Claude Code Skills (Agent Skills) 入門【社内勉強会スライド】 | DevelopersIO
社内のチームメンバー(クラウド事業本部コンサルティング部)向けに 「 Claude Code Skills (Agent Skills) 勉強会 」を開催しました。 DevelopersIO向けに調整したスライドを掲載します。 スライドの内容:テキスト情報を以降に記載します。参考になれば幸いです。 勉強会の目的 勉強会の背景やゴール、アジェンダを連携します。 背景 Skills がアツいです🔥 Claude Code (AIエージェント)の動きを 自分好みにカスタマイズ できる拡張機能 手軽に作れて、手軽に共有できます この勉強会のゴール 参加者全員が Skills をセットアップ して、基本的な使い方を理解する 普段の業務での活用方法を参加者全員で探索 する 参加者の知見やアウトプットを引き出す 期待する成果 この時間: Skills のセットアップ完了 + 基本的な使い方の理解 今後
Claude Code / Codex ユーザーのための誰でもわかるHarness Engineeringベストプラクティス
カスタムリンター戦略: エージェント向けルールの設計 Factory.aiの4カテゴリ Factory.aiがオープンソースで公開したeslint-pluginは、エージェント向けリントルールを4カテゴリに分類しています。 Grep-ability(検索容易性): デフォルトエクスポートよりnamed exportを強制。一貫したエラー型と明示的なDTO。エージェントがコードベースをgrepで走査する際の命中精度を高める Glob-ability(配置予測可能性): ファイル構造を予測可能に保つ。エージェントがファイルを確実に配置・発見・リファクタリングできるようにする アーキテクチャ境界: クロスレイヤーのインポートをブロック。ドメイン固有のallowlist/denylistで依存方向を強制 セキュリティ/プライバシー: 平文シークレットのブロック、入力スキーマのバリデーション強制、e
アトラシアン流プロダクト開発術：「プロダクトオペレーション」という新たな役割
前回の記事「アトラシアン流プロダクト開発術：複数プロダクトチームの連携を支援する「プログラムマネージャー」とは」 はじめに プロダクトが増加し、複数のプロダクトチーム体制になると、次のような歪みが出てきます。 意思決定の分散と情報のサイロ化 プロダクトごとにプロダクトマネージャー（PM）の数が増える 各プロダクトマネージャーが、独自にユーザー調査・データ分析・ロードマップ運営を行い、情報がサイロ化してしまう 組織として「どのプロダクトに、なぜ投資するのか」が見えづらくなる ツール／プロセスの乱立 チームごとに使うツール（ユーザーインタビューの記録、A/Bテスト、分析基盤、ロードマップ管理など）がバラバラになる 似たようなイベントや実験が重複し、ナレッジが共有されない チーム単位で個別最適化されるため、組織全体としてスケールしたときに非効率が生じる プロダクトマネージャーの役割が「雑務」で圧
ビジネスの実務で「因果」を推測するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
統計的因果推論と言えばすっかり統計学分野ではお馴染みのアプローチになった感があり、また機械学習分野でも扱うテーマが複雑化するにつれて注目が高まり続けているトピックスという印象があります。 このブログでも2016年ぐらいから因果推論に関する記事をちらほら書くようになり、僕個人にとってもまた因果推論と言えば馴染み深い概念になってきたという感があります。 一方で、ビジネス実務の現場においても「因果推論」という言葉は使われないにせよ、かなりはっきりと「因果」についての知見もしくは説明可能性が求められるようになってきた、という印象が個人的にはあります。それは良くも悪くもDXブームでありとあらゆるビジネスに関わる事由がデータ化され、「相関」だけなら簡単に見つけられるようになったことで、相関だけからは見えてこない「因果」をはっきりさせたいという願望が浮かび上がってきた、ということなのかもしれません。 そ
「ノーススター指標」だけでは不十分？ 現場の行動とKGIをつなぐ「メトリックツリー」完全ガイド
編注 原文：「Metric trees 101: A practical guide, the benefits, and process of building your tree」。翻訳にあたり若干加筆修正を行っています。 ノーススター指標の“ブラックボックス化”を防ぐ 今日では大量のデータが入手できますが、多くの企業ではまだまだデータ分析の基本あるいは記述的な分析に留まっています。これでは、売上の増加を報告できても、その理由を説明できません。そして、もっと重要かつ意義のあるインパクトのためには次に何をしたらよいか、という問いにも答えられません。このギャップこそが、単一的なノーススター指標の限界を明らかにしています。 ノーススター指標はデジタルプロダクトを提供する企業にとって必要不可欠で、チームが一つの目標に向かえるようサポートします。しかし、それだけに集中しすぎると ブラックボックス
