こんにちは、フォトチームでサーバーサイドエンジニアをやっている鶴ケ野です。 今回は、フォトチームの中途エンジニア向けオンボーディング資料を作り直した話を書きます。 派手な技術ネタではないですが、小さな改善の積み重ねの記録として読んでもらえたら嬉しいです。 旧オンボーディング資料の課題 もともとのフォトチームの資料は、入社日ごとにスケジュールをまとめた1枚のでっかい表でした。日程・カテゴリ・タイトル・担当・詳細・資料URLが全部そこに詰まっていて、パッと見の情報量はむしろ充実しているくらいなんですが、実際に使ってみるといくつか困りごとがありました。 後から「あの手続きどこに書いてあったっけ」を探…

こんにちは。ユニファでサーバーエンジニアをしているおうまえです。 6月のAWS Summitで、「仕様駆動開発（Spec-Driven Development）」をテーマにしたセッションを聞いて興味を持ちました。 AWSのKiroを使わなくても、Claude Codeでも同じようなことができそうだと思い、それ以降の案件で少しずつ取り入れてみました。この記事では、実際に数ヶ月試してみて感じたことをまとめます。

こんにちは。ユニファでQAエンジニアをしている中村です。 私は今年の6月に実施されたJCSQE(初級ソフトウェア品質技術者資格試験)という資格を受験しました。結果ですが、無事合格することができました。 AIに聞けば大抵のことは答えが返ってきて、作りたいものもある程度は作れてしまう時代に、なぜ資格試験なのか。 ただ、実際に今回の勉強、受験を通して、むしろ今だからこそ資格試験は自身を向上させる上で有効な手段だと感じています。今回はその話を書かせていただければと思います。

こんにちは、QAエンジニアのえりです。 前回のブログでお話しした不具合分析の導入から、早いもので1年が経過しました！ 今回は、この1年で見えてきた不具合の傾向と、そこから生まれた改善アクションについてお話しします。 🔍 傾向分析：不具合原因から見えてきたもの 不具合原因の集計から、以下の傾向が見えてきました。 ✅ 致命的な不具合はほぼ発生していない だけど… ⚠️ レイアウトや文言ミスなど軽微な不具合も散見している ⚠️ 原因はプログラミング誤り、実装漏れが多い プログラミング誤り、実装漏れは「コードレビュー」または「単体テスト」のフェーズで発見できていた可能性があるものが見受けられました。 …

こんにちは、サーバーサイドエンジニアのピーターです。 最近は、AIと一緒にコードを書くことがすっかり日常になりました。 ここ1〜2年で、生成AIを取り巻く環境は大きく変わりました。

こんにちは、サーバーサイドエンジニアの小川です。 数年前までは「人の作業を補助するアシスタント」という印象が強かったAIですが、今ではその枠を超え、任せられる仕事の幅が大きく広がっています。その進化のスピードには、日々驚かされるばかりです。 一方で、変化が速いからこそ、数か月前までの常識がすでに古くなっていることも珍しくありません。日々新しい情報をキャッチアップし続ける重要性をあらためて感じています。 そこで今回は、この1年でAIを取り巻く環境がどのように変化したのかを整理してみようと思います。この記事ではOpenAIにフォーカスし、2025/8~2026/8で、モデルや関連ツールがどのように…

こんにちは。AI開発推進部の田渕です。 ChatGPTが世に知られるようになってから、早くも数年が経ちました。 その頃にはまだまだできないことも多かったLLMですが、現在ではツール類が使えるようになったこともあり、様々なことができるようになっています。 今回は、そんな中でうちの妹に起きた変化について触れていこうと思います。

皆さんこんにちは。バックエンドエンジニアの八木です。 今回は、社内のエラー監視・Slack通知の運用改善について書きます。 「エラー通知が多すぎて、正直誰も見ていない」というのは、規模の大きいシステムを運用しているとどこかで一度は経験する課題ではないでしょうか。今回はその状態から、通知の中身を疑い、実際に効果を測定するところまで取り組んだ内容を共有します。 目次 きっかけはslack通知が多すぎて感じた危機感 原因は「例外はあるのに、messageフィールドが空だった」こと 「見える化」した結果、埋もれていた本物のバグが見つかった あえて直さなかったものもある まとめ

こんにちは、ユニファで開発している安田です。今回は世間的に開発工程を取り巻く環境が変わってきている中で最近考えていたことを書きます。

iOSアプリ - UIKitアプリの画面更新機能についての冒険 端的にいうと: iPadの縦横比の動的切り替えを支える機能がアップデートされていたことを、後になって知った話。 Appleの技術カンファレンスであるWWDC26が開催されました。WWDC26の内容の多くを占めていたのは、Apple Intelligenceの主要機能であるパーソナライズされたAIを実現するためのアップデートでした。 Apple Intelligence自体は2年前に大々的にアピールされましたが、サーバーサイドのAIリソース不足やアプリ開発者へ提供されるツール群の不足などが相まって、達成したいとされていた機能の多くは…

