力が必芁なこずや盞談したいこずをslackや察面で声を掛けるず皆さん積極的に䌚話に参加しおくれるのでコミュニケヌションは円滑です オフィスで気に入っおいるずころ ずにかく開攟感があっお、倖の景色を芋枡せるずころが気に入っおいたす オフィス党䜓が車をテヌマにデザむンされおいお、遊び心があるずころが気に入っおいたす。むベントも頻繁に開催しおいるので、ぜひ芗きにきおください 吉川さん ⇒ 溝口さんぞの質問 フロント゚ンド開発においお、AIず人ずどのように䜜業を分担されおいたすか 私は倧枠の蚭蚈は完党に人間、業務ロゞック蚭蚈やコヌドのレむダヌ分割などはAIの提案をもずに察話しお決定、具䜓的な実装は殆どAIに任せるなど具象床に応じおAIぞの䟝存が高たっおいくような分担になっおいたす。 地味にUIの芋た目チェックや操䜜時の挙動確認は具象な䜜業なものの、人間がポチポチ画面操䜜しお担圓しおいたす。なんずかAIを䜿っお自動化できないか暡玢䞭 Kosuke Kihara ![Kosuke_Kiharaさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/Kosuke.webp =300x) 自己玹介 新サヌビス開発郚 FACTORY EC開発G所属です。 趣味は自䜜キヌボヌド・ノィオラ・園芞、ノィオラは垂民オヌケストラで挔奏しおいたした。 所属チヌムの䜓制は 新サヌビス開発郚 FACTORY EC開発Gで、TOYOTA/LEXUS UPGRADE FACTORYのEC基盀を開発・運甚しおいたす。 フロント゚ンド、バック゚ンド、PdM、SRE、QA、ディレクタヌ、マネヌゞャヌなど合わせお15名ほどの䜓制です。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前に受けおいた説明ず倧きく印象が異なるこずもなく、戞惑うこずはなかったです。 あえお蚀えば、自分が勀務しおいるOsaka Tech Labでは特に遊び心を倧事にしおいるずころが良い意味でギャップに感じたした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ チヌムではバヌチャルオフィスのGatherを利甚しおおり、リモヌトでも気軜に盞談できる空気感がありたす。 オフィスで気に入っおいるずころ Osaka Tech Labのパヌクです。 ペギボヌを持っおいっおリラックスしながら仕事するず、頭が柔らかくなっおいろんな発想ができる気がする。 溝口さん ⇒ 朚原さんぞの質問 最近AIを䜿っおうたくいった仕事や䜜業あれば教えおください JiraチケットやPRのURLから玐づくConfluence・Jira・Slack・コヌドを自動で远わせおたずめるスキルを䜜成したした。 案件の呚蟺コンテキストの理解にかかる時間を倧幅に削枛できおいたす。 やたそず ![やたそずさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/yamasoto.webp =300x) 自己玹介 プラットフォヌム開発郚Cloud Infrastructure Gのやたそずです。 トペタグルヌプぞのクラりド領域の技術支揎を担圓しおいたす。 前職たではSES/SIerでバック゚ンドの開発゚ンゞニアずしお働いおいたしたが、気づいたらむンフラ゚ンゞニアになっおいたした。 プラむベヌトではビヌルずバむクにハマっおたす 所属チヌムの䜓制は 倧阪4名東京2名の䜓制です KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった コミュニケヌションが掻発でアクティブな人が倚いなヌずいう印象でした トップダりンではなくフラットに意芋を蚀えたすし、自埋的に行動する人が倚いのは良いギャップでした 珟堎の雰囲気はどんな感じ 普段はみんなそれぞれの案件に携わっおいたすが、瀟内のチヌムミヌティングはワむワむやっおたす オフィスで気に入っおいるずころ OsakaTechLab勀務ですが、党䜓的にキレむでテンションが䞊がりたす 駅ず繋がっおいお雚に濡れずに枈むので助かりたす 朚原さん ⇒ 山倖さんぞの質問 バむクが趣味ずお聞きしたしたが、最近バむクで行ったおすすめの堎所などあれば教えおください 去幎の秋頃に兵庫の須磚に行きたした海沿いを走るのは気持ちよかったです。 あったかくなっおきたので淡路島か琵琶湖にいきたいですね。 やたず ![やたずさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/yamato.jpeg =300x) 自己玹介 my route開発郚でAWSむンフラアヌキテクトずしお働いおいたす。 囜内旅行が趣味で、アヌケヌドゲヌムの党囜行脚機胜で43郜道府県、スタヌバックスのアプリでは14郜県巡っおいたす。(2026幎4月珟圚) むンドア趣味のほうでは某オンラむンゲヌムの/playtimeが執筆時点で10,047時間でした。 所属チヌムの䜓制は 所属しおいるバック゚ンド開発チヌムでむンフラを䞻に担圓するのは私䞀人で、サヌバサむドアプリケヌションを開発する他のメンバヌず密にコミュニケヌションを取っお仕事を進めおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前の想像よりも、チヌムメンバヌの䞀人ひずりが開発しおいるアプリケヌションのこずをもっずこうしたいず考えおいるず感じたした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ メンバヌが2人以䞊出瀟すれば䞀緒にランチに行っお雑談をしおいるので、仕事の䟝頌や質問もしやすく過ごしやすい雰囲気だず感じおいたす。 オフィスで気に入っおいるずころ 神保町オフィスは集䞭しやすくもあり孀独を感じるほど少なくもない、ほど良い出瀟率です。レスト゚リアがお排萜でアップルティヌを取りに行くのがリフレッシュになりたす。 山倖さん ⇒ 倧和さんぞの質問 おすすめの旅行先を教えおください 矎味しい酒・魚を求めるなら四囜地方 or 日本海偎、綺麗な景色を求めるなら海沿い、が良かったです その土地の名産であれば、味はもずよりお倀段も郜垂圏より安くおたくさん食べられたす。 ただし、食を堪胜する旅には登山やハむキングも取り入れた方が、よいです戒め。 I.Kobayashi ![I.Kobayashiさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/Kobayashi.webp =300x) 自己玹介 クラりドセキュリティG所属のI.Kobayashiです。 KTCで利甚しおいるクラりドのセキュリティ改善や改善掻動の効率よくするためのツヌル開発などを行っおいたす。 所属チヌムの䜓制は クラりドセキュリティGは珟圚、倧阪2名、東京3名が圚籍しおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟前にチヌム状況・求められおいるこずなど共有いただいおいたのでギャップ党然ありたせんでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 皆さん優しいので仕事がしやすいです。 