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エンジニアリングマネージャー兼プロダクトマネージャーのkobaanです。 最近暖かくなってきましたね。そして花粉の季節・・・ 私は舌下治療のおかげでだいぶ軽減されましたが、それでも目の周りはとってもひどい状態になります。花粉も早く落ち着いてほしいところです。 記事のご紹介 今日は誰にでもできる、業務プロセスの不を発見しプロダクトに装着できるやり方をご紹介できればと思っています。 記事のご紹介 あらためてACES Meetとはなにか 営業活動における不をどう洗い出すか 具体的な課題をどう抽出していくか 業務プロセス課題をあぶり出すフレーム化 自分が描けなければみんなに描いて貰えばいいじゃない ワークショップを実施してみたら・・・いっぱい書いてくれた ワークショップでどんなファシリテートをおこなったか？ 結果 PdMやエンジニアを募集しています！ あらためてACES Meetとはなにか ACE

あいさつ はじめまして、ACESでCREをしている村上です。 年末からトレーニングと体のメンテナンスを兼ねて定期的にピラティスをやるようにしていたのですが、この前会社で「背伸びた？」と聞かれました。やはり姿勢と継続は大事です。 前回の記事では、CREの取り組みとして 顧客の現状を把握する や 顧客の問題を取り除く ための方法をご紹介してきました。 今回の記事では、CS工数削減 の文脈で重要視されている 「問い合わせ自己解決率の向上」 について、実際に行った施策と今後の展望をお話しします。 自己解決率が高まると、利用中に顧客がスムーズに疑問を解消できるだけでなく、CSチームのサポート工数を削減できるため、二重の意味で大きな効果が期待できます。 今回は問い合わせ自己解決率向上に向けた取り組みとして ChatPlusを活用したサポートページへの誘導 自己解決率の計測とチャットボットの改善 今後の

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている奥田(@masaya_okuda)です。 AIエージェントを活用し、自然言語による指示を中心にコーディングする手法が注目を集めています。特にゼロからコードを書く場面では、その効果の高さは多くの現場で実感されているのではないでしょうか？ 私たちもこの可能性に注目し、AIコードエディター「Cursor」をフルタイムの開発チームメンバー全員に導入。日々の開発でAIエージェントの活用を積極的に進めています。 一方で、既に運用中のサービスを開発しているチームにとっては、既存コードの文脈を理解させた上でどう活用するかが大きなテーマとなります。本記事では、そうした既存コードのコンテキストを踏まえたAI活用の実践について紹介します。 開発チームの前提と課題 私の所属する開発チームはAI議事録ツール「ACES Meet」を開発しています。このプロダクトは

自己紹介 初めまして。株式会社ACES でACES MeetのPdM業務を担っている中川(@ShuNakagawa) です。 数年前から再開したゴルフで、フックボール（強く左に曲がるボール）に悩まされていて、ゴルフそのものが嫌いになってしまいそうです（とはいえ、ゴルフ場に行ってしまえば楽しくて、またい行きたい！と思うのですが）。仕事も出来る限り綺麗なストレートボールや、突進力の高いドローボール（緩く左に曲がるボール）で攻めていきたいです。 パットが大事？わかります。でも、私は素人ですからショットを楽しむことにします（笑） はじめに・ACES Meetとは何か まず、ACES Meetの紹介をさせていただきます。 ACES Meetは、書き起こしも要約も高精度なAI議事録ツールです。 AI議事録ツールは、①会議の議事録を作りたい、②会議の情報を他の活動に繋げたい、という大きく2つのニーズに別

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている奥田(@masaya_okuda)です。 今日のLLM並びにAIエージェントによる開発体験の変化は凄まじいですね。以前はコーディングだけで手一杯でしたが、多くの業務でスピードアップの恩恵を受けています！ そんな中で、フロントエンド・バックエンド・デザインなどあらゆる領域を越境してプロダクトのあるべき姿を構想し、優れた顧客体験を生み出すプロダクトエンジニアという職種が注目されています。 note.com 本記事ではプロダクトエンジニアを目指し育てるためのチャレンジをご紹介します。 フルサイクルエンジニアが多く所属するチーム 私たちのチームでは、エンジニアのほぼ全員がフルサイクルエンジニアとして働いています。要件定義から設計、実装、テスト、リリース、リリース後のサポートまで一貫して関わるため、縦割りの役割分担はしていません。 しかしプロダク

