はじめに 「ガードレール」、最近インフラやセキュリティ系の話題でよく目にする単語です。 私も普段からAWSやGoogle Cloudを触っており、IAMの権限管理やネットワーク設定の基本は理解しているつもりでした。 しかし、社内クラウド環境への「ガードレール導入プロジェクト」を担当することになった時、最初に頭に浮かんだ率直な感想はこれでした。 「ガードレール？ 道路にあるアレですか？」 各クラウドサービスの機能は知っていても、組織規模での「ガードレール型の統制」という概念がどういうものなのか、すぐにはピンときませんでした。 そこで今回は、ガードレールという考え方の概念や従来のセキュリ

! あくまで本記事の内容は個人的な見解であり、会社を代表するものではありません。 はじめに 私の周りで最近よく耳にする「BTC人材（Business, Technology, Creativeを兼ね備えた人材）を目指そう」という言葉。これを聞いて、あなたはどう受け止めていますか？ 「また経営層が無理難題を言ってきた」「自分たちの領域が侵食される」と、どこか冷ややかな戸惑いを感じる人も多いのではないでしょうか。 しかし、私はPMとして数々のプロジェクトに関わる中で、ある事実に気づきました。 技術の正しさだけでは、私たちが心血を注いだコードを守り抜くことはできない。 どれだけ素晴ら

はじめに 株式会社medibaでエンジニア組織マネージャーと複数プロダクトの開発責任者を担当している船田です。 GitHub CopilotやClaudeといったAIツールの普及で、コーディングなどの実装工程は効率化されました。しかし、プロジェクト進行中の情報のやり取りにおいて、日々の現場でこんなコミュニケーションが発生していませんか？ 「あの機能の仕様ってどうなってましたっけ？」とエンジニアに質問が飛ぶ → エンジニアが開発の手を止め、過去の仕様書や要件定義書、あるいはソースコードを読み解いて「こうなってます」と回答 こうした確認に対して、エンジニアが過去の資料や複雑なソースコード

AIは「上流」で爆速、「下流」で失速する 開発速度ムラの話 AIコーディングツールを使い始めると、最初は「なんでも速くなった」と感じます。確かに速くなりました。 でも、どこが速くなったのかを正確に把握しておかないと、正しくAIを活用できたと言えないのではと考えています。 水道工に例えて AIが普及してから、「実装速度」という水圧は確実に上がりました。コードは以前より速く書けます。ドキュメントの草案も一瞬で出てきます。 蛇口の水圧が上がっても、「どの機能を作るべきか」「なぜこの設計を選ぶのか」という判断の仕組みは変わっていません。 水を流す勢いは増しましたが、水が正しく流れるため

はじめに バックエンドエンジニアとして業務をしているnipeです。 直近のプロジェクトではフロントエンド開発の比重が高く、 状況によってはフロントエンドのみを担当する機会もありました。 その中で、 Next.js Material UI (MUI) を用いた管理画面の実装を担当することになりました。 フロントエンド領域についてはこれまで触れてきたものの、 Next.js や Material UI を前提とした管理画面開発に関しては、未知な要素も多い状態でした。 そうした状況の中で、今回かなり積極的に活用したのが AI でした。 本記事では、 実装フェーズにおける AI 活用の

こんにちは。medibaテクノロジーセンターで主に業務改善を担当しているやまめです。 はじめに この記事は、medibaが実施した、AIによる知財チェックツールの開発、運用ルールの策定、全社員教育の3つのアプローチについて紹介しています。AI生成画像のリスク管理に悩んでいるDX担当や法務担当の方々の参考になれば幸いです。 AIの生成画像を活用したい 昨今、AI生成画像の進化は凄まじく、これを業務効率化やクリエイティブの質向上に活用したいと思うのは自然な流れでしょう。しかし、企業がこれを推進するにあたって、必ずぶつかるのが、「知的財産権侵害のリスク」の壁ではないでしょうか。 med