AI時代のプロダクトに必要な「UXファースト思考」とは？── UIではなく「体験の構造」からプロダクトを設計する
ProductZine Day＆オンラインセミナーは、プロダクト開発にフォーカスし、最新情報をお届けしているWebメディア「ProductZine（プロダクトジン）」が主催する読者向けイベントです。現場の最前線で活躍されているゲストの方をお招きし、日々のプロダクト開発のヒントとなるような内容を、講演とディスカッションを通してお伝えしていきます。
【2026年版】確定申告を「e-Tax」で完了するために、いますぐ済ませておきたい3つの手続き | Business Insider Japan
確定申告の手間が大きく減るe-Taxの利用者は、全体の約4分の3にのぼる。しかし、その恩恵を受けるためには、それなりの「準備」が必要だ。すでにe-Taxの開始届を提出済みの人に向けて、確定申告期限直前に慌てないためにも、事前に済ませておきたい手続きをピックアップした。 確定申告をはじめる前に、5つの「変更点」を確認しておこう。2026年からiPhoneでよりスピーディに | Business Insider Japan 今年度も確定申告シーズンが、いよいよ始まる。 2025年度（令和7年度）分の申告期間は、2月16日（月）から3月16日（月）までだ。ちなみに、所得税申告のオンラインによる申告利用者の割合、つまりe-Tax利用者率は2024年度では74.1％となり、すでに約4分の3が利用している。 2020年度（令和2年度）の確定申告から、確定申告に必要な書類がオンラインで取得できる「マイナ
「そもそも生成AIでやるべきでない問い」に、企業が挑んでしまう問題｜深津 貴之 (fladdict)
わりと複数の企業のお悩みが、「そもそも生成AIでやるべきでない問い」にチャレンジして疲弊してる。ので説明メモ。 大企業が生成AIを導入してうまくいかないケースの多くは、ツールの性能不足というより、業務設計がズレている印象があります。 もう少し正確に言うと、「AIが苦手な問い」をそのまま投げている。で、当然苦戦しています。 ポイントは大きく2つあります。 完璧性を要求する仕事を、やってはいけない ステップが長く連鎖する仕事も、やらせないほうがいい 順番に解説すると… そもそも完璧性を要求する仕事を、やってはいけない生成AIは確率分布で、未来を予測したり、答えを予測するマシーンです。つまり、「確率的に間違えが発生する」ことは仕様の一部です。 なので、以下のような「そもそも100%の正しさを前提とする業務は苦手」です。 正解が一意で厳密：数式の厳密計算、機械語や厳密仕様のコード生成（1文字違いで
年商400億円超SaaSの成長の舞台裏―ラクス プロダクトマネージャー組織変革のリアル
成長と共に「粗くなった解像度」──楽楽クラウドが直面した組織のズレ テレビCMでもおなじみの「楽楽精算」「楽楽明細」を展開するラクスは、企業のバックオフィス業務効率化を支援するSaaS企業として急成長を遂げている。同社のクラウド事業は2025年3月期に売上418億円を突破し、なお拡大を続けている。 その成長をプロダクト組織の変革を通じて支えてきたのが稲垣剛之（いながき・たけし）氏だ。同氏は、2021年8月にラクスに入社する前に、SIerで10年間働き、その後BtoC ECプラットフォームで売上ゼロから250億円まで成長させた経験を持つ。 株式会社ラクス 開発本部第一開発統括部 プロダクト部部長 稲垣剛之氏 現在は開発本部 第一開発統括部 プロダクト部の部長として、楽楽精算、楽楽明細、楽楽電子保存、楽楽債権管理の4製品を担当するプロダクトマネージャーやデザイナーたちを率いている。 しかし、こ
AI Agentフレームワークを使うべきなのか？
こちらはLayerX AI エージェントブログリレー41日目の記事です。 こんにちは、CEO室でAI Agent開発のPdMをしているKenta Watanabeです。 AI Agent開発に取り組んでいる方や自分用の効率化ツールを開発したりしてLLMで遊んでいる方は何かしらのAgentフレームワークを利用されている方が多いのではないかと思います。LayerXでもAI SDKなどのフレームワークが社内で利用されています。本日はAgent開発の試行錯誤を通して得られたAgentフレームワーク選びの参考になるような考え方を紹介できればと思います。 Agentフレームワーク戦国時代 ここ数年はAgentフレームワーク戦国時代と言えるほどたくさんのフレームワークやSDKが開発され利用されているのではないかと思います。各LLM ProviderはLLMを利用するためのHTTP EndpointとSD
後輩PdMへの構造的なレビュー — レバレッジポイントを特定し、集中すべき場所を示す技術 - PM x LLM STUDIO
この記事の要約 経験の浅いPdMは「どこがレバーか」を見抜けず影響力の小さい施策に時間を浪費してしまう。先輩PdMの役割は問題の構造を可視化し、最大の効果を生むレバレッジポイントを特定して示すこと 構造的レビューとは、PRDを1行ずつ添削するのではなく「方程式分解」「ファネル分解」「フィードバックループ分解」などの5つのパターンで問題を分解し、影響度・制御可能性・ギャップ・波及効果の4軸でレバーを判定するプロセス 段階的に支援レベルを下げていくことで、後輩が自分で構造を見抜き、レバーを特定できるようになる。最終目標は完全提示から確認のみへの移行 なぜ、「どこがレバーか」を見抜けないのか？ プロダクト組織によっては先輩PdM（ミドル~シニア）が後輩PdM（ジュニア）のレビュー役を担う場合も多いのではないでしょうか？その際にもちろん自分よりも経験値が少ないPdMなので意図しないものやクオリティ
