はじめに 昨今、仕様駆動開発 (Spec-Driven Development) の名前を耳にする機会が増えてきたと感じています。MiiTel Phone チームにおいても数ヶ月ほど OpenSpec というツールを使用して仕様駆動開発を試みていました。結論として、OpenSpec の採用は取りやめることにしました。今回は OpenSpec をベースに仕様駆動開発を試してみて感じた課題や所感について共有いたします。 前提 フロントエンド開発における採用です 新規開発ではなく、既存プロダクトの開発における導入です ⚠️ 注意書き 本記事は仕様駆動開発の手法や OpenSpec などのツールそのも…

I joined Anthropic on the second day of its two-day event focused on developers and founders using Claude Code. What did I learn?

はじめに こんにちは。Research Engineerの髙瀬です。 最近のAI開発では、モデルが生成したテキストの品質を人間が手動でチェックする代わりに、別のLLM（大規模言語モデル）に採点させる「LLM-as-a-Judge」という手法が広く使われるようになっています。 以前の記事でも、LLM-as-a-JudgeをGPT-4とChatGPTで実際のタスクに適用し、「実務採用前に精度検証をすること」の重要性を紹介しました。 tech.revcomm.co.jp 今回はその一歩先の問いを扱います。 「評価者のLLMが、自分自身の回答を不当に高く評価してしまうのではないか？」 従来の人手評価と…

RevComm が社内の LLM 呼び出しを集約するために自分たちで作った LLM Gateway の設計を紹介します。LiteLLM Proxy Server ではなく litellm をライブラリとして使い、マルチプロバイダー統一・国内処理制約・フォールバック戦略・コスト可視化をどう実装したかをまとめました。

Background The release of DeepSeekMath[1] and DeepSeek-R1[2] brought Group Relative Policy Optimization (GRPO) into the spotlight, and it quickly became one of the most widely adopted post-training algorithms in the open-source LLM community. GRPO's significance lies in making Reinforcement Learning…

Research Engineerの石塚です。スペインのバルセロナで開催されたIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 2026 (ICASSP 2026)という国際会議に参加し、「AUTOMATIC ESTIMATION OF SPEAKER DIARIZATION ERROR RATE BASED ON FEATURES OF AUDIO QUALITY AND SPEAKER DISCRIMINABILITY」というタイトルで研究発表を行ってきました。本レポートでは、ICASSP 2…

Report of the ICASSP 2026 conference in Barcelona. Will an engineer get any value from a scientific conference?

RevCommの熊谷です。 AIエージェントを使った開発が当たり前になり、コーディングの速度は確かに上がりました。一方で、フロントエンドは自由度が高いぶん、油断するとすぐに設計がブレるという次の問題も見えてきます。今回は、それをどうやって抑えているかを書いてみます。私たちのチームではルールを文章で書き下すよりも、「参考実装を指す」ことを軸にしています。 困っていたこと 紹介するのは、MiiTel Admin という管理画面での話です。自社サービス「MiiTel（ミーテル）」を支える、Vue 3 + Nuxt 4 + TypeScript で作られた Web アプリケーション。ミーテルの成長とと…

はじめに こんにちは。RevComm でエンジニアをしている林です。 MiiTel Phone では長らく ESLint + Prettier をフロントエンドの lint / formatter として使ってきましたが、約 1,300 ファイル規模の React + TypeScript プロジェクトで CI と AI コーディングループのフィードバックがどうしても重くなってきていました。 今回、Rust 製ツールチェインである Oxc ベースの Oxlint / Oxfmt へ完全移行したので、その経緯と方法、得られたメリット・デメリットについて紹介します。 Oxc とは Oxc (The…

はじめに 初めまして、RevComm の 楽桑 と申します。 MiiTel Call Center (CC) フロントエンドで React 18 → 19 のアップグレードを実施した。単なるバージョンアップではなく、Semantic UI の完全削除と Recoil から Jotai への移行もまとめて片付けた。 この記事では、AI Agent（Claude Code）を効率化ツールとして活用し、このプロセスをどう加速させたかを紹介する。 背景 プロジェクト構成 Next.js 14 (Pages Router) + Static Export → S3 配信 UI: Semantic UI …

はじめに MiiTel Phone の開発チームでは Claude Code などの AI コーディングエージェントを活用して、生産性やコード品質の改善などに取り組んでいます。 本記事では実際に取り組んでいる内容や課題などについて紹介します。 実施している取り組み UI コンポーネントの実装の効率化 Figma MCP などを活用して、デザインデータから React コンポーネントを生成しています。Storybook 向けのストーリーの生成も任せることで、コーディングエージェントが実装してくれた UI コンポーネントをすぐに確認することができて便利です。 help.figma.com また、R…

