本記事は 2026 年 8 月 3 日に公開された Clare Liguori、Romain Dura、Al Harris、Richard Threlkeld による “ One agent, every surface: how we built the Kiro agent harness ” を翻訳したものです。 Kiro の開発初期、私たちは開発者の 1 日のなかでエージェント駆動の開発がどのように感じられるべきかを議論し始めました。繰り返し立ち返ったのは、セッションがラップトップとクラウドサンドボックスの間を摩擦なく行き来する姿でした。1 日の終わりにラップトップを閉じても、Kiro セッションはクラウドで動き続けます。コーヒーを取りに行く合間にスマートフォンから状況を確認できます。翌朝、Kiro IDE を開いて中断したところから作業を再開します。 Web 版 Kiro でプロジェクトを開始し、Kiro IDE でコンテキストを追加し、既にテストとイテレーションを進めているターミナルでは Kiro CLI を使い続け、Slack から進捗を確認します。エージェント駆動の開発とは、作業するあらゆるクライアントを横断する 1 つの連続した会話であるべきです。 今年の初め、私たちはエージェントのアーキテクチャがこのビジョンの実現を妨げていることに気づきました。当時、Kiro IDE、CLI、Web の各クライアントは、それぞれ独自のセッションフォーマット、ツールセット、設定モデルを持つ専用のエージェントを実行していました。セッションと環境の間を容易に移動するには、どのクライアントを使っていても、どこで動作していても同じように振る舞う単一のエージェントが必要です。クライアント専用のエージェントアーキテクチャでは、エージェント同士が十分な共通基盤を持っていなかったため、あるクライアントで開始したセッションを別のクライアントに移すことができませんでした。本記事では、3 つのエージェントのコードベースを 1 つの Kiro エージェントハーネスに統合した過程 (もちろん Kiro 自身を使って構築しました) と、私たちのビジョンを実現可能にしたアーキテクチャ上の決定について解説します。 分岐していった 3 つのハーネス Kiro を作り始めた当初、私たちはスピードと実験を優先しました。各クライアントチームが独自のエージェントハーネスを作ることを推奨しました。エージェントハーネスとは、エージェントループ、ツール実行、サブエージェントへの委譲、セッション管理、設定のロード、モデルとの通信を管理するオーケストレーション層のことです。IDE チームは Code OSS の拡張モデルに合わせて TypeScript で、CLI チームはパフォーマンスを重視して Rust で、Web チームは最新のエージェント研究に近い場所に居るために Python で、それぞれ独自に構築しました。 ハーネスを分けたことで各チームは独立して素早くリリースし、イテレーションできましたが、同時にそれぞれのチームが異なる選択をすることも意味しました。セッションストレージはクライアントごとに動作が異なりました。権限システムは独立して設計されており、互換性のない構文を使っていました。CLI は正規表現ベースの allowedCommands / deniedCommands を使い、IDE は trustedCommands にプレフィックスマッチを、denylist にはサブストリングマッチを使っていました。コンパクション戦略も分岐しました。サブエージェントのコンテキスト共有も異なるモデルに従っていました。カスタムエージェントもクライアントごとに動作が違いました。機能セットも分裂しました。仕様駆動開発と powers は IDE のみで動作し、プランモードとコードインテリジェンスは CLI のみで動作していました。 実装コストは時間とともに複利で膨らみました。新しい機能は 3 回作って 3 回保守する必要があり、その結果としてエージェントの挙動がわずかに異なることもありました。バグも 3 回修正する必要がありました。ユーザーはどのクライアントを選ぶかによって不整合を体験することになりました。セッションがクライアントとコンピュートを横断して移動するという私たちのビジョンは、共有のセッションフォーマット、共有のツールセット、共有の設定モデルが存在しないためアーキテクチャ的に不可能でした。各チームの独立性と個別のスピードを維持するために、クライアント間でエージェントの振る舞いに関する契約を合意し、3 つのハーネスそれぞれで実装するという案も検討しました。しかしインターフェースの整合を取ることも、新機能ごとに増えていく調整コストを生みます。