AI活用とプロダクト開発の民主化、その現在地
ROUTE06 CTOが考えていること 2026年1月号。AI駆動開発、プロダクト開発の民主化、これからのエンジニアに求めたいことについて。
生成 AI、機械学習、エージェント
Argo Workflows で構築する、生成 AI 字幕生成ワークフロー
こんにちは、動画基盤チームの @kumackey です。 本記事では、Argo Workflows と生成 AI を組み合わせて構築した字幕生成ワークフローについて、その実装方法と技術的なポイントをご紹介します。 字幕生成について 背景 実現したワークフロー Whisper (生字幕生成) OCR モデル (校正データ生成) Gemini (校正) 生成 AI ワークフロー基盤としての Argo Workflows Argo Workflows とは DAG 中間生成物管理 Loops 並列数制限 GPU の活用 GPU ノードの指定 Spot Instance と RetryStrategy
2025年のAIを活用した伴走型エンジニアリングを振り返る
はじめに 背景 普段はエンジニアとして、Classi で提供している学習トレーニング機能の問題を管理するCMSの機能強化などを行っています。それが2025年度からは開発だけでなく「コンテンツチーム」にも兼任という形で所属することになりました。 目的はシンプルで、「コンテンツ制作の現場と連携を強化し、その知見をCMS開発へダイレクトに反映していくこと」です。 趣旨 この記事で伝えたいことは以下の3点です。 CMSへの「入稿前段階（コンテンツデータ作成）」に関わることで、エンジニアの貢献ポイントが劇的に増えた。 Vibe Coding（Claude Code等）で「使い捨てスクリプト」を量産し、A
AI Coding in 2025
はじめに こんにちは。Gunosy 新規事業開発室 の井口です。 こちらの記事は Gunosy Tech Blog Festa の 9 日目の記事です。 昨日の記事は上村さんの「推薦システム実験における「コンテキスト・リレー」戦略。GeminiとCopilot/ClaudeCodeを連携させた開発プロセス」でした。 tech.gunosy.io 2025 年は AI 技術の著しい進化により、開発プロセスが劇的に変化した 1 年でした。本記事では、その過程で得られた知見や工夫、また直面した課題などを振り返ってみたいと思います。 1. Vibe Coding を支えるマインドセットと環境 AI を
Jira のコンテキストを Copilot に読ませようとして MCP サーバーを自作したが「ツールの引力」には勝てなかった話
はじめに こんにちは。ぐるなびウエディング開発チームの渡邊です。普段はバックエンドエンジニアとして開発・運用を担当しています。 この記事では、Jira を GitHub Copilot の Agent Mode（MCP）から参照できるように MCP サーバーを自作してみた話を書きます。 作って動かすところまではできた一方で、最終的には本格運用までは至らず、個人 PoC に近い状態で止まりました。 どんな MCP tools を作ったのか（ReadOnly で絞った話） Jira 連携で地味に面倒だったところ（customfield 周り） なぜ「作ったのに使われなくなった」のか（GitHub
データ分析を加速する AI エージェント Synapse の開発と運用
エンジニアの佐野です。最近はバンドルカードのデータ探索を行うための社内プロダクト Synapse (と名付けた) の開発をしています。雨後の筍のように AI の名を冠したソフトウェアやサービスが出るようになって久しいのですが、カンムでもとりわけ生成 LLM をはじめとする AI は業務で大いに活用されています。例えばソフトウェア開発では各位が Claude Code や Cursor を活用してコードを書いています。わからないことがあったら ChatGPT や Gemini に質問を投げかける、NotebookLM にドキュメントを要約してもらう、Notion や Box など AI 搭載をう
推薦システム実験における「コンテキスト・リレー」戦略。GeminiとCopilot/ClaudeCodeを連携させた開発プロセス