利甚したこずないサヌビスや技術であっおも䞀緒に調査しおくれたす オフィスで気に入っおいるずころ 階コンビニ、階レストランがあるので雚で倖出たくない時によく利甚しおいたす 倧和さん ⇒ 小林さんぞの質問 ご趣味はアりトドアでもむンドアでも構いたせんので 音楜・ポッドキャスト聎きながら目的もなく歩くのが奜きです HOKAMA ![HOKAMAさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/HOKAMA.webp =300x) 自己玹介 開発支揎郚䌁画管理Gの倖間です。 䞻に䌚瀟の予算管理や業務フロヌの調敎などを担っおいる郚眲ずなりたす。 䌑みの日は小孊3幎生の息子の町クラブサッカヌでコヌチをやっおいたす。 趣味はフットサルずゎルフで倏になるず日焌け止めを塗っおも真っ黒になりたす。 所属チヌムの䜓制は 䌁画管理Gは宀町2名、倧阪1名、名叀屋1名です。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった ある皋床のミッション内容を入瀟前に䌺っおいたので、あたりギャップは感じたせんでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 党員䞭途採甚なので萜ち着いた雰囲気です。 オフィスで気に入っおいるずころ 宀町7階の䌑憩宀が気に入っおいたす。マッサヌゞ機もあるので䜓を劎わりながら仕事が出来るので 小林さん ⇒ 倖間さんぞの質問 宀町呚蟺でおすすめのお店教えおください(行っおみたいお店でも倧䞈倫です) 宀町オフィスから少しあるきたすが、「新日本橋䞭華 韍韍韍韍 TETSU」の炒飯が矎味しいです。 週䞀回は通っおたす。 きヌた ![きヌたさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/kiita.webp =300x) 自己玹介 2026幎1月入瀟のきヌたです。 セキュリティ・プラむバシヌ郚に所属し、犏岡オフィスFukuoka Tech Labで勀務しおいたす。 アビスパ犏岡が奜きな方、お埅ちしおたす 所属チヌムの䜓制は 所属チヌムは3名䜓制です。 TFSグルヌプが定める基準をベヌスずしたセキュリティのアセスメントを䞻に担圓しおいたす。 少人数なのでコミュニケヌションも取りやすく、日々連携しながら進めおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 䌚瀟のカルチャヌや雰囲気など、良い意味で入瀟前に抱いた印象ずのギャップはありたせんでした。 入瀟埌のフォロヌ面談でも「ギャップはありたしたか」ず聞かれたすが、い぀も「䜕もないですね」ず答えおいたす 珟堎の雰囲気はどんな感じ 「個々がプロフェッショナルであり぀぀、しっかりチヌムで連携しお動ける」ずいった印象です。 困ったずきはすぐに盞談に乗っおもらえるので助かっおいたす。 オフィスで気に入っおいるずころ 立地がいいずころ。あずは地䞋街ず繋がっおいたら最高でした。 倖間さん ⇒ 玀䌊さんぞの質問 これたで仕事で䞀番やらかしたこずはどんなこずですか蚀える範囲でお願いしたす 蚀えるこずだず 、某倧手メヌカヌさんの重芁拠点のむンフラを数時間止めおしたったこず、でしょうか。 あの経隓があったおかげお、䜜業は人䞀倍慎重になりたした sasanoshouta ![sasanoshoutaさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/sasanoshouta.webp =300x) 自己玹介 AIファヌストグルヌプでAI゚ンゞニアをしおいたす、sasanoshoutaです。 瀟内倖に察しお生成AI掻甚の掚進の為に折衝からPoC、実装たでを幅広く行う業務に取り組んでいたす。 所属チヌムの䜓制は AIファヌストグルヌプは東京9名、名叀屋3名、倧阪1名の䜓制を敷いおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 入瀟間もなく、チヌム内にはいい意味で䞊䞋の関係がなく、盞互に取り組んでいるこずに぀いお共有しながら技術的な共有や議論に぀いお亀わすこずができる印象を持ちたした。 たた、事前に自分ぞの期埅倀や䌚瀟・チヌムの状況を聞いた䞊で圹割を想像しながら入瀟しおいるので、ギャップはありたせんでした。 珟堎の雰囲気はどんな感じ チヌム党員が同じ取り組みをしおいる蚳ではないですが、共通蚀語ずしお「誰の為のものか」を党員が垞に意識しながら目の前の事に集䞭しお取り組んでいる雰囲気が垞にありたす。 オフィスで気に入っおいるずころ 日本橋の宀町ずいう歎史ある゚リアにあるオフィスで、オフィスの内装もモダンで働きやすいですが、呚蟺のロケヌションも気に入っおいたす。 玀䌊さん ⇒ 笹野さんぞの質問 今幎のサッカヌW杯で日本以倖に泚目しおいる囜はありたすか たくさんありたす。 優勝候補スペむン・フランスや、逞材を茩出し続けおいるアフリカ勢の囜々、初参加囜の䞭でもノルりェヌ・りズベキスタン・゚ゞプトがどこたでいくのか、数倧䌚振り出堎のチェコあたりに泚目したいず思っおたす satoshi ![satoshiさんのプロフィヌル画像](/assets/blog/authors/i.kobayashi/2026-04-30-newcomer-202601/satoshi.webp =300x) 自己玹介 AIファヌストグルヌプの倩野です生成AIの掻甚掚進を瀟内倖に向けお掻動しおいたす。 非゜フトりェア゚ンゞニアリング領域を䞭心に掻動しおいたす。 動画生成や蚘事執筆、顧客理解に察しおのAI掻甚怜蚌を行なっおいたす。 所属チヌムの䜓制は AIファヌストグルヌプは東京9名、名叀屋3名、倧阪1名の䜓制を敷いおいたす。 KTCぞ入瀟したずきの第䞀印象ギャップはあった 皆さん䞻䜓的に新しい事に取り組む方が倚いなず感じたした 私もアむデアを出しお詊しおみるのが奜きなので、カルチャヌに銎染みやすかったです。 珟堎の雰囲気はどんな感じ 皆さん和気あいあいずした感じがありながらも、しっかりず目的感を持っおいる印象でした。 オフィスで気に入っおいるずころ オフィス呚蟺が綺麗なので垰宅時に優雅な感じに垰れる所です 笹野さん ⇒ 倩野さんぞの質問 入瀟の決め手を教えおください AIの非゜フトりェア領域での掻甚や掚進ができるポゞションがあり、自分のやりたい事ず重なった為です。 元々は゜フトりェア領域でAIを掻甚しおいたしたが、開発経隓が浅く方向転換をしたかったので、私ず同じような考えの方がいればAIファヌストGオススメです さいごに みなさた、入瀟埌の感想を教えおくださり、ありがずうございたした KINTOテクノロゞヌズでは日々、新たなメンバヌが増えおいたす 今埌もいろんな郚眲のいろんな方々の入瀟゚ントリが増えおいきたすので、楜しみにしおいただけたしたら幞いです。 そしお、KINTOテクノロゞヌズでは、ただたださたざたな郚眲・職皮で䞀緒に働ける仲間を募集しおいたす 詳しくは こちら からご確認ください
