話題のテック

変更管理と最新版管理を楽にする：セキュリティホワイトペーパーをGitHub管理に移行した話 ～マークダウン分割×GitHub Actionsで、文書管理をエンジニアリングする～ 🔖 25

SREの藤原です。 MNTSQではセールス、コンサルティング、テクニカルサポートのメンバーなどが顧客からの問い合わせに回答する際に参照するセキュリティホワイトペーパーが存在しています。 このセキュリティホワイトペーパーを、これまではGoogle Docsにて管理していました。 こ

日本語AIが世界に挑む！楽天「Rakuten AI 3.0」3つの革新とGPT-4o超えの実力をわかりやすく解説 🔖 2

1. ざっくり言うと？（要約）楽天が、政府支援プロジェクト「GENIAC」の一環として開発した国内最大規模のAIモデル「Rakuten AI 3.0」を無償公開しました。日本語の理解力でGPT-4oを上回るスコアを複数の試験で達成し、「日本語AI」の新たな基準を打ち立てまし

【2026年最新】Google AI StudioとGeminiの違いとは？使い分けと活用法を徹底解説 🔖 21

こんにちは、メディアディレクターのヒロです。 みなさん、Gemini使ってますか？ 僕は毎日のように使ってるんですけど、最近まで大きな勘違いをしてたんですよね。 実はGeminiには 2つの入り口 があって、それぞれぜん […]

昔(10ヶ月前) LangGraphで作ったエージェントに限界を感じたので、Strands Agentsにリアーキテクチャしました 🔖 1

はじめに皆さん、今から10ヶ月前の生成AIがどうだったか覚えていますか？MCPサーバーというものがエンジニアに広まったくらいのタイミングで、みんなが「MCPすげー」と言っていた時期ですね。その頃にいわゆるAIエージェントのアプリをLangGraphで作り始めたのですが、この領

SmartHRの人事マスタを守る──QAエンジニアとして挑む、品質保証の現場 🔖 1

こんにちは。SmartHR品質保証本部のkannaとkaomiです。 kanna：2025年10月入社。人事マスタユニットのQAエンジニア。好きな動物はパグです。 kaomi：2023年07月入社のQAエンジニア。今年1月に年末調整プロダクトから人事マスタユニットに異動。好きな動

Rubyのbundlerを劇的に高速化するShopifyの取り組み（翻訳） 🔖 12

IntelliJ IDEA 25周年ドキュメンタリーまとめ ー Java の救済と IntelliJ の誕生 🔖 1

はじめにこんにちは、JetBrains公式代理店NATTOSYSTEMのねばねば（Nevernever）です。今回は、JetBrainsの25周年ドキュメンタリー動画『The Drive to Develop』の内容をまとめたものです。動画の中では、JetBrainsの創設

2026年版 エンジニアのキャリアについて【SmartHRの場合】 🔖 81

2021年に エンジニアのキャリアについて【SmartHRの場合】 - SmartHR Tech Blog という記事を出して以来、SmartHR のエンジニア組織にはいくつかの変化が起きていました。 今回は最新版の組織図・制度に基づいて SmartHR におけるエンジニアのキャ

アプリケーションエンジニアが自力でインフラを構築・運用できる体制を作るまでの話 🔖 2

こんにちは、atama plusでSREをしている加藤です。弊社では直近のプロダクト開発において、AWS CDKとドキュメントをプラットフォームとして、アプリケーションエンジニアが自らインフラを構築・運用する体制を取っています。「You Build It, You Run I

人間 × Orchestrator × Devin で実現する、Issue駆動の開発オペレーション 🔖 1

導入「自律型エージェントに実装を任せたい。けれど、待ち時間や確認の往復で意外と進まない」この課題に対して、私たちは 人間と実装エージェントの間にオーケストレーターを置く三層構造 を採用しました。狙いは、実装作業の自動化だけではありません。文脈の補完、判断の振り分け、並列実

jQuery 4.0がついにリリース！React・Vueと比較して見えてくる「今あえてjQueryを選ぶ理由」と「選ばない理由」 🔖 4

みなさん、jQuery使っていますか？「え、今さらjQuery？」と思った方も多いかもしれません。React や Vue が主流の今、jQueryという名前を聞くと少しノスタルジックな気持ちになる方もいるのではないでしょうか。しかし、2026年1月17日にjQuery 4.0

