mercari-pm-agentの設計——Claude Code SkillsとMCPでPMワークフローを自動化する | メルカリエンジニアリング
はじめに こんにちは。MercariでPMインターンをしている菊池翔吾です。 インターン期間中に mercari-pm-agent というClaude CodeのSkillを開発しました。PMが行う「問題の発見→データ収集→PRD作成→UIモック」の一連のワークフローを、1つのセッション内で処理するエージェントです。 この記事では、PMのワークフローをClaude Code上でどのように実装したか——Skillの設計と、MCP（Model Context Protocol）を使ったNotion・Slack・Looker・Figmaとの接続方法——を中心に紹介します。 背景：メルカリPMの情報収集ワークフローと課題 メルカリのPMが意思決定を行うには、複数のツールを横断して状況を把握する必要があります。 Notionで中期戦略・KPI目標の方向性を確認する Slackで社内の改善要望やフィー
Anthropicはなぜ異次元の速度で開発できるのか｜すてぃお
「Anthropic（Claudeを作っている会社）、開発が速すぎる」 最近、周りのエンジニアと話していると、この話題がよく出ます。僕も同じことを思っていて、いろいろ調べているうちに、単に「AIを使っているから速い」という一言では説明できない構造があることが見えてきました。 例えば、下記になります。 2026年Q1の3ヶ月で120以上の機能をリリース（18時間に1機能） エンジニア1人あたり1日約5PR（Pull Request、コードの変更を提出する単位） 社内では毎日60〜100回のリリース Claude Coworkは約10日で構築 Claude DesignはOpus 4.7のリリース翌日に公開 普通のソフトウェア開発企業の感覚からすると、明らかに異次元です。この記事では、公開されているインタビューや内部研究、関係者の発言をもとに、「なぜこんなことが可能なのか」というのを調べた限り
醸造家Yの醸造ノート vol.3 ｜醸造家Yの研究室 Y.MARKET BREWING
ロイターは“出来上がりを決める工程”前回は糖化について書きました。 今回はその次の工程、 ロイター（麦汁ろ過）について。 ロイタータンは、簡単に言うと 液体（麦汁）と固体（麦芽カス）を分けるための釜です。 糖化が終わった状態は、ほぼ“お粥”。 この状態から、ビールの元になる液体だけを取り出していきます。 やっていることはシンプルですが、 この工程、かなり重要です。 というより、現場目線で言うと ここでほぼ出来上がりが決まります。 柳橋工場のロイタータン。タンク下部にスリットが入ってます。ロイタータンの底には細かいスリット（約1.5mm）が入っており、 そこを通して麦汁だけを抜き取ります。 ただし、最初からきれいな液体が出てくるわけではありません。 最初の麦汁は、細かい麦芽やタンパク質が混ざっていてかなり濁っています。 そこでやるのが“戻し”。 一度抜いた麦汁を、もう一度上から戻す。 これを
優秀なAI専門チームと爆速で高品質に仕上げる要件定義 — PMのためのClaude Code × AIエージェント実践ガイド
1. はじめに 前回の記事では、Claude CodeでPM業務がどう変わったかを 3つの仕事 を軸に紹介しました。 PMが本来やるべき仕事に時間を取り戻す — Claude Codeで変わった3つのPM業務 前回は3つの仕事の全体像を俯瞰する内容でした。3つどれも重要ですが、今回はまず1つ目の 要件定義・仕様化 にフォーカスして、詳しく解説していきます。 業界でよく言われる経験則として「品質は要件定義で大きく決まる」と語られるほど、ここはPMの一丁目一番地。サボると後工程すべてが歪みます。 だからこそ時間をかけたい。でも現実には、書く作業と調べる作業に時間を奪われて、肝心の「判断」に集中できない ——そんなPMの方に向けた記事です。 この記事のゴールは2つです： ワークフローの考え方：AIとPMの役割分担をどう設計するか 自社で実践するための道筋：明日から何を始めればいいか 補足：本記事
マイナポータル バックエンドシステム更改の舞台裏：500名・18か月、対策前進の記録｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの平野 賢です。2023年8月よりマイナポータルのバックエンドシステム更改プロジェクトにプロジェクトマネージャー（PM）として携わってきました。 このプロジェクトは、2026年1月1日の本番移行作業の完遂をもって終了となりました。本記事では数年に一度の規模で実施された政府情報システムの更改（刷新）が、どのように進められたのかを紹介します。 マイナポータルとははじめに、マイナポータルについて説明します。 マイナポータルとは、個人向け行政サービスのオンライン窓口サービスです。国民の皆さまがマイナンバーカードを利用して、引越しやパスポートの申請、確定申告などの手続、医療費・薬剤情報・税情報といった本人情報の確認など、様々な行政サービスを利用できます。（詳細はこちら）。 マイナポータルのホーム画面バックエンドシステム更改プロジェクトの概要プロジェクトの背景マ
ZOZOTOWNリプレイスでのSkills導入までの流れとこれから
2026/04/09 に「Claude Code Skills実践！ - 業務を効率化する活用事例」で発表した登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/387334/ 株式会社ZOZO ZOZOTOWN開発本部 ZOZOTOWN開発3部 バックエンドリプレ…
