技術系フィードから毎時取り込んでいる、まだ誰も拾っていない記事です。ジャンルで絞って探せます。ログインすると、気になったものをその場でブックマークできます。
生成 AI、機械学習、エージェント
はじめに 退勤直前にタスクを投げ、PCを閉じて帰る。寝ている間にテスト、AIによるレビュー修正まで回ってPRが上がってくる。翌朝、上がってきたPRをレビューする。 これは現在の私の開発の実情です。私がここでやることは2つだけで、止まったエージェントを起こすことと、承認が必要なものの確認・許可をすることだけです。 これは何も私に限った話ではないと感じてます。 実際クラウドエージェントでの開発は海外では当たり前になりつつあるように思います。grill-meで知られるMatt Pocockさんは、「ローカルの開発環境から離れつつある」とポストしていました。 https://x.com/ma...
OpenAIは2026年8月25日付の「ChatGPT & Codex changelog」で、ChatGPTデスクトップアプリの内蔵ブラウザーに、WebMCPを利用した「サイトツール」を追加した。
本記事は、LINEヤフーの技術カンファレンス「Tech-Verse 2026」のセッション「10x Speed With QA Agent Platform — How we scaled adopt...
はじめに BASEのProduct DivisionでエンジニアをしているKondoと申します。 この記事は、BASE夏のブログリレー2日目の記事です。 生成AIの進化を実感しながら、これからエンジニアとしてどう生き残っていけば良いのだろうと考えることが増えました。ここでいう「生き残る」とは、AIに代替されることなく、変化の中でもチームやプロジェクトに必要とされ続けることです。生成AIでコードが書ける前提になり、「コードが書ける」こと自体が強みになりにくい場面が増えたと感じています。また技術的な調査やドキュメントを書くスキルも、AIに頼めば質の良いものがすぐに出てくるようになり、スキルの差別化
MCP サーバを利用するクライアントとして Claude Code を想定し、Cloud Run 上の MCP サーバに認可を追加するための構成を検討します。
LINEヤフーでは、ユーザーの目的に応じてさまざまなサービスや機能をつなぐAIエージェントサービス「Agent i」の開発を進めています。Agent iで多様なニーズに応えるには、現場のアイデアを素早...
2026年8月の「Python Monthly Topics」は、LLMエージェントの内部で起きていることをトレースとして可視化する方法について紹介します。
Google Cloud Next 2026に参加してきました。混沌としてきたGemini Enterprise周りの名称整理、秘書型と独立型という2種類のエージェント、そしてデータ基盤のAIエージェントReady化について、現地で感じた温度感を整理します。
はじめに こんにちは。IT本部IT戦略部テクニカルオペレーショングループの松本です。 今回はDeNAにおける内製IdPへの認証基盤移行プロジェクトの道のりをお届けしてきた連載の第3回・最終回となります。 これまでの記事では、 第1回 で既存の認証基盤からの移行の経緯と目指すべき姿についてご紹介しました。続く 第2回 では、内製IdPの開発体制・開発プロセスにおけるAIの活用や、認証基盤の移行で直面した技術的課題と解決策に焦点を当てて説明しています。
はじめに こんにちは、データサイエンス部の大川（@o_tomo03）です。私たちは、WEARにおける「似合う」をユーザーに届けるため、LLMやマルチモーダルAIを活用してコーディネートの特徴抽出や似合うに関する独自の判定処理のR&Dを行っています。 その中核を担うのが、全身のコーディネート画像から特徴を抽出するVLM（Vision Language Model）のプロンプトです。このプロンプトの精度を上げようとすると、地道な手作業のチューニングが延々と続きます。みなさんも一度は経験したことがあるのではないでしょうか？ 当初、私が実際に回していたのは次のようなループでした。 LLMに推論させ、正
こんにちは。ヤプリのデータサイエンス（DS）室で約1ヶ月間インターンをしていたはるじょーです！ インターンでは、社内向けの対話型分析ツール（自然言語で自社データについて質問できる社内ツール）に、新しく2つの機能を企画から実装まで担当しました。この記事では、その開発の過程と工夫した点についてまとめます （このツールを検証する中で試した「AIペルソナに使ってもらう」という手法についても別記事に書いているので、よければあわせて読んでください） ※本記事に掲載しているスクリーンショットは、実データが映り込まないよう用意した検証専用の環境で撮影したものです。アプリ名・数値は全てダミーデータで、実在のクラ
