前回はVol.3として「Ollama × Open WebUIでローカルLLM環境を構築する」方法についてご紹介しました。Vol.4となる今回は少し目線を変えて、PM（プロジェクトマネージャー）視点でのAI活用術をご紹介したいと思います。テーマは、ずばり 「Claude を GitHub Projects に繋いで、タスク管理を自動化する」 です。 なぜPMこそAI連携が必要なのか？PMの日常業務には、地味だけれど時間を奪う作業がたくさんあります。スプリント計画のたびに、Excelやドキュメントにまとめたタスク一覧を、1件ずつGitHub Projectsの画面に手入力する...

はじめに2026年に入り、企業の生成AI導入は「単なるチャット活用の検証（PoC）」から「業務プロセスに組み込むAIエージェントの本格運用」へとシフトしています。それに伴い、Microsoft資格にもCopilotおよびAIエージェントに特化した新たな認定が登場しました。今回、AB-900（Copilot とエージェント管理の基礎） と AB-730（AI Business Professional） の2資格を同時に合格できましたので、その学習プロセスと、技術者・ビジネスパーソン双方が押さえるべきポイントを記録として残します。MicrosoftのAIエージェントガバナンス設...

はじめに複雑な要件定義や設計判断には、最も高い能力を持つAIモデルを使いたい。一方で、リポジトリの調査、実装、テスト、修正といったトークン量の多い作業まで同じモデルへ任せると、そのモデルの利用枠を早く消費します。そこで、高性能モデルを「司令塔」、別のモデルを「実装ワーカー」として分けます。司令塔は目的、計画、品質判断に集中し、ワーカーがコードを調査・実装します。この記事では、Claude Codeに/build-loopスキルを追加し、次のAIチームを作ります。Claude Fable 5: 司令塔。要件整理、計画、レビュー、最終承認を行うGPT-5.6 Sol: 第...

2026年6月の初め、ワールドカップが始まる数日前に、暗号資産のコミュニティで、あるニュースが大きな話題になった。FIFAのチケットシステムがブロックチェーン上で動いているというニュースだ。実験やデモではなく、本番で使われた。Avalancheで事業成長を担当するシニア・バイス・プレジデントのArielle Pennington氏によると、チケット購入権に関係する取引活動は、一時は通常の最大24倍になった。アクティブアドレス数も約10倍に増えた[1]。Nansenのレポートでは、トークン化されたチケットの権利が10万件以上購入され、FIFAの独自チェーン上での取引・引換総額は2,500...

こんにちは。バックエンドエンジニアのMizukiです。WEBサービス開発のテックリードと並行して、エンジニア部署のマネージャー補佐をしています。この記事では、私がメンバーをテックリードとして育成する中で、実際に伝えてきたことを4つの観点に分けてまとめます。 1. スケジュールから逆算するまずは、目の前のタスクに飛びつくことではなく、ゴールから逆算してスケジュールを組み立てることです。 1-1. QCDSで考えるスケジュールを組む際にまず意識してほしいと伝えているのが、QCDS（Quality・Cost・Delivery・Scope）という4つの軸です。Quality（...

前回は「業務効率を最大化するプロンプトデザインの基礎と実践」についてご紹介しましたが、Vol.3となる今回は、話題の 「ローカルLLM（Local LLMs）」 をテーマに、自分のPC上にプライベートなAI環境を構築する方法をご紹介します！出典：Ollama Website Ollamaとは？なぜローカルLLMが必要なのか？ Ollamaの概要Ollama（オラマ）は、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）を個人用PCやローカルサーバー上で直接実行できるオープンソースツールです。従来、ローカル環境でLLMを動かすには、Python環境の構築、CUDAの設定、モデルウェ...

はじめにClaude を使い始めたばかりの頃、たいしたことをしていないのに使用量の上限にすぐ達してしまう、ということはないでしょうか。その多くは、Claude が使用量をどう計算しているのかをまだ理解していないことが原因です。私もまったく同じでした。かなり感覚的に Claude を使っていて、必要なことをそのまま打ち込むだけで、日々の操作が知らないうちに使用量を消費していることに気づいていませんでした。使用量の減りが早いのに理由がわからなかったので、いろいろ調べて、この記事にまとめました。同じような状況の人が読んで、少しでも無駄なく使えるようになれば幸いです。この記事は2つのパ...

