こんにちは、ENECHANGEの石橋です！ 前回の利廣さんの記事では、Claude Codeを活用したスペック駆動開発のワークフローが紹介されていました。AIエージェントが自律的にテストコードやドキュメントを生成し、開発を効率化する様子は、まさに「適切なツールの選択と組み合わせ」の重要性を物語っていましたね。 今日は、その「選択」という観点から、プレゼン資料作成におけるゲームチェンジャー「Marp」「Cursor」について、非エンジニアの方でも今すぐ始められる実践ガイドをお届けします！

こんにちは、ENECHANGEのEV Devチームの利廣です。 私は最近、"Kiroの仕様書駆動開発プロセスをClaude Codeで徹底的に再現した"という記事で紹介されているSpec-Driven Development（仕様駆動開発）の手法を実践してみました。この手法は、従来の実装からAIを取り入れるアプローチではなく、詳細な設計書の作成からAIを取り入れる体系的なAI駆動開発プロセスです。実際のプロジェクトに適用したワークフローを構築してみたところ、予想以上の効果を得ることができました。

こんにちは、ENECHANGE Value Deliveryチームの馬場です。 昨日の岩本さんの記事「AIエージェント『ブログほめ太郎』におけるStrands Agentsの活用」を読みました。ブログをbotが褒めてくれるのは執筆のモチベーションも上がりますし嬉しいですね。プログラミングレスで実装されていることにも驚きました。 今回は、新規で自社プロダクトのLP（ランディングページ）を作成するにあたり、Webディレクターの私が実際にAIエージェントを活用して、競合調査から構成検討まで、どのように効率化を実現したかをお話しします。

こんにちは、VPoTの岩本 (iwamot) です。 前回の石橋さんの記事では、手動コーディングを禁止する「LLMチャレンジウィーク」の取り組みが紹介されていました。特に印象に残ったのは「洗濯機がある時代に洗濯板で洗濯するメリットは何もない」という参加者のコメントです。ユニークな表現ですよね。 今回は、ぼくが作った「ブログほめ太郎」をご紹介します。ENECHANGE Developer Blogの新着記事をレビューし、Slackに投稿してくれるAIエージェントです。Strands Agentsを活用することで、プログラミングレス*1で実現できています。 *1:この記事では「ほとんどプログラミン…

こんにちは、ENECHANGEの石橋です。 昨日の安部さんの記事（「Claude Codeで変わる、コミットメッセージとPR作成の効率化」）を読んで、Claude Codeの自動コミット機能の実践的な活用方法に感銘を受けました。コミットメッセージの認知負荷がゼロになるというのは、まさに私たちが目指していたAIネイティブな働き方の一例です。 組織横断的にAIエージェントが浸透している今だからこそ、その原点となった「LLMチャレンジウィーク」について振り返ってみたいと思います。 tech.enechange.co.jp エグゼクティブサマリー 2025年6月から7月にかけて実施した「LLMチャレン…

はじめに こんにちは、ENECHANGEでEnergy Marketing Devチームのエンジニアをしている安部です。 毎日のように書くコミットメッセージやPRのdescription。「適切なメッセージを書かなければ」と思いながらも、ついつい fix bug や update で済ませてしまうことはありませんか？ 私もそんな開発者の一人でした。しかし、Claude Codeを活用し始めてから、この状況が大きく変わりました。今回は、Claude Codeを使ってコミットメッセージとPR作成の質を向上させた実践例をご紹介します。

はじめに こんにちは、ENECHANGE EXPERIENCE部 デザイナーの平木です。 日々、アイデア検討やリサーチをする中で、「この情報を、もっと伝えやすく、もっと見せやすくできたらな」と感じる場面がよくあります。 今回は、AIを活用して『アイデアをインプット・リサーチ→インフォグラフィックス化→LP型プレゼン資料にして社内共有』までを一気通貫で行った試みと、その中で得られた実感についてご紹介します。 この試みでは、デザインツールは一切使用していません。 「知見をもっと見える形で広げたい」、「頭の中にあるアイデアをすぐ形にしたい」、そんな方にも参考になれば幸いです。

こんにちは、ENECHANGE Project Deliveryチームの髙瀨です。 Project DeliveryチームのPMとして、AIエージェントを活用したドキュメント作成の効率化に挑戦しています。 今回は、Marp、Googleスライド、Notionを組み合わせた具体的な体験談と、Cursorプロジェクトでの課題についてお話ししたいと思います。

はじめに こんにちは、ENECHANGE EXPERIENCE部のデザイナーの河津です。私はAIエージェントを使って、新規プロダクトの必要なUIコンポーネントを洗い出し、開発前に追加で必要なデザインを減らすようにしました。 私がAIエージェントを使う用途は主に広告のバナー作成のアイデアだし、新規プロダクトの簡単なプロトタイプをつくり、UIコンポーネントに必要なデザインの洗い出しがメインです。最終のデザインは自分がするため、そこまでのアイデアや壁打ち相手、という認識でAIエージェントを利用しています。 本来ならばもっとデザイナーにとって有用な活用法があると思いますが、私自身がまだまだ勉強中でAI…

