バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE グループの uehara です。 LayerX のバクラクでは、LLMOps プラットフォームとして Langfuse を採用しています。また、Langfuse のストレージとして ClickHouse を使用しており、いずれもセルフホストで運用中です。詳細については、以下の記事も合わせてご覧ください。 tech.layerx.co.jp tech.layerx.co.jp Langfuse トレース取り込み遅延 バクラク内で LLM を用いた機能が増えてきた頃、Langfuse へのトレース記録遅延が目立つようになりました…

AIに仕事を任せたあと、人間は何を見て正しさを判断するのか。Ai WorkforceのPdMが、Agent Inboxという画面の設計を通じて「AIと人間の役割分担」を考えた話です。

はじめに はじめまして。バクラクビジネスカードの開発を担当している、Douglasこと武内です。 バクラクビジネスカードは法人向けのクレジットカードサービスで、外部システムからのリクエストを短い時間内にさばくオンライン処理をいくつも抱えています。 この記事では、そうしたオンライン処理のひとつを題材に、負荷が高まったときにスループットが頭打ちになる状況に向き合い、計測でボトルネックを見極め、処理の並列化とロック取得のリトライ調整によって、スループットを約2倍に改善した際の試行錯誤を書いていきます。 経緯 きっかけは、ある機能でリクエストが集中する時間帯にアラートが増えていたことでした。この処理は…

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。2026年7月1日、Snowflake の新機能 Workload identity federation for Snowflake workloads that access external services が GA になりました。一言でいうと「Snowflake 自身が OIDC Providerとなり、Snowflake 内のワークロードが外部サービスに対して、静的キー不要で認証できる」機能です。機能名が長いので、本記事では「Snowflake Outbound WIF」と表記します。 docs.…

バクラク事業部 Platform Engineering 部 SRE グループの uehara です。 LayerX では、2026年7月10日〜11日に開催される SRE NEXT 2026 に Logo スポンサーとして協賛します。また、弊社メンバー3名が登壇する予定です。 SRE NEXT とは SRE NEXT は信頼性のプラクティスをテーマとしたカンファレンスで、2026年で6回目の開催となります。 信頼性に関するプラクティスに深い関心を持つエンジニアのためのカンファレンスです。 同じくコミュニティベースのSRE勉強会である「SRE Lounge」のメンバーが中心となり運営・開催され…

こんにちは、LayerXのAi Workforce事業部でPMOをしているkurosawaです！ この記事ではPMO業務にAIを取り入れる際にどの業務から始めるとよいのか、逆にどこを後回しにすべきなのか、そしてLayerXで実際にどのような取り組みをしているのかを紹介します。 Ai Workforceは、企業内のデータや文書を活用し、AIエージェントで多様な業務を継続的に自動化するエンタープライズ向けプラットフォームです。 我々の事業部では大手法人のお客様向けにAi Workforceの導入支援も含めたトータルなソリューションをご提供しております。 getaiworkforce.com PMO…

こんにちは。「バクラク申請・経費精算」ソフトウェアエンジニアの@ussyです。 私はもともとAndroidとマネジメントを中心に経験してきた、どちらかというと専門特化寄りのエンジニアでした。これまでのキャリアや、なぜLayerXに入社したのかについては、以前入社エントリにも書きました。 note.com LayerXに入ってからは、Flutter、Vue、Goなど複数の技術スタックに触れながら、申請・経費精算の業務フローや、それを支える財務・会計の基礎理解も求められるようになりました。 正直、最初は全然わからないところからのスタートでした。目の前のコードも、業務用語も、レビューで飛び交う前提も…

このnoteは、「#日めくりLayerX」と題して発信するブログリレーの2026年6月25日の記事として投稿しています。 はじめに こんにちは、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です。 新しい仲間が増えることは大きな力になりますが、同時に「いかに組織の拡大スピードを落とさずに、全員を最速で即戦力化するか」という課題に直面します。 この記事では、バクラクのセールスメンバー向けオンボーディングにおける課題を、内製した「AIロープレ」システムでどのように解決し、オンボーディング期間を約1/3に短縮したかについて共有します。 組織拡大とプロダクト増加に伴うオンボーディングの…

LayerX FDE部 エンジニアの近藤(@yakitori_eng)です。 この記事は2026年6月に開催されたJSAI 2026(第40回 人工知能学会全国大会) の参加レポートです。40周年という節目を迎える今年のJSAIは、高崎のGメッセ群馬で開催されました。会期はなんと5日間という大規模な開催になりました。 会場看板 会場の様子 40周年にあたってロゴの変更や提言が行われました。 提言では「人とAIの共生」に焦点が当てられている中で、労働力不足に対してAIの社会実装を進めていく必要性も語られており、ここがまさにLayerXも貢献していく領域です。 www.ai-gakkai.or.j…

アイキャッチ はじめに こんにちは。バクラク申請・経費精算の開発をしているyoheiです。 最近、自宅寿司にハマっており寿司アカデミーに通うかほんの少し迷ってます。 近ごろはもっぱらAIを使ってコーディングしているのですが、同じような指示を書いてるな〜と思うことありませんか？ PRを作って、レビューコメントを確認して、CI失敗を直して、インシデント調査をして、QA観点を作ってなどなどです。 毎回同じ前提や手順をプロンプトとして入力していて「無駄じゃね…」と感じるようになってきました。でも、思っているだけだと実際どうなのかはわかりません。 何を何回繰り返しているのか どれを先に自動化すべきか す…

