はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
マルチモーダル知識グラフ「RAG-Anything」を用いた複雑な実世界ドキュメントの理解
※本記事は、2026年5月までLayerXのAi Workforce事業部でR&Dインターンとして活躍してくれた kemotoさんによる執筆です。本人のインターン期間終了に伴い、LayerX の koichi（こいち）が代理で投稿いたします。最先端のAI協業の現場で得られ
Coding AgentとはじめるMySQLパフォーマンスチューニング 🔖 6
こんにちは！バクラク申請・経費精算のエンジニアリングマネージャーをやっています、@ar_tamaです。 今回は、私たちのプロダクトで最近行ったバックエンドのパフォーマンスチューニング（スロークエリの改善）について書いてみたいと思います。比較的地味なトピックではありますが、Codi
JSAI2026（第40回人工知能学会全国大会）にプラチナスポンサーとして協賛します 🔖 1
こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXは、JSAI2026（第40回人工知能学会全国大会）にプラチナスポンサーとして協賛します。LayerXがJSAIに参加するのは昨年に引き続き4回目となり、本大会でも企業ブース展示、インダストリアルセッ
「どの項目を改善すれば仕訳の自動化率が上がるか」を試算するシミュレーターを作った話 🔖 10
0. はじめに バクラク事業部で債務管理の開発をしておりますshoyanです。同事業部では「業務の自動運転」を目指し、KPI の一つとして自動化率をトラッキングしています。その一環として、初期補完で生成される仕訳の手修正を減らし、自動化率を上げたいと考えています。 そこで、「どの
AIエージェントに1年分のニュースを読ませて4,500件の長期記憶を作って見えた課題 🔖 50
はじめに LayerX Ai Workforce事業部でApplied R&D をしているtyoyoです。 AI Agentの長期記憶に関して様々な手法が提案されていますが、そのどれもが実際に長期間で運用されたことはほとんどないはずです。なぜなら、それらが台頭したのが最近
TSKaigi 2026に参加しました #TSKaigi 🔖 1
こんにちは。Ai Workforce事業部 開発部の id:ninjinkun です。 先日開催されたTSKaigi 2026において、LayerXはゴールドスポンサーおよび学生支援スポンサーとして協賛しました。 このエントリでは弊社社員の登壇資料の共有、1日目の最後に行われた基
Snowflakeとdbtでモデルの依存関係にガバナンスを効かせる 🔖 26
この記事では、Snowflake と dbt を使ったデータ基盤で、意図しないデータ参照を防ぐために作った dbt package、dbt-authorized-models を紹介します。
Google Sheets から Snowflake を参照するアドオンの実行基盤を Snowflake Tasks に移行した 🔖 1
はじめに こんにちは、LayerX バクラク事業部 BizOps 部データグループの平田 (@TrsNium) です。 以前、Google Apps ScriptでSnowflakeとGoogle Sheetsを連携するアドオンを開発した話という記事で、Google Apps S
Microsoft Foundry Hosted Agent と Claude Agent SDK を使ったサンドボックス検証 🔖 2
こんにちは、LayerX Ai Workforce事業部でSWEをしているosukeです。 Webサービスの裏側など不特定多数のユーザーが操作する環境でAIエージェントを動作させるためにまず必要になるのがサンドボックス技術です。エージェントは自律的に柔軟な挙動をする反面、それらを
外部イベントがモニタリング対象に与える影響を評価し続けるエージェントの試作 🔖 1
こんにちは。LayerX の Ai Workforce 事業部 FDE部エンジニアのkoseiと申します。 当事業部では、エンタープライズのお客さま向けにAi Workforceというプロダクトを提供しています。 今回はAi Workforceそのものの話ではないですが、関連する
TSKaigi2026にゴールド、学生支援スポンサーとして協賛し、4名が登壇します #TSKaigi 🔖 1
バクラク事業部ソフトウェアエンジニアの矢田(@0e2b3c)です。 LayerXはゴールドスポンサー並びに学生支援スポンサーとしてTSKaigi 2026に協賛させていただきます。 加えて、弊社ソフトウェアエンジニアである泉(@izumin5210)、福岡(@syumai)、山本
LLMの「聞きすぎ」を止める：ラベル付きデータで自己分析させたプロンプト改善 🔖 1
はじめに バクラクのQAエンジニアをしているteyamaguです。 バクラクでは、カスタマーサポート担当者やカスタマーサクセス担当者が開発チームへ問い合わせをエスカレーションする際、QAエンジニアが一次対応を担当しています。一次対応の中では、調査開始時点では追加確認が必要になるケ
検索エンジン上に作るAgent向け仮想ファイルシステム 🔖 51
こんにちは、Ai Workforce事業部でAI検索エンジニアをしている鷹取です。 AIエージェントにドキュメントを探させる方法として、最近は検索ツールを使わせるアプローチに関心があります。検索APIを直接呼ばせる方法もありますが、ディレクトリを見たり、候補文書を読んだり、検索語