はじめに こんにちは、Research Engineerの春日です。宇都宮で開催された言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）に参加し、「生成的ASR誤り訂正におけるWeb検索の活用と文脈処理の最適化」というタイトルで発表しました。 本学会ではポスター発表形式で研究成果を報告し、幸いにも多くの参加者の方々と活発な議論を交わすことができました。本レポートでは、私たちが発表した研究の概要に加え、会場の様子や、他の参加者の興味深い研究をご紹介します。 学会の概要 https://www.anlp.jp/nlp2026/ 言語処理学会（ANLP）は、自然言語処理（NLP）に関する研究・技術の発展…

チームで GitHub Copilot code review を全PRに自動で入れるようにし、去年12月ごろから数か月運用してきました。 狙いはシンプルで、レビュアーが見る前にPRの質を上げて、人によるレビューの時間を減らすことです。 実際にやったこと自体は、全PRで自動レビューを入れる設定と、copilot-instructions の整備が中心です。この記事では、その設定そのものよりも、今どんな流れで運用しているのかと、実際にどうよかったのかを書きます。 チームとしての課題 自分たちのチームで大きな課題だと感じていたのは、レビュー負荷の高さでした。 AI を使って PR を作ることが増え…

はじめに 昨年の 2025年12月に RevComm では Hack Day 2025 という社内イベントを開催しました。今日はその内容について振り返ります。 何をやったの？ お題 private-isu というリポジトリを題材に、Webアプリケーションのパフォーマンスチューニングに取り組みました。 github.com 開催地は RevComm オフィスが入っているビルのレンタルスペースを使用しつつ、遠方のメンバーなども参加できるようオフラインとオンラインを併用した形式で開催しました。 様々なチームや担当領域のメンバーが参加できるよう、下記の3つの言語の中から各々のメンバーが使いたい言語を選…

※この記事はリサーチエンジニアのJennifer Santosoによる記事『IPSJ 266th Natural Language Processing & 158th Speech Language Information Processing Joint Research Presentation Meeting - Presentation and Participation Report』を翻訳したものです。 はじめに RevComm Researchのサントソです。12月中旬に開催された研究会に参加し、日頃の研究成果を登壇してきました。今回は「Generative Error Cor…

Introduction This is Santoso from RevComm Research. I participated in a research meeting held in mid-December and presented our ongoing research results. This time, RevComm Research reported on our latest findings under the theme "Generative Error Correction for Product Names with Phonemic and Lexic…

概要 こんにちは、RevCommでインフラを担当している齊藤です。 ECS Fargate を踏み台にする構成自体は、すでに多くの知見があります。 本記事ではそこからさらにもう一歩踏み込み、ABAC を用いた「適切な人に、適切な時だけ」アクセスを許可する仕組みについて紹介します。 単なるサーバーのコンテナ化に留まらず、IdP の属性を活用した本人認証の強化や、Slack 連携によるオンデマンドな環境提供を組み合わせることで、「必要な時に、権限を持つ本人のみが利用できる」という、実運用に即したアクセス管理をいかに実現したかについて共有できればと思います。 背景 当初は「昔ながら」の EC2 + …

皆さんこんにちは。RevComm の CTO の平村 (id:hiratake55, @hiratake55) です。今年もあと数日となりました。この記事では、2025 年の RevComm の開発チームの振り返りを行いたいと思います。 この記事は、RevComm Advent Calendar 2025 の 25 日目の記事です。 1月 MiiTel Analytics 共通ナビゲーションヘッダーリニューアル MiiTel は 2018 年のリリース以来の大規模なナビゲーションヘッダーの改善を行いました。現在では、MiiTel Phone、MiiTel Meetings、MiiTel Rec…

はじめに 皆様こんにちは、RevCommでソフトウェアエンジニアをしている加藤です。私は主にSaaSにおけるユーザーやテナントの管理および認証を担当しています！ 今回は社内で構築したチケット作成Slackアプリについて話します！ 背景 私たちのチームではユーザーの認証を管理しているので、お客様がログインできなかったりした際にサポートチームを通じて調査依頼が送られてきていました。毎週チームメンバーの1人が”オンコール”を担当し、その調査を担当していました。頻度的には1日1回の依頼がありましたが、チームの人数が少ないこともあり、調査が長期化すると、オンコールのメンバーがすぐに対応できないことが何度…

こんにちは。RevCommでフロントエンドエンジニアしているnobkzと申します。 はじめに 普段みなさんは、どのようなエディタをお使いでしょうか？私は普段から色んなエディタを使っていて、また色んなテキストエディタの実装を見ています。そこで、今回は、テキストエディタに関して重要な、テキストバッファの実装について見ていきましょう。 テキストバッファとは? そもそもテキストエディタとは何でしょうか？それは、テキストの情報を保持して、ユーザーの指示により内容を表示編集するプログラムです。 テキストバッファとは、 テキストエディタのテキストそのものを保持している場所であり、さまざまな機能が要求されます…