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。2026年6月にサンフランシスコで開催された Snowflake Summit 2026 に現地参加してきました。本記事では、その様子や感想をレポートしようと思います。 不本意な形でXのトレンドに載ることに... 私はコスプレをしていたようです笑 Snowflake Summit 2026とは？ Snowflake Summit 2026（以下、Summit）は2026年6月にサンフランシスコのモスコーニ・センターで開催された、Snowflake社が年次で主催する最大のユーザーカンファレンスです。Snowfl…

こんにちは。LayerXで「Ai Workforce」というプロダクトのプロダクトマネージャーをしているinaoです。 Ai Workforceは、組織の中でAI Agentを活用するためのプラットフォームです。 getaiworkforce.com おかげさまで、我々の組織もお客様もユースケースも拡大を続けていて、AI Agentとその周辺機能を日々企画・開発しています。そのなかで、最近とくに議論が長引くテーマがあります。 権限管理です。 社内Slackで権限の話を始めると、毎回スレッドが伸びます。私もさまざまな方と意見交換するたびに新しい視点が得られ、とても面白い領域だと感じています。（そ…

※本記事は、2026年5月までLayerXのAi Workforce事業部でSWEインターンとして活躍してくれたkawachan（かわちゃん）さんによる執筆です。本人のインターン期間終了に伴い、LayerX の koichi（こいち）が代理で投稿いたします。最先端のAI協業の現場で得られたリアルな学びを、ぜひご覧ください！ はじめに こんにちは、kawachan（かわちゃん）です。昨年の12月から、LayerXのAi Workforce事業部SWE（Software Engineer）チームでインターンをしています。 この記事では、Ai Workforce事業部への応募を検討されている方や、当…

※本記事は、2026年5月までLayerXのAi Workforce事業部でR&Dインターンとして活躍してくれた kemotoさんによる執筆です。本人のインターン期間終了に伴い、LayerX の koichi（こいち）が代理で投稿いたします。最先端のAI協業の現場で得られたリアルな学びを、ぜひご覧ください！ -- こんにちは。LayerX AiWorkforce 事業部 R&D チームでインターンしております竹本（@kemotohuman）です。 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。Ai Workforce では、エンター…

こんにちは！バクラク申請・経費精算のエンジニアリングマネージャーをやっています、@ar_tamaです。 今回は、私たちのプロダクトで最近行ったバックエンドのパフォーマンスチューニング（スロークエリの改善）について書いてみたいと思います。比較的地味なトピックではありますが、Coding Agentをフル活用したエピソードとして、主にMySQLをバックエンドに持つアプリケーションの性能問題に直面している方の助けになれば幸いです。 発端：データ量や分布の変化で実行計画が変わった 私たちは、プロダクトごとに内部SLO（サービスレベル目標）を定めてモニタリングし、基準値を割ったらアクションすることを習慣…

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、JSAI2026（第40回人工知能学会全国大会）にプラチナスポンサーとして協賛します。LayerXがJSAIに参加するのは昨年に引き続き4回目となり、本大会でも企業ブース展示、インダストリアルセッションでの発表を予定しております。 イベント概要 当社の参加内容 インダストリアルセッション 企業展示 学生向けランチ懇親会 協賛の背景 さいごに LayerXにおけるAI・機械学習関連の記事 イベント概要 JSAI（人工知能学会全国大会）は、人工知能学会 が年に1度開催する、人工知能および関連分野の研究発表や交流の場…

0. はじめに バクラク事業部で債務管理の開発をしておりますshoyanです。同事業部では「業務の自動運転」を目指し、KPI の一つとして自動化率をトラッキングしています。その一環として、初期補完で生成される仕訳の手修正を減らし、自動化率を上げたいと考えています。 そこで、「どの項目を改善すれば仕訳の自動化率に効くのか」を試算するシミュレーターを作りました。きっかけは、各項目の修正率を見ても、その項目を改善したときに全体の自動化率がどれだけ上がるかは直感に反することがある、という気づきです。修正率が高い項目を直しても、伝票単位の手作業はほとんど減らない、そんなケースが起こり得ます。これから取り…

はじめに LayerX Ai Workforce事業部でApplied R&D をしているtyoyoです。 AI Agentの長期記憶に関して様々な手法が提案されていますが、そのどれもが実際に長期間で運用されたことはほとんどないはずです。なぜなら、それらが台頭したのが最近だからです。 個人的に長期記憶についての肌感覚がなかったので、実験として「1年分のAIニュースの長期記憶」を作ってみることにしました。 最大6並列で約20時間、607回のセッション、4,552個のmemoryファイル ー 動かしてみないと分からない「長期記憶の課題」にぶつかるため、今回はこういった規模でシミュレーションを行いま…

こんにちは。Ai Workforce事業部 開発部の id:ninjinkun です。 先日開催されたTSKaigi 2026において、LayerXはゴールドスポンサーおよび学生支援スポンサーとして協賛しました。 このエントリでは弊社社員の登壇資料の共有、1日目の最後に行われた基調講演の様子、そしてLayerXブースの様子をレポートします。今回はゴールドスポンサーとしての出展に加え、LayerXから総勢4名のエンジニアが登壇しました。まずはそれぞれの登壇資料からご紹介します。 登壇資料 API設計や型の推論にまつわる話まで、幅広いテーマでの登壇となりました。各発表の資料は以下の通りです。もしご…

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。