こんにちは！Ai Workforce事業部FDEの恩田（さいぺ）です。 7月にFDE（Forward Deployed Engineer）の募集を開始し、早半年が経過しようとしています。本記事では、FDE組織の募集を開始してから現在までをふりかえりつつ、2026年のFDEやLLMについて、組織・技術の両面から綴ってみたいと思います。 tech.layerx.co.jp FDEの募集を始めたのは今年7月なのですが、この半年で突然生まれた職種というわけでなく、その原型はLayerXの創業当時まで遡ります。LayerXでは祖業のBlockchain時代から当時のCTOがお客さまのところに足繁く通って…

はじめましての人ははじめまして！そうでない人はお久しぶりです！ LayerX Fintech事業部でVPoEを担当しています、 takochuu です。 この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 24 日目の記事です。 23日目は、「バクラク事業部のデータ基盤 2025: 今年一年の変化を振り返るの巻」でした。 tech.layerx.co.jp 最近は速い車に乗るのが趣味です。 最近ゴルフもはじめました。ゴルフ誘ってください。車出しますよ！ さて、唐突ですが2025年のLayerX Fintech事業部は複数のプロダクトを高速に改善・リリースし続けてい…

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部 BizOps部 データグループの@civitaspoです。今年は子どもたちが入手困難なものをサンタさんにお願いしなかったので、心穏やかな気持ちでサンタさんを家に迎え入れることができそうです。 はじめに 今年も本日を入れて残り9日となりました。本記事では、データ基盤の2025年を締めくくるために、この1年でデータ基盤に起こった変化を振り返ります。 2023年の振り返りは以下の記事でまとめました。 tech.layerx.co.j…

はじめに こんにちは。LayerX のバクラク事業部で機械学習エンジニアをしております島越(@nt_4o54)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の 22 日目の記事です！ 今回の記事では、AI Agent のプロトタイプ開発において、Snowpark Container Service（SPCS）を活用したアプローチについてご紹介します。 はじめに AI Agent 開発における「データアクセス」という壁 開発環境と本番環境のギャップ LayerX における AI Agent 開発の背景 LayerX のデータ基盤と Snowflake Sno…

LayerXのAi Workforce事業部で検索エンジニアをしている鷹取(@takatorisatoshi)です。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 通常、RAGといえば、ドキュメントをチャンク化し、Embedding（埋め込みベクトル）の類似度で検索を行うNative RAG（Retrieval-Augmented Generation）を指すことが一般的です。 Native RAGは手軽に導入できる一方で、いくつかの構造的な弱点があります。例えば、ベクトル化の過程で主語・述語・目的語といった論理構造が圧縮（Flat…

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部R&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 本記事では、「AIプロジェクトの設計・課題設定において、意識していること」というテーマで書いていこうと思います。 私はこれまで複数のAIプロジェクトに携わってきましたが、その中で、課題設定を曖昧にしたまま「技術ありき」で進めてしまうと、途中で方向性を見失ったり、完成した成果物がビジネス課題の解決に結びつかなかったりすることを痛感しました。それ以来、AIプロジェクトにおける課題設定の大切さを強く…

この記事は、dbt Advent Calendar 2025 の 20日目の記事です。 qiita.com バクラク事業部 BizOps部 データグループへ25年11月に入社した さえない（ @saeeeeru ）です。LayerX のデータグループは BizOps 部に所属し、「事業成果に直結するデータ基盤」を構築しています。事業の意思決定を支える Fact Base の提供から、AI エージェントが活用できるデータ環境の整備まで、幅広い役割を担っています。詳しくは昨日の記事で紹介していますので、気になった方は是非ご覧ください。 tech.layerx.co.jp このデータ基盤でデータモデ…

こんにちは、LayerXのバクラク事業部 AI BPOチームでエンジニアをしているikehara (@ikehara_dev)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 本記事では、推論（Reasoning）モデルgpt-5-miniを本番投入した際の事例を紹介します。 当初は推論レイテンシが想定上限に達し、運用が厳しい状態でした。そこから「推論パラメータ調整」と「プロンプトエンジニアリング」を行い、精度を落とさずにレイテンシを改善した方法を、試行錯誤の過程を交えて解説します。 TL;DR gpt-5-mini を本番投入したらレ…