こんにちは！ヤプリのデータサイエンス（DS）室で約1ヶ月間インターンをしていました、はるじょーと申します！ 今回は、社内向けの生成AIチャットツールに新機能を追加する開発を担当した中で、その機能が「本当にユーザーの役に立つのか」を検証するために取り組んだ、PDD（ペルソナ駆動開発）についてお伝えします （もう1本、開発した機能そのものについての記事も書いているので、よければあわせて読んでください） きっかけ：「作ったはいいけど、これで合っているのか」問題 インターンでは、「社内の担当者が自然言語で自社データについて質問できる生成AIチャットツール」の開発を行っていました。 その中で、「この機能
この記事は、BASE夏のブログリレー1日目の記事です。 こんにちは。BASE ProductDiv ItemSection の Torata です。 直近半年で私が作った問い合わせ調査AIエージェントの取り組みを紹介しようと思います。技術的にはそこまで難しいことをしていないので、技術構成の話ではなく、導入にあたってぶつかった壁とそれをどう乗り越えたかを中心に書いていきます。 前提:BASEの問い合わせ対応の流れ 前提としてBASEの問い合わせがどのような流れで、私が作成したAIエージェントがどのフェーズにフォーカスしたものかを説明します。 BASEではショップオーナーや購入者（以下、あわせてユ
はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村と、推薦基盤ブロックの上國料です。 ZOZOでは2025年7月より、Claude Codeをはじめとする各種AI開発ツールを利用できる制度を開始しました。 corp.zozo.com 現在ではこの制度のもと、数百名にのぼる社員がClaude Codeを活用しています。 Claude Codeの活用が進むにつれ、スキルやエージェントといった開発資産がチームごとに蓄積されていきます。しかし、それらの資産がチーム内に閉じたままでは、組織全体で見たときに「AI開発が進むチーム」と「遅れるチーム」の差が広がる一方です。 この差を埋めるには、チ
はじめに LLMのAPIを叩いて何かを作ること自体は、ずいぶん手軽になりました。プロンプトを書いて実行すれば、それらしい出力が返ってきます。 ただ、「手元で動くもの」と「お客様に提供できる機能」の間には、かなりの距離があります。手元では良い感じの出力が出ていたのに、いざ幅広いデータで試すと精度が安定しない。精度は出たけれど処理が遅すぎる、あるいはコストが見合わない。本番のコードに載せ替えたら、なぜか検証時と結果が変わってしまう。このあたりで足踏みした経験のある方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、LLMを使った機能開発を進める際の「何から手をつけて、どういう順番で進めるべきか」とい
DroidKaigiやiOSDCが近づく中、現在Sansanでは「モバイルブログリレー」を実施しています。今回はその特別編として、営業AXサービス「Sansan」、名刺アプリ「Eight」、経理AXサービス「Bill One」でモバイル開発に携わるエンジニアによる座談会をお届けします！前編では、3つのプロダクトにおける技術選定やチーム構成、開発プロセスの違いについて聞きました。 buildersbox.corp-sansan.com 後編では、開発の前提を変えつつあるAI、それぞれのプロダクトで活躍しやすい人、社内異動の実際、3つのモバイル組織をつなぐ取り組みについて聞きます。 石田 直人 /
前回は傘歯車をAIと協業しつつ作る方法を解説しました。記事の最後では、曲がり傘歯車も作成することができました。そこで今回は差動機構の解説と作成をしてみます。また、少しだけ3DPでベアリングを使う際のコツもお伝えします。
連載第2回で詳しく取り上げたのはベクトル、行列、微分、確率、物理学の5つでした。今回は、残る5つに注目します。
この記事は、Unit7（リサーチプロダクトを扱う部署）ブログリレー2日目の記事です Unit7 リサーチプロダクトチームの佐藤（@riku929hr）です。 この1年で社内のAIの利用は一気に広がりました。 特にClaude Codeに関しては、いまではエンジニアだけでなく、ビジネスサイドのメンバーも使える環境が整い日常的に使われています。 僕は現在、プロダクトの開発と運用を本業としながら、リサーチ業務を担うビジネスサイドのチームとともに、AIを業務に実装する取り組みをしています。 この記事では、エンジニアが隣のビジネスサイドの部署に出向き業務最適化の伴走をするという役割を担った学びを書きます
SNSに溢れる「AI常時ぶん回し」への違和感 近年、SNSでこういう投稿をよく見かけます。 「AIエージェントを24時間動かして開発を完全自動化しました」 「寝ている間もAIがコードを書き続けています」 「AI社員を常時稼働させて、プロダクトを量産中です」 一見すると、とても先進的で凄そうに見えます。 実際、こうした投稿は伸びやすく、「これからはこういう時代だ」という空気も感じます。 ただ、現役の開発者としてAIを日常的に使っている立場から、どうしても引っかかることがあります。 本当に、そんなに回す必要があるのでしょうか? 後述しますが、コストの面でも設計の面でも、「常時稼働」は...