組織の壊し方｜株式会社 帝国データバンク[TDB]
撞球者 最近、一部でサボり方ガイドが話題になっている。作成したのは第二次世界大戦時のCIA（米中央情報局）で、敵国内のスパイが組織の生産性を落とすためにどのようにサボればよいかを記した秘密資料である。（正確には、CIAの前身組織であるOffice of Strategic Servicesが作成。2008年に公開された） スパイ活動には相手組織を破壊することも任務の一つであり、そのサボタージュ任務のシンプルなマニュアルが「Simple Sabotage Field Manual」である。日付を見ると1944年1月17日となっており、まさに第二次世界大戦の真っ只中に作成されたものと分かる。 その方法とは、主に以下の11項目にまとめられるという。 「注意深さを促す」。スピーディーに物事を進めると先々問題が発生するので賢明な判断をすべき、と「道理をわきまえた人」の振りをする可能な限り案件は委員会
AIのお世話が辛いのでUsecase Design Docを書く - CADDi Tech Blog
はじめに 何が辛かったのか 毎回詳細なプロンプトを書くのが辛い AIエージェントのタスク完了まで面倒を見るのが辛い これらを並列で実行しているのが辛い 解決方針 詳細な設計ドキュメントの作り込み Usecase Design Doc 細かい実装指示・計画・実行をAIエージェントに委譲 タスクの分割方針 AIエージェントへの実装委譲 AIのお世話からの解放 - 得られた成果 開発速度の向上 PRレビュー自体の認知負荷の軽減 現在直面している課題 設計書の細かい誤りの増幅 設計とPRレビューのボトルネック化 まとめ はじめに こんにちは。CADDi Quoteのサーバーサイドの開発を担当しています、majimacchoです。私たちのチームでは全員がAIエージェントを活用して実装しPR作成まで行なっています。 私自身を含め、全く自分でコードを書かなくなったメンバーもいます。AIエージェントを使っ
飲食店の当事者としてプロダクトをデザインする。ダイニーの「現場理解」を支える仕組みについて｜Cocoda
ダイニーは「すべての人の“飲食”インフラになる」というVisionのもと、飲食業界向けに複数のプロダクトを展開しています。 現在、プロダクトデザインチームは3名体制で、既存プロダクトの改善と新規プロダクトの立ち上げという2軸で活動を進めています。 ダイニー全体に通底する文化として「圧倒的な現場理解」があります。それはプロダクトデザインにおいても大きな強みです。実際に、顧客のインサイトを深く捉えるためのさまざまな活動を行い、その理解をもとに精度高く検証・改善を重ね、素早いプロダクトデリバリーへとつなげています。 ダイニーのプロダクトデザインの過程において、どのように現場理解を深め、アウトプットにつなげているのか。その具体的な取り組みを、実例をもとにまとめます。
AIエージェント開発の新標準 ADLC を読み解く — IBM × Anthropicのガイドへの共感と、本番運用からの実践的フィードバック
AIエージェント開発の新標準 ADLC を読み解く — IBM × Anthropicのガイドへの共感と、本番運用からの実践的フィードバック はじめに AIエージェントのPoCや検証は多くの現場で行われるようになりましたが、「本番環境で安定して運用する」となると、途端にハードルが上がります。従来のソフトウェア開発の常識だけでは対処しきれない課題が次々と出てくるからです。 こうした課題に対して、IBMとAnthropicが共同で ADLC : Agent Development Lifecycleというガイドラインを公開しています。 これは、エージェントシステムを安全かつ本番品質で開発・運用するためのライフサイクルを体系的にまとめたもので、従来のDevSecOpsの考え方をエージェント開発向けに拡張した内容になっています。 まだあまり知られていない印象がありますが、IBMとAnthropic
JAXA安全・信頼性推進部
HOME > JAXA共通技術文書 JAXAの開発経験を役立ててください 安全・信頼性推進部では衛星・ロケット・探査機等、様々な宇宙機を開発する際の道しるべとなるよう多くの標準（共通技術文書）を整備しています。これらは、より効率的に開発を進めるため、より成功確率を高めるため、長い年月をかけて出来上がった、言わば「虎の巻」です。JAXAプロジェクトでの利用を想定してきたために「～すること」「～しなげればらない」という表現が多用されていますが、民間主体のプロジェクトにも役立つ情報があると信じています。 プログラム管理要求文書 JMR-000 共通技術文書の定義及び管理 JMR-001 システム安全標準English JMR-002 ロケットペイロード安全標準English ・JMR-002様式 ・CZA-2018029 ロケットペイロード システム安全プログラム計画書/安全データパッケージテン
原因究明の「なぜなぜ分析」「5回のなぜ」で個人が疲弊しないために - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
