マーケティング部門の「分析する人」は、もういらない——AIにDWHを繋いだ先に残る仕事
「うちのマーケ、毎月レポートを作るのに何人もかけてるけど、あれって本当に必要なの？」 最近、こういう問いを口にする経営層が増えています。数字を集めて、グラフにして、前月と比べて、それっぽいコメントをつける——そういう「分析作業」なら、もうAIのほうが数段うまい。しかも速い。これは、現場を見ていれば誰もが薄々気づいていることだと思います。 続きをみる
生成 AI、機械学習、エージェント
AIそのものが「輸出規制」される時代が来た——米政府がAnthropicに最強モデルの停止を命じた意味
2026年6月、ちょっと信じがたいニュースが流れました。あるAI企業が、公開したばかりの最強モデルを、世界中のユーザーに対して丸ごと止めたのです。理由は「人気がなかったから」でも「バグが見つかったから」でもありません。 米政府が「国家安全保障上の理由」で、そのモデルの提供を止めるよう命じたから でした。 これまで「輸出規制」といえば、半導体のような"モノ"の話でした。高性能なチップを特定の国に売ってはいけない、というあれです。ところが今回、規制の対象になったのはチップではなく、ソフトウェアでありデータの塊である「AIの能力」そのものでした。 続きをみる
AIプロバイダーを抽象化してモデル選定を柔軟にする
はじめに AI業界は動きが速い インターフェースで抽象化してプロバイダーへの依存を断ち切る モデルの切り替えを気軽に試せた おわりに はじめに こんにちは、サーバーサイドエンジニアの中川（@tkdev0728）です。 最近、AIをプロダクトに組み込む機能の実装をしました。実装を通じて、AIプロバイダーを柔軟に選択できる設計にしておいてよかったと感じたので、その話を書きます。 AI業界は動きが速い 今回の機能では、Gemini Enterprise Agent Platform(旧VertexAI) を採用しました。既存のAI機能にはAzure OpenAIを使っていますが、今回使いたいモデルは
Google AI Dojo シーズン２ - AI ラボ・シリーズ
2026 年 7 月 18 日 - 2026 年 7 月 19 日(オンライン開催) Google AI Dojo の紹介 Google AI Dojo は、開発者の皆様に Google AI の最新イノベーションを紹介し、既存のワークフローやアプリケーションへの統合を支援する AI ラボシリーズです。四半期ごとに開催される本プログラムです。4 月にご好評をいただいたシーズン 1 に続き、今回は待望のシーズン 2 の開催となります。 各シーズンでは、実践的な 3〜5 つのラボをご用意。AI の学習を始めたばかりの方から、さらなるスキルアップを目指す経験豊富な方まで、誰もが安心して挑戦できるよう
異動エントリー: AIプロダクトグループへ異動しました
こんにちは！中山 龍(@ryu_develop)です。 6月は北中米ワールドカップが開幕したので日本代表を応援したり、本日6月19日は誕生日だったりと、何かと楽しいことが多い1ヶ月を過ごしています！ さて、6月はもう1つ個人的な出来事がありました。それは iOSアプリ開発グループ → AIプロダクトグループへの部署異動 です！今月からAIエージェントエンジニアとして活動しています。 「iOSの人が、なんでAIへ？」と思った方もいるかもしれません。このエントリーでは、今回の異動の背景などを書いてみようと思います。
Datadog DASH 2026に参加してきました！
はじめに こんにちは！ タイミーでPlatform Engineerをしている @MoneyForest です。 2026年6月9日〜10日にニューヨークで開催された Datadog の年次カンファレンス DASH 2026 に参加してきました。弊社からは、MLOpsエンジニアの斎藤が「How Timee Delivers Day 1 Production Ready LLM Features」というタイトルで登壇していました。 本記事では、Keynote の全体像、タイミーの登壇セッション、そして Fireside Chat から得たメッセージについてお届けします。 DASH 2026 の全
社内 AI エージェント Synapse と セマンティックレイヤーの育て方というタイトルで登壇しました＋補足
エンジニアの佐野です。「セマンティックレイヤーをどう育て、信頼できるAI Agentを開発するか」というイベントにて「社内 AI エージェント Synapse と セマンティックレイヤーの育て方」というタイトルで登壇しました。本日は内容の補足を書きます。 イベントおよび Synapse について イベント運営の Findy さん、タイミーのchanyou0311 さん, メルカリのhanon52_ さんありがとうございました。 findy.connpass.com 私の登壇資料はこちらになります。 speakerdeck.com Synapse についてですが、社内向け AI エージェントで、
社内にHTMLをホストする環境を作ったら社内情報の流れが変わった