はじめに AIによるコード生成において、一つの巨大なプロンプトで全てを完遂させる手法（A群）と、設計・実装・テストといった「スキル」を使い分けながら自律的に試行錯誤するエージェント型（B群）のどちらが優れているかを検証しました。 仮説 A群: 単純なタスクであれば極めて高速だが、複雑な要件や環境特有 of バグに弱い。 B群: 初期コスト（トークン、時間）は高いが、テストを通じた自己修復能力により、最終的な信頼性が高い。 実験結果の比較 評価項目 A群 (Monolithic) B群 (Agentic) 備考 テスト成功率 100% (5/5) 100

はじめに はじめまして、バックエンドエンジニアを担当している小林です。 今回はPMを担当する機会があり、PMをやってみて自分なりに意識したことをまとめてみました。 現在のPM歴は約3ヶ月ほどです。 気をつけたこと メンバーへの反応を早くする 今回PMを担当し、最も気をつけたことはメンバーへの反応を早く行うことです。 反応を早くすることが重要だと考えた点は下記の理由となります。 チームの生産性向上 メンバーが「返事待ち」で手が止まる時間を最小化することで、チーム全体の生産性が向上すると考えました。 見ていることを伝える 反応がないと見てもらえているのかわからないので、質

はじめに エンジニア組織でグループリーダーをやっているチェです。 今回は、社内のモバイルアプリ開発チームで採用しているFlutterでの開発についてお話しします。 現在、モバイルアプリのメイン技術としてFlutterを選定し、開発を進めています。 Flutterという技術選定によって、どのような開発体験がもたらされたのか。 そして、その高い生産性を維持し続けるために、どのようなアーキテクチャとして採用しているのかについて共有したいと思います。 チーム内でのFlutterのアーキテクチャ https://docs.flutter.dev/app-architecture/guide

はじめに 株式会社medibaでバックエンドエンジニアをしているRetchです。 社内でのAI利用が当たり前になり、 開発や意思決定の中にAIが自然に組み込まれるようになってきました。 その過程で、AI活用に関する記事や議論に触れる機会も増え、 いくつか気になる点を感じるようになりました。 本記事では、そうした日々の体感をもとに、 AI時代にエンジニアとして意識しておきたい考え方を整理します。 1. 「AIがやったから」は責任を免除しない 最近、「とりあえずAIでやった」という言葉を耳にすることが増えています。 この表現自体が問題だとは思いません。 正しく使えば、AIは非常に強力

はじめに 初めまして、システムディレクターの浜崎です。 私は元々フロントエンジニアとして、開発現場でコードを書いていましたが、 今後のキャリアを見据えて、2年程前にシステムディレクターという役割に転身しました。 今回は弊社のシステムディレクターについてお話ししていきます。 弊社のシステムディレクターとは 役割を一言で言えば、ディレクター（企画者・顧客）が求める「ビジネス的な要望」と、開発者が求める「技術的な整合性」の間に入り、落とし所を見つける仕事です。 また、スケジュールの管理や先方とのやり取り、必要であればコードを書くなどなんでもします。 『縁の下の何でも屋』という言葉があれ

! この記事の対象読者 採用活動を「業務外の雑務」と感じてしまい、少し距離を置いているエンジニアの方 チームの採用がうまくいかず、リソース不足に悩むテックリードやマネージャーの方 自身のエンジニアとしての視野や可能性を広げたいと考えている方 はじめに 「採用は人事の仕事で、エンジニアはコードを書くことに集中すべき」 そんな風に、採用活動を少し遠いものに感じている方は多いかもしれません。 私はこれまで人事部で10年ほど採用に携わってきましたが、現在は開発現場におり、techと人事を繋ぐ立場として採用もお手伝いしています。 この「tech（現場）」と「人事」の両方の視点を行き来する

Introduction ! この記事は、 mediba アドベントカレンダー2025 の25日目最後の記事です。 25年度はアドベントカレンダーのスタートとエンドを任されました、medibaでCTO/VPoEを やっている下地です。 タイトルの通りですが、CTOに就任して10月で1年、執行役員CTOとなって8ヶ月が経ち、無事に“CTO2年生”になりました。そこで今回振り返りを兼ねて、この1年間でCTOとして実施してきたことを記述していきます。"medibaのCTOはこんなことをしているんだ"という理解を少しでも持っていただければ幸いです。 以前から実施している主な業務 VPo