こんにちは。新規事業開発部からMLチームに戻ってきた上村です。最近は主に推薦システムのアルゴリズム開発に携わっています。 こちらの記事は Gunosy Tech Blog Festa の 8 日目の記事です。 昨日の記事はUTさんの「CLI First 検証による開発の高速化」でした。 tech.gunosy.io 今日は12月24日、クリスマスイブですね。 今回は、サンタクロース...ではなく生成AI（GeminiやCopilot）を強力なパートナーにして、推薦システムの実験サイクルを高速化した話を紹介します。 はじめに：推薦システム開発における「定性評価」の壁 私は現在、ニュースアプリに向
AIエージェントにSOLID原則を叩き込んでやろうじゃないか
こんにちは！カヤックボンドの鈴木です。こちらは面白法人グループAdvent Calendar 202524日目の記事です。 サッカーを見ることが好きなのですが、僕の愛する柏レイソルが優勝を逃してしまい、悔しい、歯痒い気持ちを抱えながら記事を書きます。 今回はバイブコーディングにおけるプログラミング原則を徹底させることの影響について書いていきたいと思います。 はじめに 言うまでもないですが、近年AIが見せている凄まじい成長は、常に我々を驚かせ、そして脅かしています。 AIを利用して生産性を向上させる取り組みも業界に限らず見られ、一種の社会現象とも言えるでしょう。 直近だと、我々エンジニアという仕
Difyを使った問い合わせ回答 AI チャットBOT作成で見えた課題（ラスボスはデータ準備）
こんにちは、コネヒトのさとやんです。 私は社内でRun with Techという社内のAI導入やDX推進を行う活動を行っていました。 今年、その一環でAIを活用したチャットBOTをDifyで作成したので、その時の話をブログとして書きたいと思います。 また、こちらはコネヒトのアドベントカレンダーの23日目の投稿でもありますので アドベントカレンダーの他の記事も良ければご覧ください Difyってなに？ プランA：最初に考えたAIチャットBOTの構成 この構成を考えた理由 結果 プランB（採用した方法）：Difyのナレッジを使う方式 作成過程 1. Difyナレッジの作成 2. 検索設定（ハイブリッ
CLI First 検証による新規開発の高速化
この記事は 「Gunosy Tech Blog Festa 」の 7日目の記事です。 新規開発チームでIRHubの開発をしているUTです。 開発における難易度の変化 みなさんLLMを使った開発は当たり前のように実施してますよね。 LLMの登場する前の開発では、APIを作ってフロントを作ってといういわゆる画面の開発自体にそれなりの時間が取られていました。 なので、例えばめちゃくちゃ動的な画面とか高負荷な画面とかいわゆる難しい画面を作ることは工数の兼ね合いもあって一大プロジェクトになっていたと思います。 しかし基本的なCRUDの画面であればLLMを使えば数時間（数分？）で完成してしまうので、今まで
Sentry MCP を活用した Sentry エラーの調査
小中高決済基盤開発グループの @y0n3yama です。 普段は決済基盤のサービス開発や運用業務に従事しています。 今回は、チームで運用作業の一環として行っているエラー調査に、Sentry MCP を活用した事例をご紹介します。 DevSupport の一環としてのエラー調査 私が所属している小中高決済基盤開発グループでは、DevSupport という活動を日替わり当番制で実施しています。 DevSupport は、以前のブログ記事でも紹介されているように、チームメンバーが持ち回りで技術的なサポートや問題解決にあたる仕組みです。 具体的には以下のような活動を行っています。 Sentry に上が
「あえてSQLは書かせない」営業現場で“そのままでも使える“レポート生成AI Agentの紹介
この記事は ADK Advent Calendar 2025 の 22日目の記事です。 こんにちは、データプラットフォームチームの白瀧です。 突然ですが、皆さんの会社の営業チームから、こんな悲鳴を聞いたことはありませんか？ 「明日の訪問準備、データを見る時間が全然足りない……！」 Classiでは、学校現場へ訪問して先生方を支援する営業活動が日々行われています。しかし、1日に何校も訪問するスケジュールの中で、学校ごとの詳細なデータ分析を行い、それを資料に落とし込むのはかなり困難です。 今回は、そんな営業の課題を解決するために、「学校訪問時にそのままでも出せる活用レポートを生成するAI Agen