新機能ごとに仕様書、3 つの実装、そして同一の振る舞いを継続的に検証する作業が必要になるのです。 転機となったのは、Web 版 Kiro のパブリックローンチの準備を進めていたときでした。Web 版 Kiro を独自のエージェントとともにローンチし、この複利的な実装コストを払い続けるのではなく、各チームが学んだベストな知見を組み合わせた単一のエージェントハーネスを構築することを決めました。単一のハーネスであればチーム間の重複がなくなり、すべての労力を 1 箇所に集中投資できます。 Kiro エージェントハーネスのアーキテクチャ 私たちが早い段階で下した重要なアーキテクチャ判断は、ハーネスを各クライアントにコンパイルして組み込むライブラリではなく、独立したサーバープロセスとして構築することでした。過去の試みから、共有ライブラリでは十分に強い境界を強制できないことがわかっていました。クライアントコードは公開を意図していない内部メソッドを呼び出し始めるか、ライブラリの上に独自のエージェントロジックを重ねてしまいます。そうなれば実装は再び分岐していきます。独立したプロセスであれば、この分離が現実のものになります。ハーネスとクライアントは同じ言語やランタイムを共有する必要がないため、各クライアントは自分のプラットフォームに適したスタックのまま留まれます。 これにより、3 つの密結合したクライアントとエージェントのペアではなく、 ┌────────────┐ ┌────────────────────────────────┐ │ Kiro IDE ├──────│ IDE agent (TypeScript) │ └────────────┘ └────────────────────────────────┘ ┌────────────┐ ┌────────────────────────────────┐ │ Kiro CLI ├──────│ CLI agent (Rust) │ └────────────┘ └────────────────────────────────┘ ┌────────────┐ ┌────────────────────────────────┐ │ Kiro Web ├──────│ Web agent (Python) │ └────────────┘ └────────────────────────────────┘ クライアントと単一のエージェントハーネスとの間にきれいな分離ができました。 ┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────────────┐ │ Clients │ │ Kiro agent harness │ │ │ │ │ │ UX and presentation │ │ Agent loop │ │ User interaction │───protocol───│ Tools and sub-agents │ │ Platform-native tools │ │ Session state │ │ (optional overrides) │ │ MCP client │ │ │ │ Configuration and steering │ │ │ │ Permissions │ │ │ │ Telemetry │ └─────────────────────────┘ └─────────────────────────────────┘ Kiro エージェントハーネスはコードベースの隣で動作する軽量なプロセスで、高速に起動し、エージェント側のすべてを所有します。クライアントはユーザーがエージェントとどのようにやり取りするか、エージェントの作業をどのように提示するかを所有します。この境界を越える唯一の方法は、定義されたプロトコルインターフェースです。コンパイルされて組み込まれるライブラリではなく独立したプロセスであるため、あらゆるコンピュート上で動作できます。同じハーネスがラップトップ上でも、クラウド上の VM 内でも、クライアントに意識させることなく起動できます。 サーバーとクライアントの間に明確なインターフェースがあるということは、エージェントのコードがクライアントとは独立して進化することを意味します。ハーネスの変更がプロトコルインターフェースに影響を与えない場合 (たとえば新しいツールの追加、プランニングの改善、エージェントループのチューニング)、クライアント側の変更ゼロですぐにすべてのクライアントにリリースできます。たとえば最近、カスタムエージェントのライブリロード機能を追加しました。