こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 この記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 Part7では、本田・加藤・山田の3名でお届けします。アジャイル開発との出会いになった本、iOSアーキテクチャ設計の答え合わせになった本、AI時代に再読して背筋が伸びた本。3冊それぞれ切り口は違いますが、いずれも自分の中の「開発の判断軸」を作り直してくれた一冊です。 それでは、さっそく紹介していきましょう。 RailsによるアジャイルWebアプリケーション開発 第4版 この本を読んだきっかけ 本の内…

はじめに こんにちは！ファインディのTeam+開発部でエンジニアをしている澁谷（TENTEN11055）です。 普段はチームで Findy Context というプロダクトの開発に取り組んでいます。 prtimes.jp 2025年11月、AWS主催のAI-DLC Unicorn Gymに参加し、AI駆動開発の手法であるAI-DLCを実践しました。 学びはとても大きかった一方で、自分たちのチームにそのまま持ち込むには壁もあり、現場の実態に合わせて作り変える必要がありました。 Unicorn Gym参加時の様子はこちら。 tech.findy.co.jp AI-DLCはAIが作業を実行し、人間が…

こんにちは、ファインディのCTO室でスタッフエンジニアを担当している及川(@rojoudotcom)です。 4月14日(火)〜16日(木)にDevOpsDays Tokyo 2026が開催されました。本記事は、スポンサー登壇者として参加してきたレポートです。 DevOpsDaysは、世界各地で開催されるエンジニア向けの国際カンファレンスです。 開発（Dev）と運用（Ops）の連携、自動化、組織文化、最新の事例やプラクティスを発表しています。日本ではDevOpsDays Tokyoとして、年に1回開かれています。 本記事では、開発組織の成果を経営層にどう伝えたらいいのかを悩まれている方や、AIを…

ソフトウェア開発現代史年表Ver2.08 はじめに デリバリーは速ければよいのか 改めて、Four Keysは何を測っているのか 「デプロイ」と「リリース」の混同がFour Keysを遠ざける Dave Farley氏とは 『Continuous Delivery』(2010) は何を変えたか 二つの意味を持つ「リリース」 AI時代に、継続的デリバリーはなぜ重要になるのか AI駆動開発を空回りさせないために 【告知】AI DevEx Conference 2026 - Future of Development Productivity - おわりに はじめに こんにちは。テックブログ編集長の…

先日、ファインディはベルサール羽田空港で開催された「TSKaigi 2026」に協賛しました。今回はDevRelメンバーとフロントエンドエンジニア3名で参加し、ブース運営を行いました。本記事ではTSKaigi 2026において印象深かったセッションの紹介や登壇、ブース出展などの活動内容を紹介します。ブースで実施したユーティリティ型アンケートの集計結果（480票）も後半で公開していますので、ぜひ最後までお読みください。

経験1年のエンジニアでも、新規プロダクトのEmbedded SREに初挑戦できた理由 — 仕組みと個人の学習で踏み出す

こんにちは。ファインディでフロントエンドエンジニアをしている大石（@bicstone）です。 2026年5月22日〜23日に開催されるTSKaigi 2026で、「プロパティの順序で型推論が壊れる!? TS6.0の修正からContext-Sensitivityの仕組みを追う」というタイトルで登壇します。本記事は10分のトーク内では時間の都合で端折った内容も含めた拡張版としてお届けします。 2026.tskaigi.org TypeScriptでオブジェクトリテラルにメソッドを書いたとき、プロパティの記述順序を入れ替えただけで型推論の結果が変わるとしたら、どう感じるでしょうか。「そんな不思議な挙…

不要なレビューをAIにまかせてAIコーディングの環境改善を加速した

こんにちは。ファインディ株式会社でデータエンジニアをしている開です。 2026年4月28日（火）に、データソリューションチーム主催の採用イベント「事業成長に効かせるファインディ流データエンジニアリングの実践」を開催しました。 findy-inc.connpass.com この記事では、イベントを企画した背景と当日の3本のセッションを参加できなかった方にもイメージが伝わるようにまとめます。 イベント開催の背景 セッション1: ファインディの事業拡大を支える拡張可能なデータ基盤へのリアーキテクチャ セッション2: データモデリングを通して管理会計のオペレーションを再設計 セッション3: 社内で使わ…

こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 このたび、Findy Toolsの新機能として「アーキテクチャAI」をリリースしました。要件を入力するとAWSのアーキテクチャ図と設計の提案が生成される機能です。 findy.co.jp 今回の開発では、PM・仕様策定・スコープ定義・インフラ・FE/BE開発・テストまで、ほぼ一人で1か月で担当しました。そして、コーディングはほとんどClaude Codeに任せ、私自身はほぼコードを書いていません。 この記事では、そんな開発を進めるなかで分かったこと、難しかったこと、そして改めて実感したエンジニアの仕事について紹介します…