1. はじめに企業規模でクラウドインフラを運用・管理する中で、システムリソースの移行はよくあるシナリオです。特に、組織再編やM&A（企業の合併・買収）、またはパートナー企業間でのプロダクトの移管・引き継ぎなどの際、Google Cloud（GCP）のプロジェクト全体を「移行元組織（Organization）」から完全に新しい「移行先組織」へと引っ越しさせる作業は、インフラエンジニアにとって非常に重要なタスクとなります。理論上は、Google Cloudが提供する gcloud コマンドを使うことで、プロジェクトの移行自体はシンプルに行えます。しかし、実際に稼働中の本番環境...

コーディングエージェントに毎回同じ調査をやらせるのは、トークンの無駄遣いです。定型的な操作は一度プログラムに固めて、エージェントにはそれを呼ばせるだけにします。この記事では、この方針がなぜトークン節約になるのかと、実際にどう作るのかを説明します。 毎回生成させると何が起きるかClaude Codeに「自分が担当しているIssueとPRを一覧して」と頼んだ場面を考えます。エージェントは概ね次の手順を踏みます。gh CLIで何ができるか思い出す。あるいは gh --help を実行して確認するgh pr list --author @me や gh api のコマンドを組み立...

はじめにGitHubで70kを超えるスターがついている shareAI-lab/learn-claude-code を、全20章読みました。このリポジトリは、Claude Codeのような「エージェントハーネス」（agent harness、モデルが動くための土台）をゼロから作る教材です。各章が、前の章のコードに仕組みを1つだけ足していきます。この記事では第1章から第20章まで順番に、それぞれが何を解決しているのかを見ていきます。読んで特に面白かった章はくわしく、そうでない章は考え方だけを書きます。!全部を追う時間がない方は、第1〜2章（ループとツール）、第5章（TodoWr...

こんにちは。バックエンドエンジニアのMizukiです。WEBサービス開発のTechLeadと並行して、エンジニア部署のマネージャー補佐をしています。 はじめにAIがコーディングしてくれる時代において、人間がコードや設計が正しいかどうか判断する力が求められていると日々感じます。正しさを判断する際に、画面ごとに業務の整合性が担保されるか・データの意味があっているかなどドメイン知識を要する場合があります。ドメイン知識が不足していると、不適切なテーブル設計（正規化のミスや、業務上の制約を無視した設計）を招き、大きな手戻りが発生する可能性があります。本記事では、システムエンジニアがドメ...

コードを書かない新卒エンジニアが、AI駆動開発で大事にしている判断軸 はじめに初めまして💫私は26卒で、4月に入社したばかりの新卒エンジニアです。私がOJTで配属されたPJは、全くコードを書かないAI駆動開発のPJでした。「AIに実装は任せる、最初からコードを書かない新しい世代」がまさに、私の代なんだというのを実感しました。以前（特に学生時代）は自分への自信のなさから、「自分が書くコードより、AIの方が正しい」と思い込んでいた節がありました。同じように感じている人は少なくないのではないでしょうか。実際にそうである場合もあるかもしれませんが、AIが実装したコードをレビュ...

こんにちは。バックエンドエンジニアのMizukiです。WEBサービス開発のTechLeadと並行して、エンジニア部署のマネージャー補佐をしています。最近マネージャーとの雑談で、「私たちってどうやって障害対応できるようになったんだっけ？」という話になりました。今メンバー育成を担っている立場上、「なんか場数踏んでたらできるようになってた」だと再現性がなく、後輩に何を教えたらいいのか説明できません。私自身、少し前までは障害検知のアラートが鳴った瞬間に頭が真っ白になり、画面を見ているのに何も考えられず、手が止まる、ということがよくありました。今も緊張はしますが、少なくとも「何もできない」状態...

