はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
Snowflake + AWS PrivateLinkで実現する医療情報システムの安全なデータ基盤 🔖 1
はじめに JMDCでは、患者の診療情報や個人情報など、厳格な管理が求められるデータを扱います。これらのデータをクラウド上で分析・活用する際、セキュリティの確保とコンプライアンスの遵守は最優先事項です。本記事では、SnowflakeとAWS PrivateLinkを組み合わせること
Argo EventsとArgo Workflowsの導入によるリリースパイプラインの改善 🔖 20
はじめに こんにちは。グローバルプロダクト開発本部SREブロックの纐纈です。 弊チームでは、Kubernetes上で動作する4つのサービス（ZOZOMAT、ZOZOGLASS、ZOZOMETRY、お試しメイク）のリリースを自動化しています。これまでにArgo CDによるGitOp
続【Claude Code】Wordの詳細設計書とどう向き合うか 🔖 25
はじめに前回の記事では、Excel方眼紙の詳細設計書をClaude Codeに読ませるためのアプローチについて書きました。記事の最後に「Wordで書かれた詳細設計書にも触れていきたい」と書いたので、今回はその続編です。この業界では、Excel方眼紙と並んでWordの詳細設計書
AIがPMOを革命する！2026年最新・プロジェクト管理を3分でわかりやすく解説 🔖 1
1. ざっくり言うと？（要約）TISが2026年3月から「中央管制型PMOモデル」を開始。AIと蓄積ナレッジを組み合わせて、プロジェクトのリスクを早期発見・対策提言してくれるサービスです。現場に常駐するコンサルタントだけに頼るのではなく、PMO管制センターという"司令塔"が
Claude Codeを組織導入するためのプラン選定ガイド 🔖 243
はじめにAnthropicの製品体系はここ1年で大きく変わった。Claude Codeが使えるプランも変遷を重ねて、「結局どのプランをどう組み合わせればいいのか」が分かりにくい。この記事では、製品体系の整理と、Claude Codeを組織で活用するためのプラン構成のベストプラ
GENIAC3期のLLM開発で使用したロングコンテキスト評価のベンチマーク公開 🔖 1
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 弊社は、経済産業省とＮＥＤＯが実施する、国内の生成AIの開発力強化を目的としたプロジェクト「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の1期、2期に続き、3期にも採択され、そこで
GitHub で実現する Dependabot × SBOM による依存関係の脆弱性管理を考えて試してみた 🔖 2
GitHubのDependabotとSBOM機能を活用して、依存関係管理とソフトウェア構成の可視化を実現する方法を詳しく解説します。
Two-Tower モデルを利用した、まだ見たことがない魅力的な募集の推薦 🔖 1
こんにちは。ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている林 (@python_walker) です。会社訪問...
エージェンティック広告が変える広告の未来 - 技術標準と実装事例から見る業界変革 🔖 2
はじめに こんにちは。広告プロダクト担当の大野です。 去年あたりから、アドテク界隈でエージェンティック広告（Agentic Advertising）に関する話題が急速に盛り上がっています。IAB Tech LabがAAMP（Agentic Ad Management Protoc
GitHub SpecKitを使ってみた！ ~AWSサーバーレスAPIを「自然言語」と「CLI」だけで構築する~ PART2 🔖 30
はじめに 1.仕様の追加定義(/speckit.specify) 2. 追加機能の実装計画の作成(/speckit.plan) 3. いざ実装とデプロイ(/speckit.implement) 4. 動作検証: 実際に叩いてみる まとめ はじめに 前回（Part 1）では、Git
Claude Codeを「より高度に」使いこなすために。"ふと立ち止まって考えたい"３つの視点 🔖 6
はじめに — あれから1カ月TOKIUMプロダクト本部の芦田です。先日、こんな記事を書きました。https://zenn.dev/tokium_dev/articles/fd77fbf967e59e私の仕事を毎日後押ししてくれるAIたち——"相方"——との日常の話。社内