こんにちは。プロダクト開発部の森 @jiskanulo です。 2026年4月22日から24日までRubyKaigi 2026 Hakodateが開催されました。 rubykaigi.org 函館アリーナを3日間に渡って貸し切る大規模イベントの運営をしていただきましたスタッフの皆様に感謝を申し上げます。 ファインディ株式会社もPlatinumスポンサーとして協賛しました。 私もブースに立って出展やファインディ各サービスのご案内をさせていただきました。 お話しをしていただいた皆様にも重ねて感謝申し上げます。 ブースに立つ合間にセッションを聞いて自分でやれそうなことに思いを馳せたり、他社様のブース…

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 Claude CodeのPluginを使うと、社内で育てたSkillやAgentを、組織のメンバーにまとめて配布できるようになります。ファインディでも、この仕組みでセルフレビュー用のSkillを開発組織全体に配り、各自がPull request作成前に呼び出す形で活用してきました。 この記事では、そこからさらに一歩踏み込んだ使い方として、PluginをGitHub Actionsから呼び出してCIで動かす取り組みを紹介します。具体的には、Pluginに含まれるセルフレビューSkillをCIから定期実行…

はじめに こんにちは。プロダクト開発部 転職開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている松村(@shakemurasan)です。 2026-04-22(水)から2026-04-24(金)までの3日間開催されているRubyKaigi 2026に現地参加しています。 rubykaigi.org この記事は、Day1 13:00-13:30のkoicさんのセッション『Exploring RuboCop with MCP』について、事前準備編と当日編（セッション当日に残したメモと感想）を1本にまとめたものです。 事前準備編にはAIによる予想が含まれるため、実際のセッション内容と一致するとは限らな…

こんにちは。ファインディ株式会社でモバイルエンジニアをしている加藤です。 先日、「React Native Lunch Talk ～いま選ばれる理由とアプリの現在地～」にて、「新規サービス開発におけるReact Nativeのリアル〜技術選定の裏側と実践的OSS活用〜」というテーマで登壇しました。 本記事は、その発表内容を改めてテックブログとして書き起こしたものです。 発表では時間の都合で駆け足になった部分や、質疑応答で答えきれなかった論点もあったため、本記事ではそのあたりも含めて踏み込んで書いています。 背景：Findy Events β版の開発 前回の記事 でも少し触れましたが、昨年、Fi…

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 「AI活用を推進したいが、思うように進まない」──この悩みを抱えているエンジニアの方は、少なくないのではないでしょうか。 ファインディも例外ではありませんでした。2025年の上半期までは、普段の業務をやりつつ片手間でAIのキャッチアップや社内展開を進めていました。 今回は、そこから潮目が変わるきっかけとなった決断と、その後1人あたりのプルリクエスト作成数が前年比で約1.5倍になるまでの過程を紹介します。 同じようにAI活用の推進に手応えのなさを感じている方の参考になれば幸いです。 片手間で追いかける限…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのスキルやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp コードレビューやタスク分解といった開発業務の効率化が進む一方で、登壇準備はまだ手作業の割合が大きい領域です。話す内容を固めて、構成を考えて、スライドに落とし込んで、デザインを整えて……。発表の本質は「何を伝えるか」なのに、準備工程に時間を奪われがちです。 本記事では、この課題に対処するために社内Pluginsに作った登壇スライド生成スキルを紹介します。壁打ちによ…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをしている戸田です。 2026年4月15日に、Findy AI Meetup in Fukuoka #5を福岡で開催しました。 今回のテーマは「AI×育成 AI時代のエンジニア育成」です。 この記事では、当日の登壇内容を振り返りながら、生成AI時代におけるエンジニア育成で私たちが直面した課題と、そこから見えてきた「変わらない大切なこと」を紹介します。 https://findy-inc.connpass.com/event/383906/findy-inc.connpass.com 当日参加くださったみなさま、ありがとうございました！ …

こんにちは！ファインディでプロダクト開発部のVPoEをしている浜田です。 AI駆動開発が浸透するなかで、エンジニア1人あたりの開発能力は大きく向上しています。しかし、従来のチーム単位のアサイン方式のままでは、そのポテンシャルを十分に引き出せていないと感じていました。 この記事では、私たちが開発プロセスを「チーム単位」から「個人単位」のアサインへ移行した背景と、その結果得られた変化について紹介します。AI駆動開発を取り入れたものの、チームの開発プロセスをどう変えるべきか悩んでいる方に向けた内容です。 これまでの開発プロセス AI駆動開発で見えてきた課題 個人アサイン方式への移行 個人のオーナーシ…

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Actionsそれぞれでの実行手順と、分析結果からチームの改善ポイントを見つけるまでの流れを紹介します。…

