こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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。 そのような状況の中でこのたび、Findy AI Meetupの記念すべき第1回を、2025年8月4日(月)に福岡にて開催することとなりました！ findy-inc.connpass.com 今回は、このイベントの紹介をしたいと思います。それでは見ていきましょう！ Findy AI Meetupとは？ 登壇予定 Nx × AI によるモノレポ活用 ~ コードジェネレーター編 Findy Freelance利用シーン別AI活用例 ファインディ株式会社における生成AI

こんにちは。ファインディでソフトウェアエンジニアをしている千田（@_c0909）です。 2025年3月末頃からファインディに導入されたClaude Codeは、私たちの開発フローに大きな変化をもたらしました。特に私が注目し活用を進めてきたのが、カスタムスラッシュコマンドの機能です。 Claude Codeを初めて触った時は、CLAUDE.mdに長文で汎用的な指示を書いてコードを生成していました。しかし、全てのプロンプトを網羅するには限界があり、より効率的な活用方法を模索していました。そんな中で出会ったのが、このカスタムスラッシュコマンド機能です。 この機能は、日々のGit操作やコーディング作業の自動化を後押ししてくれます。本記事では、私が実際にどのようなカスタムスラッシュコマンドを作成し、どのように開発業務に役立てているのかを具体的な事例と共にご紹介します。 Claude Codeのカスタ

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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。 そのような状況の中で、MCP(Model Context Protocol)の新バージョンが公開され、いくつかの機能が追加されました。 modelcontextprotocol.io そこで今回は、その中でも特に注目すべき3つの機能について紹介したいと思います。 それでは見ていきましょう！ toolの表示名の項目追加 MCPサーバーからの出力データの構造化 Elicitation まとめ toolの表示名の項目追加 MCPサーバーにtoolやpromptを登録す

こんにちは。Developer Productivity Engineer（DPE）兼 Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka-bow）です。 おかげさまで、Findy Tech Blogは2年目に突入しました。 この1年で、私たちのブログは多くのエンジニアやIT業界関係者の皆さんにご愛読いただき、記事の内容もますます多様化・充実してきたと感じています。 日々の開発現場で役立つノウハウや、最新技術のトレンド、エンジニアの日常など、さまざまなテーマを取り上げてきました。 「現場で本当に使える知見がほしい」「他社のエンジニアはどんな工夫をしているのか知りたい」「自分の成長のヒントを探したい」――そんな方々にとって、少しでもヒントや刺激となる記事をお届けできていれば幸いです。 今回は、2025年上半期に特に多くの反響をいただいた記事を、ランキング形式でご紹介します。 技術のトレン

こんにちは。データエンジニアの田頭(tagasyksk)です。 本記事では、MCPとAIエージェントを活用して、複数CRMの顧客情報を横断的に検索できるようにした事例をご紹介します。 背景 システム構成図 技術選定 エージェント間連携の簡易さ Google Cloud統合 MCP Toolbox for Databasesによる簡単なBigQuery接続 工夫した点 オーケストレーションの設計 ツールを搭載したサブエージェントの呼び出しについて Slack統合 導入後の効果 今後の展望 終わりに 背景 ファインディでは、エンジニア組織をあらゆる場面で支援するため、複数のプロダクトを展開しています。 事業成長に伴う課題として、お客様の大切な情報がプロダクト毎にサイロ化してしまう状況が起きました。 そこで、この課題を解消し、一社でも多くのお客様にファインディの価値を届けるため、CRMに蓄積され

こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ 開発のフロントエンドリードをしている @shoota です。 ファインディのフロントエンドでは多くのプロダクトでNxを用いたモノレポを構築しています。 tech.findy.co.jp Findy Team+のフロントエンドもNxを採用し、各パッケージ間の依存関係の管理やライブラリのマイグレーションなどの恩恵を受けています。 なかでも強力なキャッシュ機構をベースとしたCIの高速化はなくてはならない存在となっています。 以下は、このブログの執筆時点での Findy Team+のフロントエンドリポジトリが実行するCIの統計情報です。 Team+ の CI実行 直近30日間でCIの実行回数は2500回、平均時間は7分です。 そしてNxの機能によって削減された実行時間はなんと167日分（約4000時間）にもな

はじめに Claude Code でよく同じコメントを打ってませんか？ 「毎回『テスト実行して、lint チェックして、問題なければコミットして』って言うの面倒だな」とか「プロジェクトごとに決まった手順があるんだけど、毎回説明するのダルい」とか思ったことないですか？ そんなあなたに朗報です。 Claude Code にはカスタムスラッシュコマンドという機能があって、よく使うプロンプトをコマンド化できるんです。しかも設定は超簡単。Markdownファイルを置くだけ。手順書やMakefileが自然言語で書ける時代ですね⋯。 docs.anthropic.com 正直なところ、この機能を知ったときは「え、こんな便利な機能あったの？」って感じでした。公式ドキュメントをちゃんと読んでない自分を殴りたくなりました。というか書くって言って書いてはいてかなり前なのにいろいろやることがあって公開は遅れました