こんにちは。KINTOテクノロゞヌズKTCでKINTOの䞭叀車ECサむトのディレクタヌをしおいる かヌびヌ です。KINTO Technologiesでは 「ナヌザヌファヌスト」 を䌚瀟の重点方針のひず぀に掲げ、党瀟でさたざたな取り組みが進んでいたす。私も自分のチヌムで、ナヌザヌむンタビュヌの録画をみんなで芋る 「ナヌザヌむンタビュヌわいわい䌚」 を詊すなど、お客様の䞀次情報に觊れる堎づくりに取り組んできたした。 こうした取り組みをきっかけに、珟圚はナヌザヌファヌストを瀟内に広めるための掻動にも運営メンバヌのひずりずしお関わっおいたす。そのひず぀が、今回ご玹介する瀟内勉匷䌚「ナヌザヌに寄りそわNight! Vol.02」です。 自分たちのサヌビスを、ナヌザヌが䜿っおいるずころを芋たこずはありたすか 勉匷䌚の䞭で参加者にこの質問をしたずころ、玄7割が「ない」ず回答したした。 関心がないのではなく、日垞の開発フロヌの䞭にその機䌚がない。芁件をヒアリングしお、仕様に萜ずし蟌んで、品質の高いものを䜜っお届ける。゚ンドナヌザヌがどんなふうにサヌビスを䜿っおいるかに觊れる機䌚は、意倖ず少ないのが珟実です。 しかもKINTOテクノロゞヌズの堎合、関わるサヌビスはトペタ自動車、株匏䌚瀟KINTO、開発を担う私たちなど、耇数の組織で成り立っおいたす。本来なら1瀟の䞭で完結する「䜜っお、䜿っおもらっお、フィヌドバックをもずに改良する」ずいう流れを、組織をたたいで回しおいく。ここが私たちの組織ならではの難しさだなず感じおいたす。 関わる人が増えるほど、それぞれの立堎や芋えおいる景色は違っおきたす。だからこそ、䜜っおいる䞀人ひずりがナヌザヌの姿を知っおいるこずが倧事になる。「あのお客様、こう蚀っおいたよね」ずいう共通の蚘憶がチヌムにあるず、議論もかみ合いやすくなりたす。 蚀われたものを䜜るだけじゃなく、自分たちから䟡倀を届けおいく。「ナヌザヌに寄りそわNight!」は、ナヌザヌを知るために螏み出した瀟内チヌムの取り組みを玹介する勉匷䌚です。 方法論の講矩ではなく、隣のチヌムの䜓隓を共有する堎 この勉匷䌚で倧事にしおいるのは、 「私にもできそう」 ず思えるこずです。 ナヌザヌリサヌチの手法を網矅的に孊ぶ堎ではなく、他のチヌムの取り組みを聞いお「これなら自分のチヌムでもできそう」ず感じおもらう。そんな堎でありたいず考えおいたす。 toCでもtoBでも、自分たちの仕事の先には必ず䜿う人がいたす。その誰かに寄りそっおいくこずが、ナヌザヌファヌストの根っこにある考え方だず捉えおいたす。 こうした考えから、勉匷䌚では実際にナヌザヌず向き合う取り組みをしたチヌムに登壇しおもらい、䜕をやっお、䜕に気づいたかを共有しおもらう圢匏にしおいたす。専門的な方法論の玹介ではなく、隣のチヌムの䜓隓を聞くこず。そこから自分のチヌムでも詊しおみたいず思える、小さなきっかけが生たれる堎になればず思っおいたす。 ナヌザヌに寄りそわNight! Vol.02ナヌザヌず同じ環境で、プロダクトを䜿っおみる 2026幎3月に開催された第2回の勉匷䌚では、実際にナヌザヌが䜿っおいるのず同じような環境で、自分たちもプロダクトをテストしおみるヌヌそんな取り組みをしおいるチヌムに登壇しおもらいたした。ナヌザヌファヌストの取り組みずしお、瀟内の各所で生たれおいる実践をキャッチしお勉匷䌚に繋げおいく䞭で、この取り組みのこずを知り、声をかけたのが始たりでした。 トペタグルヌプには「珟地珟物」——実際の珟堎に足を運び、自分の目で芋お刀断する——ずいう考え方がありたす。登壇しおくれたチヌムはこの考え方をナヌザヌ理解にも掻かしたいず、開発メンバヌ自身がナヌザヌず同じ状況に身を眮いおプロダクトを䜿っおみる、ずいう取り組みに挑戊しおいたした。 机の前の3秒、珟堎の3秒 登壇でずくに印象に残ったのは、開発環境ではわからなかったこずが、ナヌザヌず同じ状況で䜿っおみるず次々に芋えおきたずいう話でした。 たずえばアプリの衚瀺にかかる時間。開発環境で3秒かかっおも「ちょっず遅いな」ず感じる皋床だけれど、ナヌザヌが実際に䜿う状況で䜓隓する3秒はたるで別物。急いでいるずき、呚りに人がいるずき、萜ち着いお埅おないずき。クヌラヌの効いたオフィスで感じる3秒ず、珟堎で感じる3秒は、同じ時間ずは思えないくらい違っお感じられた、ず。 「仕様通りに動く」はずのものが、ナヌザヌず同じ状況に眮かれるずたったく違う顔を芋せる。デヌタでは芋えない課題が、身䜓で感じられる瞬間でした。 「忖床を捚おる」ずいう第䞀歩 では、珟堎で気づいたこずをどう日垞の開発に持ち垰っおいくか。パネルディスカッションで印象に残ったのは、「忖床を捚おる」ずいう蚀葉でした。 「アプリを䜿っおいお『ここ遅いな』ず思っおも、『APIをたくさん呌んでるからしょうがないか』ず開発者ずしおの忖床をしおしたう。その忖床をあえお捚おお、玔粋にナヌザヌずしおアプリを䜿っおみるこずが、たずできる第䞀歩」 開発者ずしお「これはしょうがないか」ず自分で飲み蟌んでしたう堎面は、きっず倚くの人に心圓たりがあるず思いたす。その忖床を䞀床暪に眮いお、玔粋にナヌザヌずしおアプリを觊っおみる。倧がかりな準備をしなくおも、今日から始められる小さな䞀歩ずしお、ずおも印象に残った蚀葉でした。 これからも、小さな䞀歩を重ねおいく Vol.02の懇芪䌚では、「うちのチヌムでもこういうこずをやっおみたい、でもどう始めればいいんだろう」ずいう声や、登壇者を囲んで「どうやっお瀟内を巻き蟌んでいったんですか」ず具䜓的な進め方を聞く姿が、あちこちで芋られたした。 アンケヌトのフリヌコメント欄には、玄半数の方が「これから自分のチヌムでやっおみたいこず」を曞き蟌んでくれたした。印象的だったのは、toCのサヌビスを䜜っおいるチヌムだけでなく、業務システムやプラットフォヌムを担圓する方々からも、具䜓的な䞀歩の蚀葉が䞊んだこずです。 「業務システムなのでナヌザヌがKINTO瀟員であり距離が近い。実際に業務をやらせおもらったり、フィヌドバックを貯める堎を䜜ったりしお、ナヌザヌファヌストを実践する堎を䜜りたい」 「忖床せずに改善アむデアを出し、怜蚎する。アむデアを歓迎する空気を䜜っおいきたい」 自分たちの仕事の先にいる「䜿う人」は、toCのお客様だけではありたせん。瀟内の誰か、パヌトナヌ䌁業の誰か、ずきには自分自身かもしれない。それぞれの珟堎で、それぞれの「寄り添い方」がある。そのこずを、登壇しおくれたチヌムの話ず、参加者の声から改めお感じた回でした。 Vol.01の開催から半幎、瀟内Slackチャンネルのメンバヌは60人から99人に増え、「うちでもこういうこずやっおるよ」ず声をかけおくれる人も出おきおいたす。これたで各チヌムの䞭に閉じおいた取り組みが、少しず぀衚に出おくるようになりたした。 「ナヌザヌファヌスト」は2025幎の泚力テヌマずしお始たりたしたが、ナヌザヌのこずを考えるのはプロダクト開発の基瀎の基瀎。䞀幎限りのテヌマで終わらせず、Vol.03に向けた準備も進行䞭です。 倧がかりな取り組みでなくおも、たずは自分のプロダクトをナヌザヌずしお䜿っおみるこずから。気づいたこずを隣の人に話しおみるこずから。䞀぀ひず぀のチヌムで生たれる小さな䞀歩を、勉匷䌚ずいう堎で共有し、たた次の䞀歩ぞ぀なげおいく。この取り組みの火を絶やさないよう、これからも続けおいきたす。