キャリアプロダクト開発部の森 ＠jiskanulo です。 私ごとですが今年で45歳、WEBサービスの開発歴は20年以上になります。世間的にはベテランエンジニアとかシニアエンジニアとかと称される類だと自認しています。 そんな私ですが2026年1月に基本情報技術者試験を受験して合格しました。 この記事は、ベテランエンジニアが基本情報技術者試験をスキル棚卸しツールとして活用した体験と、受験しなくても使えるセルフチェックの方法を紹介します。 www.ipa.go.jp 受験の動機 結果 得意と苦手が可視化された 得意だった領域 苦手だった領域 得意と苦手のコントラストが意味するもの 試験範囲でスキル…

こんにちは。Findy AI+開発チームのdanです。 この記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 一冊の技術書がきっかけで、新しい分野に足を踏み入れたり、日々のコードの書き方が変わったりした経験はありませんか？今回は私・danと、千田さんの2名が、自分にとって転機となった本をお届けします。 それでは、さっそく紹介していきましょう！ SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残った部分 このような方におすすめ 今気になってる本 リ…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp AIに実装を任せる場面が増えるほど、開発者は複数のタスクを並列で進めたくなります。 レビュー待ちの間に別のIssueに着手したり、hotfixを即座に対応したりが良い例です。 ファインディでもGit worktreeを活用した並列開発を実践しています。 tech.findy.co.jp Git worktreeは非常に便利な機能ですが、実際にチームで使おうと…

こんにちは。ファインディ株式会社でエンジニアをしている山岸です。 Findy AI CareerはAI人材に特化した求人プラットフォームです。掲載する求人票は、企業の求人情報をベースにAI活用状況や方針を盛り込んで作成しています。この業務はFindyのbizメンバーが担当しており、1件あたり20分〜1時間ほどかかっていました。 ai-career.findy-code.io 今回、この求人票作成のワークフローをClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドとして実装し、作業時間を最大1時間から約5分に短縮しました。 この記事では、Claude CodeとMCP（Model Context …

こんにちは。データエンジニアの田頭(@tagasyksk)です。 ファインディのデータ基盤は、CTO室データソリューションチームが事業部横断で開発・運用を担っています。事業の拡大に伴ってプロダクト数が急増し、当初採用していたデータメッシュのアーキテクチャでは管理コストの増大やサイロ化といった課題が顕在化してきました。 本記事では、Google Cloudプロジェクトの統合や共通化と分権のバランス再設計など、データ基盤をプラットフォームへと進化させている途上の取り組みについてご紹介します。まだ道半ばではありますが、同様の課題に向き合っている方の参考になれば幸いです。 これまでのデータ基盤のあゆみ…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。Pluginsに関しては前回の記事を参照してください。 tech.findy.co.jp AIに設計やタスク分解、コード生成を任せる分、Pull requ…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 前編では、Gene Kim氏の26年にわたるDevOps研究の旅路、DORA研究によるハイパフォーマーの実態、DevOps Enterprise Summitの多彩な事例、そしてスティーブン・スピアー博士との共著『Wiring the Winning Organization』から導かれた"勝つ組織の魔法"のフレームワークとカウチのメタファーを紹介しました。 後編では、この魔法を解き放つ3つのテクニック ── 巧遅（前倒し）化（Slowification）、単純化（Simplification）、増幅（Ampl…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 本記事は、2025年7月にファインディが開催した「開発生産性Conference」のキーノートスピーカーとしてお招きした Gene Kim氏 の基調講演を、日本語の全文書き起こしとしてお届けするものです。 Gene Kim氏は、ベストセラー『The DevOps 逆転だ！（The Phoenix Project）』『The DevOps ハンドブック（The DevOps Handbook）』の著者であり、1999年から26年にわたり高い成果を上げるテクノロジー組織の研究を続けてきた人物です。 本講演では、DO…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。 tech.findy.co.jp 今回は、そのコマンドで生成したIssueをAIエージェントに渡したときに、どう並列実装まで自動化しているかを紹介します。Git worktreeとClaude CodeのAgent Teamsを組み合わせることで、依存関係を考慮しながら複数のIssueを並列にPR作成まで進められます。 Git worktreeとは 依存関係グラフで実行レイヤーを決定する C…

こんにちは。ファインディでデータエンジニアをやっている開（hiracky16）です。 ファインディでは事業の成長に伴い、スプレッドシートで管理していたKPIダッシュボードの複雑さが限界を迎えつつありました。この記事ではLookerを導入し、derived_table→mart→dim/factと段階的にデータモデリングを進化させてきた過程を紹介します。ファインディが大切にしているバリューの一つであるスピードを損なわずにガバナンスを整えていくノウハウとして、参考になれば幸いです。 ファインディにおけるKPIダッシュボードの重要性と複雑性 Looker導入の背景 段階的なデータモデリングの最適化 …

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。前回の記事ではコマンドの全体フローを紹介しました。 tech.findy.co.jp AIにタスク分解やIssueを作成してもらうには、先に実装方針を明確にする必要があります。方針が固まっていないと、生成されるタスクの粒度や設計の一貫性がブレてしまうからです。このコマンドの設計ステップでは、3つのアーキテクチャアプローチを並列で設計し、トレードオフを比較して最適な方針を選択します。 本記事では、…