セッション中に .kiro/agents/ のファイルを編集すると、ハーネスがすぐに検知し、利用可能なコマンドをクライアントに再度通知します。利用可能なコマンドの通知タイプはすでにプロトコルに存在していたため、クライアントの変更は不要でした。どのクライアントも追加の変更なしにこの機能を手に入れられたのです。 サポート対象のクライアントが多様なため、このハーネスは画一的な設計ではありません。クライアントごとに機能が異なり、一部の操作はクライアントネイティブの機能を使ってクライアント層で実装するほうが理にかなっています。クライアントは独自のツールを提供して組み込みツールを抑制でき、自分のフォームファクター (form factor) に合ったものを使えます。たとえば IDE はファイル操作に Code OSS の API を使い、ファイルシステム上で直接動作するハーネスの組み込みツールではなく、独自のファイル読み書きツールを提供しています。エージェントがこれらのクライアント提供ツールのいずれかを実行する必要があるときは、クライアントに通知し、クライアントがツールを実行して結果を返します。 プロトコル: Agent Client Protocol (ACP) クライアントとハーネスの境界を定義するプロトコルとして、 Agent Client Protocol (ACP) を選びました。ACP はエージェントとクライアントの通信を標準化した仕様で、2026 年 6 月に 1.0 に到達しました。このプロトコルは JetBrains の IDE、Xcode、Zed といった IDE や、Obsidian、Emacs、Neovim といったほかのエディターでもサポートされています。私たちは今年の初めに Kiro CLI で ACP を採用した経験 から、これらのアプリケーション内で直接 Kiro とやり取りできるようにしていました。統一されたハーネスにも ACP を採用することにしたのは、サードパーティ製エディター向けだけでなく、Kiro 自身のクライアントと私たち自身のエージェントの間のインターフェースとして使うためです。ACP の 2 つの性質がこれを可能にしました。カスタムメソッドに対する拡張性と、トランスポートの柔軟性です。 ACP は公式にトランスポートとして stdio をサポートしています。これはハーネスがエディターやターミナルの子プロセスとして動作するローカルクライアントで機能します。Web 版 Kiro や iOS アプリのようなリモートクライアントには、別のトランスポートが必要でした。これらのクライアントがクラウドサンドボックスで動作するハーネスに接続できるように、独自の WebSocket ベースのトランスポートを追加しました。クライアントがどのトランスポートを使うかに関わらず、バイナリ、ツール、エージェントの振る舞いは同一です。 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Kiro agent harness │ └──────────┬────────────────┬────────────────┬────────────────┘ │ stdio │ stdio │ WebSocket │ │ │ ┌──────┴──────┐ ┌──────┴─────┐ ┌───────┴──────────────┐ │ Kiro CLI │ │ Kiro IDE │ │ Kiro Web · iOS app │ │ (terminal) │ │ (Code OSS) │ │ (browser · mobile) │ └─────────────┘ └────────────┘ └──────────────────────┘ トランスポートを超えて、私たちは ACP のメソッドセットを Kiro-ACP と呼ぶものに拡張しました。標準の ACP は基本的な部分 (セッションのライフサイクル、メッセージのストリーミング、ツール呼び出しのレポート) を扱いますが、Kiro の機能にはそれ以上のものが必要でした。たとえばライブステアリングを追加しました。ユーザーはエージェントの作業中でもメッセージを送信でき、そのメッセージが次の推論ターンで注入されることで、キャンセルや待機なしにエージェントの方向性を調整できます。ACP はメッセージのキューイングをサポートしていないため、ライブステアリングを実現するために新しいメソッドプロパティと通知で ACP を拡張しました。また Kiro の仕様駆動開発ワークフローを専用のメソッド群としてモデル化し、ACP の基本的なツール承認を豊富なマルチスコープの権限システムへと拡張し、コンテキストウィンドウの使用状況とフック実行に関する通知を追加しました。