フォトチームの開発体験の改善 ２０２６夏 こんにちは。開発二部の伊東です。 以前、フォトチームの開発体験の改善について記事を書きました。 tech.unifa-e.com あれから約２年、フォトチームの開発環境はかなり変わりました。 本記事では、前回の記事と比較しながら、この２年間でフォトチームが取り組んできた技術的負債の解消や、新しい開発スタイルへの挑戦についてご紹介させていただきます！✋️

みなさんこんにちは。 AI開発推進部の田渕です。 ついに夏がやってきましたね！！！ 今年の梅雨は、家に閉じこもっててもAIさんたちと遊ぶ時間にできたので退屈しませんでした☺️ 今日はそんな私のFable 5活用記をお届けします。 尚、大変くだらない活用記ですので、世の中に多数ある有意義な記事を期待いただくとあとでがっかりすると思います。先に期待値調整をお願いいたします🙏

はじめに こんにちは、SRE の松田です。 普段の業務では主に AWS の運用を行っています。 「AI エージェントが運用を助けてくれる」という話題は最近よく見かけますが、実際のところ今の自分の業務に組み込めるのかどうか気になっていました。 実際に触って動かして、確かめるのが一番早いと思っています。 本記事では、AWS が 2026 年 3 月に GA した AWS DevOps Agent を、検証してみた結果をまとめます。「使ってみた」で終わらせないために検証を3つの段階に分けました。

開発生産性、改善していきます宣言！ こんにちは、エンジニアマネージャーの本間です。 みなさんのチームは開発生産性の改善に日々取り組んでいますか？ 私たちのチームでは日々小さな改善は積み重ねているのですが、腰を据えて生産性改善に取り組む機会がなかなかありませんでした。 しかし、今後さらなる飛躍をするためには、ここで一度立ち止まりチームの生産性を本格的に改善することが必要だと判断しました。 ビジネスサイドの了承もいただき、この1年間は生産性向上のための施策をメインに取り組んでいく予定です。 この記事では、この1年で実施する予定の主な施策を紹介し、これをやり切ることを宣言します。

「何が壊れるか」よりも「誰に影響するか」 最近、PostgreSQL 15系から17系へのアップグレード対応を担当しました。 正直に言うと、最初は技術的な問題が一番大変だと思っていました。 PostgreSQL のメジャーバージョンアップなので、 非互換の変更はないか 利用しているライブラリに影響はないか Extension に問題はないか 本番環境でエラーが発生しないか といった点を心配していました。

テスト自動化：プログラミングの壁をClaude Codeで越えたQAエンジニアのリアル こんにちは。ユニファでQAエンジニアをしているとりごえです。 近年、AIツールの進化によってソフトウェアテストのあり方も大きく変わりつつあります。私自身、現在進行形で「ルクミー請求管理」のE2Eテストをゼロから自動化しているのですが、その強力な「相棒」として活躍しているのが Claude Code です。 今回は、プログラミングに深く精通していなくても、AIと対話しながらどうやってPlaywrightによるテスト自動化の壁を越えたのか。QAエンジニアの視点から、AI時代の新しい「協働作業」の実践例をご紹介し…

こんにちは。ユニファでプロダクトマネージャーをしております、かじわらです。 前回の記事では、新型午睡センサーの開発についてお伝えしました。今回は、IoTデバイス開発を続ける中で向き合った「部品評価」というテーマについて書きたいと思います。

こんにちは。ユニファCPOのやまぐち(@hiro93n)です。 突然ですがプロダクト人材の採用は、誰の仕事なのでしょうか。

みなさん、こんにちは！VPoE の柿本です。 この度、セキュリティ領域の DX を推進されている SecureNavi 株式会社さんとともに、エンジニア向けのトーク＆交流イベント『エンジニアカジュアルNight ～保育×セキュリティ、2社のエンジニアが語るプロダクト開発の現場～』を共同開催します！ ユニファの東京オフィスにて、オフライン形式で美味しい軽食やドリンクを片手にカジュアルに語り合う無料イベントです。 「他社の開発体制や現場のリアルな工夫を知りたい」 「社会課題解決に挑む SaaS スタートアップの開発に興味がある」 「最新の AI 活用や、プロダクトにおけるセキュリティの考え方を学び…

こんにちは。R&Dチームの浅野です。 「AIエージェント」という言葉を聞かない日はなくなってきました。「エージェントに任せれば全部やってくれる」「エージェントを使っていれば最先端のAI活用だ」という雰囲気が漂っていますが、実際のところ、自律性が高いほど良いシステムかというとそんなことはありません。今回は、私たちのチームが日々意識している「AIをどこで使い、どこで使わないか」という考え方についてまとめてみたいと思います。