Pull Requestのコードレビューをやめてモブレビューにする 🔖 5
はじめにチームで開発を行う場合、Pull Request(プルリク)ベースの開発が当たり前になっています。担当者（レビューイ）がPull Requestを作ってレビューを依頼するレビュアーがレビューを行うレビュアーから承認をもらったらマージするという流れですね。C
PSIRT立ち上げ1年の振り返り —— 基礎固めで取り組んだこと 🔖 5
こんにちは。テクノロジーマネジメント本部でプロダクトセキュリティエンジニアをしているsasakki-です。 2025年1月にプロダクト全体のセキュリティ向上に責任を持つPSIRT（Product Security Incident Response Team）を立ち上げてから、1
Claudeの、Claudeによる、Claudeのための初期設定 🔖 2
!この記事は「URLを読ませるだけで設定が完了する」便利さを提供している。その裏返しとして、悪意あるURLを読ませれば同じメカニズムでプロジェクトを破壊できる。Anthropic自身も「エージェントの安全性はまだ業界全体で活発に開発中の領域だ」と認めている。[1] 実際にCla
はじめに はじめまして、みらい翻訳のプラットフォーム開発部のcidです。 みらい翻訳に来て4年目になりますが、TECH BLOG初投稿になります。「cidはTECH BLOG書かないんだっけ？」という勝手な(本当に勝手な)プレッシャーを感じ、重たい筆を取りました。 最近、自チーム
【Claude Code】Excel方眼紙の詳細設計書とどう向き合うか 🔖 25
はじめにこの業界で働いていると、Excel方眼紙の詳細設計書は避けて通れない存在だと思います。セル幅を極限まで狭めて方眼状にしたExcelシートに、テーブル定義やAPI仕様、画面設計がびっしり書き込まれたあのフォーマットです。好き嫌いはさておき、現場に根付いているのには相応の理
「LLMに身体は持たせられない」は本当か？ — 世界の潮流とfamiliar-aiから見えたこと 🔖 1
はじめにこんにちは、株式会社ネクストビートでテクノロジーエヴァンジェリストをしている水島（kmizu）です。「3,980円のカメラでClaude Codeに身体を与えた」という記事や、その延長線上で作った個人の趣味プロジェクトfamiliar-aiについて発信していると、こう
【図解】RPGで攻略するオブジェクト指向の正体タイトルにもある通り今回はオブジェクト指向について取り上げようと思います。大学時代は情報系の学部だったのですが4回生の研究室ではSmalltalkを使ったオブジェクト指向の講義が毎週行われていました。すごく面白い教授で、プログラム
デザイナーとして活躍中のid:tikedaさんを訪問 | はてな卒業生訪問企画 [#20] 🔖 22
連載企画「卒業生訪問インタビュー」 第20回のゲストは、株式会社くふうカンパニーホールディングスの専門役員であり、ご自身で立ち上げたデザインアンドライフ株式会社、株式会社CLANの代表取締役を務める id:tikedaさんこと、デザイナーの池田拓司さんです。。はてな取締役のid:
メールサーバの新たな選択肢「Stalwart Mail Server」を試す 🔖 8
はじめに こんにちは、京都工芸繊維大学ロボコン挑戦プロジェクトのマンゴーです。この記事では、さくらインターネット様より提供いただいた「さくらのVPS」で使用しているメールサーバソフトウェア「Stalwart Mail S […]
LLMの構造化出力エラーを87％削減した実践手法 ── Gemini API 10万件運用の知見 🔖 4
はじめに こんにちは、データサイエンス部コーディネートサイエンスブロックの大川です。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。 LLMが台頭
Recursive Language Models（RLM）が変えるLLMの長文脈処理 🔖 1
LLMのコンテキストウィンドウは年々拡大しています。例えばGemini 3.1 Proは最大1M tokenに対応しています。これは文庫本約10〜20冊分といわれており、text-davinci-003の頃の4096 tokenに比べると、信じられないほどの拡大です。しかし、コ
バックエンドエンジニアがフロントエンドをLLMに頼って実装した反省点 🔖 63