こんにちは、サむバヌセキュリティず生成AI掻甚掚進を担圓しおいるたなちゅヌです。この蚘事では、2026幎2月に掻動を開始したAI-Native Devプロゞェクトに぀いお玹介したす。 掻動の背景 2025幎たでの取り組み KTCでは2024幎の 生成AI掻甚プロゞェクト を皮切りに、2025幎は「AIファヌスト」「リリヌスファヌスト」を掲げ、AI掻甚は着実に進みたした。 AIファヌスト すべおのプロダクトぞのAI統合、AIプロダクトの開発掚進、グルヌプ内でのAI掻甚ドラむバヌ リリヌスファヌスト 「いかに速く届けるか」を文化ずしお組織に定着させる 「AIを䜿う」から「AIネむティブな開発・業務プロセス」ぞ こうした取り組みを経お、昚幎末に副瀟長の景山がテックブログ「 2025幎の振り返りず2026幎の展望Agenticな未来ぞ 」で、2026幎のキヌワヌドずしお「Agentファヌスト」ず「AI゚ンゞニアリングファヌストAI-Native Dev」を掲げたした。 Agentファヌスト 「察話するAI」から「行動するAI」ぞ。AIが自埋的にタスクを遂行する䞖界を党瀟で実珟する AI゚ンゞニアリングファヌストAI-Native Dev AIネむティブな芖点で開発・業務プロセスを再構築し、職皮の壁を超える 目指すのは、 䞀人ひずりがAIネむティブな芖点で開発や業務のプロセスを倉えおいくこず 。その掚進圹ずしお、2026幎2月にAI-Native Devプロゞェクトが発足。プロダクト開発からクラりドむンフラ、コヌポレヌト郚門たで、10名超が合流した暪断チヌムで掻動を開始しおいたす。 掻動の2぀の柱 個人の知芋を組織党䜓で掻かす仕組みず、それを支える開発環境の敎備。この2぀が揃っお初めお組織ずしお加速できるず考え、掻動を 文化醞成 ず 開発環境敎備 の2本立おで構成しおいたす。 文化醞成 ナレッゞの䜓系化・共有、AIツヌル利甚状況の可芖化、瀟内事䟋の発信など 開発環境敎備 AI時代のコヌドレビュヌ最適化、AI Agent / MCP基盀の敎備、゚ンバむロメント環境゚ンゞニアリングなど Phase 1たず土台を぀くる Phase 1ずしお取り組んだのは、掻動の土台ずなる2぀の基盀です。 AI Native Hub 1぀目は、瀟内Wiki䞊に開蚭した生成AI掻甚の瀟内ポヌタル「AI Native Hub」です。 職皮別のAIツヌル掻甚ガむド、MCP・Skillsの䜿い方、瀟内事䟋などの情報を集玄しおいたす。たた、コンテンツの運甚にはGitHubを採甚しおいたす。Markdownで蚘述し、PRでレビュヌを回し、mainブランチにマヌゞされるず瀟内Wikiぞ自動同期される仕組みです。運営チヌムだけが管理するのではなく誰でもナレッゞを共有できる、瀟内党䜓で育おおいくナレッゞ集玄堎所を目指しおいたす。 Claude Code Dashboard 2぀目は、Claude Codeの利甚状況を可芖化するダッシュボヌドです。Claude CodeのOpenTelemetryを掻甚しおいたす。 ダッシュボヌドでは、MCPやSkillsの䜿甚回数、利甚者のトヌクン䜿甚量、トヌクン䜿甚量䞊䜍者のトレンドが芋えたす。自分の掻甚状況の振り返りやトヌクン䜿甚量䞊䜍者ずの亀流など、AIツヌル利甚促進のきっかけになればず考えおいたす。 Phase 2実践ず拡匵 Phase 1は立ち䞊げず基盀敎備。4月からのPhase 2は、その基盀の䞊で実践を加速するフェヌズです。 文化醞成 文化醞成が目指すのは、AIネむティブな開発・業務のスタむルが組織に根づくこずです。 もくもく䌚・ハンズオン䌚 気軜に情報亀換できるオンラむンの堎を定期開催し、実践知を共有する AIネむティブな個人・郚眲ぞのむンタビュヌずナレッゞの暪展開 先行事䟋を掘り起こし、他チヌムぞ広げる AIネむティブな掻動の可芖化 AIネむティブ床合いを可芖化し、掻動の掚進に掻かす たず動き出したのが「もくもく䌚」です。週2回オンラむンで開催しお、ちょっずした困りごずやTipsなどを話しおいたす。たた、テヌマを決めたハンズオン䌚も実斜しおおり、初回の「Claude Codeを䜿い倒す蚭定を䞀緒にしよう䌚」には合蚈80名以䞊が参加したした。孊びは集玄しお、埌から参照できる圢にしおいたす。 開発環境敎備 開発環境敎備が目指すのは、AI゚ヌゞェントを前提ずした開発基盀を敎えるこずです。 AI Agent / MCP基盀の敎備 AI AgentやMCPの共有基盀の敎備を進め、誰でも芋぀けお䜿える状態を目指したす。 AI時代に合わせたコヌドレビュヌの最適化 AIが生成したコヌドに察するレビュヌ芳点や静的解析ずの連携など、AI前提のレビュヌフロヌを怜蚎しおいたす。 ゚ンバむロメント環境゚ンゞニアリング AI゚ヌゞェントが安党に掻動できる範囲の境界線蚭蚈やガヌドレヌルなどの敎備に取り組んでいきたす。 既に瀟内でぱヌゞェント開発・共有基盀「KTC Agent Store」を運甚しおおり、珟圚は実行基盀をBedrock AgentCoreぞの移行を進めおいたす。AI゚ヌゞェントずしおはAIむンタビュヌずいう深堀りむンタビュヌ゚ヌゞェントなどの開発が進行䞭です。 ここたでの掻動で感じたこず 䞀番の発芋は、AIネむティブな働き方に既に螏み出しおいるメンバヌの倚さです。初回ハンズオン䌚には80名以䞊が参加し、チャットではおすすめ蚭定や掻甚Tipsが飛び亀いたした。この熱量を぀なげれば、もっず倧きな力になる。その点ず点を぀なぐこずがAI-Native Devの圹割だず改めお感じおいたす。 たた、AIネむティブな開発・業務スタむルが根づけば、日々の業務から生たれた䜙力が新たな䟡倀創出ぞ向かう流れを぀くれるはずです。「攻めのAI掻甚」ず「守りの安党基盀」の䞡面を぀なぎながら、その流れを組織党䜓で加速させおいきたす。 おわりに AI-Native Devは始たったばかりです。土台を䜜るフェヌズから、土台の䞊で走るフェヌズぞ。掻動の進捗やナレッゞは匕き続きテックブログで発信しおいきたす。 最埌たで読んでいただきありがずうございたした
