2026年4月10日、「設計ナイト2026」というイベントで「アーキテクチャモダナイゼーションとは何か―技術・事業・組織で大事なこと」というタイトルの登壇をしました。まずお伝えしたいのは、このスライドを20分に収めようとしていた人間がいるということです。私です。 前日、翻訳作業をほぼ徹夜で行ってい…
アーキテクチャモダナイゼーションとは何か
2026年4月10日、「設計ナイト2026」というイベントで「アーキテクチャモダナイゼーションとは何か―技術・事業・組織で大事なこと」というタイトルの登壇をしました。まずお伝えしたいのは、このスライドを20分に収めようとしていた人間がいるということです。私です。 前日、翻訳作業をほぼ徹夜で行ってい…
ペアプロ × スペック駆動開発：giroというワークフローが生まれるまで - コドモン Product Team Blog
こんにちは。プロダクト開発部の友野です。 春のブログリレーが始まりました。松浦さんからバトンを受け取り、花粉と戦いながらがんばります。 さて、AI普及に伴い開発のあり方が大きく変化して久しいですが、AIを我々のペアプロ文化とどう組み合わせるか、XP（エクストリーム・プログラミング）の価値原則をどう保つかはチームの共通の問いとして、より良いアプローチを求めて今も議論は続いています。松浦さんの先日のブログでも、「ペアでの会話という習慣が、AI時代でも活きるのではないか」という予感を綴っていました。 tech.codmon.com 私もその思いは同じで、ただこれまでのペアプロのやり方をそのまま続けるのでもなく、ペアプロをAI時代に合わせて進化させたいと考えていました。そこで取り組んだ実践と、それを通じて改めて認識したことを語ります。 スペック駆動開発はペアプロと合うか すでに、答えはIssueに
【３人兄妹】無印良品で作る・小学生のリビング学習収納《１人編》｜つづく、暮らし
夫と私と3人の子供たち ムリなくすっきり『つづく、暮らし』 整理収納アドバイザー takaです。 家族がラクにできる片付けと 自分らしく暮らしを楽しむ工夫アイデアを お届けします♪ ◎お片付け相談は現在満席御礼 次回募集は公式LINEにて先行案内します →公式LINEに登録する わが子は2学年差の3人兄妹。 今は、長男が高１・次男が中２・娘が小６です。 ３人とも小学生のうちは 勉強机を持たずリビング学習で、 ランドセルや学習用品は ダイニング脇に収納してきました。 息子たちは 中学生になるタイミングで学習机を購入し、 今はそれぞれの場所で勉強。 娘のみリビング学習中ですが、 来月小学校を卒業したら 彼女にも学習机を準備する予定です。 リビング学習収納については これまでたくさん質問をいただいたので、 収納を見直す前に改めてまとめてみます。 リビング学習収納、10年間の遍歴 テーブル脇に２つ
DESIGN.md + 壊れたら気づくハーネス - AI向けデザインシステムを「維持できる仕組み」にした記録
僕のケースでは、生成品質はほぼ同じだった。 ただしこれは、旧版のCLAUDE.mdを18KBかけてかなり丁寧に作り込んでいたから。Quick ReferenceにTailwindクラスを全部書き、禁止パターンを76項目列挙し、コンポーネント仕様もインラインで記述していた。ここまでやれば、AIはMarkdownの禁止ルールもちゃんと守る。 一般的には、CLAUDE.mdやカーソルルールにここまでの解像度で書いている人は多くないと思う。DESIGN.mdとして設計原則・Quick Reference・禁止パターンを構造化するだけで、生成品質が目に見えて上がるケースの方が多いはず。 僕の場合、DESIGN.mdを伴う生成品質の向上も大事だけど、サービス開発で使っていくために「今日の品質」ではなく「半年後も品質が落ちない仕組み」を 作っていく必要がある。 1ファイルに全部入りの限界 melta U
DESIGN.md 導入ガイド: AI実装のための入口・契約・検証をどう整えるか
TL;DR DESIGN.md は、AI と人間が同じ判断基準で UI を実装するための入口ドキュメント 重要なのはルールを増やすことではなく、どこを正本にするか、どの対応関係を参照するか、どう検証するか を固定すること Growth Lab では DESIGN.md を軽量な index とし、詳細をデザインシステム関連のドキュメント群に委譲する構成で運用している この方式により、トークン、コンポーネントの対応関係、外部 UI 語彙の正規化、Penpot と React の整合確認を一つの流れで扱いやすくなった この記事はこんな人向けです AI を使って UI 実装を進めているエンジニア デザインレビューの判断基準をチームで揃えたい人 公開画面や管理画面の UI 一貫性を、テキストで運用したい人 はじめに AI で UI 実装を進めやすくなった一方で、画面ごとの見た目や部品の使い方は、以
デザインシステムをAIネイティブにするとき、人は何を決めるとよいのか｜3284
はじめにClaude Codeで誰もが実装できるようになったとき、デザインシステムはどう在るべきなのか。 社内でClaude Codeを使った開発が定着してきて、エンジニアだけでなく開発に関わるメンバーが自分で実装できる環境が整ってきました。これ自体はとてもポジティブなことだと感じています。ただ、その一方で気になることも出てきました。ユーザーに届く体験は一貫しているか。適切に価値が伝わるものになっているか。デザイナーを通さなくても自走できる環境だからこそ、「プロダクトらしく価値を届けること」が自然に守られる仕組みが必要なのではないか。そう考えたのが、この取り組みのきっかけでした。 僕達が現段階でたどり着いたのは、コンポーネントやレイアウトの文脈が記載されたMarkdownファイルをディレクトリに並べるという、シンプルな方法です。Claude CodeのSkills機能を使って、デザインシス