機械学習エンジニアの吉田です。バクラクヘルプデスクエージェントの開発を担当しています。この記事では、バクラクヘルプデスクエージェントにおけるナレッジ更新の同時実行制御を Temporal を活用してどのように実現したか紹介します。 背景 バクラクヘルプデスクエージェントとは バク
AI時代の新規プロダクト立ち上げ 〜バクラク給与の開発で見えたこと〜 🔖 54
こんにちは。バクラク給与の開発を担当しているakahaneです。 新規プロダクトとしてバクラク給与を立ち上げ、2026年3月にリリースしました。その開発の進め方について振り返ります。 はじめに バクラク給与の立ち上げでは、Claude CodeやCodexなどのコーディングエージ
こんにちは。バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤（@sbrf248）です。最近はオンライン上で日々流れてくる情報が膨大なので、頭の整理のため紙とペンをよく使うようになりました。GWには（手の届く範囲で）少し高価なボールペンを買ってみました。 さて、近頃はAI・LLMを
Snowflake-managed Iceberg table の COPY LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY の仕様をドキュメントと実測から理解する 🔖 2
本記事では、2026月5月1日時点の Snowflake 公式ドキュメントと、 筆者の検証環境における実測結果をもとに、Snowflake-managed Iceberg table に対する `COPY INTO ... LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY`
品質の言語化のススメー早期テストの原則をClaude Code Agent Skillsで実現する試み 🔖 149
LayerX QAエンジニアの小山です。 昨今、AIコーディングアシスタント（特にClaude Code等）の進化により、コードの実装やテスト追加のスピードが飛躍的に向上しています。しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書
ETCカードに対応するため、クレジットカードの決済を無停止でDBマイグレーションするときに考えたこと 🔖 6
はじめに こんにちは、バクラクビジネスカード開発チームの @budougumi0617 です。 先月まではテックリードでしたが、4月からエンジニアリングマネージャになりました。 バクラクビジネスカードは2022年からサービスを提供している法人様向けクレジットカードのサービスです。
「WAKE Career × 国際女性デー2026 特別イベント「Give to Gain - エンジニアの私たちが次の世代へ還元できること」」の会場スポンサーをしました
はじめに こんにちは、TechPR の太田です。 先日、LayerXのオフィスを会場として、エンジニア向けキャリアイベント「国際女性デー特別イベント-Give to Gain-エンジニアの私たちが次の世代へ還元できること」が開催されました。 「エンジニアのキャリアをエンパワーメン
決済基盤の整合性設計を仕様から決める。バクラク請求書発行のカード決済における2つの判断 🔖 73
はじめに ケース1: 決済実行時の保存失敗 — 仕様は「ユーザー体験を壊さない」 課題と仕様 設計の考え方 ケース2: 送金結果不明 — 仕様は「統制・監査上の説明可能性」 課題と仕様 設計の考え方 おわりに はじめに こんにちは。LayerX でソフトウェアエンジニアをしている
人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで
LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア！』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです（推理パートをちゃんと解けるようになりたい）。 前
AIエージェントの成功率をどう引き上げるか。Long-running taskにおけるスケーリング則と検証器の役割 🔖 5
こんにちは！Ai Workforce事業部FDEの恩田（さいぺ）です。 AIエージェントの進化も凄まじく、どんどん長時間のタスクをこなせるようになっています。この分野のベンチマークの第一人者であるMETRでも、最新のClaude Opus 4.6で10時間のタスクが50%の確率で
Self-Maintainable CI ── Go testの失敗をClaudeで自動修復する仕組み 🔖 21
はじめに LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 Enabling グループの shibutani です。 CIのテストが落ちたとき、開発者がやることは意外と多いです。ログを読み、原因を特定し、担当者を探し修正依頼 or 自分で修正する。これが
AWS re:Invent 2025現地参加レポート 🔖 1
こんにちは、LayerX バクラク事業部でソフトウェアエンジニアをしている Tomoaki (@tapioca_pudd) です。 2025年12月、ラスベガスで開催された 「AWS re:Invent 2025」 に、LayerXから私を含めた4人のエンジニア（@kani_b,