合計で Kiro-ACP はベースプロトコルに加えて 20 を超えるエージェント呼び出し可能なメソッド、15 のクライアント呼び出し可能なメソッド、20 の通知タイプを追加しています。ACP の拡張モデルはこれをきれいに保ちます。仕様どおり、カスタムメソッドはアンダースコアのプレフィックスを使い、Kiro の拡張はすべて _kiro/ 名前空間の下に配置されています。プロトコルをフォークすることなく、Kiro 固有の機能のために拡張できるのです。 結果として、サードパーティのクライアントはファーストパーティのクライアントと同じ方法で接続できます。ACP 互換のクライアントであれば、ツール、サブエージェント、セッション管理、MCP 接続を含む完全なエージェントを利用できます。ファーストパーティのクライアント (IDE、CLI、Web、iOS) は加えて Kiro-ACP の拡張を利用して、ライブステアリング、仕様、リッチな権限 UI、コンテキスト使用量トラッキングといった機能を提供します。 仕様、エージェント、フックがどこでも使える 単一のハーネスがもたらす直接的なメリットは、これまで 1 つのクライアントに閉じ込められていた機能が、同じ設定フォーマットと同じ振る舞いで、どのクライアントでも使えるようになったことです。 仕様駆動開発 は以前は IDE 限定でした。今では CLI ( /spec new で開始できます) と Web 版 Kiro でも動作します。エージェントは仕様ワークフローを駆動する LLM とのやり取りと自動化された推論 (要件の生成、技術設計の作成、作業のタスクへの分解) を扱い、各クライアントは自分のフォームファクターに合った形でそれを提示します。IDE は仕様のアーティファクトを横並びのペインで表示します。CLI はターミナル内でレンダリングします。Web 版 Kiro はブラウザーでインラインレビューとマルチユーザーコラボレーションとともに表示するので、チームが一緒に仕様をイテレーションできます。エージェントは ACP を話し、クライアントは出力をどう提示するかを決めます。 カスタムエージェント は、どのクライアントでも同じ .kiro/agents/ Markdown フォーマットを使います。エージェントには説明、システムプロンプト、タグベースのツール選択 (個別のツール名ではなく read 、 write 、 shell といったシンプルなタグ)、アクセス可能なサブエージェント、インラインの MCP サーバー定義、インラインの権限ルールを定義できます。カスタムエージェントの設定をバージョン管理にコミットすれば、チームメンバー全員がすべてのクライアントで使えるようになります。 --- description: セキュリティ上の問題を確認するコードレビューエージェント tools: [read, shell, "@github"] permissions: rules: - capability: fs_read effect: allow - capability: shell match: ["git diff *", "git log *", "npm audit"] effect: allow mcpServers: github: url: https://api.githubcopilot.com/mcp/ headers: Authorization: Bearer ${GITHUB_TOKEN} --- あなたはセキュリティに重点を置いたコードレビュアーです。現在の差分を レビューし、脆弱性、認証情報の漏洩、安全でないパターンを確認してください。 依存関係のアドバイザリは npm audit で確認してください。 フック は同じ .kiro/hooks/*.json フォーマットを使い、同じトリガー ( SessionStart 、 PreToolUse 、 PostToolUse 、 FileCreate 、 FileSave ) で、すべてのクライアントで同じように動作します。 機能の可用性を超えて、統一されたハーネスは、正しく作るのが難しい領域でも一貫した振る舞いを提供します。コンテキスト管理、コンパクション、要約は、どのクライアントを使ってもすべて同じように動作します。以前はハーネスごとに独自のコンパクション戦略を持っていたため、IDE、CLI、Web クライアントのどれを使っているかによってセッションが長くなるにつれて振る舞いが変わることがありました。今では 1 箇所で実装、テスト、改善される単一の実装があります。統一されたハーネスをクライアント全体に展開して以来、コンテキスト保持を改善するため、ハーネスにより良いコンパクションプロンプトをすでにリリースしています。