CTO の川口(id:dmnlk)です。 最近、社内で「とりあえず HTML にして置いておくね」という会話を当たり前のように耳にするようになりました。きっかけは、社内 HTML をホストするだけのささやかな環境をひとつ用意したことです。たったそれだけのことなのに、気づけばエンジニア以外のメンバーまで使い始め、社内の情報の流れそのものが変わっていきました。 この記事では、なぜそんな環境を作ったのか、どう作ったのか、そして実際に何が変わったのかを書きます。 きっかけ：AI が生むドキュメントは「流通するが、読まれない」 AI コーディングが日常になって、社内には実装計画 (plan) や設計メモ
修正PRを食べてレビュースキルが賢くなる：Claude Codeによる自己改善サイクル
はじめに こんにちは。メルペイQAチームでQA Engineerをしている @um(うめ) です。この記事は「Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026」の12日目の記事で […]
さくらのVPS×Difyでカンタン構築！「現場で回せる」AI契約書レビューシステム ―スタートアップスクリプトで始める専門業務AX―
1. はじめに ChatGPTやClaudeのような汎用的なLLMサービスを業務に取り入れる動きが広がる一方、専門業務の現場で本格活用しようとすると、二つの課題にぶつかります。 一つは「生成AIだけでは業務を完遂できず、 […]
Build First, Discuss Later｜初回ミーティングに動くプロトタイプを持ち込んだら、意思決定が爆速になった
こんにちは、メルペイiOSエンジニアのkubomiです。 この記事は Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 の 10日目の記事です。 生成AIによって、エンジニアが短 […]
AI時代に秘書はいるのか？——AIが奪うのは「段取り」、残すのは「気働きと信頼」
「スケジュール調整も議事録もメール対応も、AI秘書がやる時代でしょ。秘書っていらなくない？」。最近、こういう声を聞くことが増えました。AIエージェントが日程を組み、資料を作り、タスクを整理してくれる。だったら、秘書はもういらないのでは——と。 たしかに、秘書の業務の多くは、AIにとって置き換えやすい領域です。秘書AIは、社内外のカレンダーを把握して最適な日程を提示し、メール対応や資料作りまで自動でこなします。ルーティン的な秘書業務は、確実に自動化されていきます。 続きをみる
Coding Agentの時代: ソフトウェアエンジニアの未来
AIが主役となる時代、エンジニアの役割はどのように変わるのか？coding Agent技術を用いた業務改善の実践例として、freeeのバックオフィスチームの取り組みと、BPRやFDEを通じた戦略を紐解きます。
OpenAIエンジニアによるCodexを「自律エージェント」として使い倒すための勉強会レポート
こんにちは、DeNA ヘルスケア事業本部ウェルビーイング事業部DXソリューション部の川上知宏です。 現在弊社では「AI オールイン」を掲げ、プロダクト開発のあり方そのもののアップデートに取り組んでいます。 今回はその一環として、OpenAI 社から 3 名の講師をお招きし、OpenAI が提供する、複雑なタスクを自律的に実行し、人と協働しながら仕事を前に進める AI エージェント「Codex」に関する勉強会を開催しました。 オンラインで開催された 1 時間のセッションには、300 名を超える社員が集まり、大規模な勉強会となりました。
AI と作る LP エディタ EGP Code を支える 4 つの仕組み
こんにちは。メルペイのフロントエンドエンジニアの @mattsuu です。この記事は「Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026」の7日目の記事です。 EGP Code は […]
「痩せ薬を事業にしていいか」AIに聞いたら全力で止められた——マンジャロ書類送検が示す薬機法の壁
2026年6月、ある報道が目に留まりました。糖尿病の治療薬を、必要な許可を持たないままSNSで売ったり、販売目的で自宅に保管したりしたとして、 20〜30代の男女3人が薬機法違反の疑いで書類送検された というニュースです。売られていたのは、いわゆる「痩せ薬」として広まっている注射薬。1本6〜7千円ほどでやり取りされていた、と報じられています。 この手の薬は、ダイエット界隈でかなり前から話題になっています。SNSを見ていると「個人輸入で安く手に入る」「副業でさばける」といった声もちらほら見かける。そこでふと、わいてきた疑問がありました。 「これ、ちゃんとした事業にしたら問題ないんだろうか?」 続
Claude Codeのハーネス設計 -- 「禁止事項だけを決め、hooksで強制する」ブラックリスト戦略
はじめに Claude Code を本格的に使い込んでいくと、必ずぶつかる問いがあります。 「エージェントに、どこまでの権限を与えるべきか？」 権限を絞りすぎれば、ちょっとした作業のたびに確認ダイアログが出て、エージェントの良さである自律性が失われます。かといって --dangerously-skip-permissions で全開放すれば、rm -rf や本番環境への push といった取り返しのつかない操作まで通ってしまいます。 この記事では、その両立を狙う設計方針として、「やってはいけないことだけを先に定義し、それ以外はすべて許可する」ブラックリスト方式を取り上げます。さらに、...