SmartHRでプロダクトエンジニアをしている大澤と申します。この記事では、バックエンドエンジニアである自分がフロントエンドのコードをLLMに頼って実装した際の反省点について紹介します。 現在、LLMはだいぶ良い感じのコードを書いてくれるようになってきています。Claude Op
AIとの開発でよくある3つの失敗パターンと、XPの価値に基づく処方箋 🔖 1
AIがコードを書き、テストを生成し、レビューを行う時代になりました。多くのエンジニアがGitHub CopilotやCursor、Claude CodeといったAIコーディングツールを日常的に使っています。しかし、こんな経験はないでしょうか。問題は改善しようとした時に始まっ
2025年に社内で話題になったフロントエンド技術トピックを振り返る 🔖 2
こんにちは。AI在庫管理のプロダクト開発をしているソフトウェアエンジニアの大村です。 本記事では2025年にカケハシ社内で話題になったフロントエンド関連の技術トピックをピックアップしながら、昨年を振り返っていきます。 主要なライブラリ / フレームワークのアップデート React
!すべて人の手で書きました ✏️こんにちは、よしこです。AI情報を追うのが趣味です。AIの変化のスピード、情報量の多さ、凄まじいですね。日々興味深く動向を追っているのですが、良い機会なので普段どんなふうにAI情報を眺めているか自分のやり方を書いてみようと思います。この
AIエージェント時代に必須！2026年最新・コードを書かない開発で爆速成長する3つのスキル 🔖 1
1. ざっくり言うと？（要約）AIエージェントが自動でコードを書く時代になり、エンジニアの仕事は「製造」から「要件定義とレビュー」へとシフトしています。コードを書かないからこそ、逆に「良いコードと悪いコードを見分ける目」が重要な武器になります。現場の知識とAIを組み合わせ
設計の意思決定を「感覚から根拠へ」──3アーキテクチャ並列設計の仕組み 🔖 2
こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。前回の記事ではコマンドの全体フローを紹介しました。 tech.findy.co
Pythonがめっちゃ嫌い私はPythonが嫌いです。というより、動的型付け言語が嫌いです。Jupyter Notebook (Google Colab) などの、セル単位での実行が有効な状況であれば、動的型付け言語のメリットは十分に活きると思います。しかし、一般的なプロ
kintone フロントエンド開発における AI 活用の取り組み 🔖 2
こんにちは！サイボウズでプロダクトエンジニアをしている @daikimkw です。 この記事では、kintone のフロントエンド開発で AI をどのように活用しているか、そして kintone 開発全体として生産性を向上させるために今後どのような取り組みをしていくかについて紹介
KMPでチームが「正しくサボる」ための仕組みづくり ─ 手順書からAI自動化まで 🔖 1
こんにちは、Androidエンジニアの冨田です。普段は新機能開発から技術改善までいろんなことをやっています。 今回は、あすけんのモバイル開発でKMP（Kotlin Multiplatform）をチームでどう活用しているか、どう効率化しているかについてご紹介します。 Before/
Go Conference mini in Sendai 2026 登壇&参加レポート 🔖 2
はじめに こんにちは、検索基盤部の倉澤です。ZOZOTOWNの検索機能のバックエンドの開発を担当しています。検索基盤部の一部システムではGoを採用しています。 2026年2月21日（土）にGo Conference mini in Sendai 2026が開催されました。本記事で
ブラックボックスだった社内のAI活用度をGASで可視化してみた 🔖 4
昨今、多くの企業で生成AIの導入が進んでいますが、導入後の「活用状況の把握」に悩まれている組織も多いのではないでしょうか。MICINでもGeminiやCursorなどのAIツールを社内で利用していますが、当初は活用状況が完全にブラックボックスで、「そもそも誰がどのくらいAIツール
Devin活用術 - 水平展開と横断検索で開発効率UP 🔖 2
Energy Marketing Devチームの青木です。 今回は、Marketingチームで使用しているAIツールとその活用方法についてまとめました。
Go Wasm の js.Value.Call はなぜ遅い？ wasm_exec.js の内部実装から理解する 🔖 1
こんにちは @kyo です！ 2026年2月21日に開催された Go Conference mini in Sendai 2026 にて、「GoとWasmでつくる軽量ブラウザUI」というタイトルで登壇させていただきました。この記事では、発表中にいただいたフィードバックについ