CTO室のldrです。 AWS Client VPNは、スケーラブルで安全なVPN接続を提供するマネージドサービスです。今回は、証明書による相互認証を使用したVPNエンドポイントの構築手順を詳しく解説します。特に、AWS Client VPNの動的エンドポイント構造に対応した2レベルワイルドカード証明書の作成から、実際の接続確認まで、実践的な内容をお届けします。

こんにちは、ENECHANGEの川野邉です！ 今回は、CursorでFigmaのデザインを読み込み、そのまま実装に活用するための「Figma MCP」セットアップ手順 を、3ステップで紹介します。 この仕組みを使えば、Figmaのデザインを直接Cursorに取り込み、フロントエンド開発を効率化できます。

こんにちは、ENECHANGEでシステム開発部の部長をしている岡本です。 昨日の利廣さんの記事（「モバイルアプリ開発フロー全体のAI自動化」）を読んで、AIエージェントの活用が開発プロセスの根幹にまで浸透してきていることを実感しました。NotionとFigmaのMCPサーバーを活用したタスク分解や、PR作成の自動化まで、本当に驚くべき進歩ですね。 特に印象的だったのは、NotionのBoard形式のデータベースに直接書き込む仕組みです。これにより、タスク管理とAIエージェントが密接に連携し、開発フロー全体がシームレスになっている点が素晴らしいと思います。 今回は、そんなAIエージェントとNot…

こんにちは、ENECHANGE で EV Dev チームのエンジニアをしている利廣です。 前回はSentry・Slack・GitHub MCPを使ったエラー解析ワークフロー(*1)についてお話ししましたが、今回は「開発フロー全体」をAIで自動化した話をしたいと思います。 正直に言うと、最初は「AIに開発を任せるなんて...」と思っていました。でも、実際にやってみると想像以上に効率的で、今では手放せないワークフローになっています。

こんにちは、ENECHANGEでEnergy Marketing Devチームのエンジニアをしている西岡です。 コードレビューは現在のソフトウェア開発において必須のプロセスとなっていますが、多くの工数を必要とするため、その効率化は多くの開発チームが抱える課題です。そこで、AIエージェントを活用してレビュープロセスを改善できないか検討してみました。

こんにちは、ENECHANGE で EV Dev チームのエンジニアをしている利廣です。 私は日々 EV充電 アプリの開発に携わっているのですが、アプリ開発において避けて通れないのが「エラーの解析」です。特に本番環境でのエラーは、迅速な対応が求められる一方で、調査に時間がかかるというジレンマを抱えています。 そこで、私が AI エージェントを活用して構築したエラー解析ワークフローについて、正直な体験談を交えながらご紹介します。

こんにちは、ENECHANGEでエンジニアをしている清水です。 今回は、AIエージェントと協働して、アクセシビリティ改善がどこまで実現できるのか、その可能性について検証してみました。 具体的には、Cursorを使ってアクセシビリティに関する問題点の洗い出しや、コードの修正を依頼してみました。

こんにちは、ENECHANGEでエンジニアをしている児玉です。 今回は、Cursorを使ってDjango開発環境をモダナイズした体験談をお話しします。 具体的には、古くなった設定ファイル群を整理し、最新のPythonツールチェーンに移行する作業を実施しました。

私たちは、問い、実験し、愛を持って体験をデザインします🧪&♥️ はじめに こんにちは、ENECHANGE EXPERIENCE部、部長の草間です。 この7月に、UXデザインとデータを管轄するエクスペリエンス部を新設し、その責任者として活動しています。 デザイナーの私がエンジニアブログに登場するのは、AIコーディングの導入で大きくワークフローが変わるからです。 従来のデザイナーとエンジニアの役割分担が大きく変化し、新しい開発手法が必要になってきたことを強く実感しています。 エクスペリエンス部は単に見た目がきれいな画面の作成や、データの収集をするチームではありません。 「社会に根ざした価値ある体験…

バックエンドエンジニアの白坂です。 弊社ではClaude CodeのMaxプラン（$100/月）を一部エンジニア向けに経費申請で利用できるようにしています。 今回は、Claude Codeのスラッシュコマンドについて、公式ドキュメントと実際の/helpコマンド出力、さらに裏側のプロンプト内容について記事にまとめます。

こんにちは。Energy Data Dev1チームのマネージャーの宮尾です。 社内のLambdaの運用基盤を「Serverless Framework」から「AWS SAM（Serverless Application Model）」へ移行する作業を担当しました。 Lambdaではメール送信や電力使用量ファイルの変換処理を行っています。 本記事では、その移行過程とAIエージェント「Cursor」を利用した際の所感を記載します。

こんにちは、ENECHANGEの杉浦です。 今回Cursorを使用して高負荷処理のメモリー圧迫の問題を解決しました。 その結果AIエージェントを利用することによる問題改善に至るプロセスの変化を体感しました。