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 19日目の記事です。 tech.layerx.co.jp おはようございます、こんにちは。そして、こんばんは。バクラク事業部 BizOps部 データグループへ25年11月に入社した さえない（ @saeeeeru ）です。 命名理由が気になる方は、カジュアル面談で話しましょう。 jobs.layerx.co.jp 今回は、入社してから1ヶ月で「LayerXのデータ基盤の未来を語るためにやったこと」を、整理したいと思います。 TL;DR LayerXのデータグループがBizOps部にいるのは「事業成果に直結するデー…

AI Agentアプリケーションにおける非同期処理のトレーシングで、親子関係を作らずに処理間の関連性を追跡したい場面があります。本記事ではOpenTelemetryのSpan Linksを使って「別トレースだが関係がある」ことを表現する実装方法を、Pythonのコード例とともに解説。Ai WorkforceでのAssistant-Orchestrator間の実践例やDatadogでの可視化方法も紹介します

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 17日目の記事です。 こんにちは。LayerXのバクラク事業部 申請経費精算チームでエンジニアをしているyoheiです。 最近はNetflixのラヴ上等にハマっておりAK-69さんからヤンキー哲学を学んでおります。屈強なセキュリティが常時いる恋愛リアリティショー最高なので是非みてみてください。 以前、AI Editorをフル活用したFlutterアプリの多言語対応で、Cursorを使った多言語対応（i18n）の効率化を紹介しました。 その後、AI開発ツールはさらに進化しました。一方で、AIを「賢く使う」以前に、A…

はじめに この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 17日目の記事です。 初めまして、LayerX Ai Workforce事業部でR&Dインターン生として勤務しているマツイと申します。 R&Dチームは発足から1年も経過しておらず、サマーインターン1期生としてマルチモーダルなドキュメント（スライドや図表、グラフなど）に関連するR&D業務に取り組んでいます！ 本記事では、2025年10月時点の OpenAI GPT および Google Gemini のAPI単体を用いた、マルチモーダルドキュメントの認識能力評価の結果を紹介します。 (本調査を行った直後に…

こんにちは。Ai Workforce事業部 FDEグループ エンジニアのkoseiと申します。 この記事はLayerX Tech Advent Calendar 2025 16日目の記事です。 本日は私たちの事業部が開発しているプロダクト「Ai Workforce」が扱うような長いドキュメントを構造化する方法として少し試していることについてお話しできればと思います。 背景 Ai Workforceではこれまで、エンタープライズのお客様にドキュメントワークを中心とした業務を効率化するユースケースを幅広く扱ってきました。 例えば、契約書のような200P以上に及ぶ長大なドキュメント同士の比較や、見積…

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 14 日目の記事です。 こんにちは、LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 Enabling グループに新卒入社した shibutani と申します。 弊社では AI エージェント基盤を中心として、ワークフローエンジンであるTemporalを活用しています。本記事では、Temporal において実行境界を超えてリクエストを通じて一貫したデータ（以後コンテキストと呼ぶ）を伝搬する方法について、Go SDK と TypeScript SDK の両方の実装方法を解説します。 背景：な…

この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 の13日目の記事です。 前日は、 yata さんの 「緯度経度からの住所検索！〜日本の住所に絶望し、希望を見つけるまで〜」でした。 こんにちは、すべての経済活動をデジタル化したい makoga です。今回は技術広報の視点で、2025年にLayerXのAI発信がどのように加速していったのかをふりかえります。 はじめに：2023〜2025のAI文脈と、技術広報としての「課題意識」 2025年の外部発信全体像 実践知を可視化した「AI Agentブログリレー」 初めての自社カンファレンス「Bet AI Day」 自社イベン…

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 10日目の記事です。前日は、 upamune さんの 「ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go × AWS Secrets Manager」でした。 こんにちは。バクラク事業部 BizOps部 データグループの @TrsNium です。 バクラク事業部では、Snowflake を中心にデータ基盤を運用しています。機械学習モデルの精度検証、KPI のトラッキング、プロダクト機能からの直接参照、データを活用した営業効率化など、用途は多岐にわたります。また、取り込むデータ量や種類も多く、ユースケースもさ…

バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE グループの uehara です。 LayerX Tech Advent Calendar 2025 の10日目の記事です。昨日は、upamune さんの「ローカル開発のシークレット設定を自動化する ── Go × AWS Secrets Manager」でした。 弊社ではオブザーバビリティ基盤として Datadog を採用し、各種ログの閲覧やプロダクト健全性の把握など、日々の運用でフル活用しています。 年々増えるプロダクトとともに扱う情報の種類が増え、これまでよりも細かな閲覧制御を必要とする場面が出てきました。 今回は、Da…

この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 の8日目の記事です。 前日は、 rerorero さんの 「Datadog Logs の検索体験を Snowflake に持ち込む Chrome 拡張」でした。 こんにちは、バクラク事業部CREグループのtanisuke( @taaag51 )です。ストレイテナーというバンドを推し、愛し、人生を捧げている者です。 2025年8月にLayerXに入社し、1人目 CRE（Customer Reliability Engineering）として組織の立ち上げを担当しています。 前職から数えると、CRE歴5年目になります。(…

初めまして、今年 9 月にバクラク事業部に入社した rerorero です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 7 日目の記事です。 もう今年も残り一月弱ですね。 自分にとっては今年も本当にあっという間でした。 年末になるといつも「ジャネの法則」を思い出します。 人は年齢に反比例して時間を早く感じるという概念で、例えば 30 歳の人にとっては 10 歳の 3 倍、50 歳の人には 5 倍の速さに感じるというものです。 時間は平等で一定だと思っていたけれど、歳をとるにつれ短くなる感覚に焦りを覚えます。 今日はそんな貴重な業務での時間をちょっと節約する …

「コーペン室」は「コーポレートエンジニアリング室」の社内公式の略称です。バナー画像に入りきらなかったため... すべての業務活動のデジタル化したい、コーポレートエンジニアリング室の竹山 (@yuya-takeyama) です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 6 日目の記事です。 昨日は @civitaspo さんによるAWS→SnowflakeのWorkload Identity FederationをBashで実装して低レベルな処理を理解するの巻でした。 12 月になると讃美歌「荒野の果てに」を思い出します。「グロリア」をひたすら伸ばして歌うと…

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 5日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部 BizOps部 データグループの@civitaspoです。 先日、SnowflakeでWorkload Identity Federation機能がリリースされました。Workload Identity Federation機能は、Amazon Web Services（以下、AWS）やGoogle Cloud、Microsoft Azureなどのクラウドプロバイダー上のワークロードが持つIdentityを使ってSnowflake…

こんにちは、バクラク事業部 CTO @yyoshiki41 です！ こちらは、LayerX Tech Advent Calendar 4 日目の記事「2025 年バクラク開発組織の振り返り」です。前回の記事はアカウント基盤開発部で毎日元気！な @convto さんの「組織図リソースと Temporal Data Model の相性についての考察！」 でした。 はじめに 2025 年も残り 27 日1となりました。今日は AI SaaS であるバクラク開発組織の 2025 年について、今週公開したばかりのエンジニアデックを元にしながら振り返っていきます。興味のある方はぜひスライドもご覧ください！…

はじめに こんにちは！LayerX Ai Workforce事業部でプロダクトマネージャー兼プロダクトマーケティングマネージャーを務めているワカマツです。 getaiworkforce.com このブログでは、「AIエージェント」と「AIプラットフォーム」をつくるLayerX Ai Workforceの取り組みと、一緒に働くメンバーを募集している背景についてご紹介します。 LLMがもたらしたインパクト 2022年11月、OpenAIがChatGPTをリリースし、世界は大規模言語モデル（LLM）の可能性を一気に体験しました。自然な会話、文章の生成、企画の補助、画像の説明まで。AIが「人間の思考を…

こんにちは、バクラク事業部AI・機械学習部の飯田 (@frkake) です。 こちらはLayerXアドベントカレンダー1日目の記事です。初日は @izumin5210 さんの記事との二本立てです。 最近、DeepSeek-OCRの登場など、OCR界隈がにわかに活気づいていますね。LLMやVLMの進化に伴い、OCRも単なる「文字起こし」から「構造の読み取り」、さらには「内容の理解」へと進化しているのを感じます。 そこで本記事では、改めてOCR技術の変遷を振り返りつつ、各モデルを自作のサンプルデータを使って検証してみたいと思います。 本記事での用語の整理をあらかじめしておきます。 テキスト認識：そ…