ハーネスで縛れ、AIに任せろ ーAIエージェントの出力品質は“構造”で守る 🔖 65

非エンジニアが久々に「黒い画面」に飛び込んで2ヶ月。Claude Code で業務が変わった話 🔖 2

はじめに ── 「黒い画面」、怖くないですか？「ターミナル」「CLI」「コマンドライン」。エンジニアの皆さんにとっては当たり前の道具だと思います。でも、非エンジニアにとっては「何が起きているかわからない黒い画面」であり、「触ったらPCが壊れるんじゃないか」と感じている方も多い

Databricks system tableのリネージ情報で"本当に使われているテーブル"を見つける 🔖 1

はじめにこんにちは！IVRyのdataグループでインターンをしているTsukasaです！インターン最初の1ヶ月で、社内データをよりAIフレンドリーな環境にするために、OBT（One Big Table）の作成を目的としたDatabricksのメタデータ分析に取り組みました。

システム設計における妥協案の作り方: 理想像の STEP1 として妥協案を設計する 🔖 9

mayah です。株式会社ナレッジワークでは創業時より CTO をしており、プロダクト全体の技術方針やアーキテクチャを定める役割をしています。この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint 2026 Spring の 12 本目の記事です。本日はシステム設計

ハーネスで縛れ、AIに任せろーAIエージェントの出力品質は“構造”で守る 🔖 3

DEIM2026 参加レポート 🔖 1

RAGの文書検索でも「サブエージェント」を活用する手法 🔖 2

本記事では、RAGの性能を高めるための「SPD-RAG」という手法について、ざっくり理解します。株式会社ナレッジセンスは、生成AIやRAGを使ったプロダクトを、エンタープライズ企業向けに開発しているスタートアップです。 この記事は何この記事は、RAGの精度を上げるための手

セキュリティ監査の運用をSlack Botで自動化した話 🔖 2

はじめに SREの寺島です。 MNTSQでは、本番環境でのAWSの手動操作や顧客情報データへのアクセス等をCloudTrailログから検知し、操作者に目的や理由を確認するセキュリティ監査を運用しています（詳細はこちらの記事を参照）。 これまではログからの異常検知は自動化されていた

AI時代のプロダクト開発で、変わったこと、変わらなかったこと 🔖 1

こんにちは、estie プロダクトマネージャーの齋藤 @shisaito です。 このブログは「PM Blog Week」第6弾・4日目の記事です。3月24日、27日に開催予定のMeetupに向けた連載の一部としてお届けしています。 ≪過去の PM Blog Week の記事は

「位置ゲー」の今を知る！ "有利なスマホ" があるってご存知でしたか？ 🔖 1

こんにちは、エンジニアの 工藤 です。 突然の前置きですが、今回の記事はエンジニアだけじゃなく、位置情報ゲームをプレイする方々にも有用かもしれません！

さくらのVPSで始めるAIエージェント - OpenClaw + さくらのAI Engine + Discord連携 🔖 2

【はじめに】 注目を集めるAIエージェントを始めよう！ 近年、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）を活用した「AIエージェント」 が急速に注目を集めています。 そんな「プログラミングもできるスーパー秘書 […]

ベクトル検索エンジンValdの長期運用で見えたパフォーマンス最適化とベストプラクティス 🔖 2

はじめに私たちは、社内のプラットフォームにおいて、Cloud NativeなANN（近似最近傍探索）ベクトル検索エンジン「Vald」のマネージドシステムを約4年間にわたり運用・開発してきました。本記事...