AI時代に総務部はいるのか？——AIが奪えるのは「名前のついた仕事」だけだ
「AIがあれば、総務っていらなくない？」。最近、社内でこういう声を聞くことが増えました。備品の発注も、問い合わせ対応も、書類のチェックも、AIがやってくれる。だったら、あの部署はもういらないのでは——と。 気持ちは分かります。総務の仕事の多くは、外から見ると「誰でもできそうな雑務」に見えます。だからこそ、真っ先にAIに置き換えられる対象だと思われがちです。 続きをみる
『AI Engineering Summit Tokyo 2026』 にSilverスポンサーとして出展します！
こんにちは、株式会社kubell（旧Chatwork株式会社）の福井です。 kubellは、2026年6月8日(月)・9日(火)に開催されます AI Engineering Summit Tokyo 2026 にSilverスポンサーとして参加します ！ （ブースと登壇は6月8日(月)のみ） 開催日時: 2026年 6月8日（月）9:15〜18:20 (18:40 ~ 20:40 懇親会) 開催場所: 浜松町コンベンションホール＆Hybridスタジオ（東京・浜松町） 参加対象: AIエージェントを使う・創る・推進するエンジニアや責任者など ai-engineering-summit-tokyo
cmux 入門：AIコーディングエージェントを並列で走らせる macOS ターミナル
はじめに Claude Code や Codex などの AI コーディングエージェントを使っていると、こんな場面が増えてきます。 エージェントがコードを書いている間、私たちはただ画面を眺めているだけ。「待っている時間がもったいない」 と感じるのです。 そこで自然と出てくるのが、「複数のエージェントを同時に走らせたい」 という並列運用の発想です。 ところが、いざ複数を起動すると新しい悩みが生まれます。 「どのエージェントが今、自分の入力を待っているのか分からない」 これです。ターミナルを 3 つも 4 つも開いていると、状態を確認するためにペインを行き来するだけで疲れてしまいます...
手元のAIエージェントから SageMaker AI Studio の Jupyter を直接操作できるようにした話
ソフトウェアエンジニアの新田です。 そうめんの季節ですね。唐船峡めんつゆにハマってます。 カンムでは、 EDA や機械学習モデルのトレーニング・評価のように、それなりの計算資源を要する分析・開発のために、 AWS の SageMaker AI Studio を使って Jupyter Notebook 環境をクラウドで用意する基盤を整えています。 メモリが要るなら大きめのインスタンスを、 GPU が要るなら GPU インスタンスを、用途に応じて数クリックで建てられます。 起動すれば JupyterLab の UI にアクセスでき、 Python の実行も、データウェアハウス BigQuery へ
エモモのデザイナーが開発できるようになったいい話
Unityエンジニアの森田です。 弊社ではAI祭りと題して全社員にClaudeのアカウントが付与されて、全員でAIを使った改善を行うという社内施策が実施されました。 弊社ではエモモのアセット制作を行うデザイナーと機能開発を行うエンジニアがエモモチームとして協力して開発・運用を行っています。エモモチームではこの祭りに先んじて2025年からClaudeを導入しており、SkillsやMCPの整備などをエンジニア主導で独自に進めていました。しかしエンジニア以外の職種向けには整備されておらず、数人のエンジニアが利用するだけに留まっていました。 エモモチームはエンジニアよりデザイナーの人数のほうが圧倒的に
【Next Tokyo セッション公開】スクエニ、リクルートが挑む「Gemini 本番実装」のアーキテクチャを公開
セッション公開！ デベロッパー向け厳選セッションのおすすめ 2026 年 7 月 30 日（木）、 31 日（金）に開催する旗艦イベント Google Cloud Next Tokyo のセッション情報を公開しました。話題の AI エージェントをはじめ、インフラ、アプリケーション開発など、米 Next の最新アップデートと、AI ネイティブな変革を推進する日本のお客様の活用術をお届けします。 デベロッパー向けのおすすめセッションとして、プロダクション環境での高度な Gemini 実装事例を厳選。スクウェア・エニックスによる『ドラゴンクエストX オンライン』運用の舞台裏から、リクルートの MIG
Miroの作図もClaude Codeに任せる — Miro MCPをchrome-devtools MCP × Miro Web SDKで補う
