人間レビューはもう不要？ AI と人間のレビューの線引きを決めた話
はじめに こんにちは！Acsim 開発チームの笹沢です。 AI 駆動開発の浸透でコードの生産量は飛躍的に増えました。一方、人間がレビューに割ける時間は変わらないため、レビュー待ちで PR がスタックする場面が以前より増えていきました。 私たちのチームでは「人間のレビューを必須とするもの」と「AI レビューで OK とするもの」を線引きし、セルフマージ制度として日々の開発に組み込みました。直近では PR の 約 8 割が人間レビューを介さずにマージできています。マージまでのリードタイムも短縮されています。 この記事では、セルフマージ制度の設計と運用上の工夫、導入後の変化を紹介します。AI レビューが十分使えるレベルになった今、自チームのレビュー運用を見直したい方の参考になれば嬉しいです。 すべての PR に人間レビューは必要か 最近の AI レビューはコード品質の担保という意味では十分使える
AIによってプロダクトマネジメントとMVPの重心が変わった話｜numashi/LayerX バクラクVPoP
はじめにLayerXで執行役員／VP of Product をしているnumashiといいます。 これまでキャリアの多くを、新規プロダクトの立ち上げにプレーヤーとして費やしてきました。ゼロからプロダクトを作り、顧客に届け、失敗し、作り直す——その繰り返しの中で、Minimum Viable Product(以下、MVP)という概念は自分にとって単なるフレームワーク以上のものでした。 「何を作るべきか」を問い続けるための、思考の型でした。 今、新規事業をやる中で、改めて生成AIの登場によってMVPの意味が根本から変わりつつあると感じたため、言語化しようと思います。 MVPとは何か新規プロダクトを作る際、MVPは開発の羅針盤でした。 Minimum Viable Product——その本質を説明するとき、Henrik Knibergのイラストがよく引用されます。 「車を作るなら、まずタイヤだけ
品質の言語化のススメー早期テストの原則をClaude Code Agent Skillsで実現する試み - LayerX エンジニアブログ
LayerX QAエンジニアの小山です。 昨今、AIコーディングアシスタント（特にClaude Code等）の進化により、コードの実装やテスト追加のスピードが飛躍的に向上しています。しかし、AIにコードを書かせる際に「どこまで厳密なエラーハンドリングが必要か」「テストはどの程度書くべきか」といったことに迷われた経験はないでしょうか？ 今回は、バクラク事業部の品質の定義やテスト戦略などを言語化し、Claude Codeが動く際にリスクの高い箇所を守るように動いてもらい、テストも同時に生成してもらう、早期テストで時間とコストを節約する試みについてご紹介します。 ソフトウェアテストの原則「早期テストで時間とコストを節約する」 筆者はJSTQB FLの公認コースのトレーナーを15年ほどしているのですが、JSTQB FLシラバスの中に「テストの原則」として７つの原則があります。その中の１つとして「早
サプライチェーン攻撃の対策 - kawasima
背景: 何が起きているか 2025年9月、Shai-Hulud攻撃がnpmエコシステムを直撃した。ngx-bootstrap、ng2-file-upload、@ctrl/tinycolor等の正規パッケージが改ざんされ、postinstallフックで難読化済みのbundle.jsを実行、npm/GitHub/クラウドの認証情報を窃取しwebhook経由で外部へ送信した。最終的に数百パッケージが汚染された。[1] 2025年11月のSHA1-Hulud(第2波)では、被害者をGitHub Actions self-hosted runnerに変換し、リポジトリにワークフローを注入してAWS/Azure/GCP認証情報を吸い出す手口に進化。600以上のパッケージ(Zapier、PostHog、Postman等)が影響を受けた。[2] 2026年3月にはAxiosが直接侵害された。攻撃者はメンテ
AI駆動開発で、なぜミドルエンジニアは不安になるのか ── AIによる分業の終わりと始まり - arclamp
AI駆動開発が「使える」となってきたことで、20代後半から30代中盤のミドルエンジニアが疲弊しているという話を聞きました。たしかに、エンジニアの中でも「AIは楽しい・これでもっと良くなる」という意見と「不安だ・これからどうなるのだろう」という意見に分かれているようです。 私の周りでは、特にベテランが楽しんで、ミドルが不安になっているような構図を感じています。 この記事では、システム開発における30年間の分業と統合の歴史を振り返りつつ、それぞれの世代が何を経験してきたのかを整理します。そのうえで、AI駆動開発が既存の分業をどのように統合しようとしているのかを見ていきます。そして、これがベテランとミドルの違いに、どのように影響しているのかを考えます。 最後には、AI駆動開発が「分業の終わり」ではなく、AIを前提にした「新たな分業の始まり」でもある、という見方を提示します。 この30年の歴史を振
Most Companies Aren't Anywhere Near Ready for AI
Most of the frustration people have with AI not being able to do what they want is actually them not being able to describe what they want. I have consulted for the world's largest companies, hundreds of startups, and tons of mid-size companies in the Global 1000. The number one issue I see is unclear and constantly-changing vision and goals. AI is about execution, and it's quite powerless when it
GitHub Copilot is moving to usage-based billing
TL;DR: Today, we are announcing that all GitHub Copilot plans will transition to usage-based billing on June 1, 2026. Instead of counting premium requests, every Copilot plan will include a monthly allotment of GitHub AI Credits, with the option for paid plans to purchase additional usage. Usage will be calculated based on token consumption, including input, output, and cached tokens, using the li
個人開発アプリを作ったあと、どう売るかを仮説検証して整理してみた