またハーネスの深い部分でレジリエンスとパフォーマンスの改善もリリースしました。モデル推論リクエストの改善されたリトライロジック、高速な権限評価、より弾力性のある MCP サーバー接続などです。すべてのクライアントがこれらの変更の恩恵を受けます。結果として、どのクライアントを好むかに関わらず、一貫した品質と信頼性が得られます。 単一のポリシー言語 統一ハーネスが登場する前、各クライアントは異なる構文、異なるセマンティクス、異なる設定場所を持つ独自の権限システムを持っていました。CLI は正規表現パターンによる allowedCommands / deniedCommands を使いました。IDE はプレフィックスマッチによる trustedCommands と、サブストリングマッチによる別の commandDenylist を使いました。どちらのクライアントでも権限はツール単位でした。 .env への読み取りを拒否する といった単一の意図は、ファイルを読める各ツール (read、glob、grep、コードインテリジェンス) に対して個別に設定する必要があります。1 つでも見落とすと、エージェントは別のツール経由でそのファイルにアクセスできてしまうのです。ユーザーはツール呼び出しごとに y を押し続けるか、すべてを信頼するかの二択を迫られ、その中間の実用的な選択肢がありませんでした。私たちが求めていたのは、ケイパビリティレベルで意図を表現でき、永続的かつ組み合わせ可能な同意によって承認疲れ (acceptance fatigue) を減らせる権限モデルでした。 今では、形式的に検証されたポリシー言語である Cedar に支えられた、単一のケイパビリティベースの権限モデルがあります。1 つのルールで、すべてのツールにまたがる同種の操作をまとめて対象にできます。 rules: # Block all tools that read files from accessing secrets - capability: fs_read match: [".env", ".env.*", "secrets/**", "**/*.pem"] effect: deny # Allow specific shell commands without prompting - capability: shell match: ["npm test *", "npm run build", "git status"] effect: allow # Allow an MCP server's tools - capability: mcp match: ["github/*"] effect: allow ケイパビリティはツールを機能ごとにグループ化します。 fs_read 、 fs_write 、 shell 、 web_fetch 、 mcp 、 subagent などです。fs_read の deny は、ファイルを読むすべてのツール ( read_file 、 grep_search 、 file_search 、そして今後追加される read 系ツール) を個別に列挙することなくブロックします。 ポリシーは複数のスコープにまたがって合成でき、deny が常に勝つセマンティクスでマージされます。Kiro 自体は変更不可能なセキュリティ不変条件を適用します (たとえば、エージェントは自身の権限ファイルを変更できません)。エンタープライズ管理者は MDM 経由で制限をプッシュできます。ユーザーは自分のルールをユーザーレベルまたはワークスペースレベルで設定します。エージェントプロファイルはその役割に応じた権限を宣言できます。セッションレベルの判断は、作業しながら積み上がっていきます。事前の設定は不要です。ポリシーは同意の判断を下すにつれて自然に育っていき、意味のあるスコープでそれを永続化できます。 ハーネスがビジョンを解き放つ 新しいエージェントハーネスアーキテクチャの成果はすでに現れています。すべてのクライアントが統一ハーネスに移行して以来、クライアント側の変更ゼロで複数の機能をクライアント横断でリリースしてきました。グローバルフックとポリシープリセットもその一例です。 グローバルフック は ~/.kiro/hooks/ でフックを一度定義するだけで、すべてのワークスペースで自動的に発火するため、保存時のリント実行やコミット前のセキュリティチェックといった横断的な振る舞いをプロジェクトごとに複製する必要がなくなります。 ポリシープリセット は edit-workspace や dev-shell のような合成可能な名前付きルールセットで、一般的なワークフローにおけるプロンプト疲れ (prompt fatigue) を減らします。