こちらはLayerX AI Agentブログリレー55日目の記事です。 LayerX バクラク事業部で AI/MLOpsエンジニアをしている中村(@po3rin)です。AI Agentブログリレーが55日を迎えました！！12月はアドベントカレンダーが始まるためAI Agentブログリレーは終了します。区切りとして、ここまでブログリレーを運用してきた所感をまとめ、私の独断と偏見で選んだAI Agentブログリレーの名作を振り返ります。 AI Agentブログリレーとは LayerXが始めたAI Agent開発縛りで記事を書くというイカれたブログリレーです。AI Agentブログリレーの全アーカイ…

みなさんこんにちは、今月11月にEngineering Officeチームに入社した @zundamaru です。 入社したてですが、YAPCやJSConf、技術書典といったスポンサー・ブース出展、#LayerX_AI_Agent_ブログリレー など記事の公開、主催/共催イベントの公開など、イベントごとが毎日起きており、目まぐるしい日々を送っています💃 2025年も残すところあとわずか。 今年もLayerXでは、LayerX Tech Advent Calendar 2025を開催します！ 12月1日~25日の25日間、記事を公開していきます🙌 社内でアドベントカレンダーへの投稿者を募集したと…

こんにちは、すべての経済活動をデジタル化したい makogaです。 幕間CMの動画を見た方はいらっしゃいますか？一部では「AIが話しているのでは？」という声もありましたが、実は私がAIっぽく話していました。 LayerXとYAPC::Fukuoka 2025 LayerXは、今回Perlスポンサー、ブース出展、企画LT賞に協賛しました。イベントを通じて多くの方と交流できたことを嬉しく思います。 tech.layerx.co.jp tech.layerx.co.jp 企画LT賞 たくさんの応募をいただき、誠にありがとうございました。当日は6名の登壇者によるLTが行われ、どれも素晴らしい内容でした…

こんにちは。LayerX AI Workforce事業部でR&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 こちらはLayerX AI エージェントブログリレー49日目の記事です。前回の記事はKenta WatanabeさんのAIエージェントを開発するPdMがやることをプロンプトを書きながら考えるでした。 今回の記事では、AIワークフローの自動生成技術開発の取り組みについてお話しします。 AIワークフローを構築する際、「どのような処理ステップを組み合わせるか」「各ステップでどんなプロンプトを使うか」といった設計に多くの時間がかかります。特に、お客様のドメイン知識が必要なタスクでは、試行錯誤を繰り…

JSConf JP 2025の参加レポートになります！ 今回弊社はプレミアムスポンサーとしてブースを出展し、合計7名で参加しました。 tech.layerx.co.jp 今回のブースは毎度お馴染みのADRをお見せするもので、ありがたいことに非常に多くの方に来ていただきました。 不思議なポーズを取る弊社社員 唐突に始まったライブADRタイム また、弊社からはスポンサーセッション、スポンサーLTとして弊社エンジニアの@izumin,しぶいの2名が登壇しました。 参加記として印象的だったセッションやスポンサーブースを紹介します。 弊社登壇者と登壇内容 Web エンジニアが JavaScript で …

LLMとの対話やAIエージェントのプロセスは、過去の対話履歴やLLMの処理結果が蓄積されていく仕組みになります。こうしたデータはコンテキストと呼ばれ、LLMが処理履歴や文脈を把握し、次のリクエストを適切に解決するために活用されます。こうした概念は2025年半ばから[コンテキストエンジニアリング](https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/)と命名され、LLMやAIエージェント開発の重要な技術として注目されています。他方で、過去の履歴が蓄積されることで、文脈の誤解釈や出力品質の低下が発生することがあります。今回解説する「不要な過去を忘れる」プラクティスは、意図的に対話履歴の一部または全体を破棄してコンテキストを再構成することで、LLMの出力品質を安定させる設計手法です。適切なタイミングで履歴をリセット、あるいは重要な地点まで巻き戻す（ロールバックする）ことで、誤った情報の影響を排除します。このアプローチにより、不要なコンテキストによる品質劣化を防ぎ、システムの安定性と信頼性を向上させることを目指します。