こんにちは、ENECHANGEのエンジニア深澤です。 現在、AIを活用したソフトウェア設計ドキュメントの生成や整備がどこまで現実的に可能なのか、実験的に模索しています。 本記事では、その取り組みの一例をご紹介していきたいと思います。 背景と課題 多くの開発チームが直面している以下のような課題に対して、新しいアプローチを試みました。 ドキュメントの更新が実装に追いつかない バイナリ形式のドキュメントでは変更履歴の追跡が困難 チーム内での設計の共有と理解が属人化しやすい レビューとフィードバックのプロセスが不明確 ドキュメントとコードの整合性維持が困難

こんにちは、ENECHANGEでRailsエンジニアをしている酒井です。 弊社ではAIを使った開発を積極的に推進しており、私が担当するEVアプリプロジェクトではClaude Maxを本格導入しました。 コーディング補助はもちろん、RSpecの生成や仕様書の作成補助までを一貫して担っており、もはや「ちょっと試してみる」段階は完全に超えたと感じています。 生成AIを開発業務に活用する流れは広がりつつありますが、「本当に実務で使えるのか？」という疑問を持つ方も多いと思います。 この記事では、Claude Maxをコーディング支援＆仕様書作成ツールとして実際に使ってみた感想を、Railsエンジニア目線…

こんにちは、ENECHANGEエンジニアの木原です。 今回、業務でClaude Codeを使用してリポジトリ全体に渡る中規模なリファクタリングを行いました。 その経験を通じて、Claude Codeで品質の高いコードを書くのに効果的だった指示の方法をまとめます。 また、Anthropicが提唱するワークフローのベストプラクティスも併せて紹介します。

弊社ではClaude CodeのMaxプラン(100$)を一部エンジニアに向けて経費申請で使えるようにしてもらっています。今回は、Claude Codeのカスタムスラッシュコマンドを活用して、開発・業務効率を向上させるために作成したコマンドをいくつか紹介します！（タイトルに「Part1」と付けているのは、後続のリレーで同じタイトルで書きたい人がいるかもしれないからです）- カスタムスラッシュコマンドを作ることができるのは知っているけどどんなものを作ればいいのか迷っている- 他の人がどんなコマンドを作っているのか知りたいという方にぜひ読んでいただければと思います！

こんにちは、ENECHANGEのシステム開発部部長の岡本です。 前回の岩本さんの記事（「あなたのAIエージェントはどっち派？ MCPツールをLLMに渡す2つの方法」）では、AIエージェントを「使う」だけでなく「作る」視点での技術的な深掘りがとても面白かったです。MCPツールのLLMへの渡し方や、実装の工夫など、現場でAIエージェントを活用している方ならではの視点がとても参考になりました。 最近、エンジニア採用の現場で「AIエージェント」がキーワードになっているのを肌で感じます。 従来は技術スタックやリモート可否が注目されていましたが、今や「AIエージェントを日常的に使えるか」が企業選びの基準と…

VPoTの岩本 (iwamot) です。*1 昨日の水本さんの記事を読み、AIの登場による変化を前向きにとらえる姿勢が重要だと感じました。登場前に戻ることはもうできないですものね。 今日のぼくの記事では、AIエージェントを「使う」ではなく「作る」視点での「AIエージェント活用」を取り上げます。AIエージェントの実装に興味のある方の参考になれば幸いです。 フォーカスするのは「AIエージェントからMCPツールの情報をどのようにLLMに渡すか」についてです。MCPツールの情報を渡さなければ、LLMはツールが呼び出せる（AIエージェントに呼び出しを依頼できる）ことを知らないまま回答してしまいます。 以…

こんにちは、ENECHANGEで新規事業推進室の室長をしている水本です。 昨日の深堀さんの記事（「性能改善でAIと伴走して分かったAIエージェントの実力」）を読んで、AIエージェントの可能性を改めて感じました。 私はコーディングを3日で挫折したことのある非エンジニアなので、テック寄りの内容ではなく、 AIが当たり前になる時代にビジネスや私たちの働き方がどう変わっていくのか？ 自分なりの気づきとして書いてみます。

こんにちは、ENECHANGE所属のエンジニア id:tetsushi_fukabori こと深堀です。 前回の本庄さんの記事では、PMの視点からAIエージェントの「Input → Process → Output」の本質を理解された話がありました。「膨大な知識や情報と、リクエストの質が高ければ高いほど、期待通りのアウトプットを得られる」という表現、まさにその通りかと思います。 最近ある性能改善のタスクでAIエージェントを使い倒しました。 その過程でAIエージェントの得手不得手が見えてきましたので、今回はその実体験から学んだことを共有したいと思います。

こんにちは、ENECHANGE Project Deliveryチームの本庄です。 昨日の石橋さんの記事で紹介された「週100回PoCデプロイ」のインフラ構築、本当にすごいですね！デザイナーがAIと対話するだけでプロダクトを作れる環境を整備されたとのこと。 私もProject DeliveryチームのPM（PjM）として、AIエージェントを活用したプロジェクト管理の効率化に挑戦しています。まだ少しだけしか活用できていませんが、その中で感じた驚きと可能性について正直にお話ししたいと思います。