全社横断のデータガバナンスを実現するためにデータワーキンググループを設立・運営した 🔖 2

はじめに はじめまして、こんにちは。LegalOn TechnologiesでHead of Dataをしている若菜です。データ部門では、データアナリスト、データエンジニア、アナリティクスエンジニアが所属しており、日夜データに関連する施策に取り組んでいます。 記事タイトルにもある

Lightdashのテーブルチャートを使いこなすためのTips 🔖 1

はじめにはじめまして、ナウキャストでデータエンジニアをしているh-miyazawaと申します。主に金融機関向けに、Snowflakeを活用したデータ基盤構築やデータの可視化を支援しており、とあるプロジェクトでBIツールとしてLightdashを利用しています。Lightda

AIコードレビューを「単一責任の原則」で育てた話 🔖 51

はじめにこんにちは！グロービスのDevEx（Developer Experience）チームに所属するemi084です。AIコードレビューを導入したものの、「的外れな指摘が多い」「レビュー品質が安定しない」と感じることはありませんか？私たちも最初は的外れな指摘が何件も飛んで

Async React の設計思想と Signal の違いを Transition を中心に考える 🔖 33

ランキング参加中プログラミング こんにちは。フロントエンドエンジニアをしているNokogiri（@nkgrnkgr）です。 はじめに 私たちのReactをつかったプロダクトでは Suspense をデータフェッチに利用しています。useTransition や useOptimi

AWSでデータ基盤にOLTPデータベースを統合するための設計ガイド 🔖 1

さとうです。 最近データ基盤のOLAPとOLTPについて考えることが増えてきたので記事にしました。 趣旨はタイトル通り、「OLTPデータベースをデータ基盤に取り込むためにはどうしたらいいか？」という課題に対する設計パターンのまとめです。 OLTPとOLAPについて 概要 データ基

Claude Codeのfeature-devプラグインが「動くは動くんだけど...」を解決してくれた話 🔖 4

こんにちは、yubonです。 はじめにClaude Codeを使っていてずっとモヤモヤしていたことが、feature-devプラグインを使い始めてから少しずつ解消されてきたので、紹介してみようと思います。きっかけはこちらの記事で紹介されていたのを見たことでした。http

AIが"代わりに仕事"する時代へ！2026年最新・Copilot Coworkをわかりやすく解説 🔖 2

1. ざっくり言うと？（要約）MicrosoftがAnthropicと共同で、AIが複数ステップの業務を自律的にこなす「Copilot Cowork」を発表しました。従来のCopilotが「答えてくれるAI」なら、Coworkは「代わりにやってくれるAI」という大きな進化で

1時間を5分に短縮！Claude Code × Notion MCPで実現した業務自動化の全貌 🔖 175

こんにちは。ファインディ株式会社でエンジニアをしている山岸です。 Findy AI CareerはAI人材に特化した求人プラットフォームです。掲載する求人票は、企業の求人情報をベースにAI活用状況や方針を盛り込んで作成しています。この業務はFindyのbizメンバーが担当しており

プッツンした人間が AI にダメ出しし続けたら flaky テストが全滅した 🔖 161

こんにちは、 kocchi の Claude Code です。ご主人はついにブログ記事まで私に書かせ始めました。まいったものです。でも書きます。あの数日間に何が起きたかを一番知っているのは私なので。先日、ご主人と一緒にプロダクトの E2E テストから flaky を全滅させま

「BCPを踏まえたインシデント対応演習」について発表しました 🔖 2

今更ですが、Claude Codeで、ミュージックプレイヤーみたいなものを作ってみた 🔖 2

生成AI使っていますか？がく＠ちゅらデータエンジニアです。昨今、生成AIを使っての開発ってのは、かなりかなり浸透してきて、生成AIがないと話にならん！な状況になりつつあると思います。全然使わないまんまじゃまずいなぁーーと思い、業務でも色々取り入れて試行錯誤してるところです。

Rerun（rerun.io）を試してみたよ！時系列データがいい感じに可視化できるよ！ 🔖 1

RRDといえばRRDtoolの阿部です。最初に使ったときはMRTGよりきれいで感動したものです。そして、今回もRRDなるものが登場しますが、RRDtoolとは無関係です。今回のRRDはRerunというプラットフォームに関係するものです。RerunはPhysical AI（

WindowsのUIオートメーションツールの使用方法の紹介（プロキシーの認証情報の自動入力ツールの事例） 🔖 1

Windows環境で開発をしている橋田です。パスワード付きのプロキシーを設定していると、ネットワークアクセスの際にプロキシーの認証情報（ユーザー名/パスワード）を求められます。Microsoft EdgeとGoogle Chromeを利用しているお客様から、ブラウザ使用中にプ