権限にポリシープリセットを追加すると (たとえば policies: [dev-shell, edit-workspace, read-all] )、ハーネスのポリシーエンジンがロード時にそれらを個別のルールに展開します。どちらの機能もハーネスのアップデートだけですべてのクライアントに提供されました。 本記事の冒頭で述べたビジョンには、まだ構築が必要なエージェントの能力 (ケイパビリティ) がいくつかあります。たとえば、環境間でセッションを移動するためのセッションパッケージングや、ローカルとクラウドの両方のセッションをどのクライアントからも制御できる機能などです。統一されたハーネスなら、新しい能力を一度作るだけで済みます。多くの場合、グローバルフックやポリシープリセットのように、クライアント側の変更ゼロですべてのクライアントに配信できます。統一ハーネスがクライアント側の作業を完全になくしたわけではありませんし、そうしたいわけでもありませんでした。ターミナル、デスクトップの IDE、ブラウザー、スマートフォンは異なるインタラクションモデルを持っており、私たちは画一的な体験を提供するのではなく、各クライアントがそのフォームファクターに合った体験に感じられることを望んでいます。新しいエージェントハーネスアーキテクチャなら、エージェントのロジックはクライアント全体で同一で、各クライアントチームはそれとどうやり取りするのがベストかに集中できます。 Kiro のユーザーとして、新しいエージェントハーネスアーキテクチャは、新しい能力がより速く届き、一貫した振る舞いを示し、あなたが好むクライアントに関わらず同じ設定で動作することを意味します。 新しい Kiro エージェントハーネスを試す 新しい Kiro エージェントハーネスは 4 つの Kiro クライアントすべてでライブ稼働しているので、今日から試せます。 Kiro IDE 1.0 は、ケイパビリティベースの権限、タグベースツールとインライン MCP を備えたカスタムエージェント、並列セッションを指揮するためのエージェントフォーカスモード、ドッキング可能なチャットタブ、セッションエクスポートを提供します。 IDE 1.0 のドキュメントと移行方法 を参照してください。 Kiro CLI v3 (アーリーアクセス) は、仕様駆動開発、permissions.yaml、拡張されたフック、新しいエージェント設定フォーマットを備え、ターミナルで同じ統一ハーネスを実行します。 kiro-cli --v3 で試せます。 CLI v3 のドキュメントと移行方法 を参照してください。 Web 版 Kiro (プレビュー) はクラウドサンドボックスでハーネスを実行し、ブラウザーで仕様を使った自律的な開発、マルチリポジトリセッション、GitHub と GitLab の統合を提供します。 サインイン / サインアップ できます。 iOS 版 Kiro (プレビュー) は Web 版 Kiro と同じクラウドセッションにスマートフォンから接続し、ラップトップを開かずに自律的な作業のキックオフ、差分のレビュー、変更の承認を行えます。 アーリーアクセスをリクエスト してください。 翻訳は Solutions Architect の吉村が担当いたしました。

Web未経験MLエンジニアが社内プロダクト開発でAIコーディングにどハマりするまで はじめに こんに ...

こんにちは！メドレーDevRelの重田（ @Shige0096 ）です。 4/22(水)-24(金) に函館で開催されたRubyKaigi に今年も参加してきたので、その参加レポートをお送りします👟 はじめに 株式会社メドレーはRubyスポンサーとして協賛し、現地でブース出展しました。 弊社のプロダクトの半数以上でRubyを用いていることもあり、 Rubyコミュニティへの貢献は、協賛活動の中でも特に重要視している活動です！ １番最初にロゴを掲載していただきました🙌 弊社VPoEの倉林（ @terukura ）が書き込み中✍️ 今年は役員を含め総勢13名で参加し、RubyKaigi を堪能しました✨ 本レポートでは、現地の様子や弊社のブース企画のご紹介を写真メインで雰囲気が伝わるようお伝えします！ ぜひ楽しんでご覧いただけると嬉しいです🙌 会場の様子 本年の開催場所は「函館」。（昨年の発表から心待ちにしていました!!!） 採用人事の福島さんとともに前日入りし、ブース設営⚒️ ブースの完成形。Rubyスポンサーは長机2つなので広々としていました🚩 上から見た会場。 弊社ブースのご紹介 ブース企画その１_Ruby×AIアンケート調査 以下3つのAIに関するアンケートをとりました！