RevCommでモバイルアプリ開発を担当している藤田と申します。本日はApple Foundation Modelsと呼ばれるオンデバイスAIを活用したオフライン対応のiOSアプリのプロトタイピングについて記載していきたいと思います。 はじめに：AIとモバイルアプリケーションの新たな可能性 近年、生成AIの急激な普及によりさまざまな領域でAIを活用したWeb, モバイルアプリが展開されています。そのほとんどはクラウドへデータ送信することでAIと連携している一方、Apple Foundation Modelsのようなデバイス上でAIを完結できるオンデバイスAIと呼ばれる技術も着実に進歩しています…

MiiTel Phone におけるデザインパターンの活用事例を紹介。Factory, Container/Presentational, Middleware, Observer Pattern を実装コードとともに解説します。

はじめに MiiTel Advent Calendar 17 日目です。 RevComm でフロントエンドエンジニアをしている渡部と申します MiiTel では Recoil を使用しているアプリが多数ありますが、MiiTel PhoneでRecoilからJotaiへの移行を行いました のように Jotai への移行を進めています。 私が開発を担当している MiiTel Analytics でも Recoil を使用しており、現在は Jotai と共存しながら新規では Jotai を使用、改修・リファクタリング時可能であれば Recoil -> Jotai への移行も合わせて行っていました。 …

Background Speaker diarization has become increasingly valuable in applications designed for high-noise environments, often tailored for complex audio settings, emphasizing robust audio processing capabilities. Initially, the development of these systems centered on audio data alone. However, there …

Rushed. Pushed. Silenced. These are the ingredients for burnout, not breakthroughs. In the current economic climate, the instinct to treat engineering teams like assembly lines is understandable; everyone is chasing revenue. But it is ultimately self-defeating. When you trade sanity for speed, you a…

RevCommモバイルアプリチームの横内です。本日はRevCommアドベントカレンダー12日目として、私たちがモバイルアプリチームとして実行しているログ戦略についてご紹介します。 私たちはMiiTel RecPodやMiiTel Phone Mobileなどのアプリを開発/運用しております。このようなtoBアプリにおいて、ログは単なるエラー検知以上の役割を持ちます。 特に重要なのは「特定顧客の特定事象の再現性確保」です。お客様から問題報告があった際、ログがなければ再現調査に多大な時間を要します。 本記事では、この再現性確保を目的としてDatadog RUM, SDKの機能とloggerパッケー…

はじめに Corporate Engineering で社内システムの開発・運用を担当している瀧山です。 先日2025年11月14日に行われた、Salesforceが主催するハッカソンイベント「Agentforce Hackathon Tokyo」にTeam RevCommとして出場しました。今回は、そこで開発したソリューションの概要や技術構成、そして結果から得られた学びについて共有したいと思います。 本ブログ内で書かないこと Agentforceの設定に関する詳細な手順 Apex等の具体的なコーディング内容 想定読者 Salesforce Agentforce の活用に興味がある方 生成AI…

ハロー、ホセです。今年の9月、PyConJPとGoConJPが同じ日に開催されることになり、どちらに参加するか迷いました。結局PyConJPに参加することにし、「GoConのスライドは後で見よう」と心に決めて広島へ向かいました。しかし、12月になった今でも一つもスライドを読んでいません（涙）。 ということで、Goへのお詫びとして必読書「初めてのGo言語 第2版」を購入し、毎晩Goの勉強を始めました。 本記事では、Python経験者でGoの初心者である私の観点から、Go言語で驚いたポイントを紹介します。Let’s go! Goはつまらない言語？ Goの柱は互換性と安定性 Goはコンパイル言語 G…

Introduction Hello, I'm Santoso, and I work as a Research Engineer at RevComm Research Team. Today, I will introduce our recent study on improving domain-specific vocabulary (DSV) recognition in our products using generative error correction (GEC). Introduction Automatic speech recognition (ASR) and…

この記事はRevComm Advent Calendar 2025 8日目の記事です。 qiita.com 1. はじめに こんにちは。Research Engineerの髙瀬です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の性能向上により、テキスト生成や分類タスク、さらには評価やアノテーションなど、様々な場面でLLMが活用されるようになってきました。個人的にも注目しているのが、「LLM as a Judge」というアプローチです。これは、LLM自体を評価者として活用し、他のLLMの出力や分類タスクの正誤を自動的に判定させる手法です。人手が必要な判定作業をLLMで自動化できることは素晴らしいことだと思…