技術組織が事業フェーズの変化に合わせて変化してきた2年間の話
※この記事は 2025 Speee Advent Calendar 20日目の記事です。昨日の記事はこちら はじめまして。Speee リフォームDX事業部で開発責任者をしている佐藤です。 私がこの事業部にエンジニアとしてジョインしてから、約2年が経ちました。 現在は一定規模の開発組織となり、Budii というリフォーム会社向け営業支援SaaSをはじめ、複数のサービスを牽引できる状態になっています。AI で営業データの構造化を完全自動化するするといった面白い取り組みも徐々に増えてきました。 約2年前の参画当初は、プロダクトも組織も事業フェーズが切り替わる過渡期にあり、正直なところ明確な方向性が見
運用者の「欲しい記事」をプロンプトで定義する。LLM×記事選定の活用事例
弊社ではキュレーションニュースアプリを運営しており、様々なジャンルの記事を扱っています。その中でも、ユーザーの興味を引く記事や世間的に話題になっている出来事を「プッシュ通知」として配信するため、定期的に記事を選定する作業を行っています。 しかし、毎日約10,000件以上増えていく記事の中から、候補となる100件以上を選定する作業は負荷が高く、LLMが台頭してきた昨今においてより効率的な方法を模索してきました。 そして今回、LLMに運用者が記述したプロンプトを与えることで、自由に記事情報を抽出し、その情報を元に柔軟な記事検索ができる仕組みを構築しました。本記事では、その実現方法や工夫した点につい
気がついたら、Amazon Bedrock AgentCore Runtime のデプロイツールを作ってしまっていた話
こんにちは！ カヤックのグループ情報部の@mashiikeです。 この記事は面白法人グループ Advent Calendar 2025の19日目の記事です。 Amazon Bedrock AgentCore Runtime とは？ さて、世の中はAI Agents時代で、様々なAgentが日進月歩で開発されていると思います。 そうなってくると、クラウドベンダーは AI Agent向けやMCP(Model Context Protocol)サーバー向けのプラットフォームを提供し始めるのが世の常なのかもしれません。 こんな背景を話すと当然出てくるのが、 Amazon Web Services(AW
AI エージェント開発で半年間成果が出なかった私が、前に進めるようになるまで
※この記事は、2025 Speee Advent Calendar 18 日目の記事です。昨日の記事はこちら はじめに こんにちは、DX 事業本部でエンジニアをしている 22 新卒の高島です。社内ではたかてぃーと呼ばれています。 大学院では機械学習の研究をしていましたが、入社後は既存プロダクトの保守運用や新規事業のアプリケーション開発を経験しました。2024 年 11 月からは、不動産領域で AI/LLM を活用した R&D プロジェクトをリードしています。 この 1 年間、AI エージェントに関する研究開発に取り組んできましたが、決して順調ではありませんでした。特に最初の半年間は、成果が見え
Mastra の Agent Networks が解決するコンテキスト汚染とその仕組み
面白法人グループ Advent Calendar 2025 の18日目の記事になります。 こんにちは！カヤック技術部の大脇です。 本記事では、複数のAIエージェントが会話履歴を共有するときに発生する「コンテキスト汚染」と、Mastra の Agent Networks を使った解決方法をご紹介します。 はじめに LLMと対話するとき、会話の流れを維持するために直近の会話履歴をコンテキストに含める手法がよく使われます。 これを複数のエージェントに適用しようとしたとき、単純に会話履歴を共有するだけでは出力が安定しないという問題に直面しました。 例えば丁寧な標準語で会話するエージェントと、おすすめの
Text-to-SQL の実データでの評価大変すぎ問題
去年の今頃には今は難しいけどそのうちできるようになるか、と思っていた SQL 生成 (Text-to-SQL) がいつの間にやら実用にかなり近いところまで来ています。ざっと必要なテーブル情報など与えればSQL生成できるようになってきているので、さっと GPT や Gemini にクエリを書いてもらっている方も多いのではないでしょうか。 今回はGunosy で今取り組んでいる、ある程度雑な指示から分析クエリを生成する時の知見、特に評価の難しさについてお話しようと思います。
