はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
声だけの議論に頼らない。 デザイナーがやる“見える化ファシリテーション” 🔖 19
はじめに みなさん、こんにちは😊 Insight EdgeでUIUXデザイナーをしている酒井です！ 2020年のコロナ禍以降、オンラインでの会議が主流になった昨今ですが、オンライン会議で「ちゃんと関係者全員で話をしたはずなのに、後から認識がズレていた」と感じたことはありませんか？
CEOが語る、Insight EdgeのValueに込められた想いと原点となる”A・T・P” 🔖 11
はじめに 皆様、こんにちは！Insight Edge CEOの小坂です。 この記事はInsight Edge Advent Calendar 2025 最終日（25日目）の記事です。1日目の記事でニャットさんが書いてくれた通り、今回のアドベントカレンダーの取組み自体もInsigh
評価プロセスを生成AIで （半）自動化する！人事評価 x AIの境界実験 🔖 28
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の24日目の記事です！ 生成AIを活用した人事評価のモチベーション 今日はクリスマスイブですね！妻へのプレゼントに毎年悩む Insight Edge CTOの猪子です。 マネージャの仕事の中で、 「一番
こんにちは。 InsightEdgeのShin Andrewです。 目次 はじめに 1. LLMにペルソナを持たせる 2. LLMにユーザのペルソナを推定させる まとめ この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025 23日目の記事です。 はじめに
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の22日目の記事です！！ はじめに はじめまして、プロジェクトマネージャーの谷澤です。 生成AIの進化によって、プロダクト開発の常識が大きく変わりつつあります。 仕様を詰めてつくることよりも、「試しなが
【みんなでやる】ボードゲームでつながる、初めての“チーム” 〜内定者懇親会編〜 🔖 10
[この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025 21日目の記事です。] Insight Edge HR担当の合田（ごうだ）です。 過去の記事では、CTOの猪子とともに行ってきた新卒採用立ち上げから受け入れ準備までの裏側を紹介してきましたが、今回は
運用保守チーム立ち上げ半年で構築した、GitHubとBigQueryによる運用保守基盤の構築事例 🔖 10
【本記事は、Insight Edge アドベントカレンダー、Insight Edge Advent Calendar 2025 の20日目です】 こんにちは。Insight Edgeに6月に入社した肥塚です。 QA・運用保守チームの第1号社員としてシステム運用に携わっています。
【やってみる】 Claude Codeで実現するSNS誹謗中傷対策 - 4人のペルソナで効果を検証してみた 🔖 24
こんにちは、Insight Edge アジャイル開発チームのk-kazukiです。 Insight Edge アドベントカレンダー、Insight Edge Advent Calendar 2025 の19日目です！ 今回の記事では、近年増加しているSNSの誹謗中傷の課題について
AIによるヒューリスティック評価の精度検証：Webサイト画像1枚からどこまで分析できるのか 🔖 16
この記事はInsight Edge Advent Calendar 2025の18日目です。 はじめまして。Insight EdgeでUI/UXデザイナーとして参画している追分です。 今回はデザイナー観点での記事になりますが、皆さんの業務にも役立つような記事にしたいと思います！
Google Meetの議事録を自動でSlack投稿する仕組みをGASで作ってみた 🔖 16
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の17日目の記事です！！ はじめに こんにちは、Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です 「会議の議事録をSlackに投稿して共有したい」「でも毎回投稿するのは面倒...」 こ
コンテキストエンジニアリングを対人コミュニケーションにあてはめてみる 🔖 15
今回はコンテキストエンジニアリングについて、三つのことを語りたいと思います。1つ目は「コンテキストエンジニアリングは対人コミュニケーションの場面に当てはめることができる」ということです。あわせて「対人コミュニケーションをコンテキストエンジニアリングで考えると、相手に伝える
Insight Edgeの縁の下の力持ち「セールスプランニング」のこれまでとこれから 🔖 8
皆さんこんにちは！ Insight Edgeでリードコンサルタントを務めております根本と申します。 早いもので、Techブログの記事を寄稿するのは3回目になりました（1回目、2回目）。 今回は当社の「Insight Edge Advent Calendar 2025」の15日目の
