はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
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 🔖 4
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 🔖 117
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 🔖 1
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 🔖 2
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 🔖 2
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
LayerXのdbt Pythonモデル活用術 - 外部連携の実装パターン 🔖 3
この記事は、dbt Advent Calendar 2025 の 20日目の記事です。 qiita.com バクラク事業部 BizOps部 データグループへ25年11月に入社した さえない（ @saeeeeru ）です。LayerX のデータグループは BizOps 部に所属し、
AIプロジェクト設計・課題設定において意識していること 🔖 1
こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部R&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 本記事では、「AIプロジェクトの設計・課題設定において、意識している
実践！gpt-5-mini推論レイテンシ改善: パラメータ調整とプロンプトエンジニアリングによる爆速回答 🔖 3
こんにちは、LayerXのバクラク事業部 AI BPOチームでエンジニアをしているikehara (@ikehara_dev)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 本記事では、推論（Reasoning）モデルg
LayerXのデータ基盤の未来を語るために、最初の1ヶ月でやった3つのこと 🔖 4
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 19日目の記事です。 tech.layerx.co.jp おはようございます、こんにちは。そして、こんばんは。バクラク事業部 BizOps部 データグループへ25年11月に入社した さえない（ @s
異なる処理に関係性を持たせる、 Span Links を使った分散トレースの実装 🔖 1
AI Agentアプリケーションにおける非同期処理のトレーシングで、親子関係を作らずに処理間の関連性を追跡したい場面があります。本記事ではOpenTelemetryのSpan Linksを使って「別トレースだが関係がある」ことを表現する実装方法を、Pythonのコード例とともに解
AI活用を安定させる型「Diff-in / Merge-out」~翻訳タスクで学ぶ責務の分離~ 🔖 1
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 17日目の記事です。 こんにちは。LayerXのバクラク事業部 申請経費精算チームでエンジニアをしているyoheiです。 最近はNetflixのラヴ上等にハマっておりAK-69さんからヤンキー哲学を
GPT, Geminiのマルチモーダルドキュメントの認識能力評価
はじめに この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 15日目の記事です。 初めまして、LayerX Ai Workforce事業部でR&Dインターン生として勤務しているマツイと申します。 R&Dチームは発足から1年も経過して
LLMを用いて長文ドキュメントを速く・安く・安全に構造化する試み 🔖 11
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。 この記事はLayerX Tech Advent Calendar 2025 16日目の記事です。 本日は私たちの事業部が開発しているプロダクト「Ai Workforce」が扱うような長
Temporal における実行境界を超えるコンテキスト伝搬の仕組み 🔖 2
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 14 日目の記事です。 こんにちは、LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 Enabling グループに新卒入社した shibutani と申します。 弊社では
AI発信が加速した2025年をふりかえる：技術広報の視点で読み解く「Bet AI」の一年 🔖 2
この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 前日は、 yata さんの 「緯度経度からの住所検索！〜日本の住所に絶望し、希望を見つけるまで〜」でした。 こんにちは、すべての経済活動をデジタル化したい makoga です。今
Select.devを導入して見えてきたSnowflakeコストのボトルネック
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 10日目の記事です。前日は、 upamune さんの 「ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go × AWS Secrets Manager」でした。 こんにちは。バクラク事業部 Bi
「特定のログだけ隠したい」を Datadog で実現する 🔖 1
バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE グループの uehara です。 LayerX Tech Advent Calendar 2025 の10日目の記事です。昨日は、upamune さんの「ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go
CREを5年続けても、まだ 「CREとは何か」悩んでいた話 🔖 17
この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 の8日目の記事です。 前日は、 rerorero さんの 「Datadog Logs の検索体験を Snowflake に持ち込む Chrome 拡張」でした。 こんにちは、バクラク事業部CREグループ
Datadog Logs の検索体験を Snowflake に持ち込む Chrome 拡張 🔖 23
初めまして、今年 9 月にバクラク事業部に入社した rerorero です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 7 日目の記事です。 もう今年も残り一月弱ですね。 自分にとっては今年も本当にあっという間でした。 年末になるといつも「ジャ
2025 年のコーポレートエンジニアリング室におけるプラットフォーム的進化を振り返る 🔖 1
「コーペン室」は「コーポレートエンジニアリング室」の社内公式の略称です。バナー画像に入りきらなかったため... すべての業務活動のデジタル化したい、コーポレートエンジニアリング室の竹山 (@yuya-takeyama) です。 この記事は LayerX Tech Advent C
AWS→SnowflakeのWorkload Identity FederationをBashで実装して低レベルな処理を理解するの巻 🔖 2
この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 5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。 先日、SnowflakeでWorkload Ident
バクラク開発組織の Engineering Team Deck 公開と2025年の振り返り 🔖 4
こんにちは、バクラク事業部 CTO @yyoshiki41 です！ こちらは、LayerX Tech Advent Calendar 4 日目の記事「2025 年バクラク開発組織の振り返り」です。前回の記事はアカウント基盤開発部で毎日元気！な @convto さんの「組織図リソー
Ai Workforce：「AIと働く未来」をつくる プロダクトマネージャーとテクニカルライターを募集しています 🔖 2
はじめに こんにちは！LayerX Ai Workforce事業部でプロダクトマネージャー兼プロダクトマーケティングマネージャーを務めているワカマツです。 getaiworkforce.com このブログでは、「AIエージェント」と「AIプラットフォーム」をつくるLayerX A
こんにちは、バクラク事業部AI・機械学習部の飯田 (@frkake) です。 こちらはLayerXアドベントカレンダー1日目の記事です。初日は @izumin5210 さんの記事との二本立てです。 最近、DeepSeek-OCRの登場など、OCR界隈がにわかに活気づいていますね。
LayerX Tech Advent Calendar 2025 今年もやります！ #LayerXテックアドカレ 🔖 1
みなさんこんにちは、今月11月にEngineering Officeチームに入社した @zundamaru です。 入社したてですが、YAPCやJSConf、技術書典といったスポンサー・ブース出展、#LayerX_AI_Agent_ブログリレー など記事の公開、主催/共催イベント
LayerX AI Agentブログリレー最終回！全体振り返りと俺の推し記事を紹介するぜ！ 🔖 5
こちらはLayerX AI Agentブログリレー55日目の記事です。 LayerX バクラク事業部で AI/MLOpsエンジニアをしている中村(@po3rin)です。AI Agentブログリレーが55日を迎えました！！12月はアドベントカレンダーが始まるためAI Agentブロ