社内デザインシステムをMCPサーバー化したらUI実装が爆速になった
はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って
デザインシステムを丸ごと Skills にする
デザインシステムを Skills にしたら使いやすくなった サイボウズのプロダクトである kintone では、社内向けに kintone Design System と呼ばれるデザインシステムが提供されています。 AI Agent を用いた開発向けに、このデザインシステムの Skills 化を試みたところ、提供側・利用側ともに非常に取り回しやすい形となったため、事例として紹介します。 デザインシステム x MCP デザインシステムをコーディング用の AI Agent から活用する際、一例としては MCP の提供が挙げられます。 一時期話題になった印象で、個人的にも、以下の記事を参考にさせて頂いた記憶があります。 なぜ MCP が効いたか デザインシステム x MCP のパターンが普及した際の背景事情として、エージェントにナレッジを与える方法は限られていた、ということが挙げられます。 AG
プロダクト開発の加速度を上げるために、デザインガイドラインに投資する。｜Sansan Product management & Design
AIが作ったUIを、結局デザイナーが直しているこんにちは、Sansan株式会社のプロダクトデザイナーの熊野です。 Claude CodeやCodexといったAIエージェントの進化によって、自然言語でUIを組み立てられる時代が来ました。Claudeを開発しているAnthropic社は、自社でもClaudeをフル活用することで、毎日のように大きなリリースを重ねています。 多くの企業が、彼らのようにAIによってプロダクト開発の速度を上げたいと考えているのではないでしょうか。 73 product releases in 52 days. That's not a launch cadence — that's a different kind of company. I tracked every Anthropic release from Feb 1 to Mar 23 by going t
人間のコードレビューに残された仕事は、どんな未来に進みたいかを編集すること - hitode909の日記
AIがコードを書いてくれるし、レビューもしてくれる、ということになってきたので、命からがら書いて、かろうじて動く、みたいな品質の怪しいコードを人間のレビューに回す機会は減ってきている。 コーディングは速くなるけどレビューはスケールしない、ということから、コードレビューの役割として人間のレビューは役目を終えようとしている、という言説もある。 そんな状況にあって、人間によるレビューに何が残るかというと、どんな未来に行きたいかを表明し、編集することだと思う。 優秀なAIが導入されたとして、まわりはスペースでインデントしてるところにいきなり4インデントにしたりはしないだろうから、AIの書くコードは周りのコードを真似して書かれるものが多くなり、レビューで通したコードというのは、AIに真似してほしいコードということになる。 タブとスペースを間違うなんて、人間もやらないだろう、と思われそうだけど、僕はお
axios ソフトウェアサプライチェーン攻撃の概要と対応指針 - GMO Flatt Security Blog
2026年3月31日、HTTP クライアントライブラリ axios の npm パッケージが侵害されました。攻撃者はメンテナの npm アカウントを乗っ取り、マルウェアを含むバージョン 1.14.1 および 0.30.4 を公開しました。axios は npm エコシステムで週間約1億ダウンロードを誇る主要パッケージです。本記事では公開情報をもとに、事象の概要を記録します。また、対応指針を示します。 TL;DR - 対応指針 axios への直接依存に限らず、間接依存（transitive dependency）でも postinstall フックは発火します。 自身のプロジェクトが axios を直接利用していなくても、依存ツリーのどこかに axios が含まれていれば影響を受け得ます。npm ls axios で確認してください。 npm ls axios や lockfile により
会議にギャル混ざるサービス 注目 - Yahoo!ニュース
「ため口で話すこと」「互いをあだ名で呼び合うこと」「役職や肩書は公開しないこと」「5分以上沈黙しないこと」「持っている服の中で一番好きな服を着ること」――。一見すると遊びのようにも見えるこれらのルールが、今、大企業の会議室に変化をもたらしている。
インボイス管理サービス「Bill One」の認証を内製認証基盤に置き換えて認証基盤のコストを削減した話 - Sansan Tech Blog