🔍 ご回答いただいた皆様、ご協力ありがとうございました！！ AI（生成AIなど）を開発に取り入れ始めたのはいつ頃ですか？ 使っている具体的なルールを教えて下さい AIを活用したRuby開発における成功体験やお困りごとを教えて下さい アンケート結果サマリ✍️ 1.AIを開発に取り入れ始めた時期 2024年前半： 早期導入層が一定数存在し、この時期から活用が始まる。 2024年後半〜2025年前半： ボリュームゾーン です。この期間に圧倒的多数のエンジニアが導入を開始。 2025年後半〜2026年： 導入が一段落し、ほぼ全てのエンジニアが当たり前に利用しているフェーズに移行。 2.使っている具体的なツール 圧倒的シェア: Claude Code 併用・特定用途: Cursor, Codex, GitHub Copilot, Devin, Gemini など 結果としては単なる「コードの補完」ではなく、Claude Code や Code x、Devin のような「自律的にタスクを完了させるエージェント型」が主流であることが顕著に現れていました。 3.Ruby開発における成功体験・お困りごと ☀️ ポジティブ（成功体験）※一部抜粋 開発スピードの向上: 「実装が早くなった」「コードを書く時間が減った」「爆速」「PR（プルリクエスト）出すまでが早い」といった声が目立ちました。 学習・調査の効率化: 「知らない構文やライブラリをすぐ聞ける」「エラー解消が早い」「Rubyの古いバージョンからの移行に役立った」 テスト・ドキュメント: 「テストコードを書いてくれる」「仕様の言語化が楽になった」 精神的負担の軽減: 「一人で悩む時間が減った」「心理的ハードルが下がった」 ☔️ ネガティブ（お困りごと） ※一部抜粋 精度の問題: 「嘘をつく（ハルシネーション）」「動かないコードが出てくる」「古い情報を出してくる」 レビュー・品質への懸念: 「レビューが大変になった」「AIが書いたコードの意図を追うのが苦労する」「コピペによる技術的負債への不安」 特有の悩み: 「トークン代が高い」「追いつくのが大変」「AIのスピードに人間がついていけない」 ブース企画その2_アンケート or XフォローでノベルティGET🎁 弊社の認知度をはじめとした簡単なアンケートへの回答またはXフォローでガラポンチャレンジをしてノベルティをプレゼントしていました✨ どちらもご協力いただいた方は2回引いていただきました💪 防災7点セットをはじめ絆創膏やポーチなどを用意しました🎁 多くの方にお越しいただき、賑わいを見せた弊社ブースの様子👀✨わいわい。 弊社役員のオフショット📸 Matzさんにお越しいただき記念撮影✨ ありがとうございました！ エンジニアによるセッションレポート エンジニアによるセッションの感想を一部紹介します！ Ruby Committers and the World Ruby Committers and the World RubyKaigi 2026, #rubykaigi rubykaigi.org Rubyの開発体制について。Matzさんがいなくなった場合を考えて、pythonのような合議制への移行などを検討すべきかが話された。Matzさんは大人数での合議制には否定的で、一部の意見によって言語設計が揺らぎやくなる懸念があると話していた。少人数での合議制か、AIでメカMatzを作るべきという意見があった。 RubyコミッターのAI活用について。コミッターも半分以上をAIに実装されている人が多い。Matzさんも一年以上自分でコードを書いていない、エディタも開発目的では使っていない（メールでもemacsを使っている）。CRubyは以前からMatzさんは実装から離れて他のコミッターに任せていた。同レベルのことをAIエージェントに任せてもアウトプットレベルはそんなに変わらないらしい。（言う事を効かないことがあるコミッターたちよりもAIエージェントを使ったほうが良いとのこと） HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering RubyKaigi 2026, #rubykaigi rubykaigi.org この発表は、ERBを単なる文字列生成の仕組みとしてではなく、HTML構造を理解できるテンプレートとして扱うことで、RailsのView層をより進化させようという内容でした。HerbはHTML+ERBを解析するための文法とパーサを提供し、Prismと組み合わせることで、Ruby構文やHTMLの不整合を実行前に検出できるようにします。