こんにちは。認証チームのいまひろです。 私たち認証チームは、ここ最近 「チームの作業をできる限り可視化・計測し、アウトプットの形式を統一する」 という方針で動いています。モブプログラミング主体の開発スタイルでは、誰が・いつ・何を・どんな手順でやったかが揃っていないと、振り返りも改善もしづらいからです。 そのために柱として進めているのが、「できる限り多くの作業を Claude Code をインターフェースとして、スキル化して実行する」 という取り組みです。 チームのトレンド: できる限り多くの作業を Claude Code 経由にする ─ 作業の可視化 ─── セッションログ（航海日誌）に自動で
Backbone.js画面をAngularへ。Claude Codeと挑んだレガシー移行
こんにちは、エンジニアの鳥山（to_lz1）です。 皆さま、AIを用いた開発は快適に行えていますでしょうか？Claude Code, Cursorなどなど多様なツールが現れ、「開発にAIを取り入れる」ということはもはや当たり前になってきていますが、その具体的な使い方となるとまだ模索しているチームも多いのではないでしょうか。 最近、我々の開発するClassiに残っていたレガシーコードを駆逐したのですが、その過程でClaude Codeが大いに役立ってくれました。今回はその事例を紹介するとともに、その過程で工夫したことや考えたことをお伝えしていきたいと思います。「AIやLLMは古いライブラリからの
ミドル以上のエンジニアが足りない——AIが書いたコードを「レビューできない」問題の正体
AIのおかげで、コードを「書く」のは劇的に速く、安くなりました。ところが現場で深刻になっているのは、まったく逆方向の不足です。 AIが吐き出したコードを「読んで、判断して、必要なら突き返せる」人が足りない ——いまエンジニア採用でいちばん枯れているのは、この層です。 世の中の議論は「ジュニアの仕事がAIに奪われる」に集中しがちです。でも、もっと静かに、もっと根の深いところで起きているのは「ミドル以上のエンジニア不足」です。そして、その不足の中身を一言で言うと、「AI生成コードをレビューできる人がいない」になります。 続きをみる
ログの一元化と MCP で実現した生成 AI によるデバッグ自動化 ― SDPF クラウド開発事例
Smart Data Platform (SDPF) クラウド/サーバーのネットワークオーケストレータ「ESI」の開発において、生成 AI を活用するために行ったログ基盤の整備や開発環境の工夫についてご紹介します。ログサーバーの新設や コーディング支援 AI（本事例では GitHub Copilot を使用）の導入により、エラー調査・開発の自動化を実現した事例です。 はじめに ESI について リアーキテクティングにおける課題と施策 ログ内容の精査 ― セキュリティ確保と安全なログ提供 ログサーバーの新設 ― サービス横断的なログ調査の実現 リポジトリ一元管理 ― コンテキスト不足の解消 展望
Webディレクターの日常的なAI活用について
こんにちは。ぐるなびでディレクション業務を行っているManamiです。 最近、生成AIを業務で活用する話を聞く機会が増えました。 私自身もWebディレクターとして日々AIを使っていますが、最も大きく変わったのは「作業時間」よりも、「まず試してみるまでの距離」だったと感じています。 これまでの業務では、 「この確認、もっと効率化できそう」 「この情報、整理できたら便利そう」 「毎回同じような対応をしている気がする」 と思っても、実際にどう改善できるのか考える時間もなく、小さな課題ほど後回しになりがちでした。 しかしAIを使うようになってからは、非エンジニアでも“小さな業務改善”を自分で試せる場面
分析を"民主化"しつつ品質を保つAIエージェント基盤「ashura」の設計
1. はじめに はじめまして。データ分析チームの Tom です。 ミラティブでは、施策や新機能の効果測定から、分析基盤の運用、AI エージェントを使った分析業務の効率化までを担当しています。 先日、社内で開催された AI 祭りという取り組みで、ミラティブの分析業務を AI エージェントで回す基盤「ashura」を発表する機会をいただき、ありがたいことに優勝することができました。今回はその ashura について、設計の全体像を紹介します。 ashura は、データ分析の依頼を受けてから報告までを Claude Code 上で完結させるためのエージェント基盤です。本記事のゴールは、AI に分析業
AIが人間より高くついた日——MicrosoftがエンジニアのAI利用に「待った」をかけた本当の理由
つい先日、ちょっと象徴的なニュースが流れました。 あの巨大IT企業が、自社のエンジニアに対して、ある高性能なAIコーディングツールの社内利用を打ち切る と通達したのです。理由はシンプルで、ひとことで言えば「高すぎる」。期日を区切って、自社製のツールへ全面的に移すよう求めたと報じられています。 AIといえば「人件費を削るための道具」というイメージが、ここ数年すっかり定着していました。ところが現実はその逆を向き始めています。半導体大手のある幹部は、こんな趣旨の発言をしています。 「私のチームにとって、計算コストは従業員のコストをはるかに超えている。いまAIは、人間の労働者よりも高くつきうる」 と。