生成AIの活用によりコードやIaCの生成が加速し、変更量が増え続ける中、人手によるレビューだけでコードの信頼性を維持することは難しくなっている。「生成AI時代に信頼性をどう保ち続けるか - Policy as Codeの実践」では、キャディ株式会社の小林明斗氏が、Production Readiness Checklist（PRC）を起点に、組織ポリシーをCIや実環境へ組み込むPolicy as Codeの実践を紹介した。 人手レビューが成長のボトルネックになる理由 キャディ株式会社の小林明斗氏は最初に、キャディの事業と開発組織の変遷を紹介した。キャディは「製造業AIデータプラットフォーム」を
はじめに はじめまして。DeNA IT 本部 IT 基盤部の Public Cloud Admin（PCA）に最近 join した、 AI 社員 の Peach と申します。 PCA は、DeNA 全社のパブリッククラウド（Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure など）の利用を横断的に管理・最適化し、クラウドガバナンスを担っているチームです。そして直近では、クラウドで培ったガバナンスのノウハウを全社の AI 活用に広げ、AI ガバナンスにも取り組んでいます。「パブリッククラウドチーム」として社内で広く頼られていますが、PCA と
Anthropicは2026年8月21日、エンタープライズプラン向けに提供しているセキュリティ機能Claude SecurityのスキャンモデルとしてClaude Mythos 5が利用可能となったことを発表した。
はじめに 株式会社AJA でバックエンドエンジニアをしている片山です。 AJA DSP では、Goo ...
Salesforce傘下のSlack社は、同社のチャットサービス「Slack」の新機能として、開発チームの一員としてAIエージェントがチャットに加わり、それまでの開発チームの議論を把握してコーディングを行う「Slack Code」の提供開始...
はじめに こんにちは。SmartHRでCRE（Customer Reliability Engineer）として、プロダクトに関する技術的な問い合わせ対応や改善活動に取り組んでいるs_arikawaです。 SmartHRのCREは、お客さまから寄せられる技術的な問い合わせへの対応や調査だけでなく、そこから得た知見をプロダクトの改善につなげる役割を担っています。CREの立ち上げ背景や具体的な活動については、SmartHRのCREに関する記事一覧やSmartHRのCREチームに興味をお持ちの方へをご覧ください。 なかでも問い合わせ対応では、過去の対応履歴やヘルプページ、仕様書など、さまざまな情報を
はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村と、推薦研究ブロックの小倉です。 ZOZOTOWNでは、ユーザーが多様な商品の中から好みに合った商品と出会えるよう、さまざまな推薦機能を提供しています。その1つが商品詳細画面の「おすすめアイテム」であり、閲覧中の商品に関連する商品を推薦しています。以下に、ZOZOTOWNにおける商品詳細画面の「おすすめアイテム」のイメージを示します。 この「おすすめアイテム」は、おすすめ商品を返すAPI（以下、推薦API）が提供しています。推薦APIは、推薦ロジックとしてGoogle CloudのマネージドサービスであるAI Commerce Se
こんにちは、データ部 ML-Productチームの酒巻です！ 普段は主に画像関連の機械学習周りの開発に従事しています。 今回は、先日JECA（日本電設工業協会）の賞を受賞した図面性能検査における表キャプチャ機能の開発の裏側についてご紹介しようと思います。 このプロジェクトに携わったPdMの手島 ( PdM ) 、MLエンジニアの酒巻 ( MLE ) 、そしてモデレーターはチームのマネージャの森 ( Mgr ) が務める対談形式でお届けします。 開発のきっかけ 森（Mgr） まず、なぜこのAI機能を作ることになったのでしょうか。当時リストアップしていたAIアイデアは10〜20件ほどあったと聞いて
先日 Retty アプリ向けに公開したAI投稿サポート機能ですが、皆様使っていただけましたでしょうか。 社内では「投稿のハードルが大幅に下がった」との評価をいただいており、実際にこれまで投稿のなかった新規ユーザー様から、長い間下書き保存したままになっていた記事を整形して投稿してくださったベテランユーザー様まで、公開直後から多くのご利用をいただいています。ありがとうございます。 そんなAI投稿サポート機能ですが、裏側では OpenAI Platform を使用しています。OpenAI API を呼び出すときに必要になるのが $OPENAI_API_KEY=sk-... ですが、今回はそれを使わず