AIエージェントのHuman-in-the-Loop評価を深化させる 🔖 118
本記事はAIエージェントのHuman-in-the-Loopを定量評価するための手法やビジネス価値を検討します。AIエージェントによる業務効率化やソフトウェア開発自動化が進むに従って、AIエージェントのアウトプットを人間が確認してアクションすることが増えていると思います。こう
FDEって何するの？ 現場の泥臭さが「はずみ車」となってプロダクトを強くするリアル 🔖 3
こんにちは。fjm2uです。昨年の11月からAi Workforce事業部のFDE（Forward Deployed Engineer）チームでインターンさせていただいております。 この記事では、Ai Workforce事業部のFDEチームへの応募を検討している方向けに、FDEと
AIの提案が正しそうなのに動かない理由を、uvicornのソースコードを読んで理解した話 🔖 3
こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSWEとしてインターンをしているYuです。 本記事では、AIの提案をそのまま実装してうまくいかなかった経験や、フレームワークのソースコードを読んで解決に至ったプロセス、そしてその過程で感じたことについてお話しします。 はじ
OpenClaw-RLで学ぶAgentic RLの報酬設計 🔖 15
はじめに こんにちは！LayerXのバクラク事業部で機械学習エンジニアをしている宇都(@kuto_bopro)です。最近エージェントに関する論文を読んでいると「Self-Evolving」というキーワードを持つ論文をよく目にします。Self-Evolvingは自己進化・自己改善を
Python製ETL「dlt」を選んだ話 - Azure Cosmos DB for PostgreSQL × Container App Jobでいい感じにDatalakeを構築する 🔖 3
こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています @shinyorke（しんよーく）と申します。 最近はAi Workforceのデータ周りの基盤を作る仕事をしながら、個人としては野球解説AI Agentの開発を頑張っています。 本ブログでは、Ai W
言語処理学会第32回年次大会(NLP2026) 参加レポート
こんにちは、Ai Workforce事業部 プロダクト部 FDEグループ エンジニアの堤(@ozro_223) です。この記事は2026年3月9日〜13日に栃木県宇都宮市のライトキューブ宇都宮で開催された 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加レポートです。 Lay
AIエージェントを強くする『合成データ』作成のニッチなTips集 🔖 3
この記事は、LLM や AI エージェントを使って「AIエージェントのための合成データ」を作るための実践的な Tips 集です。
一度目のミスは「学習機会」。LayerX流・形式知のループの回し方 🔖 1
こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部のFDE（Forward Deployed Engineer）グループでエンジニアリングマネージャーをしている shirai です。 このブログは、自分のキャリアの中で大部分を占めている、マネージャーとしての経験を元に自分な
こんにちは、機械学習エンジニアの宇都(@kuto_bopro)です。 この記事は2026年2月28日 ~ 3月5日にオンライン・オンサイト（兵庫県神戸市）のハイブリッドにて開催されたDEIM2026 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第24回日本データベース
NLP2026（言語処理学会第32回年次大会）にプラチナスポンサーとして協賛します
こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXは、NLP2026（言語処理学会第32回年次大会）にプラチナスポンサーとして協賛します。 イベント概要 当社の参加内容 スポンサー展示 懇親会 協賛の背景 おわりに 関連記事 イベント概要 NLP（言
EMConf JP 2026にOperation Supportersとして協賛します #emconf_jp 🔖 1
こんにちは、バクラク事業部でエンジニアをしている須藤（@sudoakiy）です。 LayerXは、EMConf JP 2026（Engineering Management Conference Japan） にOperation Supportersとして協賛いたします。 昨年
【未踏会議2026 MEET DAY】LayerX から Ai Workforce 事業 CEO が登壇 & ブース出展します！ 🔖 1
2026年1月に入社しました、TechPR の太田です。 初ブログで LayerX が大切にしている未踏会議の告知を担当することになり、大変うれしく思います！ さて、本日はその舞台となる、2026年3月7日(土) 開催の「未踏会議2026 MEET DAY」への登壇・ブース出展に
DEIM2026（第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）にプラチナスポンサーとして協賛します 🔖 1
こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXはDEIM2026（第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）にプラチナスポンサーとして協賛いたします。 DEIM2026 概要 技術報告 企業展示 産学連携副委員長 懇親会 協賛の背景
Data Enablingチームを立ち上げました -「データが語りかけてくる」世界を目指して 🔖 7
こんにちは。バクラク事業部BizOps部データグループのJagaです。 2026年1月にLayerXに入社し、最初のミッションとしてData Enablingチームの立ち上げ*1を担当してきました。1ヶ月が経ってチームの方向性が見えてきたので、考えてきたことや取り組んできたことを
Software Design 連載「実録 AI ネイティブプロダクト開発」がスタートします！ 🔖 3
こんにちは！すべての経済活動を、デジタル化したい @serima です。 この度、技術評論社さんの「Software Design 2026年3月号」より、LayerXによる新連載「実録 AI ネイティブプロダクト開発」がスタートします！ 本連載は、AIエージェントをただ動く状態
AWS マルチアカウント環境からの Google Cloud フェデレーション設計 — AI時代に合わせた社内認証基盤づくり 🔖 30
はじめに LayerX Fintech 事業部から、三井物産デジタル・アセットマネジメント(以下、MDM) に出向している piroshi です。 AI 活用や業務自動化が当たり前になってきた今、データや処理はプラットフォームをまたいで動くことが増えています。特に「システム基盤は
Ai Workforce事業部SREの現在とこれから 🔖 3
こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています@shinyorke（しんよーく）と申します。 最近入社1年を迎えました。社内外の皆様の応援とフォローのおかげです、いつもありがとうございます。 1年前は「事業部1人目のSRE」として、プロダクトや事業部
LayerX Ai Workforce事業部で新たに立ち上げた「データ検索基盤チーム」について紹介します。生成AI時代において、差別化を生むのはデータです。LLM/VLMの登場により、これまでシステムで扱うことが難しかった非構造化データやマルチモーダルデータ(スライド、契約書
副業・業務委託エンジニア受け入れの実態と、うまくいくタスク設計のコツ（バクラク事業部の事例をもとに） 🔖 67
はじめに 「LayerXって正社員しか採用していないのでは？」「バクラクの開発はハードルが高そう」 そんな印象を持つ方もいるかもしれません。 ただ実際には、LayerX バクラク事業部ではこれまでも 副業・業務委託のソフトウェアエンジニアを受け入れ、プロダクト開発を一緒に進めてき
LLMによる「非定型見積書の明細抽出タスク」の精度を約80%→約95%に改善した話 🔖 52
こんにちは。Ai Workforce事業部 FDEグループエンジニアのkoseiと申します。以下本文は、以前インターンとして一緒にプロジェクトを進めてくれた @kimu さんが在籍中に執筆したものです（冒頭のみkoseiが追記しています）。本ブログで紹介したアルゴリズムにより精度
FDE募集開始から半年の振り返りと2026年の展望 🔖 11
こんにちは！Ai Workforce事業部FDEの恩田（さいぺ）です。 7月にFDE（Forward Deployed Engineer）の募集を開始し、早半年が経過しようとしています。本記事では、FDE組織の募集を開始してから現在までをふりかえりつつ、2026年のFDEやLLM
Fintech事業部の2025年起きたAI効率化の話、あるいはラーメンの話 🔖 1
はじめましての人ははじめまして！そうでない人はお久しぶりです！ LayerX Fintech事業部でVPoEを担当しています、 takochuu です。 最近は速い車に乗るのが趣味です。 最近ゴルフもはじめました。ゴルフ誘ってください。車出しますよ！ さて、唐突ですが2025年の
バクラク事業部のデータ基盤 2025: 今年一年の変化を振り返るの巻 🔖 20
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部 BizOps部 データグループの@civitaspoです。今年は子どもたちが入手困難なものをサンタさんにお願い
Snowpark Container Servicesを用いたAI Agentのプロトタイプ開発 🔖 1
はじめに こんにちは。LayerX のバクラク事業部で機械学習エンジニアをしております島越(@nt_4o54)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の 22 日目の記事です！ 今回の記事では、AI Agent のプロトタイプ開発におい
CocoIndexでKnowledge Graphを更新しながらRAGをする 🔖 2
LayerXのAi Workforce事業部で検索エンジニアをしている鷹取(@takatorisatoshi)です。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 通常、RAGといえば、ドキュメントをチャンク化し、Em