! この記事は、 mediba アドベントカレンダー2025 の24日目です。 はじめまして、横断システム部のずーんです。 概要 エンジニア以外の開発者（市民開発者）へSaaSのAPIキーを安全に提供し、管理する方法を考えました。弊社でよく使われる Google Apps Script（GAS） を事例にプロトタイプを実装しました。この記事ではその実装方法と検証結果について解説します。 背景 近年、生成AIの登場とローコードツール等の発展によりエンジニア以外の開発者（市民開発者）がプログラムを自作して利用することが弊社内で増加傾向にあります。プログラムを有効に活用するためにはS

今までmediba Creator × Engineer Blogとして本テックブログを運用して参りましたが、諸事情によりZennへと移設しリニューアル致しました。 今後の投稿は mediba Tech Blog へ行いますのでぜひ御覧ください。 本ブログの記事については移行せずにアーカイブとしてしばらくは残す予定です。 長年ご愛顧いただき誠にありがとうございました。また、今まで本ブログに執筆していただいた方々へも感謝を申し上げます。 引き続き新ブログでもよろしくお願い申し上げます。 株式会社 mediba テクノロジーセンター テックブログ運用担当 mediba テックブログ

! この記事は mediba Advent Calendar 2025 の20日目の記事です 記事の内容は個人的な見解であり、会社を代表するものではありません はじめに @hrktcy です。めでたくZennに弊社テックブログを開設しまして、2025年のアドカレはZennで執筆したいと思います。 さて、Go 1.20でプレビュー、1.21で正式機能となったPGO(Profile-Guided Optimization)ですが、バージョン更新とともに改善が行われてきました。最新ではGo 1.25も登場し、すでに商用環境でも安心して使える標準的な最適化手段になってきているかと思います。

はじめに この記事はmediba Advent Calendar 2025の19日目の記事です。 medibaにバックエンドエンジニアとして所属している@mdbr92です。 肩書はバックエンドエンジニアですが、実際にはフロントエンド・API・バッチ処理などアプリケーション全体の開発を担当しており、フロントエンドもバックエンドも対応できるNode.jsを特に好んで使用しています。 Node.jsに近年追加された便利機能 そんなNode.jsは、Denoやbunなどの競合ランタイムの登場もあってか、近年急速に進化しています。 そこで本記事では、ここ数年でNode.jsに追加されたり正

はじめまして。mediba Advent Calendar 2025 21日目担当の @threetenthreeです。 私は、ビジネスプロセスマネジメント（BPM）の専門家として、業務改善支援を担当しています。 昨今のトレンドといえば「生成AI」ですが、業務改善には「ECRSの原則[1]」という基本フレームワークがあり、効率化は、まずこの原則に従うべきです。生成AIもあくまで『数ある解決策の一つ』と捉えています。 業務改善という仕事は後回しにされがちです。そして「業務改善＝コスト削減（守り）」と思われがちですが、AI時代においては「新しい価値を生むための土台作り（攻め）」だと思います。

はじめに この記事は、mediba Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 mediba でバックエンドエンジニアをしている堀です。 エンジニアのキャリアでは、前に立つリーダーや実装を担うメンバーが注目されがちですが、その間でチームを支える役割もあります。 私は今、リーダーの推進力と現場の実装の間に立ち、プロダクトが安定して進むよう“守りの技術”を意識して働いています。 この記事では、なぜ自分がこの立ち位置にいるのか、そしてどんな視点で設計・実装・コードレビューなどを行っているかをまとめました。 支える側とはどういう役割か 支える側の役割を一言で表すと、

はじめに Next.js 15.2 以降で、サーバーサイドの情報をもとに動的にメタデータを生成しているページだけ、メタタグが <head> ではなく <body> に出力されてしまうという現象が確認されました。 静的ページでは正常に <head> に入るため、原因がコードなのか、Next.js の仕様なのか、切り分けが少し難しい問題でした。 同じ状況に遭遇した方の参考になればと思い、原因と回避策をまとめます。 問題の概要 発生していた状況は次のようなものでした。 サーバーサイドでデータ取得 → generateMetadata() で動的メタ