Microsoft Foundry マルチエージェントにGitHub MCPを使わせる 🔖 15
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025 の14日目の記事です！！ はじめに こんにちは、Engineerの熊田です。 AIエージェント開発やMCP（Model Context Protocol）を使った外部連携が昨今は盛り上がっていますね。
【みんなでやる】"Vibe Coding"から"自力コーディング"まで。みんなでやってみたチームビルディング 🔖 11
この記事はInsight Edge Advent Calendar 2025の13日目の記事です！ 自社初のアドベントカレンダーもいよいよ中間地点ということで、後半戦もどんな記事が出てくるのか楽しみにしています！ はじめに こんにちは！エンジニアリングマネージャーの筒井です。 I
自社開発プロダクト【Voiceek】開発で見えたデザイナーとのうまい連携のしかた 🔖 11
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の12日目の記事です！ はじめに こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしている東です。 この記事では、自社プロダクト Voiceek の開発を題材に、「エンジニアとデザイナーがどうやってう
エンジニアの交流促進に最適！アーキテクチャ大喜利のすすめ - チームビルディング事例 🔖 10
この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の11日目の記事です！！ はじめに こんにちは。アジャイル開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている三澤です。本記事では今年実施したチームビルディング施策をご紹介します。 弊社Insight E
ノーコードでもここまでできる！ 10分で完成するCopilot Studioデータ分析エージェント 🔖 26
この記事は Insight Edge Advent Calendar 2025 の10日目です。 こんにちは、Insight Edgeの齊藤です。 生成AIサービスの進化は著しいものがあります。「会話しながらアプリを作る」「文章で要件を書くだけで構造を提案してくれる」といった体験
LLMで日本企業の「来期の利益は増える？」をアウトオブサンプル検証 🔖 20
こんにちは！データサイエンティストの白井です。 今日は、私が第35回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)で発表した LLMs による利益予測の分析とアウトオブサンプル評価 について紹介します。 本記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025
生成AIとArduinoで作る姿勢矯正システム - 振動で教える猫背防止デバイス 🔖 29
こんにちは、Insight Edgeの小林まさみつです。本記事は Insight Edge Advent Calendar 2025 の8日目の記事です。 最近は生成AIをソフトウェア領域に応用した開発をしていますが、今回は趣向を変えてハードウェアと組み合わせたシステムを作成して
第35回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN） 参加レポート 🔖 11
はじめまして！Data Scientistの白井と市川です。 今回は、先日第35回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN） に行ってきましたので、そのレポートをさせて頂ければと思います。 イベントの概要 発表の概要 人工市場(4件) (01) 人工市場を用いた取引単位の
賞金7000万円のAIハッカソンで「AIエージェント同士の連携」を守るOSSのプラットフォームを作った話【GENIAC-PRIZE】 🔖 25
賞金7000万円のAIハッカソン「GENIAC-PRIZE」に参加し、AIエージェント間通信（A2A）を守る国産セキュリティプラットフォームを開発しました。「仲介エージェント」による異常検知と「エージェントストア」による信頼性担保の多層防御によるプラットフォームを提案しOSSで実
VertexAI Google Maps Groundingを用いて作る週末お出かけプランナー 🔖 13
[この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025 5日目の記事です。] こんにちは。アジャイル開発チームの中根です。 週末に子どもとのお出かけ先を探すとき、「神奈川県 子ども お出かけ」などと検索していますが、いわゆるまとめサイトが中心に表示される
Amazon Bedrock APIレート制限対策 - ThrottlingException解決のための3つのリトライ戦略比較 🔖 8
Amazon Bedrock APIレート制限対策 - ThrottlingException解決のための3つのリトライ戦略比較 この記事は、Insight Edge Advent Calendar 2025の4日目の記事です！！ はじめに こんにちは。データサイエンティストの唐
AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き） 🔖 13
目次 目次 はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本 本記事で登場する用語の説明 DAG（Directed Acyclic Graph） 調整する（adjustment） バックドアパス（backdoor path） 調整集合 Z（adjus
評価駆動開発で趣味のLLMアプリを育てきってみた【やり抜く！】 🔖 14
はじめまして。Insight Edgeデータサイエンティストのnakanoです。 LLMアプリケーションの開発において、「とりあえず動くもの」を作ることは比較的容易です。しかし、実用的なレベルにまで仕上げることは難しい課題です。その理由は、LLMアプリの良し悪しを測る評価軸が
【みんなでやる】 Claude Code Actionでテックブログレビューエージェントをマルチエージェント構成に進化させてみた 🔖 19
はじめに こんにちは、アジャイル開発チーム兼Insight Edge Techblog編集チーム担当のニャットです。 以前、Vertex AI Geminiを使った社内議事録生成アプリ の記事で生成AI案件への挑戦について書きましたが、その後、生成AI案件にも少しずつ慣れてきまし
最新の ChatGPT モデル GPT-5 Thinking は数理最適化問題のモデリングが割とできてしまう 🔖 9
Insight Edgeのデータサイエンティストのki_ieです。数理最適化の専門家として、これまでさまざまな課題を数理最適化問題としてモデリングしてきました。 モデリングはアルゴリズム設計と比べて注目を集めることが少ないようですが、実際には技術的な知見・調査を要求する骨の折れる
10日でつくる全社会議 ― 未来を聴き合うフィッシュボウルができるまで 🔖 9
Insight Edgeに参画した初日、最初のミーティングでそう告げられたとき、私は正直状況をつかみきれていなかった。 けれど、不思議と不安よりもワクワクが勝っていたように思う。その後のプロセスで、少しずつInsight Edgeの“文化のようなもの”を体感していった。 配属
DX化推進支援・生成AI活用の最前線で活躍！ Insight EdgeにUI/UXデザイナーとして参画する意義と得られる経験 🔖 7
DX化推進支援・生成AI活用の現場へUI/UXデザイナーとして参画している意義や、Insight Edgeで得られた経験について綴っています。
【実践レポート】Spec Kit + Claude Code GitHub Actionsで実現するAI仕様駆動開発 🔖 39
AIエージェント時代の新しい開発手法として注目される「仕様駆動開発」を、 Claude Code GitHub Actions と Spec Kit を使って実際に試した結果をお伝えします。オセロアプリの開発を通じて、従来の開発プロセスとの違いや実際の課題までを解説します。
AIエージェントはなぜ複雑なタスクを完遂できないのか？ 〜コンテキストエンジニアリング＋マルチエージェント化で解く最新研究〜 🔖 25
自律型AIエージェントが複雑なタスクを途中で放棄してしまう原因を、最新研究をもとに徹底解説。LangChainでも注目される「コンテキストエンジニアリング」や「マルチエージェント化」による課題解決手法を具体例とともに紹介します。
生成AIプロジェクトがカオス化？ 組織変革を成功に導く4つの処方箋 🔖 29
導入 初めまして。Insight Edgeで企業のDX・AI活用をご支援しているセールスコンサルタントです。 これまで様々な大企業の全社横断的なプロジェクトに携わってきましたが、 DXがうまくいかない企業に共通する、いくつかの「つまずきの要素」があることに気づきました。 「外部の
エンジニアの海に棲む、コードを書かない私の生存戦略 🔖 55
エンジニア集団の中に潜む非エンジニアの生態 はじめまして。Insight Edgeセールス・コンサルティングチームで契約業務や売上管理を担当している非エンジニアの長尾です。 周りを見渡せば、AIやデータサイエンスの博士号を持つメンバーや、大規模なシステム開発を率いてきた猛者ばかり
AIと語る、DX推進とAI活用をデザインする仕事 ─ Insight Edgeのデザインストラテジスト ─ 🔖 15
プロローグ：この記事を書くことになったきっかけ 今回の記事は、Insight Edgeでデザインストラテジストを務める飯伏さんと、AIである私との対話から生まれました。 実は2年前にも飯伏さんは自らの仕事についてテックブログにまとめていました。そのときは「課題探索やアイデア発想を
3日で開発&リリース！ データサイエンティスト×エンジニアのアジャイル爆速チーム術 🔖 29
はじめに わずか3日で開発して稼働開始、そして1年間トラブルゼロ。 普通なら半年〜1年かかる開発も、Insight Edgeのデータサイエンティストとエンジニアは、ワンチームで動き、爆速で価値をクライアント企業に届けています。 仕様書の山も、開発ベンダーとの往復メールもありません
