AIコーディングツールの請求書を見て青ざめた経験があるなら、この話は他人事ではない。ネットフリックスのシニアエンジニアが、トークンの大半は「テキストのふりをした圧縮可能なデータ」だと喝破し、その無駄を叩き潰すオープンソースツールを作った。 「使えば使うほど高くなる」問題AIコーディングツールのコスト問題が、企業の現場を直撃している。 Uberは2025年12月にClaude Codeを導入したが、3月までにエンジニアの84%がエージェント型コーディングに移行し、2026年のAI予算をわずか4カ月で使い切ったという。エンジニア1人あたりの月額コストは150〜250ドル(約2万4000〜4万円)、ヘビーユーザーでは500〜2000ドル(約8万〜32万円)に達したという。Microsoftも社内でのClaude Codeライセンスの大半を取り消し、自社のGitHub Copilot CLIへの移

はじめに カミナシでエンジニアリングマネージャーをしてます、すずけん（@szk3）です。 唐突ですが、皆さん AWSのエミュレーター使ってますか？ 自チームのプロダクトはS3、DynamoDB、STS、IAM あたりの AWS サービスに依存していて、ローカル開発やテストではこれらのエミュレーターを使っています。ただ、歴史的な背景からリポジトリには LocalStack、RustFS、Moto の 3 種が混在していて、用途ごとに考えることが地味に増えてしまった状態でした。 この記事では、その 3 種を Moto に統一した経緯と、検討した他の候補、そして移行から少し経った今でも次の選択肢を検討し続けているよ、という話をシェアします。 統合前の構成 ローカル開発とテスト環境では、目的ごとに違うエミュレーターを利用していました。 エミュレーター 用途 対象 AWS サービス LocalSta

生成AI会 Vol.2@渋谷で発表しました

はじめに こんにちは、TOKIUMでEMをしているskです。 もうすぐ1年間の育休に入ります👶🍼 新生活がとても楽しみな一方で、ひとつ気がかりなことがあります。 それは生成AI周りの技術トレンド、1年離れたら完全に浦島太郎になるのでは？ という点です。 この領域は1週間単位でも新しいツールや手法がどんどん出てきます。 1年後に復帰して「え、この作業って誰も手動でやっていないの？」「社内でxxというAIツールが流行っているけど一体何者なんだ、、？」などと困惑する未来が容易に想像できました。 かといって、育休中にZennやQiitaを巡回する余裕はなさそうです。 ほしいのは 「放っておいても勝手に最新情報を集めて、読みやすいレポートにしてくれる仕組み」 でした。 そこで、Claude Codeをフル活用して、情報収集からレポート生成・配信までを完全自動化する基盤を作りました。 本記事では、