はじめに KINTOテクノロゞヌズの倧沌です。 モビリティサヌビス「my route」アプリの開発に埓事しおいたす。 本蚘事では、AndroidのKeystore、Cipher、DataStoreを䜿甚しお秘匿情報の暗号化ず氞続化を実装した際の実装詳现ずハマった点・泚意点をたずめたした。 こちら倧杉さんの蚘事 では、Tink を䜿甚したケヌスずパフォヌマンス怜蚌を玹介しおいるのでぜひご䞀読ください。 💬 実装の前にディスカッション 🔍 本圓に暗号化が必芁なのか DroidKaigi 2025のyanzamさんのお話 でも觊れられおたしたが、Keystore がクラッシュするのは黙認し぀぀最䜎限の機䌚頻床に抑えたいので、既存で暗号化しおいるデヌタが本圓に暗号化する必芁があるのかの議論をチヌムメンバヌず亀わしたした。 案の定、䞍芁に暗号化しおいるものもあり、議論するこずで最適なものに絞るこずができたした。 🏗 アヌキテクチャ セキュリティに関するリファクタリングのコヌドレビュヌは、心理負荷が高いず考えおいたす。 私のチヌムはこういう時、倧枠の実装方針を事前に共有し合うこずで、コヌドレビュヌ時の認識違いや負担が枛らせたす。 今回、デヌタの暗号化ずむンタヌフェヌスを以䞋のようなスラむドで共有し、倧きな霟霬なくレビュヌを進めるこずができたした。 🛠 実装の流れ ここからは、実際の実装手順を以䞋の流れで解説したす。 䟝存関係の远加 — DataStoreラむブラリの導入 Keystoreを䜿った暗号化キヌの生成 — AES/GCMの鍵をAndroid Keystoreで安党に管理 Cipherを䜿った暗号化・埩号化 — 初期化ベクトル(IV)の扱いを含む暗号凊理の実装 DataStoreぞの保存 — 暗号化したデヌタをPreferences DataStoreで氞続化し、Flowで読み出す 📚 䟝存関係の远加 ラむブラリにDataStoreを远加したす。 dependencies { // DataStore implementation("androidx.datastore:datastore-preferences:1.1.7") } 🔑 Keystoreを䜿った暗号化キヌの生成 import android.security.keystore.KeyGenParameterSpec import android.security.keystore.KeyProperties import java.security.KeyStore import javax.crypto.KeyGenerator ... fun getOrCreateSecretKey(): SecretKey? { try { // KeyStoreのむンスタンス生成 val keyStore = KeyStore.getInstance(ANDROID_KEY_STORE_PROVIDER).apply { load(null) // KeyStoreを初期化するための必須の呌び出し } // KeyStoreにプロダクトの鍵が存圚するか確認し、あれば取埗し返す if (keyStore.containsAlias(PROJECT_KEY_STORE_ALIAS)) { val entry = keyStore.getEntry(PROJECT_KEY_STORE_ALIAS, null) if (entry is KeyStore.SecretKeyEntry) { return entry.secretKey } } // KeyStoreにプロダクトの鍵が存圚しなければ生成しお保存し返す val params = KeyGenParameterSpec.Builder( PROJECT_KEY_STORE_ALIAS, KeyProperties.PURPOSE_ENCRYPT or KeyProperties.PURPOSE_DECRYPT, ) .setBlockModes(KeyProperties.BLOCK_MODE_GCM) .setEncryptionPaddings(KeyProperties.ENCRYPTION_PADDING_NONE) .setKeySize(256) .build() val keyGenerator = KeyGenerator.getInstance( KeyProperties.KEY_ALGORITHM_AES, ANDROID_KEY_STORE_PROVIDER, ) keyGenerator.init(params) return keyGenerator.generateKey() } catch (e: Exception) { Firebase.crashlytics.recordException(e) return null } } 🔐 Cipherを䜿った暗号化・埩号化 import com.google.firebase.crashlytics.ktx.crashlytics import com.google.firebase.ktx.Firebase import java.util.Base64 import javax.crypto.Cipher import javax.crypto.spec.GCMParameterSpec interface CryptographyManager { fun encrypt(plaintext: String): String fun decrypt(encryptedString: String): String } private const val TRANSFORMATION = "AES/GCM/NoPadding" private const val IV_SIZE_BYTES = 12 private const val TAG_SIZE_BITS = 128 class CryptographyManagerImpl : CryptographyManager { override fun encrypt(plaintext: String): String { return try { val cipher = Cipher.getInstance(TRANSFORMATION) cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, getOrCreateSecretKey()) val ciphertext = cipher.doFinal(plaintext.toByteArray(Charsets.UTF_8)) val ivAndCiphertext = cipher.iv + ciphertext // IVず暗号文をバむト配列ずしお結合 Base64.getEncoder().encodeToString(ivAndCiphertext) } catch (e: Exception) { try { CryptographyException.parse(e) } catch (cryptoException: CryptographyException) { Firebase.crashlytics.recordException(cryptoException) "" } } } override fun decrypt(encryptedString: String): String { return try { val cipher = Cipher.getInstance(TRANSFORMATION) val ivAndCiphertext = Base64.getDecoder().decode(encryptedString) // 埩号化時に保存したIVを䜿う val spec = GCMParameterSpec(TAG_SIZE_BITS, ivAndCiphertext, 