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です！ 最近、新車を購入し、遂に昨日納車されました！しばらくはノー残業で早く帰宅して、たっぷりと新車を楽しもうと心に決めた今日この頃です。 1. はじめに 大学院時代、ポスドクの方から「論文や技術書には執筆者の数ヶ月・数年にわたる集大成が詰まっている。それを短時間でトレースできるなら、とても効率の良い投資だ」という話を伺ったことがあります。 この考え方は、開発生産性の改善にも当てはまるのではないでしょうか。試行錯誤を繰り返すことも大切ですが、すでに成功している企業の知見を活用することで、より効率的に進めることが可能です。 ACES Meetの開発チームでは、他社の技術ブログや取り組みを参考にしながら、開発生産性の向上に努めています。本記事では、「徹底的にパクる」というアプローチで、どのように開発生産性を向

あいさつ はじめまして、ACESでソフトウェアエンジニア兼CREをしている村上です。 最近はポーカーにハマり、内でも外でもポーカーばかりしています。社名のACESはポーカーにおける最強ハンドの名前と一致しているのでそれにあやかってポーカーも強くなりたいものです。 前回の記事で、CREの役割として以下の3つの挙げました。 顧客の現状を把握できるようにする 顧客の問題を取り除き、やりたいことを実現できるようにする CS業務を効率化し、顧客に向き合える時間を増やす 今回はこの中から、 顧客の現状を把握できるようにする 顧客の問題を取り除き、やりたいことを実現できるようにする の2点を中心に、どのような取り組みをしているかを紹介します。 顧客の現状を把握する 顧客の課題解決にはまず顧客の現状を把握することが大切です。 ここではどのような方法で顧客の現状を把握し、その中でどのような気づきがあったかを

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です！ 最近、新車を購入する契約をしました。納車が待ち遠しく、今から車で行きたい場所をリストアップしながらワクワクしている今日この頃です。 1. はじめに ACES Meet は商談や会議内容を可視化し、営業組織の強化を支援する 営業DX×AI SaaS です。音声書き起こしや対話分析など、多様な AI アルゴリズムを活用し、営業の生産性向上をサポートしています。 現在、ACES Meet は PMF（Product Market Fit）に向けて試行錯誤を続けている段階にあり、市場のニーズを捉え、素早く仮説検証を繰り返すことが不可欠です。 そのため、私たちは MVP（Minimum Viable Product）の考え方を取り入れ、ユーザーのフィードバックをもとにプロダクトを進化させる戦略を採っています

こんにちは！ACES でソフトウェアエンジニアをしている西川（@kotosearch）です。 今回は「まさにコストカット祭り - GPUサーバー代を約30%削減した話 -」と題して、高くつきがちな GPU サーバーに焦点をあてて、実際に私たちがコストカットに成功した Tips を皆さんにご紹介したいと思います。 前提として ACES は上場を目指しており、事業の健全性や採算性が求められる中で、予実の達成は不可避です。喫緊の課題として原価通信費（サーバー代など）の増大が上がっており、こちらを削減することが至上命題でした。 1年ほど前の話にはなりますが、2024年2-3月ごろにかけて行ったコスト削減の取り組みについて語って行きます。 そもそも GPU サーバーって高いの？ 私たちのプロダクト ACES Meet では、録画・録音した会議データを解析し、文字起こしやサマリー、スタッツ等をユーザー

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている奥田(@masaya_okuda)です。 リポジトリで利用するライブラリを適宜バージョンアップするのは、現場によっては当たり前かもしれません。しかし、プロダクトを前に進めるため日々機能開発を行うスタートアップにおいて、継続してバージョンアップを実施するのは容易ではありません。 本記事では、入社後半年で全てのライブラリを最新にバージョンアップし、2024年1月からこの状態を保ち続けている取り組みについてご紹介します！ なぜライブラリのバージョンアップを継続的に行うのか？ 入社時は責任者が曖昧な状態 入社後半年で全てのライブラリを最新に CIで守りながら毎日自動でバージョンアップ ライブラリバージョン以外もメンテナンスする 技術ロードマップの策定 Takepepeさんを技術顧問に迎え、Next.js App Routerへ移行！ おわりに

1. はじめに こんにちは、株式会社ACESでソフトウェアエンジニアをしている豊森です。 最近、家のエアコンの効きが今ひとつで、リモートだと寒さを感じることが増えました。オフィスは暖房が効いて快適なので、出社のありがたみを実感しています。 さて、多くの開発現場では、プロダクトのリリース作業をユーザーの利用が少ない夜間に行うことが一般的です。私自身も、前職では毎週複数回の夜間リリースを実施している時期もあり、生活リズムが乱れることに悩まされました。次第に開発効率に影響が出てきたため、リリース頻度を隔週に落とした経験もあります。 一方、ACES Meetの開発チームではフィードバックサイクルを速くするために、リリース頻度を隔週から週次に増やす取り組みをしてきました。 フィードバックサイクルについては以下の記事もご覧ください。 tech.acesinc.co.jp 持続可能な週次リリースを実現す