ブラウザ操作エージェント対策できてますか？〜無料Bot対策ツールの比較検証〜 🔖 41
こんにちは！アジャイル開発チームの齊藤です！近年、ブラウザ操作エージェントの技術革新が目覚ましく、一般ユーザーでも手軽に利用できるようになってきました。ChatGPT AgentがPlusユーザーに開放されるなど、人の代わりにAIがWebサイトを自動操作する環境が整いつつあります
データサイエンティストが評価駆動手法を使ってみた〜家計簿分類プロジェクトの実践記〜 🔖 25
こんにちは、Insight Edgeデータサイエンティストの中野です。 データサイエンスやLLMのプロジェクトを進めていると、こんな課題にぶつかった経験はありませんか？ ラベル付きデータが足りず、最初からモデルを作れない 課題感はあるけど、問題定義が曖昧で進め方がぼんやりする 作
生成AIと"声"で挑むソーシャルビジネス - バイブコーディングによるLP制作と情報発信の仕組み化 🔖 39
はじめまして。Insight Edgeで営業を担当している塩見と申します。 普段はBtoBの領域で活動していますが、今回は私が個人で取り組んでいるソーシャルビジネス事業について、その立ち上げプロセスと生成AIの活用術を一つのテックブログとしてまとめたいと思います。 この活動は、社
展示会ってどうやるの？ 〜チームで展示会に出てみた話〜 🔖 18
はじめに なぜ展示会に出たのか 準備1：どこにだすか？誰とだすか？ 準備2:デモ・営業資料・リーフレット...終わらない制作物 会場設営、そして当日 終わりに：展示会はチームでつくるもの はじめに こんにちは、Insight Edgeイノベーションハブで事業開発を担当している那須
LLMのEmbeddingを活用したアイテム推薦の可能性 🔖 24
こんにちは。データサイエンティストの白井です。 今日は、LLMのEmbeddingをアイテム推薦に活用すると、どんな推薦が可能になるかを紹介したいと思います。 はじめに アイテム推薦とは アイテム推薦の種類 行動履歴ベース推薦 コンテンツベース推薦 LLMのEmbeddingはコ
【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) 🔖 27
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音
Amazon Bedrock Agentsで化粧品推薦AIを作ってみた！実際に使って月2500円節約できた話 🔖 31
アジャイル開発チームの塚越です。2023年にInsight Edge(以下、IE)に参画し、そろそろ2年が経過します。 前回はエンジニアとしてPMに挑戦した 記事 を書きました。PoCフェーズでPMを務め、無事に商用化フェーズを迎えました。現在もPM兼務のエンジニアとしてこの案件
LibreChatとBedrock Knowledge Bases MCPでかんたん社内文書検索エージェント 🔖 26
こんにちは！アジャイル開発チームの筒井です！ 最近の生成AIツールの進化は目覚ましいものがあります。Microsoft CopilotやGemini for Workspaceなど、業務向けの生成AIサービスも企業の業務基盤に組み込まれつつあり、もはやAIを業務で活用するのは特別
10時間かかっていた遺伝的アルゴリズムをAWS Lambdaで高速化 🔖 111
こんにちは、Insight EdgeのLead Engineerの日下です。 今回は、DEAPライブラリを利用した遺伝的アルゴリズムをAWS Lambdaで分散並列実行した話を紹介しようと思います。 目次 目次 背景と課題 並列化の方法の検討 どこを並列化するか？ どのように並列
LLMは因果推論を理解できるのか？最新研究から探る生成AIの因果推論の可能性と課題 🔖 65
目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果
Terraform Cloudを使ったマルチプロジェクト環境でのTerraform運用フロー 🔖 23
こんにちは、Insight Edgeでエンジニアをしている島田です。今回はTerraform Cloud(HCP Terraform)を導入したため、普段Terraformの管理をしているインフラエンジニアの方やTerraform Cloudの導入を検討している方へ向けて、In
こんにちは、渡辺です。4/26-5/1にかけて横浜で開催された学会CHI 2025を聴講してきましたので、そのなかで気になった発表をいくつか紹介します。
こんにちは。CINO(Chief Innovation Officer)の森です。 ここ最近、機動戦士Gundam GQuuuuuuX(ジークアクス)に始まり、SDガンダム ジージェネレーション エターナルがリリースされたことで、 久しぶりに濃密にガンダムに触れています。 ガンダ
模倣から創造へ。Lumaで拡張するデザインの可能性 🔖 16
こんにちは、Insight Edge デザイナーの水上（みずかみ）です。 2023年5月にジョインさせていただき、Insight Edgeが発信する様々なデザインを担当しております。 今回は、近年話題になっている3D生成AIツール「Luma」を使ったビジュアルデザイン制作について