CIVIC TECH FORUM2025に協賛させていただきました！
面白法人グループ Advent Calendar 2025の17日目を担当しますbobです！ 現在はちいき資本主義事業部のフロントエンドエンジニアをしていまして、スマウトという移住を考えている方と移住してきて欲しい地域とのマッチングプラットフォームの開発を行っています。 www.kayac.com smout.jp 前日は、commojunさんによる「ゴリラが派手に破壊するためのアルゴリズム 〜よく知られたアルゴリズムをゲーム開発へ応用する時の考え方〜」でした。自分は大学院の時に機械学習を勉強していて、k-means法は機械学習でよく出てくる手法として馴染み深かったので、Unityのオブジェク
AI で営業データの構造化を完全自動化する 〜基盤編〜
本記事は Speee Advent Calendar 2025 13日目の記事です。 昨日の記事はこちら はじめに こんにちは、Speee リフォームDX事業本部でテックリードをしている黒須です。 昨日は同プロジェクトの PdM である嶋さんが「AIで営業データの構造化を完全自動化する 〜プロンプトチューニング編〜」を公開しました。 嶋さんの記事では、泥臭いプロンプトチューニングについて語られています。 対して基盤編である本記事では、その裏側でエンジニアがどのようにリアルタイム処理のパイプラインを構築し、API コストやレスポンス速度の課題を解決したかについてお話しします。 目指す水準: 通話
AIを使ってUnreal Engine内のアセットを自然言語で検索したい
本記事は面白法人グループ Advent Calendar 202513日目の記事です。 はじめに こんにちは。カヤックの伊藤です。 普段はUnreal Engineを用いたバーチャル撮影ツールJEANNE D'ARCの開発や、AIを用いた作業効率化ツールの開発を行っています。 Unreal EngineやUnity等のゲーム開発エンジンを触っていて、 「あのアセット、どこのフォルダにあったっけ……？」 「テキストで検索しようにも変な名前を付けていた気が……分からん」 といった現象に陥ることはないでしょうか。 そこで、今回はUnreal Engineを対象に、言語と画像のマルチモーダルモデルであ
セルフホストDifyアプリケーションにアクセスできるドメインを制限したい
技術部の小池です。 この記事は面白法人グループ Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 AWSでDifyをセルフホストした際のアクセス制限についての取り組みを紹介します。 Difyのセルフホスト版におけるアクセス制限問題 DIfyはノーコードで生成AIアプリケーションを構築できるプラットフォームです。SaaS版とセルフホスト版があり、セルフホスト版ではインフラコストはかかるものの、Dify自体は無料で利用することができます。 セルフホスト版では、メールサーバの設定を未設定にしておくことで事前に招待したユーザのみDifyの画面にアクセスできるよう制限することができます。一
AIで営業データの構造化を完全自動化する 〜Difyプロンプトチューニング編〜
※この記事は、2025 Speee Advent Calendar 12日目の記事です。 昨日の記事はこちら tech.speee.jp こんにちは、Speee リフォームDX事業本部 プロダクトマネージャーの嶋です。 以前書いた記事、組織全体の開発スループットを劇的に向上させた「AIプランナー」とは？ でも触れたように、私たちは現在、AIを前提にバリューチェーンを再創造する「AX（AI Transformation）」に取り組んでいます。 その最終的な到達点の一つとして掲げているのが「接客の完全AI化」です。 今回はその第一歩として、外壁塗装の会社探しサイト「ヌリカエ」における 「電話営業デ
生成AI活用による数IIIコンテンツ制作における挑戦と成果
