はじめに こんにちは！mikuです。前回の入社ブログから、気づけばもうすぐ入社半年になります。 実は少し前、当社で「全社でAI活用を本格的に進めていく」という方針が決まり、全社員向けのGemini勉強会が開かれました。 個人的には誤字修正や今日の夜ご飯のメニュー考案など、日常的にAIを楽しく活用していましたが、正直なところ「IT初心者の私に会社のために何ができるんだろう…」と、かなり不安に感じていたのを覚えています。 しかし、そんな私でも簡単にGeminiでBtoB向けの会社分析ツール「Gem」を開発することができました。 今回は、非IT部門の私がAIを活用して、新規のお客様との打ち合わせの事前準備をどのように効率化したのかをご紹介します。 3行まとめ このブログでは、非IT部門の私がGeminiを活用して会社分析ツールを開発した体験を紹介しています。 このツール作成では、AIによる誤った
こんにちは、クラウドサインで CRE（Customer Reliability Engineer）をしている藤谷です。 CRE は「Customer Reliability Engineering」の略で、お客様やビジネス部門で発生した課題をエンジニアリングで解決する役割を担います。 営業・カスタマーサクセス・エンジニアリングのハブとなり、技術支援からインシデント対応まで幅広く対応しています。 今回は、前回の記事「問い合わせの『なぜ』を AI と解く - クラウドサイン CRE の AI 活用事例」の続編として、問い合わせ対応後の振り返りの取り組みとそのAIの活用について、紹介します。 CREが問い合わせ対応後に必ず行う「振り返り」 CRE チームでは従来から「CRE DONE」という振り返りの仕組みを運用しています。一連の問い合わせ対応を振り返りながら、以下の点を検討します。 なぜこの問
こんにちは、Spacelyでソフトウェアエンジニアをしているトニー・デュオン（Tony Duong）です。フルスタック開発者として、SpacelyではRuby on RailsとVue.jsを使ってWebアプリケーションを開発しています。 僕と同じように、多くのソフトウェア開発者がAIツールを活用して、日々の生産性を向上させています。この記事では、僕が毎日の業務で活用しているAI搭載コードエディタ「Cursor」について紹介します。どのように使っているのか、そして便利な機能を最大限に活用するためのコツをシェアしたいと思います。 Cursorは、AIによって強化されたコードエディタで、Visual Studio Code（VSCode）をベースに開発されています。 そのため、VSCodeに慣れている人であれば、Cursorへの移行は非常にスムーズで簡単です。 こちらで VSCode から C
こんにちは。エンジニアの安達です。今年の5月にリリースしたカタログギフトシステムなどの開発に携わっています。また、社内のワーキンググループとして、AI開発ツールの導入推進にも関わっています。 今回は、コーディングエージェントと呼ばれるAI開発ツールの導入によって、開発のありかたがどのように変わるかについて、私が最近考えていることを書きたいと思います。 コーディングエージェントの台頭 2025年に入ったあたりから、自律的に開発が可能な「コーディングエージェント」と呼ばれるAI開発ツールの活用が急速に注目され始めて、各社で導入が進んでいます。2025年6月現在に注目されているツールとしては、Claude Code, Devin, Cursor, GitHub Copilotなどがあると思います。 ギフティでのコーディングエージェントの活用 ギフティでは、2025年の3月から、全社のエンジニアが
1. はじめに 2. AIコーディングのその先へ。開発プロセス全体にAIを導入する 2.1 プロセスを"AI"に置き換えるのではなく、"AI"前提のプロセスに作り変える 2.2 開発フェーズ以外の課題がたくさんある 3. マネジメントの知見蓄積とワークフロー化 3.1 ワークフロー化を避けるべきケース 4. エンジニアが開発に集中してもらうためにできること 4.1 類推見積もりによる超概算見積もり 4.2 コードベースからの仕様自動抽出 4.3 投資工数を分析し、開発業務に集中できているか確認 5. まとめ：AIを活用した開発組織マネジメント 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 プラットフォーム開発本部では、AX戦略を進めています。 developersblog.dmm.com developersblog.dmm.com 今
こんにちは。昨今、CursorやMCPなどを利用することが流行っているように、AI関連のツールは仕事効率を非常に改善してくれますし、正しく使用すれば今までにない生産性を発揮できると感じています！ しかし今回は、私自身がPMとしてAIを使用することでかえって仕事の効率が悪くなってしまった経験について共有したいと思います。😅 この反省をもとに、なぜそのようになってしまったのかや、解決策について考察していきたいと思います。 AIというと範囲は広いですが、今回はオーソドックスなチャットベースの壁打ちや仕事の相談として使うという文脈で話します。 AIとの会話の特徴や限界AIは強力なツールです。しかし、一歩引いて考えたときに、当たり前ですが彼らとの会話によって生み出される会話や生産にはいくつかの本質的な限界があります。 聞かれた質問に対して前提を疑わず回答するAIは、入力された情報とその文脈に基づい
LayerX AI・LLM事業部長の中村 (@nrryuya_jp) です。昨日、弊社の生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」が三菱UFJ銀行様に導入されたことを発表しました。また、製品紹介ページもできました。 LayerXは、AIの進化に賭けて事業を展開しています。AIは多くの人々の働き方に影響を与えるでしょう。しかし、AIがどんどん賢く進化しても、必ずしも人間が思い通りに使いこなせるとは限りません。企業が新たに採用した社員を受け入れ定着させることを「オンボーディング」と言ったりしますが、AIにおいても、AIが働きやすい環境にするための「AIのオンボーディング」が重要です。 今回はそんな「AIオンボーディング」と、Ai Workforceの実現したいビジョンについて紹介します。 「AIオンボーディング」の必要性AI・LLMの進化人間の「脳みそ」に例えるなら、昔の機械学習は、
TL;DR (今北産業)メガベンチャーのデータアナリストの独断と偏見によると、生成AI時代のデータ分析レポートに必要なのは下記だけど、最適解のツールが見当たらないよ 生成AIの可読性(プレーンテキストである) セマンティックレイヤー連携されたデータである 探索&可視化の「可塑性」が高い はじめに: 生成AIで失職しそうなデータアナリストこんにちは！某メガベンチャーでデータアナリストとして働いているじゃっこと申します。 突然ですが、最近俄かにデータアナリストとして失職する危機を感じており、その様子を(ChatGPT o3が)漫画に描いてみました。 現在は、データエンジニア→アナリスト→ユーザーの流れこれまでの一般的なデータの流れは、データエンジニアがデータ基盤を準備し、私たちアナリストがそのデータを使って分析し、インサイト（＝有用な気づき）を抽出して、ビジネスユーザー（企画担当者や意思決定者
公的機関の発表資料に適合した作業環境がBEST__情報機器作業における労働衛生管_理のためのガイドラインについて__を添えて.pdf
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