はじめにまず用語の整理から。Shopify の顧客アカウントには2種類あります。種類ログイン方式備考Legacy Customer Accounts（従来型）メールアドレス + パスワード旧来の方式New customer accounts（新型）パスワードなし。メールに届くワンタイムコードでログインShopify が推進する新方式⚠️ 「New customer accounts」はアカウントの「種類」の名称です。「新規登録（new sign-up）」という意味ではありません。命名が紛らわしいので注意してください。本記事が対...

はじめにこの記事は、AWS上でRAG（検索拡張生成）システムを構築する過程をまとめたものです。内容が多いため、前編・後編の2回に分けて解説します。今回はその前編です。前編: プロジェクト全体像とIngestion（データ投入）パイプライン後編: バックエンド・フロントエンドと評価!本記事では、要点となる設計を中心に紹介します。実際のコードや細かい実装はこのリポジトリをご覧ください。 プロジェクト全体像 何を作るのかPDF文書に対して質問すると、根拠付きで答えてくれるRAGシステムを、AWS上に構築します。実は以前、シンプルなRAGについて【生成AI入門...

MCPとは？自分だけの「毎朝ニュースを読むMCP」を作ってみる はじめに最近はAIの進化が本当に速くて、「MCP」という言葉を耳にすることも増えてきました。私も同じで、最初は何のことかさっぱりでしたが、しばらく使っているうちに少しずつ慣れてきました。ただ、これまではずっと誰かが作った既製のMCPを使うばかり。そこでふと、「自分で一からMCPを作るのって、難しいのかな?」という疑問が湧いてきました。気になったので、実際に手を動かして調べてみることにしました。でも、何のMCPを作ろう? そもそもどんなことにMCPが必要なんだろう? それが次の問題でした。あれこれ考えているうちに...

前回は「初めてのプロンプトエンジニアリング」についてご紹介しましたが、Vol.2となる今回は、より具体的な「プロンプトの多様な種類」について深掘りしていきたいと思います。プロンプトエンジニアリングには、タスクの難易度や目的に応じていくつかの代表的な手法が存在します。標準的なプロンプト（Standard prompting）：zero-shot, one-shot, few-shot指示ベースプロンプト（Instruction prompting）思考の連鎖プロンプト（Chain of Thought prompting）まずは、強力な「標準的なプロンプト」について、具体的な...

はじめにあるとき、AI機能のテスト中に、提案数の上限(5)が正しく機能しているか確認しようとしました。試しに「50種目提案して」と入力したら...AIは本当に50種目返してきました。上限の制約をシステムプロンプトに書いていたのに、ユーザー入力で簡単に上書きされていました。コードのバグではありません。AIが指示として素直に受け取っただけです。これがプロンプトインジェクションとの最初の出会いでした。LLM APIを組み込んだシステムを作っていると、こういう問題は思っているより早く来ます。チャットボット、コンテンツ推薦、ワークフロー自動化。AIが中核になるほど、そのAIが新たな攻撃...

今週末、Figma MCP サーバーを Claude Code から使って、デザインから実装までをつなぐ小さなアプリ開発を試してみました。想像以上に開発体験がよかったので、この記事では実際に行ったセットアップ手順をまとめます。 完成イメージFigma でデザインした画面を、MCP 経由で Claude に渡してコード化した最終成果物です。今回はペットと一緒に行ける場所を探せる PetSpot という Web アプリを作りました。検索バー、カテゴリタブ（Restaurants / Facilities / Hotels）、ブログ記事、おすすめスポット一覧など、Figma 上の...

会場は名古屋の中日ホール。広い会場で様々な立場の人が2日間に集まりました。参加申込者は1000人超えたらしいです！ はじめに2026年5月14日（木）・15日（金）、名古屋・中日ホール&カンファレンスで開催された クラウドネイティブ会議2026 に参加してきました。https://kaigi.cloudnativedays.jp/CloudNative Days・SRE Kaigi・Platform Engineering Kaigi——普段はそれぞれの領域で活動している3つのコミュニティが、初めて合同で開いたカンファレンスです。「クラウドネイティブ」「信頼性」「開発...