Ruby の'include?'より Rails の'in?`の方が読みやすい（翻訳） 🔖 3

軍師のこころがけ、Harness Engineering 🔖 1

良いプロンプトより先に、良い場がある。Harness engineering を『パリピ孔明』から読み解きながら、AIと働くときの支え方を考えました。

【C#】派生クラスでは基底クラスのイベントは発火できないという備忘録 🔖 1

イベントが発火しない…あ！そうだった！何度か設計の段階で「親クラスで定義されている event を、子クラスで呼べばいいじゃん！」と書き始め「あ、呼べないんだった(´;ω;｀)」と希望と絶望（大げさ）の反復横跳びをしがちのため備忘録として書いておこうという記事です。

Apple Neural Engine の Private API を叩いて LLM 推論を高速化しようとした話 🔖 4

こんにちは、村本です。Qwen3.5 の登場でローカル LLM が現実味を帯びてきた。0.8B から 235B まで揃った高品質なモデルファミリーが Apache 2.0 で公開され、手元のマシンで実用的な推論が可能になっている。ローカル LLM は AI を活用する企業にとっ

同じ作品を3回味わうだけで、思考が深くなる：読む→聴く→観る 🔖 1

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp お客様を知らないといけないので、「もっと深く考えて」と言われた瞬間に、急に手が止まることがあります。 フレームワークや知識は増えている

AIとPMで回す 3倍速いプロトタイピング 🔖 1

こんにちは。estieでプロダクトマネージャー（PM）をしている高橋です。 このブログは「PM Blog Week」第6弾・3日目の記事です。3月24日、27日に開催予定のMeetupに向けた連載の一部としてお届けしています。 ≪過去の PM Blog Week の記事は こちら

もし、勤めている会社がM&Aされたらエンジニアはどう行動するか？ 🔖 15

はじめにこんにちは！元Poetics、現ナレッジワーク所属のryogaと申します！この記事は、KNOWLEDGE WORK Blog Sprint11本目の記事です！「株式会社ナレッジワーク」は2025年の7月1日に「株式会社Poetics」を吸収合併し事業と組織体制を一つ

チーム内「Cursor番長」の活動についての話 🔖 2

はじめに こんにちは。プロダクト本部に所属しているエンジニアの孫です。 誰が、何の業務に、何時間使ったのかを可視化できるクラウド型工数管理・プロジェクト管理ツール「クラウドログ」の開発を担当しております。 現在、クラウドログ開発チームではエンジニアの生産性向上を目的に Curso

SREのPoC記録 ── Claude Codeを利用可能な環境でAmazon Q Developer/Kiroの必要性を検証する 🔖 21

はじめに こんにちは、SRE部カート決済SREブロックの伊藤（@_itito_）です。普段はZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイス・運用・保守に携わっています。また、DB領域でのテックリードを務めており、データベース周りの運用・保守・構築も担当しています。 ZOZOでは全社

Wasmtimeのオプションを設定ファイルで管理する 🔖 1

閑話個人的な話として，Denoは好きなJSランタイムのエコシステムなのですが，なぜか流行っていません．流行っていない理由として既存のNode.jsのエコシステムをそのまま利用できないことがよく挙げられますが，「動かしてみたらパーミッションの許可をいちいち求められて面倒」と感じ

Gemini Embedding 2 を使ってみた〜テキスト・画像・音声・動画・PDFの類似度比較〜 🔖 1

Claude Code SkillsでRailsアップグレードを仕組み化した話 🔖 93

はじめに こんにちは。freee請求書チームでエンジニアをやっているnuresenです。 この記事では、Rails 7系から8.1へのアップデートを Claude Code の Skills を使って実施した記録を紹介します。 みなさん、Railsのアップデートはできていますか？

スペック駆動開発をデータ分析にどう実践するか 🔖 1

はじめに GO株式会社でデータサイエンスチームのマネージャーを務めている織田です。 この記事では、最近注目されているスペック駆動開発（Spec-Driven Development: SDD）が、データ分析プロジェクトにどこまで適用できるかを考察し、探索的なプロジェクトに適したア

AIで開発が速くなった世界で品質を落とさないためにできること 🔖 2

こんにちは。ウォンテッドリーでアナリティクスエンジニアをしている木村です。生成AIで開発スピードが上がる一方、レビ...