Bill One Engineering Unit 共通認証基盤チームの樋口です。 Bill Oneでは昨年までAuth0を認証基盤として利用してきましたが、認証基盤を内製化することでコストを大幅に削減しました。 この認証基盤は、昨年12月に無事リリースされ、Bill Oneの認証を支えています。 今回は認証基盤の内製化に至った経緯と設計、移行プロセスについて紹介します。 Bill Oneについて 認証基盤に関する課題 解決方法の検討 IDaaS（Identity as a Service）について 設計とシステム構成について 認証基盤の設計 システム構成 アカウントの移行について メールアドレス・パスワードでのログインを利用しているユーザーの移行 SSO（Single Sign-On）の移行 振り返りと今後 ドメイン変更による問い合わせの増加 内製化によって体験の改善がスムーズに Bil
ハーネスエンジニアリングで人間のコードレビューをやめる
人間のコードレビューをやめた 正直に言うと、意思決定の要らないコード品質のチェックに関しては、もう人間のレビューは不要だと思っている。 人間のレビュワーはコードベースの一部しか把握していないし、疲れるし、遠慮するし、見落とす。AIはコードベース全体を読んだ上で、一貫した基準で指摘を出してくれる。しかもAIが数分で書いたコードを、人間が数時間〜数日かけてレビューするのは、単純にボトルネックでしかない。 hentekoさんのコードレビューをなくすことを考えるという記事にもすごく共感した。 僕は今、コードレビューを完全にAIに任せている。この記事ではそのやり方を書く。 ハーネスエンジニアリングという考え方 ただ、AIにレビューを丸投げすれば解決するかというと、そう単純でもない。AIのレビューは過剰な指摘を出すし、修正がバンドエイドになることもあるし、ループさせると振り子のように同じ箇所を行ったり
React Compiler導入で得られた効果と気をつけたいポイント - KAKEHASHI Tech Blog
はじめに こんにちは。フロントエンドエンジニアの大村です。 みなさん、React Compilerはもう試しましたか？ React 19とともに登場したReact Compilerは、これまで手動で書いていたuseMemoやuseCallback、React.memoを自動的に適用してくれるコンパイラです。手動メモ化から解放されるという期待感がある一方で、現段階で導入してよいものなのか迷っている方も多いのではないでしょうか。 今回は、私たちのチームで実際にReact Compilerを導入した経験をお伝えします。導入してみた結果としては、大半のコンポーネントでは期待通りにメモ化されて効果を確認できました。ただし、一部のライブラリとの組み合わせでは注意が必要だったので、そのあたりも詳しく紹介します。 導入の背景 現在私たちのチームで開発しているプロダクトはVite + React 19（v1
AIによる実装の品質が微妙で毎回自分で指摘しまくる必要があったので、確認前に自動で品質を上げさせるようにした - $shibayu36->blog;
Claude Codeに実装させた後、毎回自分でコードレビューして突っ込みを入れるのが大変だった。そこで、実装後に自動でセルフレビューと修正をする仕組みを作ったので紹介する。 課題: Claude Codeで出力されたコードの品質が自分の基準を満たさない Claude Codeで一気に実装ができるようになった反面、出力されたコードの品質が自分の基準を満たさないことが多かった。そのため、変更のたびに毎回ツッコミを入れていて、かなりの手間がかかっていた。プランモードで事前にちゃんと設計したとしても、コードレベルでは満足いかないことが多かった。 じゃあサブエージェントやCodex CLIで先にレビューして直し切ってもらってから確認すれば良いのでは？と思ってやってみた。しかし、AIのレビュー指摘には的外れなものや過剰なものも混じるため、全部対応させるとかえってコードが散らかってしまうこともあった。
RAG パイプラインを捨てて claude -p に Grep させたら3時間で社内ナレッジ Bot が動いた
はじめに 業務自動化Pythonエンジニア。バイブコーディング歴1年 ≒ エンジニア歴。 数百ファイル規模の社内ナレッジを検索して回答する Slack チャットボットを作った。200ページ超の Google Sites を、RAG パイプラインなしで検索・回答できる。 これは RAG ではない。Retrieval パイプライン（Embedding、ベクトル DB、リランキング）は存在しない。LLM が Grep と Read で直接ファイルを検索・読み込み・統合して回答する。エージェンティックサーチとでも呼ぶべきアプローチで、RAG パイプラインを丸ごと捨てた実装レポート。 前提条件: この方式が有効なのは数百ファイル規模のナレッジ。数千〜数万ドキュメントには従来 RAG の方が適している。 1つ目の営業ナレッジ Bot（211ページ、9カテゴリ）は 約3時間 で完成した。スクレイピングか
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://x.com/shingo2000/status/2043539596617933301?s=12&t=krn_MmKbXS4Y4vR_aLyJPw
https://x.com/masatosuzuki_/status/2042391157465116873?s=12&t=krn_MmKbXS4Y4vR_aLyJPw
【2026年最新版】Claude Codeで行うべきセキュリティ設定 10選 - Qiita