トヨタ生産方式を構成する要素の1つとしてよく知られている「なぜなぜ分析」や「5回のなぜ」と呼ばれるエラー発生時の分析手法がある。 インターネットを見ていると、この手法を快く思わない人たちの意見をたびたび目にする。「精神的に追い詰められている気持ちになる」とか、「突き詰めると『ミスをしないように気をつける』にしかならない」といった言説を見かける。 正直なところ、自分も苦手だなと思っていた時期があった。なぜなぜ分析は、人の振る舞いにフォーカスを当てすぎてはいけない。それをしてしまうと「個人を詰める」ような結果になり、問題の原因にまでたどり着けないからだ。 大野耐一が著書『トヨタ生産方式 脱規模の経営をめざして』でなぜなぜ分析をこのように表現している。 科学的接近の態度の累積と展開 これは「なぜなぜ分析」の正しいやり方を端的に説明した素晴らしい表現であると思う。 トヨタ生産方式 作者:大野 耐一
ハーネスエンジニアリングを極めたら、IssueからAIエージェントが動き、人間の役割は要件定義だけになった
2ヶ月で21体のAIエージェントによる自律開発パイプラインを構築した。GitHub Issueに要求を書いて寝れば、朝にはマージレディのPRが上がっている。本記事では、2026年2〜3月に何を作り、何が動き、何がまだ動いていないのかを記す。 出発点は、2月時点で既に 57万行 に膨れていたモノレポだった。モバイルアプリ＋管理画面＋バックエンドが詰まったこのコードベースを、AIエージェントに正しく理解させ、自律的に開発させる——それがこの2ヶ月の挑戦だった。 2025年12月〜2026年3月のマージPR数推移。2月後半のハーネス整備期を経て、3月後半には681件/半月まで急増。なお、この数値にはドキュメント更新等のPRも含まれるため、あくまで参考値である。 1. 我々について — 2ヶ月前の課題 専任のエンジニアはいない。代表と私が要件を決め、それを学生エンジニア数名とフリーランスに依頼して
AIエージェントのHuman-in-the-Loop評価を深化させる - LayerX エンジニアブログ
宣伝 LayerXでは2026/04/11~26開催の技術書典20でLayerX TeckBook 2を発売します。そちらにも記事を寄稿していますので、もし良ければご一読いただけると幸いです。 techbookfest.org はじめに LayerX Ai Workforce事業部R&Dチームマネージャーの澁井（しぶい）と申します。 本記事はAIエージェントのHuman-in-the-loopを定量評価するための手法やビジネス価値を検討します。 AIエージェントによる業務効率化やソフトウェア開発自動化が進むに従って、AIエージェントのアウトプットを人間が確認してアクションすることが増えていると思います。こうしたAIエージェントに対する人間の確認や行動、承認をHuman-in-the-loopと言います。 Human-in-the-loop（以下HITL）はAIエージェントを安定稼働させるた
GitHubを使ったClaude Codeのオーケストレーションツールを作っている - Qiita
この記事は何 以前、Claude Codeへのタスク依頼やレビュー修正依頼をGitHub上で完結できるようにした「claude-task-worker」というツールについて記事を書きました。 この記事を書いた時点では、GitHub上のラベルをトリガーにしてIssueの実装やPRのレビュー修正を自動化する、というのが主な機能でした。 そこからさらに開発を進め、今ではIssueの作成・更新・トリアージからPRのマージまで、開発ワークフローのほぼ全体をGitHub上でオーケストレーションできるツールになっています。この記事では、現在のclaude-task-workerとclaude-code-marketplaceの全体像と、それを使った開発ワークフローを紹介します。 claude-task-workerとclaude-code-marketplace claude-task-workerは、
モジュラモノリス導入から4年間の総括：アーキテクチャと組織の相互作用について / Architecture and Organizational Interaction
4年前、BASEはモジュラモノリスという選択をしました。今では開発のほとんどが新アーキテクチャ上で行われ、リアーキテクチャの大枠はある程度達成されました。本セッションでは、その当時の意思決定に対する「4年越しの答え合わせ」を試みます。 アーキテクチャの成否を数値的に評価することは難しく、また立場上…
Harness design for long-running application development
Published Mar 24, 2026 Harness design is key to performance at the frontier of agentic coding. Here's how we pushed Claude further in frontend design and long-running autonomous software engineering. Written by Prithvi Rajasekaran, a member of our Labs team. Over the past several months I’ve been working on two interconnected problems: getting Claude to produce high-quality frontend designs, and g
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