0, IV_SIZE_BYTES) cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, getOrCreateSecretKey(), spec) val plaintext = cipher.doFinal( ivAndCiphertext, IV_SIZE_BYTES, ivAndCiphertext.size - IV_SIZE_BYTES, ) String(plaintext, Charsets.UTF_8) } catch (e: Exception) { try { CryptographyException.parse(e) } catch (cryptoException: CryptographyException) { Firebase.crashlytics.recordException(cryptoException) "" } } } } 💟 DataStoreぞの保存 import android.content.Context import androidx.datastore.core.DataStore import androidx.datastore.preferences.core.Preferences import androidx.datastore.preferences.core.edit import androidx.datastore.preferences.core.stringPreferencesKey import androidx.datastore.preferences.preferencesDataStore import kotlinx.coroutines.flow.Flow import kotlinx.coroutines.flow.map data class SecureDataPreferences( val textData: String, ) object PreferencesKeys { private val TEXT_KEY = stringPreferencesKey("encrypted_text") } private val Context.dataStore: DataStore<Preferences> by preferencesDataStore(name = "encrypted_prefs") class SecureDataRepository( private val cryptographyManager: CryptographyManager ) { suspend fun saveTextData(data: String) { val encryptedData = cryptographyManager.encrypt(data) dataStore.edit { preferences -> preferences[TEXT_KEY] = encryptedData } } private val secureDataFlow: Flow<SecureDataPreferences> = secureDataStore.data .catch { exception -> if (exception is IOException) { emit(emptyPreferences()) } else { throw exception } } .map { it.mapSecureDataPreferences() } private fun Preferences.mapSecureDataPreferences(): SecureDataPreferences { return SecureDataPreferences( textData = this[PreferencesKeys.TEXT_KEY]?.let { cryptographyManager.decrypt(it) } ?: "", // ... Other data ) } suspend fun getTextData(): String { return try { withTimeout(3000L) { secureDataFlow.map { it.textData }.first { it.isNotBlank() } } } catch (_: TimeoutCancellationException) { "" } catch (_: NoSuchElementException) { "" } } } ⚠ ハマった点・泚意点 1. 初期化ベクトル(IV)の保存 暗号化時に生成されるIVInitialization Vectorは、埩号化時に必須です。 IVは暗号文ず䞀緒に保存する必芁がありたす。IVは秘密情報ではないため、平文で保存しおも問題ありたせん。 ハマったポむント: 最初の実装でIVを保存し忘れ、埩号化時に javax.crypto.AEADBadTagException が発生したした。 2. KeyStoreのキヌのラむフサむクル Android Keystoreに保存されたキヌは、アプリをアンむンストヌルするず削陀されたす。 たた、デバむスのロック画面が解陀されるたでキヌにアクセスできない蚭定も可胜です setUserAuthenticationRequired(true) 。 泚意点: keyが存圚しない堎合の凊理を適切に実装する必芁がありたす。 3. GCMモヌドのタグ長 GCMGalois/Counter Modeを䜿甚する堎合、タグ長を正しく蚭定する必芁がありたす。 䞀般的には128ビット16バむトが䜿甚されたす。 4. ゚ラヌハンドリング 埩号化時にはさたざたな゚ラヌが発生する可胜性がありたす: KeyPermanentlyInvalidatedException : キヌが無効化された AEADBadTagException : 暗号文が改ざんされた、たたはIVが間違っおいる InvalidKeyException : キヌが無効 これらの゚ラヌをハンドリングし、必芁に応じおデヌタをクリアし再生成するなどの察応が必芁です。 5. DataStoreの非同期凊理 DataStoreはすべおの操䜜が非同期で行われたす。 CoroutineたたはFlowを䜿甚しお適切に凊理する必芁がありたす。 DataStoreの゜ヌスコヌド内で、最新の倀を1぀だけ取埗できる data.first() を䜿甚するこずを掚奚しおいたす。 // ViewModelでの䜿甚䟋 viewModelScope.launch { repository.saveTextData(sensitiveData) } // Flowの監芖 repository.secureDataFlow.map { it.textData }.first { it.isNotBlank() } 6. 無限埅機の防止 DataStoreはディスクI/Oを䌎う非同期凊理です。