こんにちは、サイバーセキュリティと生成AI活用推進を担当しているたなちゅーです。この記事では、2026年2月に活動を開始したAI-Native Devプロジェクトについて紹介します。 活動の背景 2025年までの取り組み KTCでは2024年の 生成AI活用プロジェクト を皮切りに、2025年は「AIファースト」「リリースファースト」を掲げ、AI活用は着実に進みました。 AIファースト ：すべてのプロダクトへのAI統合、AIプロダクトの開発推進、グループ内でのAI活用ドライバー リリースファースト ：「いかに速く届けるか」を文化として組織に定着させる 「AIを使う」から「AIネイティブな開発・業務プロセス」へ こうした取り組みを経て、昨年末に副社長の景山がテックブログ「 2025年の振り返りと2026年の展望：Agenticな未来へ 」で、2026年のキーワードとして「Agentファースト」と「AIエンジニアリングファースト（AI-Native Dev）」を掲げました。 Agentファースト ：「対話するAI」から「行動するAI」へ。AIが自律的にタスクを遂行する世界を全社で実現する AIエンジニアリングファースト（AI-Native Dev） ：AIネイティブな視点で開発・業務プロセスを再構築し、職種の壁を超える 目指すのは、 一人ひとりがAIネイティブな視点で開発や業務のプロセスを変えていくこと 。その推進役として、2026年2月にAI-Native Devプロジェクトが発足。プロダクト開発からクラウドインフラ、コーポレート部門まで、10名超が合流した横断チームで活動を開始しています。 活動の2つの柱 個人の知見を組織全体で活かす仕組みと、それを支える開発環境の整備。この2つが揃って初めて組織として加速できると考え、活動を 文化醸成 と 開発環境整備 の2本立てで構成しています。 文化醸成 ：ナレッジの体系化・共有、AIツール利用状況の可視化、社内事例の発信など 開発環境整備 ：AI時代のコードレビュー最適化、AI Agent / MCP基盤の整備、エンバイロメント（環境）エンジニアリングなど Phase 1：まず土台をつくる Phase 1として取り組んだのは、活動の土台となる2つの基盤です。 AI Native Hub 1つ目は、社内Wiki上に開設した生成AI活用の社内ポータル「AI Native Hub」です。 職種別のAIツール活用ガイド、MCP・Skillsの使い方、社内事例などの情報を集約しています。また、コンテンツの運用にはGitHubを採用しています。Markdownで記述し、PRでレビューを回し、mainブランチにマージされると社内Wikiへ自動同期される仕組みです。運営チームだけが管理するのではなく誰でもナレッジを共有できる、社内全体で育てていくナレッジ集約場所を目指しています。 Claude Code Dashboard 2つ目は、Claude Codeの利用状況を可視化するダッシュボードです。Claude CodeのOpenTelemetryを活用しています。 ダッシュボードでは、MCPやSkillsの使用回数、利用者のトークン使用量、トークン使用量上位者のトレンドが見えます。自分の活用状況の振り返りやトークン使用量上位者との交流など、AIツール利用促進のきっかけになればと考えています。 Phase 2：実践と拡張 Phase 1は立ち上げと基盤整備。4月からのPhase 2は、その基盤の上で実践を加速するフェーズです。 文化醸成 文化醸成が目指すのは、AIネイティブな開発・業務のスタイルが組織に根づくことです。 もくもく会・ハンズオン会 ：気軽に情報交換できるオンラインの場を定期開催し、実践知を共有する AIネイティブな個人・部署へのインタビューとナレッジの横展開 ：先行事例を掘り起こし、他チームへ広げる AIネイティブな活動の可視化 ：AIネイティブ度合いを可視化し、活動の推進に活かす まず動き出したのが「もくもく会」です。週2回オンラインで開催して、ちょっとした困りごとやTipsなどを話しています。また、テーマを決めたハンズオン会も実施しており、初回の「Claude Codeを使い倒す設定を一緒にしよう会」には合計80名以上が参加しました。学びは集約して、後から参照できる形にしています。 開発環境整備 開発環境整備が目指すのは、AIエージェントを前提とした開発基盤を整えることです。 AI Agent / MCP基盤の整備 ：AI AgentやMCPの共有基盤の整備を進め、誰でも見つけて使える状態を目指します。 AI時代に合わせたコードレビューの最適化 ：AIが生成したコードに対するレビュー観点や静的解析との連携など、AI前提のレビューフローを検討しています。 エンバイロメント（環境）エンジニアリング ：AIエージェントが安全に活動できる範囲の境界線設計やガードレールなどの整備に取り組んでいきます。 既に社内ではエージェント開発・共有基盤「KTC Agent Store」を運用しており、現在は実行基盤をBedrock AgentCoreへの移行を進めています。AIエージェントとしてはAIインタビューという深堀りインタビューエージェントなどの開発が進行中です。 ここまでの活動で感じたこと 一番の発見は、AIネイティブな働き方に既に踏み出しているメンバーの多さです。初回ハンズオン会には80名以上が参加し、チャットではおすすめ設定や活用Tipsが飛び交いました。この熱量をつなげれば、もっと大きな力になる。その点と点をつなぐことがAI-Native Devの役割だと改めて感じています。 また、AIネイティブな開発・業務スタイルが根づけば、日々の業務から生まれた余力が新たな価値創出へ向かう流れをつくれるはずです。「攻めのAI活用」と「守りの安全基盤」の両面をつなぎながら、その流れを組織全体で加速させていきます。 おわりに AI-Native Devは始まったばかりです。土台を作るフェーズから、土台の上で走るフェーズへ。活動の進捗やナレッジは引き続きテックブログで発信していきます。 最後まで読んでいただきありがとうございました！

概要 Transform customをGitHub Actionsで行うための初期設定 手順1 AWS側にOIDCプロバイダーを作成 手順2 OIDC用IAMロールを作成 手順3 ロールにインラインポリシーをアタッチ GitHub側での設定のやり方 リポジトリ内部の基本構成 実行コマンド config.yaml の書き方 構造 各パラメータの説明 additionalPlanContext の書き方のコツ config.yaml の実例 変換結果の確認方法 AWS マネージド変換の一覧 トラブルシューティング まとめ 概要 アプリケーションサービス本部ディベロップメントサービス4課の池上です…

みなさんこんにちは。ワンキャリアでアプリチーム所属のエンジニアの金（GitHub: @chihiroanihr ）です。 私たちアプリチームでは React Native アプリの開発に TanStack Query（旧 React Query）を導入しています。