この記事では、Snowflake と dbt を使ったデータ基盤で、意図しないデータ参照を防ぐために作った dbt package、dbt-authorized-models を紹介します。

はじめに こんにちは、LayerX バクラク事業部 BizOps 部データグループの平田 (@TrsNium) です。 以前、Google Apps ScriptでSnowflakeとGoogle Sheetsを連携するアドオンを開発した話という記事で、Google Apps Scriptを使ってSnowflakeとGoogle Sheetsを連携するアドオンを開発した話をしました。このアドオンは、BigQueryのConnected Sheetsのような体験をSnowflakeでも実現するために作られたもので、UIからのオンデマンド実行やスケジュール実行、パラメータ設定など、データ分析に必要…

こんにちは、LayerX Ai Workforce事業部でSWEをしているosukeです。 Webサービスの裏側など不特定多数のユーザーが操作する環境でAIエージェントを動作させるためにまず必要になるのがサンドボックス技術です。エージェントは自律的に柔軟な挙動をする反面、それらをセキュリティ的に閉じ込める必要が出てきます。 本記事では、Azure内で閉じる構成として、Claude CodeをSubprocessとして動かせるClaude Agent SDKとMicrosoft Foundry Hosted Agentというエージェントサンドボックス基盤を軸に構成の検討をしていきます。 AI エ…

こんにちは。LayerX の Ai Workforce 事業部 FDE部エンジニアのkoseiと申します。 当事業部では、エンタープライズのお客さま向けにAi Workforceというプロダクトを提供しています。 今回はAi Workforceそのものの話ではないですが、関連する一般的なユースケースについて少し試していることを共有します。 組織が大きくなると、多種多様で膨大なアセットをどう活かすか、どう管理し、守り、継続的に価値を出していくのかが重要になります。 ここでいうアセットは、単なるファイルや文書だけではありません。個別の案件やプロジェクト、ノウハウ、実施機関や取引先企業、契約や判断履…

バクラク事業部ソフトウェアエンジニアの矢田(@0e2b3c)です。 LayerXはゴールドスポンサー並びに学生支援スポンサーとしてTSKaigi 2026に協賛させていただきます。 加えて、弊社ソフトウェアエンジニアである泉(@izumin5210)、福岡(@syumai)、山本(@minako-ph)、田中(@ypresto)が登壇者として参加を予定しています。 スポンサーブースのご紹介 昨年度までは社内ADRを公開するというブース内容でしたが、今年度は新しい取り組みとして社内の面白かった・苦労した実装を紹介するブースを出展予定です。 弊社の事業の１つであるバクラク事業部の各チームにフロント…

はじめに バクラクのQAエンジニアをしているteyamaguです。 バクラクでは、カスタマーサポート担当者やカスタマーサクセス担当者が開発チームへ問い合わせをエスカレーションする際、QAエンジニアが一次対応を担当しています。一次対応の中では、調査開始時点では追加確認が必要になるケースがありました。このような場合、不足情報を確認するために担当者がお客様へ連絡し、回答が返ってくるまで調査が止まっていました。このタイムラグが積み重なると、対応リードタイムの長期化につながっていました。 そこで、LLMを使って不足情報を自動検出し、「お客様へ確認すべき質問」を生成するボットを社内に構築し、試行しています…

こんにちは、Ai Workforce事業部でAI検索エンジニアをしている鷹取です。 AIエージェントにドキュメントを探させる方法として、最近は検索ツールを使わせるアプローチに関心があります。検索APIを直接呼ばせる方法もありますが、ディレクトリを見たり、候補文書を読んだり、検索語を変えたりできる探索的なインターフェースも相性が良さそうです。 その方法として面白いのが、Agent向けの仮想ファイルシステムです。Agentには ls, cat, grep のようなファイル操作を見せつつ、実体は検索エンジン上のデータにします。これなら、Agentはファイルを探索しているように振る舞えますが、システム…