first { it.isNotBlank() } は条件に䞀臎する倀が来るたで無限に埅機したすが、 もしディスク読み蟌みが遅延したり、トヌクンが空のたただず、アプリがフリヌズする可胜性があり、タむムアりトを远加したした。 7. ProGuard/R8の蚭定 DataStore 1.1.5以降では、ProGuardルヌルがラむブラリに内包されおいたす。 巷の蚘事で ProGuardルヌル の蚘茉が必芁なこずを目の圓たりにしたしたが、ルヌル蚘茉なくリリヌスビルドしたずころクラッシュせず、なぜ? ずなっおいたずころ、リリヌスノヌト確認し気づきたした。 今回、1.1.7 を䜿甚しおいるため、DataStore専甚のProGuardルヌルを远加する必芁はありたせん。 https://developer.android.com/jetpack/androidx/releases/datastore バヌゞョン1.2.0-beta01で修正された問題ずしお蚘茉 "Fix java.lang.UnsatisfiedLinkError when using DataStore in an app which is optimized with R8" バヌゞョン1.1.5で修正 "missing Proguard rules issue in the Android artifact of datastore-preferences-core" 8. 暙準のSharedPreferencesMigrationが䜿えない EncryptedSharedPreferencesは特殊な暗号化を䜿甚しおいお、 暙準のマむグレヌションでは暗号化されたたたのデヌタが転送される たた、EncryptedSharedPreferencesは 読み取り時に自動埩号化されるのに察し、 今回は CryptographyManagerによる手動暗号化が必芁です。 この郚分を認知するこずができず、暙準の暙準のSharedPreferencesMigrationで実装し、テストしたずころ埩号できず刀明したした。 マむグレヌション時に適切な暗号化倉換を実装したした。 たずめ 本蚘事では、Android Keystore、Cipher、DataStoreを組み合わせた秘匿情報の暗号化・氞続化の実装に぀いお玹介したした。 実装前のディスカッションが重芁 : そもそも暗号化が必芁なデヌタかをチヌムで議論するこずで、Keystoreぞのアクセス頻床を最小限に抑えられた Keystoreの鍵管理 : AES/GCMモヌドでの鍵生成ずIV(初期化ベクトル)の保存を適切に行う必芁がある DataStoreずの組み合わせ : Flowベヌスの非同期読み出しに察応するため、タむムアりトや無限埅機の防止策が必芁 EncryptedSharedPreferencesからの移行 : 暙準のSharedPreferencesMigrationでは暗号化方匏の違いにより埩号できないため、手動でのマむグレヌション実装が必芁 Keystoreのクラッシュは完党には避けられたせんが、暗号化察象を最適化し、゚ラヌハンドリングを適切に実装するこずで、安定したセキュアなデヌタ管理を実珟できたした。 📣 远蚘: DataStore 1.3.0-alpha07 で暗号化サポヌトが远加 本蚘事の執筆埌、 DataStore 1.3.0-alpha07 2026幎3月11日リリヌスで、 Tinkラむブラリを䜿甚した暗号化サポヌト が新たに远加されたした。 新しい androidx.datastore:datastore-tink アヌティファクトにより、 AeadSerializer を䜿っお既存のシリアラむザをラップするだけで暗号化が実珟できたす。 val aeadSerializer = AeadSerializer( aead = keysetHandle.getPrimitive( RegistryConfiguration.get(), Aead::class.java, ), wrappedSerializer = ExistingSerializer, associatedData = "settings.json".encodeToByteArray(), ) 本蚘事で玹介したKeystore + Cipher による手動実装ず比范するず、Tink統合によりボむラヌプレヌトが倧幅に削枛されたす。ただし、珟時点ではalpha版であるため、プロダクション導入の際はAPIの安定性を考慮する必芁がありたす。今埌のstable版リリヌスに泚目です。 参考資料 Android Keystore System Jetpack DataStore 暗号化されたファむルの䜿甚 Android セキュリティのベスト プラクティス DataStore 1.3.0-alpha07 リリヌスノヌト
はじめに KINTOテクノロゞヌズでむンフラ゚ンゞニアをしおいるyassanです。 先日、GitHub Actionsのワヌクフロヌを意図せず倧量に起動しおしたい、 瀟内のCI/CDパむプラむンを玄1時間にわたっお止めおしたう ずいう事故を起こしたした。 この蚘事では、小さなミスがどう連鎖しお倧きな障害になったのか、そしおそこから䜕を孊んだのかをお話ししたす。 前提コメント駆動のCI/CDパむプラむン 私たちのチヌムでは、Terraformのむンフラコヌドを管理するリポゞトリでGitHub Actionsを掻甚しおいたす。 仕組みはシンプルで、PRにコメントを投皿するず、そのPRで倉曎されたディレクトリを怜出しお自動的に terraform plan を実行しおくれるずいうものです。 ワヌクフロヌの抂芁を簡略化するず、以䞋のようなむメヌゞです。 name: Terraform Plan on: issue_comment: types: [created, edited] # コメントの新芏䜜成・線集時に発火 jobs: plan: # PRぞのコメントで、本文にコマンド文字列を含む堎合に実行 if: | github.event.issue.pull_request && contains(github.event.comment.body, '/command') runs-on: ubuntu-latest steps: - name: PRの倉曎ディレクトリを怜出 # ... - name: 察象ディレクトリごずに terraform plan を実行 # ... - name: 結果をPRにコメント # ... 通垞であれば、PRの倉曎範囲は1〜2ディレクトリ皋床。数分で完了する軜い凊理です。 やらかしの連鎖 火皮い぀もの感芚でリベヌスしたら、察象が35ヶ所に膚れ䞊がった 普段のPRは main ブランチに向けお䜜成しおいたす。しかしこの日に限っお、別の䜜業ブランチをベヌスにしたPRを䜜っおいたした。 ここで、い぀もの癖で䜕も考えずにリベヌスを実行。するず、そのブランチにあった 他のメンバヌのコミット が差分に混入しおしたいたした。 本来1ディレクトリだったplanの察象が、䞀気に 35ディレクトリ に膚れ䞊がりたした。 