こんにちは！ サイボウズ株式会社 フロントエンドエンジニアの daiki (@daikimkw) です。 はじめにサイボウズは 2025 年 4 月より、W3C のメンバーに加入しました。https://blog.cybozu.io/entry/joining-w3c標
Vol. 09 グラフデータベースで企業変遷を管理する ―Spanner Graphパフォーマンス検証― 🔖 1
まえがき この記事は、Sansan Data Intelligence開発Unitブログリレーの第9弾です。 こんにちは、技術本部Data Intelligence Engineering Unitの滑川です。 本記事ではSansan Data Intelligenceの中で動く
ウォンテッドリーは NLP2026 にプラチナスポンサーとして参加します 🔖 1
こんにちは！ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村です。ウォンテッドリーは言語処理学会第32...
この記事は、「KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring」第3日目の記事になります。ナレッジワークでエンジニアリングマネージャーをしているhiroです。チーム内の開発トピックに対して主にバックエンドの設計・実装レビューを行っており、最近は少し減
AI時代のモバイル開発 - コーディングエージェントが本気を出せる環境作り 🔖 3
はじめにこんにちは、iOSエンジニアの長です。現在、ウェルスナビのモバイルアプリ開発では、コーディングエージェントを活用しています。この記事では、AI時代におけるモバイル開発の新たな挑戦と、コーディングエージェントが最大限に力を発揮できる環境作りについて共有します。 1
【Zscaler】ネットワークのブラックボックスを解消！Network Intelligenceで「どこが遅いか」を即座に特定する 🔖 1
Zscaler Digital Experience（ZDX）の「Network Intelligence」を活用し、インターネット経路のブラックボックスを解消する方法を解説します。遅延の原因はユーザー？ISP？はたまたその先？ Sankey図による特定やピアインパクト分析での切
AI生成ユニットテスト運用の実践 — カバレッジ2倍の成果とレビュー設計のリアル 🔖 39
はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの林です。 私が所属するチームではZOZOMETRYというBtoBサービスを開発しています。スマートフォンで身体を計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化・Web上で管理できるサービスです。 私たちのチームで
React Tokyo 2026参加レポート プラットフォームチームの三品です。 2/28に開催されたReact Tokyoに参加しましたので、その参加レポートになります。 React Tokyo 2026 React Tokyo 2026参加レポート きっかけ ポスターセッショ
Design Systems with Figma: Tokyo に参加してきた 🔖 1
はじめにFigmaさんのイベントには度々オンラインで参加しているのですが、ネットワーキングがあるとのことで初めて現地参戦してきました。参加申し込みをした際、応募人数が多い場合は抽選とのことで一緒に申し込んだ同僚は見事に落選。笑私はネットワーキング初参戦なので１人は不安でした
生成AI研修を「やりっぱなし」にしない ～事業成果へ繋げるための3つの超実践アプローチ～ 🔖 21
はじめに こんにちは、Insight Edgeコンサルタント兼デザインストラテジストの楠です。私は普段、事業会社のさまざまな立場の方と会話させていただき、デジタル・AI活用のプロジェクト企画やそれによる業務変革のご支援をしています。 その中で、私自身が感じており、実際によくお伺い
#3｜AIが自走し、人間は管制する — Pilot-Tower開発の設計思想 🔖 19
はじめに こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です！ 本シリーズでは、AI駆動開発における人間とAIの役割分担を、自動運転になぞらえた4つのPhaseで整理しています（詳細は下図を参照）。前回の記事では、人間が運転席に座りつつAI