機械学習エンジニアの吉田です。バクラクヘルプデスクエージェントの開発を担当しています。この記事では、バクラクヘルプデスクエージェントにおけるナレッジ更新の同時実行制御を Temporal を活用してどのように実現したか紹介します。 背景 バクラクヘルプデスクエージェントとは バクラクヘルプデスクエージェントは、社内の問い合わせ対応を自動化するAIエージェントで、社内規程や業務マニュアルを元にSlackで多様な質問に自動で回答します。AIで解決できない場合は適切な担当者へシームレスに取り次ぎ、問い合わせをきっかけとしたマニュアルの更新も支援します。 bakuraku.jp AIが正確に回答するに…

こんにちは。バクラク給与の開発を担当しているakahaneです。 新規プロダクトとしてバクラク給与を立ち上げ、2026年3月にリリースしました。その開発の進め方について振り返ります。 はじめに バクラク給与の立ち上げでは、Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントを積極的に活用しました。 ただし、これは「AIにコードを書かせたら速かった」という話ではありません。 給与計算は、間違いが許されない領域です。計算結果が1円ズレれば、それは従業員の生活に直結する。「それっぽく動くコード」が最も危険な領域とも言えます。 一方で、新規プロダクトの立ち上げは変化の連続です。仕様も設計も…

こんにちは。バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤（@sbrf248）です。最近はオンライン上で日々流れてくる情報が膨大なので、頭の整理のため紙とペンをよく使うようになりました。GWには（手の届く範囲で）少し高価なボールペンを買ってみました。 さて、近頃はAI・LLMを組み込んだプロダクトやシステムが当たり前になってきています。 私の携わる「バクラク」でも様々なAIエージェントをプロダクトに組み込み、あらゆるバックオフィス業務の自動化を進めています。 bakuraku.jp AI・LLMを組み込む場合、最初に作ったものがそのまま完成ということはあまりなく、継続的な性能の改善が求められ…

本記事では、2026月5月1日時点の Snowflake 公式ドキュメントと、 筆者の検証環境における実測結果をもとに、Snowflake-managed Iceberg table に対する `COPY INTO ... LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY` の仕様を整理します。

LayerX QAエンジニアの小山です。 昨今、AIコーディングアシスタント（特にClaude Code等）の進化により、コードの実装やテスト追加のスピードが飛躍的に向上しています。しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか？ 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。 ソフトウェアテストの原則「早期テスト…

はじめに こんにちは、バクラクビジネスカード開発チームの @budougumi0617 です。 先月まではテックリードでしたが、4月からエンジニアリングマネージャになりました。 バクラクビジネスカードは2022年からサービスを提供している法人様向けクレジットカードのサービスです。昨年2025年からはETCカードのサービス提供も開始しました。 prtimes.jp 本記事では、もともとクレジットカードの決済データを受け取ることのみを前提に設計されていたバクラクビジネスカードのデータベースに対して新しくETCカードの決済データも受け入れられるようにマイグレーションを行なったときに考えたことをまとめ…

はじめに こんにちは、TechPR の太田です。 先日、LayerXのオフィスを会場として、エンジニア向けキャリアイベント「国際女性デー特別イベント-Give to Gain-エンジニアの私たちが次の世代へ還元できること」が開催されました。 「エンジニアのキャリアをエンパワーメントする」という本イベントの趣旨に賛同し、今回は会場提供という形でサポートさせていただきました。 当日は、これからのキャリアを真剣に考える多くのエンジニアの皆さまにご来場いただき、熱気あふれる一日となりました。 属性の枠を超え、ポテンシャルを最大化するサポート イベント内では、弊社からも企業LTとして @ar_tama …

はじめに ケース1: 決済実行時の保存失敗 — 仕様は「ユーザー体験を壊さない」 課題と仕様 設計の考え方 ケース2: 送金結果不明 — 仕様は「統制・監査上の説明可能性」 課題と仕様 設計の考え方 おわりに はじめに こんにちは。LayerX でソフトウェアエンジニアをしている @ysakura_ です。バクラク請求書発行のカード決済機能の新規開発を担当しました。発行した請求書に対してクレジットカードでの決済を受け付けられるようにする機能です。取引先がクレジットカードで支払うと、バクラク請求書発行の利用者には銀行振込で請求書の代金が入金されます。カード決済の受付から銀行振込での入金まで、一連…

LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア！』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです（推理パートをちゃんと解けるようになりたい）。 前回の記事では、dbt Python model から外部 API を呼び出す実装パターンを紹介しました。今回はその応用として、LLM の Web Search 機能を使って公開情報を取得し、それをデータパイプラインに組み込む実践例を書きます。 この記事では、まず LLM の Web Search 機能をどう使うとデータ…

こんにちは！Ai Workforce事業部FDEの恩田（さいぺ）です。 AIエージェントの進化も凄まじく、どんどん長時間のタスクをこなせるようになっています。この分野のベンチマークの第一人者であるMETRでも、最新のClaude Opus 4.6で10時間のタスクが50%の確率で完了できることが示されています（80%だと1時間）。 （出典: https://metr.org/ , 2026/4/7アクセス） とはいえ、長時間に渡るタスクは、ステップ数も膨大です。各ステップの成功確率を上げたり、リトライや失敗の原因を考え、失敗しても復帰できるような仕組みが必要になりそうです。この分野をいくつか読…

はじめに LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 Enabling グループの shibutani です。 CIのテストが落ちたとき、開発者がやることは意外と多いです。ログを読み、原因を特定し、担当者を探し修正依頼 or 自分で修正する。これがrace conditionやflaky testのように再現しにくいものだと、対応はさらに後回しにされがちです。 今回、Go testの失敗を検知したらClaudeが自動でログを分析し、担当チームに通知し、修正PRまで作成する仕組みを構築しました。本記事ではその設計と実装を紹介します。 -race フラグの分離と、そ…

こんにちは、LayerX バクラク事業部でソフトウェアエンジニアをしている Tomoaki (@tapioca_pudd) です。 2025年12月、ラスベガスで開催された 「AWS re:Invent 2025」 に、LayerXから私を含めた4人のエンジニア（@kani_b, @shirakiy0, @onsd_）で参加してきました。 Keynoteでの発表内容やセッションの解説はすでに多くの記事が出ていますし、オンラインでも視聴可能ですので、今回は「現地参加ならではの体験」を中心にご紹介します。 はじめに AWS re:Invent はAmazon Web Services（AWS）が主…

本記事はAIエージェントのHuman-in-the-loopを定量評価するための手法やビジネス価値を検討します。AIエージェントによる業務効率化やソフトウェア開発自動化が進むに従って、AIエージェントのアウトプットを人間が確認してアクションすることが増えていると思います。こうしたAIエージェントに対する人間の確認や行動、承認をHuman-in-the-loopと言います。本記事では、**評価の非対称性**と**評価の総体性**という2つの分析軸を導入し、HITLメトリクスを実践的な意思決定ツールに昇華させる方法を解説します。

こんにちは。fjm2uです。昨年の11月からAi Workforce事業部のFDE（Forward Deployed Engineer）チームでインターンさせていただいております。 この記事では、Ai Workforce事業部のFDEチームへの応募を検討している方向けに、FDEという仕事の特徴と、インターンとして実際に経験した「現場での課題解決がプロダクト改善につながる」流れを紹介します。 FDEの業務 FDEの詳細は以下の記事でも紹介されていますので、そちらをご参照ください。 note.com blog.allstarsaas.com note.layerx.co.jp 私が理解しているFD…

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSWEとしてインターンをしているYuです。 本記事では、AIの提案をそのまま実装してうまくいかなかった経験や、フレームワークのソースコードを読んで解決に至ったプロセス、そしてその過程で感じたことについてお話しします。 はじめに みなさんは、普段開発をするときに、Coding Agentを使っていますか？ Claude Codeがリリースされてから、Coding Agentの流れが加速したように感じており、最近では自分自身でコードを書くこともかなり減ってきています。自分はソフトウェア開発を始めて2年ほどなのですが、自分の成長スピードを遥か…

