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
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
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
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
Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Comprehension Debt: The Hidden Cost of AI-Generated Code
The following article originally appeared on Addy Osmani’s blog site and is being reposted here with the author’s permission. Comprehension debt is the hidden cost to human intelligence and memory resulting from excessive reliance on AI and automation. For engineers, it applies most to agentic engineering. There’s a cost that doesn’t show up in your velocity metrics when teams go deep on AI coding
How AI will Disrupt BI As We Know It
Credit: DALL-EBusiness intelligence is on a collision course with AI. The collision itself hasn’t happened yet, but it’s clearly coming. The inevitability of this has been clear roughly since the launch of ChatGPT, but no one knew exactly what shape that would take. Today I want to propose how that collision is going to happen and what will happen in its aftermath. I think it will be a very good t
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
Claude Codeに社内の情報を集約させたら、要求分析の立ち上げがスムーズに回り始めた - KAKEHASHI Tech Blog
こんにちは、認証・権限管理基盤チームの五十嵐です。 直近のプロジェクトで、Claude Codeに既存のコードベース・Slack・社内ドキュメント（Confluence）を読み込ませ、要求分析の叩き台を生成するという取り組みを行いました。 今回はその具体的な進め方と結果を共有します！ 背景と課題 私が所属していたチームは2026年01月に認証・権限基盤チームに統合となり、統合先のメンバーと一緒に働くことになりました。 直近の新しいプロジェクトで、エンジニア主導で要求分析を行おうと試みましたが下記のような課題がありました。 メンバー全員が既存システムに詳しいわけではない 既存システムの業務知識がコードに暗黙的に埋まっていたり、ドキュメント化されていないものがある どの手法で要求分析を進めるか判断が必要だった アプローチ：Claude Codeに社内の情報を集約させる 何を読ませたか Clau
要件定義手法RDRAの概要と全体像 - TRACERY Lab.（トレラボ）
シリーズ: モデルベース要件定義手法RDRA 要件定義手法RDRAの概要と全体像（本記事） RDRAによる要件定義の進め方〜フェーズ1：枠組みを作る（近日公開予定） RDRAによる要件定義の進め方〜フェーズ2：要件を組み立てる（近日公開予定） RDRAによる要件定義の進め方〜フェーズ3：整合性・網羅性を確認し精度を上げる（近日公開予定） RDRAの成果物と設計フェーズとの連携（近日公開予定） RDRA Agentの紹介（近日公開予定） RDRAと見積（近日公開予定） TRACERYプロダクトマネージャーの haru です。 要件定義は、システム開発の成否を左右する重要なプロセスです。しかし実務では、一定のフォーマットや手順に沿って整理していても、要件同士の関係性が十分に可視化されなかったり、関係者ごとに解釈がずれたり、設計段階で手戻りが発生したりと、多くの課題が生じがちです。 筆者は202
llm-wiki
llm-wiki.md LLM Wiki A pattern for building personal knowledge bases using LLMs. This is an idea file, it is designed to be copy pasted to your own LLM Agent (e.g. OpenAI Codex, Claude Code, OpenCode / Pi, or etc.). Its goal is to communicate the high level idea, but your agent will build out the specifics in collaboration with you. The core idea Most people's experience with LLMs and documents lo
全PRの83%をAIレビューだけでマージできるようにした
はじめに カウシェでは、PRの83%が人間のコードレビューを経ずに自動でマージされています。 GitHub Actions上で動くAIレビュー（Claude Code Action）がPRを自動でApproveし、CIが通ればそのまま自動マージされる仕組みです。 本記事では、レビュールールを毎晩自動改善する仕組みを作ることで、自分たちの運用で許容できるレベルまでAIレビューの精度を引き上げた話を書きます。 これが成り立つ前提 カウシェはtoCのECプラットフォームで、バックエンド・フロントエンド・モバイルを1つのモノレポで開発しています。 決済や認証など不可逆な領域は人間がレビューしていますが、それ以外は万一バグが出ても迅速にロールバックや修正デプロイで対応できるので、auto-mergeという選択肢が取りやすい環境です。 その上で、83%の自動マージはAIレビューの精度だけで成り立ってい
AI効率化と意思決定のしんどさ - しゅみは人間の分析です
手を動かす仕事が減っている いまソフトウェアエンジニア業界ではAI（主にClaude Code）のおかげで仕事が効率化されていっている。簡単なコードを書く業務はかなり減っていて、誰が書いても同じになるよね？というコードはAIにプロンプトを投げるだけで思っていたとおりのものが出てくる。とても便利だ。もちろん何も考えずにすべてをAIに任せられるということはなくて、良い結果を得るためにはプロンプトをよく練る必要がある。また、何度もダメ出しをして細かいフィードバックを重ねるのも大事だ。便利ではあるが、良くも悪くもAIを操縦する人の腕前で成果が大きく変わる。 意思決定の連続 なにがしんどいのか。頭をフル回転させなければならない時間が増えてしまったところ。これまでのソフトウェア開発では、最初の設計や方針検討のタイミングで深く考え、そのあとは手を動かしながらゆる〜く頭を使うことが多かった。設計ミスやバグ
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Compound Engineering
Graphify — Knowledge Graph Skill for AI Coding Assistants
Can analysis ever be automated?
RDRA
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GitHub - abhigyanpatwari/GitNexus: GitNexus: The Zero-Server Code Intelligence Engine - GitNexus is a client-side knowledge graph creator that runs entirely in your browser. Drop in a GitHub repo or ZIP file, and get an interactive knowledge graph wit a b