こんにちは。ノートチームPdMのさいとうです。昔からファシリテーションに関心があります。 チームが大きくなるほど「全員で話す」は機能しない プロダクトも人も増えるほど、「全員で話す」は機能しなくなります。けれど、「小さく分ける」だけでもうまくいかない。ルクミーの基本機能を担当するノートチームでは、このジレンマと向き合っています。 規模が大きくなると、会議の話題は広がりすぎる。一人ひとりが関心を持てる範囲を超える。横断の問題が起きたとき、合意形成がなかなか進まない。 かといって会議を増やせば、開発に使える時間が削れる。会議は増やしたいし、減らしたい。 このジレンマは、きれいには解けません。外部の…

前編のおさらい AIは「品質をバグらせる」増幅器だった AIは「品質をバグらせる」増幅器だ。Proactive QA（予防型）のチームはAIでプロダクトの品質を「強化させ」、Reactive QC（事後管理型）のチームはAIでプロダクトの品質を「悪化させ」、コストも急増する

どうも！ AI開発推進部でQA（品質保証）エンジニアを担当しています、たかだ（@tackaaaada）です！ 早速ですが、AIコーディングツールを導入して、普段の開発業務は「いい感じ」に進んでいますか？ すっかり、AIでコーディングするのも「当たり前」になってきた、今日このごろ。 僕はというと、ちょっと気になることがあるんです！ そう、「AIは、品質を〇〇〇〇〇んじゃないか」って。

はじめに こんにちは、ユニファでプロダクトマネージャー（PdM）をしている石井です。 今回は、Slack から n8n のワークフローを起動し、BigQuery での集計結果を返す「データアナリスト園児」Bot をつくった際の試行錯誤について書きます。 私は 2026年1月にユニファへ入社しました。入社直後は、PdM としてユーザーがプロダクトをどのように使ってくれているかを理解するため、顧客訪問で現場感を掴みつつ、操作ログやデータベースなどデータの観点からも理解を深めていきました。 ちょうどその頃、社内では n8n の試験導入が進んでいました。 n8n のキャッチアップとあわせ、私が入社直後…

こんにちは、ユニファで機械学習エンジニアをしている藤塚です。 現在、顔認識は世の中で当たり前のように使われるようになっており、様々なサービスの基盤になっています。ユニファでも顔認識システムを独自で開発しており、過去のブログで顔認識システムの紹介もしています。 tech.unifa-e.com 現在、さらなる精度向上を目指し基盤モデルの更新を行っています。 今回は、[1] [2505.24247] 50 Years of Automated Face Recognition のサーベイ論文に基づいて、顔認識技術がこれまでどのような道を辿ってきたのかということを振り返ってみました。 歴史的なところ…

こんにちは、SRE の中村です。 ユニファでは SLI/SLO が設計されておらず、Slack の監視アラート通知チャンネルに通知が来ていなければ健全、アラートが来たらどこか異常の可能性あり、というように、健全性の定量的指標がありませんでした。 どんどんプロダクト数が増え、機能も増え、より複雑性が増す中でこのままの状態を続けるのは SRE として黙っていられない。 という思いが少しばかりと、あとは単純に SLI/SLO を運用してみたいという好奇心から PJ を発足しました。 私自身、SLI/SLO の運用経験は全くありませんでしたので、Google SRE や他社様の事例を参考にさせていただ…

2026年1月にユニファへPdMとしてジョインした著者が、フルリモート環境下での激動の3ヶ月を振り返ります。PCセットアップでの苦戦から、同社の強固な「ドキュメント文化」を活用した自走プロセス、自ら提案したオンボーディング改善、そしてAI（RAG）を駆使した「ギャルパイセン」の開発まで。ベンチャー特有の「整いすぎていない自由さ」を楽しみながら、能動的な「Give」を通じて早期にプロジェクトリードを任されるに至るまでの、リアルな軌跡と仕事のスタンスを綴ります。

こんにちは、ユニファでプロダクトデザイナーをしている砂田です。 今回、AI活用してLPの制作を行って見えてきた、AIとの関わり方や、 意図どおりにデザインを再現させるためのポイントが見えてきたのでご紹介します。 lookmee.jp

発見的推理は最終的で厳密なものではなく,（中略）その目的は当面する問題の解を求めることである. ジョージ・ポリア 著、柿内 賢信 訳：いかにして問題をとくか より はじめに LLM-as-a-Judgeって、なに？ はじめの一歩 「軸」を決める 「評価軸」を決める 技術選定 「軸」「評価軸」「技術選定」からのインサイト おわりに

はじめに こんにちは、ユニファのPdMのイトウです。 同じ説明をしているはずなのに、すっと理解できる人と、途中で迷子になってしまう人がいます。 その背景には、「視覚優位／聴覚優位」 や 「同時処理／継次処理」 といった、情報の受け取り方・処理の仕方の違いがあります。 一方で、NotebookLM のようなAIツールは、「こういう使い方をしましょう」と一つの正解パターンだけが紹介されがちです。 でも本当は、その人の特性ごとに「見せ方」「聞かせ方」「分け方」を変えることで、学びや仕事のしやすさが大きく変わるはずです。 この記事では、 視覚優位・聴覚優位 同時処理・継次処理 そして「自分にとっての"…