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いる宇都(@kuto_bopro)です。最近エージェントに関する論文を読んでいると「Self-Evolving」というキーワードを持つ論文をよく目にします。Self-Evolvingは自己進化・自己改善を意味しており、自動で性能が上がっていくAIエージェントの文脈で使われます。 A Survey of Self-Evolving Agents, Figure3より引用 arxiv.org 上記のサーベイ論文で、 Self-Evolving Agentに関して整理されており、エージェントの進化対象(What)はコンテキス…

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています @shinyorke（しんよーく）と申します。 最近はAi Workforceのデータ周りの基盤を作る仕事をしながら、個人としては野球解説AI Agentの開発を頑張っています。 本ブログでは、Ai Workforceのデータ周りの基盤のコンポーネントの一部であるELTの選定をどうしたかについて執筆します。 特に今回は、 マネージドサービス（Azure Data Factory、通称ADF）での構築・実装を検討していたが なぜ断念したのか ADF の代替として dlt + Container App Job を選んだ…

こんにちは、Ai Workforce事業部 プロダクト部 FDEグループ エンジニアの堤(@ozro_223) です。この記事は2026年3月9日〜13日に栃木県宇都宮市のライトキューブ宇都宮で開催された 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加レポートです。 LayerXとしては、昨年に引き続きプラチナスポンサーとして協賛させていただき、スポンサーブースの出展と非公式で懇親会を開催しました。 NLP会場告知看板プラチナスポンサーとしてLayerXのロゴが掲載されている様子 スポンサーブースの様子 スポンサー展示では、学生・研究者・企業の方など、多くの方にお立ち寄りいただきました。…

この記事は、LLM や AI エージェントを使って「AIエージェントのための合成データ」を作るための実践的な Tips 集です。

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部のFDE（Forward Deployed Engineer）グループでエンジニアリングマネージャーをしている shirai です。 このブログは、自分のキャリアの中で大部分を占めている、マネージャーとしての経験を元に自分なりのマネジメントの考え方を伝える読み物と思ってください。 どちらかというと未来の自分に対して、当時はこう考えていたんだ、という記録を残す感覚で書いています。 マネージャーかくあるべし、という話ではなく、こういうこと考えている人もいるんだ、ぐらいの気持ちで読んでもらえればと思います。 1.はじめに：マネージャーの仕事 マ…

こんにちは、機械学習エンジニアの宇都(@kuto_bopro)です。 この記事は2026年2月28日 ~ 3月5日にオンライン・オンサイト（兵庫県神戸市）のハイブリッドにて開催されたDEIM2026 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第24回日本データベース学会年次大会）の参加レポートです。 LayerXとしては、昨年に引き続きプラチナスポンサーとして協賛させていただき、企業ブースの展示と技術報告に参加させていただきました。 https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/deim2026 今年は 2月28日〜3月2日にオンラインによる一般発表セ…

こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXは、NLP2026（言語処理学会第32回年次大会）にプラチナスポンサーとして協賛します。 イベント概要 当社の参加内容 スポンサー展示 懇親会 協賛の背景 おわりに 関連記事 イベント概要 NLP（言語処理学会年次大会）は、言語処理学会 が年に1度開催する、自然言語処理および関連分野の研究発表や交流の場として国内最大規模のイベントです。全国のアカデミアや企業からNLPの研究・開発に従事している人々が集い、研究発表と活発な議論がなされる場です。LayerXからはバクラク事業部・Ai Workforce事業部を含む数名…

こんにちは、バクラク事業部でエンジニアをしている須藤（@sudoakiy）です。 LayerXは、EMConf JP 2026（Engineering Management Conference Japan） にOperation Supportersとして協賛いたします。 昨年に続いての協賛・ブース出展となります。 エンジニアリングマネジメントを実践する皆さんと直接お話できるこの機会を、今年もとても楽しみにしています。 EMConf JP とは EMConf JP 2026 の概要 協賛の背景 Engineering Manager向けコンテンツ 「増幅」と「触媒」 ブース出展します！ 🗳 …