はじめに 「アプリは作れた。でも、どう売ればいいか分からない」── そう思ったことはないでしょうか。 個人開発で意外と難しいのは、実装そのものよりも「誰に、どういう文脈で届けるか」です。 最近、集中用の環境音ミキサーアプリ Focusnest をリリースしました。 機能にはそれなりに自信がありました。複数音のミックス、プリセット保存、タイマー統合、1/fゆらぎ、オフライン対応。機能だけ見れば、十分戦えそうに見えます。 でも、いざ「どう売るか」を考えたときに手が止まりました。 環境音アプリとして見ると競合が多い。機能は説明できる。でも、それが「欲しい理由」として伝わる気がしない。 そこで、仮説検証ツール kaizen-lab を使ってマーケティングの仮説を整理してみたところ、Focusnest は「環境音アプリ」ではなく、集中に入るためのスイッチ として売るべきなのではないか、という仮説が見
GitHub - tobymao/sqlglot: Python SQL Parser and Transpiler
SQLGlot is a no-dependency SQL parser, transpiler, optimizer, and engine. It can be used to format SQL or translate between 31 different dialects like DuckDB, Presto / Trino, Spark / Databricks, Snowflake, and BigQuery. It aims to read a wide variety of SQL inputs and output syntactically and semantically correct SQL in the targeted dialects. It is a very comprehensive generic SQL parser with a ro
Agent Harness Engineering
April 19, 2026 A coding agent is the model plus everything you build around it. Harness engineering treats that scaffolding as a real artifact, and it tightens every time the agent slips. Roughly: anytime you find an agent makes a mistake, you take the time to engineer a solution such that the agent never makes that mistake again. We’ve spent the last two years arguing about models. Which one is s
GitHub Copilot制限へ、2026年1月以降の週次運用コストがほぼ倍増したことを受けて課金方式をトークンベースへと段階的に移行か
GitHubがGitHub Copilotの個人向けプランについて、新規申し込みの停止、利用制限の厳格化、利用可能モデルの見直しを2026年4月20日に発表しました。GitHubは「今回の措置は既存ユーザー向けの安定した提供体制を守るため」としていますが、別の報道では「GitHub Copilotの週次運用コストが2026年1月以降ほぼ倍増しており、Microsoftが将来的にトークンベース課金への移行を検討しているため」と伝えられています。 Changes to GitHub Copilot plans for individuals - GitHub Changelog https://github.blog/changelog/2026-04-20-changes-to-github-copilot-plans-for-individuals/ Changes to GitHub C
「あの人さえいなければ」──この誤診が、チームの生産性を下げる | サイボウズ式
話題の人気ブログ「おい、」シリーズの著者で、ソフトウェアエンジニアのnwiizoさんによる新連載「生産性を取り戻せ」が始まります。この連載では「仕事の生産性」をあらゆる角度から捉え、チームで生産性を高めていくためのヒントを探っていきます。 第1回のテーマは「なぜ私たちは“意味のない忙しさ”に陥るのか？」です。そもそも「生産性が下がる構図」とは何なのか、その本質に迫ります。 はじめに 金曜日の午後4時だった。 「来週のアラインメント会議の事前資料」を作っていた。正確に言えば、事前資料を作るための事前打ち合わせで「次回までにまとめておいてほしい」と言われた内容を、資料に起こしていた。その中身は、先週の会議で話したことの要約だ。 先週の会議も、その前の週の会議も、同じことの繰り返しだった。誰のための資料かわからない。何を決めるための会議かもわからない。ただ、カレンダーに入っている。入っているから
Gemma 4をローカルで動かす ── PLE・量子化・TCO計算まで踏み込む実践ガイド - Qiita
2026年4月2日、Google DeepMindがGemma 4をApache 2.0ライセンスで公開しました。E2B、E4B、26B MoE、31B Denseの4サイズ展開で、スマートフォンからワークステーションまでカバーします。 Reddit r/LocalLLaMAでは公開直後から大きな反響があり、Arena（旧LMSYS Chatbot Arena）のテキストリーダーボードでは31Bがオープンモデル3位（ELO 1,452）、26B MoEが6位にランクインしています。 この記事では、Gemma 4の技術的な特徴を掘り下げたうえで、手元のデバイスで動かすための具体的な手順を整理します。 Gemma 4の技術的な強み Apache 2.0ライセンス 商用利用・改変・再配布が自由なApache 2.0を採用しています。LlamaやMistralのカスタムライセンスと異なり、企業での
GitHub Copilot は自ら学ぶ: Copilot Memory 入門
この記事は「GitHub Copilot のメモリ機能」についての連載記事の第1回です。2026年4月時点の情報に基づいています。 GitHub Copilot は自ら学ぶ: Copilot Memory 入門（この記事） VS Code で GitHub Copilot のメモリ機能を使ってみた Copilot CLI で GitHub Copilot のメモリ機能を使ってみた Copilot Cloud Agent で GitHub Copilot のメモリ機能を使ってみた GitHub Copilot のメモリ機能のベストプラクティス GitHub Copilot のメモリ機能 カスタム インストラクション、Agent Skills、AGENTS.md、…。GitHub Copilot をカスタマイズする方法はここ１年で急激に増えました[1]。これらは基本的に人間が書いて、ファイルと
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Compound Engineering
A Guide to Agent-native Product Management
Graphify — Knowledge Graph Skill for AI Coding Assistants
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