Asanaにたまるバグチケを、月一でAIに棚卸しさせる こんにちは、kickflow QAチームのyanagiyaです。 今回は、Asanaにたまったバグチケットを月に一度AIがチェックし、すでに直っているかもしれないものをクローズ候補として提示するBotを作りました。 Asanaのチケット自体には手を触れず、確信度と根拠を添えて候補を挙げるところまでを自動でやります。 本記事では、このBotの中身と、実際に動かしてみてどうだったかを紹介します。 なぜバグチケの棚卸しを自動化したかったのか 棚卸しBotがやること（全体像） 確信度と根拠をセットで出す Asanaは書き換えず、候補提示だけにした 全期間を取りこぼさず、サブエージェントで分散する 実際に動かしてみて（2026年7月の実行結果） 今後やりたいこと まとめ なぜバグチケの棚卸しを自動化したかったのか 私たちはバグ管理にAsanaを

こんにちは。kickflowでエンジニアをしている川島です。 2026年3月にエンジニアとして入社し、2ヶ月後の4月末から、開発チームの振り返り（レトロスペクティブ）を私主体で始めましたので、今回はそのお話をしたいと思います。 やりたいと思った理由は、大きく2つあります。 1つは相互理解です。現在のチームは1人が1機能を担当してリリースまで持っていくスタイルなので、隣の人がいま何をやっているのか、何を考えているのかが意外と見えません。お互いのことをもっと知りたいと思っていました。 もう1つは知見の共有です。日々開発していれば、辛みや学びが必ずあるはずです。良かったことは賞賛したいし、ペインがあれば改善につなげたい。個人の中に留めずに、チームの知見にしていきたいと考えていました。 この記事では、振り返りをどう設計して、実際にどんな改善が生まれたかを書きます。具体例として、レビューの滞留がチー

こんにちは。CTOの小林です。 最近は実装だけでなくコードレビューもAIにやらせるチームが増えてきたと思います。今日は、そんなAIコードレビューに最適なモデルを探した話をします。 きっかけは料金改定 これまでkickflowでは長い間コードレビューに外部のコードレビューサービスを使用しており、その指摘を修正してから人間が最終レビューをする、という運用でやってきました。それで困っていなかったのですが、使用していたコードレビューサービスの仕様変更でプランあたりのレートリミットが一気に厳しくなり、ちょっと立て込むとすぐ上限に張り付くようになりました。しかも従来はクレジットを買い足せばその場をしのげたのが、その追加課金もやりづらい料金体系に変わってしまいました。レビュー待ちでPRが詰まると普通に仕事が止まって困ります。 で、よく考えると、やっていることは「PRのdiffを投げてLLMにレビューさせ

こんにちは。開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている森本です。 6/8〜9 に開催された AI Engineering Summit Tokyo 2026 というイベントに登壇したのでレポートしたいと思います。 イベントの概要は以下の通りです。今年のテーマは「AIエージェントを使う・創る・推進する」で、申込者は4,000名を超えていたそうです。OpenAIやMicrosoft、メルカリ、ソフトバンク、LINEヤフーなどが登壇する大規模なカンファレンスでした。 ai-engineering-summit-tokyo.findy-tools.io 大勢の前でお話するのは今回が初めてで緊張しましたが、とても良い体験でした。この記事では、これから登壇に挑戦される方に向けて、どのように準備して臨んだかを共有できればと思います。 登壇セッション 2日目の14:00から、スポンサーセッションと

アリの行列は個体の単純なルールの連鎖から、最適な食料輸送路を自律的に構築する こんにちは、kickflow QAチームの川村です。 PRが「QA可能」になったら、テスト項目書を作って、レビューして、テスト管理ツールに登録して、Slackでチームに共有する。 この一連のテスト設計業務を、Claude Desktopのプラグインで完全に自動化しました。 Slack・Asana・GitHub・テスト管理ツール・esaの5つのサービスをMCPで横断的に連携させ、Claude Desktopの定期実行により全ステップが自動実行されます。 本記事では、このプラグインの設計と、4つのSkillを繰り返し改善しながら仕上げた過程を紹介します。 課題：6ステップでツールを行き来するテスト設計 解決策：Claude Desktopプラグインによる一気通貫自動化 アーキテクチャ 4つのSkill Skillの作

AI・機械学習チームの池嶋 (@mski_iksm)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 10日目の記事です。 前日は鴨田さんによる「BigQueryのCronJob向けQAテストを自動化した話」でした。 2025年6月現在、MarkdownエディタのObsidianが注目を集めています。 これはLLM（大規模言語モデル）の活用が普及し、ObsidianとAIを組み合わせることで、単なるメモツールを超えた「知的業務アシスタント」として機能するようになった点が要因の1つと言えるでしょう。 従来のメモツールが「記録」に留まっていたのに対し、AIとの連携により「記録→検索→分析→洞察」という一連のワークフローが自動化されるようになりました。 この記事では、ObsidianとClaude Codeを組み合わせることで、情報の蓄積と活用がいかに改善しているか、そしてどうそれを実践して