どうもエンジニアリングマネージャーのkobaanです。 オフィスが湯島ということで、初詣は湯島天神に行ってきました！中高生の娘たち用に学業御守りを購入して手渡したら、若干訝しげな顔をしておりました・・・。 勉学を頑張るのだ若人よ、これは中年からの警告だ。などとは言ってませんがそう言う思いで渡しています（笑） エンジニアリングマネージャーとしてACES Meet事業で行ってきたこと 今回は、ACES Meet事業にて私が入社してから実施した取り組みと成果についてお話しできればと思っています。 もちろんこれを当たり前に行っている組織も多分にあると思いますが、困っているマネジメントレイヤの方たちの少しでも助力になれば幸いです。 まず、背景とフォーカスしているポイントをご説明します。 小林が入社・選考当時の背景 これは私も聞いている限りになりますが、私が入社する1年ほど前（なので今からで言うと1.

はじめに ACES Meetの状況と課題 DORA Core Modelに基づいたACES Meetの技術戦略 ACES Meet開発におけるテックリードのミッション 具体的な取り組み 開発文化と仕組みの変革 小さな単位での作業（Working in Small Batches）の徹底 レビュー最優先の文化醸成 積極的なペアプロ・モブプロの活用 AIをフル活用した開発 成果に繋がる技術的基盤の強化 コード保守性（Code Maintainability）の向上 継続的デリバリー（Continuous Delivery）の推進 おわりに はじめに こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です。 テックリードという役割は、一言で説明するのが難しいポジションだとよく感じます。企業やチームによってその役割やミッションは大きく異なり、「ACES Meet

あいさつ はじめまして、ACESでソフトウェアエンジニアをしている村上 (@d_murakami_0816) です。 2024年8月からCREとしての活動も開始しました。本記事では僕がなぜCREになったかについて書いていこうと思います。 CREに興味はあるけどどんな感じなのかわからないという方の参考になれば幸いです！ CREとは Customer Reliability Engineering の略です。2016年にGoogleによって発表されました (参考: https://cloudplatform-jp.googleblog.com/2016/09/Google-Cloud-Platform-sets-a-course-for-new-horizons.html ) 顧客との信頼関係の構築をミッションとする職種となっています。 CSE (Customer Success Engine

ACESでフロントエンド領域のテックリードをしている奥田です。2023年6月に入社し1年半が経ちました。開発チームのご紹介も兼ねて、入社時の考えやACESで開発することの魅力を振り返ってみたいと思います！ 簡単な経歴 大学院を修了後、株式会社ビズリーチに新卒入社しました。HRMOS採用の開発チームに配属させていただき、フルスタックエンジニアとしてプロダクト開発を経験しました。その後は旅行系スタートアップの株式会社Hotspringに転職し、旅行予約サービス「こころから」を開発していました。 ACESに決めた理由 前職のスタートアップでtoCサービスの開発に従事し、特にフロントエンド領域で多くの経験をさせていただきました。転職活動中は大小様々な企業と面談しましたが、最終的にACES社を選んだ理由は以下の3点です。 「アルゴリズムで、人の働き方に余白をつくる。」というミッションに共感 創業以来

こんにちは、株式会社ACES でテックリードをしている福澤 (@fuku_tech) です。 この記事では、私が所属する ACES Meet の開発チームが掲げる「フィードバックサイクルの高速化」という開発哲学について、その背景や具体的な取り組みをご紹介します。この記事を通じて、ACES Meetの開発チームの挑戦にご興味を持っていただいたり、皆様のプロダクト開発にとってご参考になる部分があれば幸いです。 フィードバックサイクルとは何か 一般論としてのフィードバックサイクルの重要性 2.1. DORAの研究レポートが示す事実 2.2. プロダクト開発における重要性 ACES Meetにおけるフィードバックサイクル高速化の重要性 3.1. PMFを目指すプロダクトとしての挑戦 3.2. AI開発の不確実性への対応 ACES Meetにおけるフィードバックサイクル高速化の具体的な取り組み 4.