近年、AI技術は急速に進展し、開発現場においてもその活用が広がっています。特にAIエージェント・MCPは、ソフトウェア開発の効率化や新たな可能性を秘めています。 本記事では、開発ワークフローにMCPを取り入れ、試行錯誤されている6社のエンジニアの皆さんより、現在の活用状況と今後の展望についてご寄稿頂きました。 自社の取り組みに活かすヒントを得ていただく場となれば幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております 株式会社エブリーエブリーでは、「明るい変化の積み重なる暮らしを、誰にでも」をパーパスに掲げ、レシピ動画メディア「デリッシュキッチン」／小売DXプロダクト「retailHUB」／ファミリー向け動画メディア「トモニテ」／ビジネスパーソン向け動画メディア「TIMELINE」など、人々のライフスタイルを豊かにするサービスを複数展開しています。 AIファーストカンパニーを掲げ、社

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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Cursor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。 そこで今回は、弊社のGitHub Copilotの活用方法について紹介します。 それでは見ていきましょう！ カスタムインストラクション MCP Agent mode Coding Agent まとめ カスタムインストラクション GitHub Copilotを始めとする生成AIツールを効果的に活用するためには、まず最初にカスタムインストラクションの設定が必要不可欠です。 docs.github.com カスタムインストラクションに関しては以前の記事で紹介しておりますので、

こんにちは！Findy Team+開発チームでEMをしているhamです。 Findy Team+のバックエンドはRuby on Railsで開発しており、Rubyの静的解析ツールとして広く知られているRubocopをTeam+の開発でも積極的に活用しています。 ファインディでは「爆速開発」を掲げており、開発速度に直結するCI（継続的インテグレーション）の実行時間を非常に重視しています。具体的には、CIの実行時間は遅くとも10分以内、理想としては5分以内に完了することを目標にしています。 CIの実行時間短縮に向けた取り組みについては、以前公開した次の記事で詳しくご紹介していますので、ぜひご覧ください。 tech.findy.co.jp 今回、バックエンドのCIの実行時間を見直したところ、Rubocopの実行時間が5分以上かかっていることに気づきました。これは改善の余地があると感じ、実行時間短

こんにちは、ファインディでソフトウェアエンジニアをしているnipe0324です。 先日、AWSさんのCoding Agent at Loft #2 〜 AI コーディング活用事例 Night - 効果的な組織導入と実践〜 (第2回目)で登壇させていただき、登壇内容を記事として書き起こしました。 この記事では、Devinと協働して「個人のアウトプットを1.5倍にした実践3ステップ」をご紹介します。 Devinと協働して個人のアウトプットは1.5倍に増加 2025年5月末時点では、Copilot Coding Agent、Codex、Jules などのリリースが続々とされており、自律型のコーディングエージェントが盛り上がってきています。 Devinに特化せず他のコーディングエージェントでも使える内容になっていますので、自律型のコーディングエージェントの利活用に興味ある方はご一読くださいませ。

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 本記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」シリーズの第4弾となります。エンジニアとしてのキャリアや技術的な視点に大きな影響を与えた一冊とは？それぞれの思い入れのある本から、技術への向き合い方や成長の軌跡が垣間見えるかもしれません。 今回は佐藤さん、中村さん、甲斐さんの3名のエンジニアに、人生を変えた一冊を紹介していただきます。 まずはファインディのテクノロジーを統括するCTO佐藤さんからです！幅広い知見を持つ佐藤さんが、エンジニアとしての原点となった一冊とは？大学時代に出会った運命の本が、その後のキャリアをどう形作ったのでしょうか。 ■ 佐藤将高さん / CTO ■ ファインディ株式会社のCTOを務めています。トップバッターを務めさせていただきます！ コンピュータの構成と設計 コンピュータの構成と設計 MI

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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やチャットベースの開発支援ツールなど、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。 そのような状況の中で、このたび弊社からリモートMCPサーバーを公開することとなりました。 そこで今回は、リモートMCPサーバーを公開する上で実際に考慮したポイントを紹介します。 それでは見ていきましょう！ 公開したリモートMCPサーバーの概要 インフラ構成 内部実装 認証情報 Streamable HTTP Transport まとめ 公開したリモートMCPサーバーの概要 MCPに関しては、前回の記事で詳しく説明していますので、公式ドキュメントと合わせ

こんにちは。 ファインディ株式会社 で Tech Lead 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やチャットベースの開発支援ツールなど、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。 そのような状況の中で、MCPというプロトコルが話題となっていることは読者の皆さんもご存知かと思います。 そこで今回は、弊社の開発組織でのMCPサーバーの導入と実装、そして実績について紹介します。 それでは見ていきましょう！ MCPとは 導入 実装 実績 動的にプロンプトのテキストを作成して返す Devinと連携する Figmaデータのlintを行う セキュリティ面の考慮 まとめ MCPとは MCP（Model Context Protocol）は、アプ