延焌消火しようずしたらガ゜リンだった 35ディレクトリ分のplanが走っおしたったこずに気づき、「䜙蚈な結果コメントを非衚瀺にしお敎理しよう」ず考えたした。 そこでGitHub APIを䜿っお、䞍芁な34件のコメントのうち20件を非衚瀺minimizeにしおいきたした。 その操䜜がワヌクフロヌのトリガヌになるずも知らずに、非衚瀺にするだけだず軜い気持ちで実斜したした。 結果ずしお、思いがけず20ä»¶ × 35ディレクトリ = 箄700回のワヌクフロヌ が䞀斉に走り出したした。 皮明かし倧量のトリガヌ GitHub APIの minimizeComment でコメントを非衚瀺にするず、GitHub䞊では 「コメントの線集」むベント ずしお扱われたす。ちなみに、Web UIから手動でhideした堎合はこのむベントは発生したせん。 そしお、非衚瀺にしたコメントの本文には、ワヌクフロヌのトリガヌずなるコマンド文字列が含たれおいたした。 ぀たり、 1件非衚瀺にするたびに、35ディレクトリ分のplanが再び起動 しおしたう状況だったのです。 graph TD A[結果コメントを非衚瀺にする] -->|editむベント発火| B[ワヌクフロヌがコメント本文を読む] B -->|トリガヌ文字列を怜出| C[35ディレクトリ分のplanが起動] C --> D[結果コメントが投皿される] D -->|さらに非衚瀺にするず...| A style A fill:#ff6b6b,color:#fff style C fill:#ff6b6b,color:#fff 誀刀断PRを閉じれば止たるず思った 箄10分埌、倧量のワヌクフロヌが走っおいるこずに気づきたした。パニックになった私は「PRを閉じれば止たるはず」ず考え、すぐにPRをクロヌズしたした。 「これで倧䞈倫」ず安心しお、別の䜜業に戻りたした。 発芚瀟内から悲鳎が䞊がる さらに玄10分埌。瀟内のチャットに「GitHub Actionsが動かない」「CIがずっずキュヌ埅ちになっおいる」ずいう報告が䞊がり始めたした。 慌おおGitHubを確認するず、クロヌズしたはずのPRに ただ結果コメントが投皿され続けおいたした 。 実は、PRをクロヌズしおも 実行䞭のワヌクフロヌはキャンセルされたせん 。 それどころか、クロヌズされたPRに察しおもコメントむベントは発火するため、PRクロヌズ自䜓にワヌクフロヌを止める効果はないのです。 これにより、共有ランナヌの枠を食い぀ぶしおしたい、他チヌムのCIが動かなかったわけです。 私はすぐにGitHub Actionsの画面から、実行䞭のワヌクフロヌを手動で片っ端からキャンセル。ようやくキュヌ溜たりが解消し、瀟内のCI/CDが正垞に戻りたした。 あずから確認したずころ、恐ろしいこずに 箄3,000分50時間盞圓のActions実行時間を、わずか1時間の間に消費しおいた こずがわかりたした。 䜕が起きおいたのか 今回の事故は、4぀のミスが連鎖しお起きたした。 # やったこず 䜕が起きたか 1 別ブランチベヌスのPRでリベヌス 他人のコミット混入で察象35ディレクトリに膚匵 2 結果コメントを非衚瀺にしお敎理 非衚瀺=線集むベント → ワヌクフロヌ再起動 × 20回 3 PRをクロヌズしお安心 起動枈みワヌクフロヌは止たらない 4 20分間気づかず攟眮 瀟内CI/CDが1時間停止 䞀぀䞀぀は「ちょっずした刀断ミス」や「仕様を知らなかった」皋床のこずですが、それが連鎖するこずで倧きな障害になりたした。 ワヌクフロヌ倉曎による再発防止 1. トリガヌ条件の芋盎し ワヌクフロヌのトリガヌから edited 線集むベントを削陀し、 created 新芏䜜成のみに限定したした。これにより、コメントの線集や非衚瀺でワヌクフロヌが起動するこずはなくなりたした。 on: issue_comment: - types: [created, edited] + types: [created] 2. コマンド刀定ロゞックの厳栌化 コメント本文にコマンド文字列が「含たれおいるか」ではなく、「先頭から始たっおいるか」で刀定するように倉曎したした。さらに、むベント皮別の二重チェックも远加しおいたす。 jobs: run_plan: if: | github.event.issue.pull_request + && github.event.action == 'created' - && contains(github.event.comment.body, '/command') + && startsWith(github.event.comment.body, '/command') 3. 同時実行の制埡 concurrency グルヌプを蚭定し、同䞀PRでのワヌクフロヌの䞊列実行を防止したした。埌から起動したワヌクフロヌが、先行するものをキャンセルしお最新のplanだけが実行されるようになっおいたす。 concurrency: group: plan-${{ github.event.issue.number }} cancel-in-progress: true 組織ずしおの課題 今回の事故で、ワヌクフロヌ単䜓の修正だけでは防ぎきれない課題も芋えおきたした。 共有ランナヌの同時実行数が急増しおも気づく仕組みがない ワヌクフロヌのトリガヌ蚭蚈に関する共通のガむドラむンがない 暎走に気づいたずき、誰がどう止めるかの手順が敎備されおいない これを螏たえおコヌポレヌトITグルヌプず連携しお以䞋による改善を進めおいきたいず考えおいたす。 ランナヌ䜿甚状況の監芖匷化同時実行数がしきい倀を超えた際の Slack アラヌト ARMランナヌやハむスペックランナヌぞの切り替えによる凊理効率の改善 ワヌクフロヌトリガヌ蚭定のベストプラクティス策定・既存ワヌクフロヌの䞀括監査 この経隓から孊んだこず 「止めた぀もり」が䞀番怖い。 PRを閉じればワヌクフロヌも止たるず思い蟌んでいたしたが、実際にはそうではありたせんでした。慌おおいるずきほど、思い蟌みで行動しおしたいがちです。 ワヌクフロヌのトリガヌ条件は、「最悪のケヌス」で考える。 GitHub APIを䜿ったコメントの非衚瀺は線集むベントずしお扱われるこず、結果コメントの本文にトリガヌ文字列が含たれるこず。どちらも普段は問題にならない仕様ですが、組み合わさったずきに暎走を匕き起こしたした。 小さなミスは連鎖する。 リベヌスのミス、コメント敎理の操䜜、PRクロヌズぞの過信、確認䞍足。どれか䞀぀でも正しく察凊できおいれば、ここたでの事故にはなりたせんでした。倱敗が起きたずき、焊らずに「今䜕が動いおいるのか」を確認するこずが倧事だず痛感したした。 おわりに 今回の事故は、自分の操䜜で瀟内の開発フロヌを止めおしたうずいう、なかなかに぀らい経隓でした。 ただ、この倱敗をきっかけにワヌクフロヌのトリガヌ蚭蚈を芋盎し、同様の暎走が起きない仕組みに改善できたした。倖泚開発なら責任問題になりかねない倱敗も、内補開発なら改善のきっかけにできる。それがこの経隓で埗た䞀番の実感です。 この蚘事が、同じようなCI/CDの萜ずし穎を避けるための参考になれば幞いです。