初めまして！ACESでエンジニアリングマネージャーを担っています、小林と申します！ 今回入社3ヶ月も過ぎ、無事試用期間を終えた記念として、入社エントリなるものを書いてみようと思います。 ドーナッツに挟まる息子くん 簡単な前職までの経歴 大学卒業後、SI企業を２社ほど経験した後 エムティーアイ、グリーでスクラムマスターを、リクルートキャリア（現リクルート）で7年半ほどプロジェクトマネジメントやサービスマネジメントを経験し前職のテックタッチに転職しました。 初めてのスタートアップでしたが、1人目EMとして様々な機会に恵まれ スクラム運営 チームトポロジーを活かしたチーム分割 インシデントマネジメント デリバリーマネジメント などプロダクト開発の実装以外をCTOとともに担わせていただきました。 その後同社初のVPoEとして採用や組織運営にも携わらせていただき、身に余る経験を積ませていただいたと思

こんにちは、株式会社ACES でソフトウェアエンジニアをしている奥田（@masaya_okuda）です。 この記事では、私の所属するACES Meetの開発チームで実践している設計プロセスをご紹介します。ここで言う設計とは、PdMから開発チケットの要件定義が共有され、本格的な実装を始める前までの期間に行うプロセスを指します。 背景には、私たちの開発チームが以下の課題を抱えていたことがあります。 複数の変更内容が含まれるPull Requestが作成され、レビューコストが高い レビュアーと実装者の認識齟齬による指摘の多発と手戻り これらが原因となり、リリースまでの期間が大きく遅延したり、手戻りによる実装者とレビュアーの疲弊につながっていました。 肥大化したPull Requestが引き起こす3つの課題 改善にあたり、開発工程のどこに課題があるのかを検討した結果、Pull Requestの粒度

自己紹介 初めまして。株式会社ACES でACES MeetのPdM業務を担っている中川(@ShuNakagawa) です。 数年前から再開したゴルフで、フックボール（強く左に曲がるボール）に悩まされていて、ゴルフそのものが嫌いになってしまいそうです（とはいえ、ゴルフ場に行ってしまえば楽しくて、またい行きたい！と思うのですが）。仕事も出来る限り綺麗なストレートボールや、突進力の高いドローボール（緩く左に曲がるボール）で攻めていきたいです。 パットが大事？わかります。でも、私は素人ですからショットを楽しむことにします（笑） はじめに・ACES Meetとは何か まず、ACES Meetの紹介をさせていただきます。 ACES Meetは、書き起こしも要約も高精度なAI議事録ツールです。 AI議事録ツールは、①会議の議事録を作りたい、②会議の情報を他の活動に繋げたい、という大きく2つのニーズに別

こんにちは、ACESでアルゴリズムエンジニアとして働いている檜口です。最近はChatGPTを始めとする言語モデルの研究開発やプロダクト改善に取り組んでいます。 昨年末のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル（large language model, LLM）の社会実装が急速に進んできています。弊社でも商談解析AIツールACES MeetにLLMを組み込むなど、LLMの活用を広げています。こちらに関してはLLMを活用したAIまとめ機能リリースの裏側について過去記事を書いてありますのでご興味ある方はぜひご覧ください。 tech.acesinc.co.jp LLMはOpenAIのChatGPTが最も有名ですが、最近はオープンソースでモデルを開発する流れも活発になっています。特に、英語で学習したオープンソースモデルはMeta社のリリースしたLlamaを始めとして非常に強力なものがリリース

こんにちは、株式会社 ACES でサーバーサイドエンジニアをしている福澤 (@fuku_tech) です。 ACES は、オンライン会議を録画し、独自 AI による話者ごとの自動文字起こしや重要なシーンの可視化を行うことで、オンライン商談における成約率の向上と現場の工数削減に寄与する商談解析 AI ツール「ACES Meet」を提供しています。 今回は、先日プレスリリースが公開された ACES Meet の新機能である ChatGPT API を活用した AI まとめ機能の裏側についてご紹介します。 prtimes.jp はじめに AI まとめ機能を実現するための課題 2-1. 入力データの精度改善 2-2. 長時間の会議・商談への対応 案1: 社内アルゴリズムと ChatGPT API を併用する 案2: ChatGPT API をフル活用する 2-3. 商談と商談以外の会議の性質の違い

ACESのソフトウェアエンジニアの稲田です。私は普段、弊社で提供しているシステムのアーキテクト設計、MLOpsをメインに担当しております。 今回は、ACES Meetという弊社のAIプロダクトサービスをターゲットに弊社のサービス監視基盤を標準化した話について、事例紹介をしたいと思います。 営業支援AIツール「ACES Meet」 想定する読者 プロダクトサービスの品質可視化の重要性について 弊社が抱えていた課題と背景 技術選定の方針 プロダクト監視基盤設計 目的 要件 監視項目 サービス品質 システム詳細メトリクス アラート通知 システム構成 監視ダッシュボードの仕組み Amazon Managed GrafanaのAWSマルチアカウントのデータソースサポート Amazon Managed GrafanaのX-Rayサポート 監視ダッシュボードのデータソースの拡張性 コスト概算 Cloud