こんにちは！Findy Team+開発チームでEMをしているhamです。 今年もRubyKaigi 2025に参加してきました。 私はコロナ後に三重県で開催されたときから4年連続で参加しているのですが、今年も興味深いセッションがたくさんあり、Rubyが着実に進化していることを感じることができました！ 本記事では、その中の1つである「The Ruby One-Binary Tool, Enhanced with Kompo」で紹介された「Kompo」について、実際に試してみた結果と所感を紹介します。 Kompoとは 'Hello, world!'を返すスクリプト kompo-vfs Kompo Rails 最後に Kompoとは Kompoとは、READMEで「A tool to pack Ruby and Ruby scripts in one binary.」と紹介されている通り、Rub

はじめに こんにちは！ファインディでFindy Team+を開発している中嶋（@nakayama__bird）です！ RubyKaigi 2025に参加してきました！ 今回のRubyKaigiが初参加で楽しみ半分緊張半分だったのですが最高な3日間でした！ Rubyを使う人、Rubyを作る人、そしてRubyで遊ぶ人などたくさんの出会いがあり、日頃の業務でRuby on Railsに触れるのとはまた違った視点でRubyを考えるきっかけとなりました。 複数のセッションに参加した中で特に関心を持ったruby.wasm、そしてruby.wasmを使ったスライド作成ツールgibier2を使ってみての感想をまとめていきたいと思います。 ruby.wasmとは？ ruby.wasmとは、WebAssemblyという技術を使用してRubyのコードをブラウザ上で実行できる仕組みのことです。 Rubyをブラウザ

こんにちは、Findy Freelanceの開発をしているエンジニアの@2boです。 先日、愛媛県で開催されたRubyKaigi 2025に参加してきました。ファインディのブースにお立ち寄りいただいた方、Rubyクイズに答えてくださった方、Drinkupに参加していただいた方、運営やSpeakerの皆様、ありがとうございました！ おかげさまでとても楽しく過ごすことができ、興味深いセッションもたくさんありました。 本記事では、その中の1つである@sinsoku_listyさんの「Automatically generating types by running tests」で発表されていた「RBS::Trace」を早速、Findy FreelanceのRailsプロジェクトで試してみた結果と所感を紹介します。 RBS::Traceとは 実行手順 1. Gemfileへの追加 2. RSpec

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みっきーです。 先日開催されたRubyKaigi 2025に参加しました。 去年はLTの登壇があり、準備で忙しかったので、今年はたくさんのRubyistと話したり、セッションを見られることをとても楽しみにしていました！！ 今回は特に印象に残った「On-the-fly Suggestions of Rewriting Method Deprecations」というセッションについて紹介します。 自己紹介 deprewriter-ruby deprewriter-ruby gemの紹介 動かしてみた 作者のohbaryeさんに聞いてみた 最後に 自己紹介 私はFindy Team+でバックエンドエンジニアとして働いており、普段はRubyを使った開発をしています。 また、プライベートでは「omochi gem」というRuby gemを開発・メ

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 この記事はこれが私の推しツール！シリーズの第3弾になります。今回も、推しツール紹介と題して、弊社エンジニア達が日々の開発業務で愛用しているツールやOSSを紹介していきます。 トップバッターは奥田さんです！ ■ 奥田さん / PdM室 / GenAIイネーブルメント ■ データサイエンティストのだーさん (@Dakuon_Findy) です。2025年の1月よりファインディのプロダクトマネジメント室 GenAIイネーブルメントチームにデータサイエンティストとして参画しております。このチームでは、LLMを活用した各種プロダクトの強化や、社内オペレーションの改善に取り組んでいます。 Polars (Pythonライブラリ) Polarsの概要 Polarsは、高速かつ明示的なスキーマ定義を特長とするデータフレーム

こんにちは。ファインディでデータサイエンティストをしています、sasanoshouta(@Edyyyyon)です。 今回は、社内向けに提供している「Findy Team+の使い方について、ざっくばらんに質問できる」社内Botを作成した際の取り組みと、そこから得た学びをご紹介します。 どんなBot？ Bot作成の背景 社内PdMに舞い込んでくるプロダクトに関する問い合わせに対する業務効率化 Difyを社内用に解放しており、既にいくつかのBotがSlackワークスペースに産み出されていた どのように作成したか 作成した結果どうだったか 今後について 最後に どんなBot？ まず、今回作成したBotの概要を、代表的な2つのユースケースを通じてご紹介します。 1つ目の代表的なユースケースとして、Botの名前の通り、「Team+の使い方」に関する質問ができます。 ユースケース1では、Team+のDe