普段Reactを書いている立場から見ると、JSXをツールが構造として理解できることがReactの開発体験を支えているように、HerbはERBにもそれに近い土台を作ろうとしているように感じました。Hotwireで進んできたHTML中心のRails開発を、テンプレート解析やエディタ支援の面からさらに押し進める取り組みに見えます。特に面白いのは、将来的に「どの状態がどのDOMに影響するか」を追跡し、必要な部分だけを更新するリアクティブな仕組みにつながる可能性がある点です。ただし、React的なリアクティビティがすぐそのまま実現するわけではなく、現時点ではそのための基盤づくりという位置づけに近そうです。サーバーサイドレンダリングを中心にしながら、必要なところだけ賢く更新できる方向性はとても魅力的です。ERBが構造を理解できる開発しやすいUI記述として進化していくなら、小規模なアプリや管理画面では、Reactを持ち込まずにこの方向性を選ぶ場面も増えていくかもしれません。 ERBの問題（HTMLの構造に問題があっても何も検出しない）とそれを解決するためにherbが生み出され、herbに何ができるか？といった話。herb-toolsでHTMLをパースしたり、dev serverでホットリロードできたりするの知らなかったので勉強になりました。 Matz Keynote Matz Keynote RubyKaigi 2026, #rubykaigi rubykaigi.org Rubyのソースコードをコンパイルして、実行ファイルを生成する取り組み。CRubyに比べて大幅な性能向上を実現していた（YJITとは別のアプローチ）。全てのRubyの機能が利用できるわけでなく、Ruby on Railsの置き換えは現時点で原理的に不可とのこと。CLIツールなどの一部のユースケースでは利用できる仕組みかもしれないと感じた。 弊社スポンサーセッション 最終日にはスポンサーセッションとして、弊社の宍戸（執行役員 医療プラットフォーム本部 CTO）がトークしました。 ご聴講いただいた皆さま、ありがとうございました！ 公立はこだて未来大学学生への支援活動 事前告知ブログにも記載していますが、弊社の新卒採用において開催地（函館）は深い繋がりがあり、 社内にははこだて未来大学のOB・OGが複数名在籍し、第一線で活躍しています✨ RubyKaigi 2026 にRubyスポンサーとして協賛します！ | MEDLEY Developer Portal はじめに こんにちは！メドレーDevRelの重田（@Shige0096）です。 今年もついに、Rubyistたちの祭典 RubyKaigi 2026 の季節がやってまいりました！ 昨年の最終日に「次は函館！」と発表されてから、日本三大夜景と... developer.medley.jp そこで今回は、RubyKaigi への参加費用の支援と弊社社員との懇親会への招待を行いました。 ご参加いただいた皆様、ありがとうございました！ 短い時間でしたが、弊社一同楽しい時間を過ごすことができました！少しでもメドレーについて知っていただき、興味を持っていただけていたら幸いです！ おまけ RubyKaigiへの参加を通して、北海道の魅力にもたくさん触れることができました。 美味しい水と空気がある場所はご飯がとにかく美味しい！！そして自然も感じられた3日間でした🌱 思い出の写真をいくつかご紹介します🙋‍♀️ 2日目の夜に希望メンバーで、日本三大夜景でもある函館山からの夜景を見に行きました⛰️ 新鮮度がまるで違う北海道の海鮮！ 活きたまま水揚げ・輸送され、直前まで生きていたイカ（=活イカ）をいただきました🦑味はもちろん、コリコリした食感が最高でした👏 帰りのタクシーで運転手さんにオススメしていただいたソフトクリーム🍦 北海道最古の珈琲店「カフェ美鈴」で食べられます☕️疲れた体に沁みる甘さでした🙏 おわりに 改めて、RubyKaigi にて弊社ブースにお越しいただいた皆様、はこだて未来大学の皆様、そして運営の皆様、ありがとうございました！！！ 全国のRubyistの皆さんと交流ができたことを弊社一同嬉しく思います！ 今後もRubyコミュニティへ少しでも貢献できたらと考えていますので、引き続きよろしくお願いいたします。 それでは、来年は宮崎でお会いしましょう！！（頑張って申し込むぞ💪🔥） メドレーでは、Rubyが大好きなエンジニアを募集しています！（もちろんそれ以外のエンジニア職種も大歓迎・大募集中です！） まずはカジュアル面談でざっくばらんにお話しできるので、会場でお会いできない方はぜひこちらでお話ししましょう！お待ちしております！ 株式会社メドレー 正社員 エンジニア の求人一覧 株式会社メドレー 正社員 エンジニア の求人一覧です。| HRMOS hrmos.co