こんにちは、Classiのコンテンツディレクターの岩崎・北川とデータサイエンティストの高木です。 EdTechにおいて、「質の高い学習コンテンツ」を「必要な量だけ」「スピーディ」に届けることは、常に最大の課題の一つです。特に高校数学の「数学III」のような専門性が高く、複雑な数式やグラフ描画を伴う科目は、制作難易度が極めて高く、コストも時間もかかるのがこれまでの常識でした。 今回、私たちはGoogleの生成AIモデル「Gemini 2.5 Pro」を活用し、制作フローを根本から見直し、トータルコストを従来の約90%コストカットしました。 本記事では、このプロジェクトを推進した「コンテンツ制作チ
AIがコーディングをする今、人間にしかできない役割を引き受けていく話
はじめに ※この記事は、2025 Speee Advent Calendar9日目の記事です。昨日の記事はこちら こんにちは！Speeeでイエウールという自社サービスのWebサービスの開発をしている、木俣と申します。周囲からはきまっちゃんと呼ばれています！ 私は2023年にSpeeeに入社しました。当時、エンジニアとして「課題を特定し解決まで導く力」が自分に足りないと感じ、それを身につけられる環境を求めて入社しました 。 そこから3年目になり、生成AIの普及によってコーディング速度は格段に上がりました 。しかし、それ以上にユーザーのニーズや事業環境の変化も激しくなっています 。 現在のイエウー
産業AXへの挑戦と私たちの現在地。4つの変化とこれからの課題
こんにちは。Speee リフォームDX事業本部 開発責任者の佐藤です。 本記事は Speee Advent Calendar 8日目の記事となります。 前日の記事はこちら。 私たちは「DX Democracy」および「産業AX（AI Transformation）」を掲げ、リフォーム産業という巨大かつ複雑な領域の変革に挑んでいます。 前回の記事「リフォームDX開発の組織紹介〜ミッション編〜」では、そのビジョンと、私たちが解決しようとしている構造的な課題についてお話ししました。 今回は、そのビジョン実現に向けて始動した「10の挑戦」プロジェクトの進捗と、現場で起きている具体的な変化について、振り
「現状起点の最適化」に夢中になっていた私
こんにちは！エンジニアのaboyです。これは自戒であり私の学びです。 コネヒト Advent Calendarの他の記事もお楽しみください。 私が携わったとある施策がありました。その施策はできるだけすぐに実現したかったので、当時思いつく仕組みで作りました。また、その後も不定期的に発生することが分かっていたので運用フローを定めました。 AIエージェントやツールによる段階的な自動化 その運用フローがこちらです。 👤 営業）Google Sheetsに指定項目を記入して、開発チームに連絡する 👤 開発）情報集約用のGitHub Issueを作成し依頼内容をまとめる 👤 開発）Issueの内容を
操作から意味へ ─ Haskell が変えた私のメンタルモデル
この記事は一休.com Advent Calendar 2025の 5日目の記事です。 私は毎年この時期になると Haskell に関する記事を投稿していますが、今年もまた Haskell を題材にしつつ、今回は Haskell を使うことがプログラミング中の思考にどのような影響を与えるかについて考察してみようと思います。 LLM と「言葉が思考を形づくる」という直感 LLM (Large Language Models、大規模言語モデル) は次にくる言葉を予測しているだけなのに、それが知性のように見える。「言葉の推定」でプログラミングすらできてしまうという事実に誰もが驚いたところだと思います
Go Conference 2025 Capture The Flag 模範解答
バックエンドチームの近松です。 カンムでは、Go Conference 2025 開催前に Capture The Flag (CTF) を公開していました。皆さん、お楽しみいただけたでしょうか？ 本記事では、CTF の模範解答および作問にまつわる裏話を紹介します。 作問担当者 想定ターゲットユーザー フラグ一覧 「他人のレシピを閲覧」に関する解説 ログインフォームから全ユーザー情報を取得 バイナリ結合による画像生成 作問にまつわる裏話 最後に 作問担当者 今回の CTF では、過去に作問経験がある knee を筆頭に、今回初めて作問を担当する kshun、近松（nchika）の合計3名で作問