【AI時代の経営論】LayerX CEO・福島良典が実践する「残り2年の猶予」で勝負を決める戦略的意思決定
ALL STAR SAAS FUNDのメールマガジン「ALL STAR SAAS NEWSLETTER」購読登録受付中ALL STAR SAAS FUNDがお届けする 最新SaaSニュース、ブログ記事情報を配信するSaaS業界にいる方は必見のメールマガジン！ 「すべてのスタートアップには、もはや2年の猶予しか残されていない」AI革命の真っ只中にある今、こう断言するのはLayerXの代表取締役CEO・福島良典さんです。LayerXはブロックチェーン、SaaS、FinTech、AIと、常に時代の最先端で事業を展開し続けてきました。直近1年間ではAIクラウドサービス「バクラク」シリーズを拡充する形で、AIエージェント機能を搭載したAI申請レビューや勤怠管理などの大型プロダクトリリースを実現。 その驚異的な開発スピードの背景には、AI時代における競争環境の根本的な変化と、それに対応するための戦略的
ソフトウェアエンジニアがプロダクトにオーナーシップを持てないアンチパターン、構造 - 猫型の蓄音機は 1 分間に 45 回にゃあと鳴く
世間ではよく、「プロダクトにオーナーシップを持て」というようなことを言われる。かんたんにいうと「このプロダクトは自分のものだ」と思って仕事しろ、という話だ。よく言われるということは、逆にいうと「そうなっていないことが多い」ということだとも思う。つまり、「ほんとうはオーナーシップを持っていてほしいんだけど、そうじゃないから、"持て"と言われる」ということだ。あいさつがあたりまえになされている場所では「あいさつをしましょう」と言われない、というような話。 では、なぜオーナーシップを持つことが難しいのだろう？ ぼくは、いままでいろんな現場を見てきて、いくつかのアンチパターンがあるな、と思っている。 アンチパターンの解説から入るまえにまず、前提の話から。そもそも、ソフトウェアエンジニア自体が「オーナーシップなんか持ちたくないよ」と思っている場合、それはどうやってもオーナーシップを持たせることは不可
CTOの頭の中：技術を財務で表現する｜Shin Takeuchi｜note
会社の体制が大きく変わり、カオスの中に少しの静寂（暇）ができました。特に日々執行に勤しんでいる方々は皆そうだと思いますが、色んなこと考えているのにそのプロセスをアウトプットする機会があまりなく、結果や結論、最終的な決断のみが共有されるため、サクセッションプランに対する有効な情報を残すことも出来ていないことと思います。僕もその一人。 この時間を有効に活用するため、頭の中にあるイメージと考え方をここに、時間の許す限り吐き出していこうと思います。時折、言葉が足りないところも前提条件やバイアスの記述が足りないところもあるかと思いますが、混沌とした頭の中を曝け出すプロセスにはつきものですので、大目に見ながら読んでいただけると幸いです。 財務諸表と同じように見える化する会社は財務諸表によって経営されるものなので、経営者たるもの財務諸表を見ながら戦略を立てるべきであると僕は考えています。数字以外信じない
「シニアなプロダクトマネージャー」への道のりと心構え｜Takuro Enami
今回は、自分が「シニアなプロダクトマネージャー」になるまでの過程で意識してきたこと、プロダクトマネージャーとしての自分を成長させたと考える要素や心構えについて記述したいと思います。 この記事を書こうと思った背景少し前に、シニアPMに関する話題がプチ盛り上がりしていました。 自分自身も「シニア」とラベル付けされるようになっており、ここまでの道のりや学びをまとめることは「ジュニア・ミドル」の方々の成長やステージアップに何か役立つことがあるかもしれないと思い始めました。 また、近々podcastでプロダクトマネジメントについて話す機会があり、先んじて自分の考えを整理しておくことはpodcastにも役立つだろうと思い、この記事を書くことにしました。 「シニア」の明確な定義があるわけではなく、また「これをやれば絶対にシニアになれる」という特効薬があるわけもないことは周知の事実ですが、自分の考えや学び
「良いこだわり」と「悪い固執」を見極めて、プロダクトマネージャーの意思決定を磨く - PM x LLM STUDIO
この記事の要約 プロダクト開発における「こだわり」と「固執」の違いを、顧客価値・学習可能性・リバーシビリティの3軸で考える サンクコストの呪縛や確証バイアスなど、PdMが陥りやすい5つの心理的トラップとその対処法を解説 「この機能、本当にユーザーのためになってるのかな…」 深夜のオフィスで、利用率データやインタビューのログを見つめながら、そんな疑問が頭をよぎったことはありませんか？ 僕がプロダクトマネージャーとして難しいと感じるのが「こだわるべきところ」と「手放すべきところ」の見極めです。ユーザーのために良かれと思って追求していたものが、いつの間にか独りよがりな固執に変わってしまう。 なぜ「こだわり」と「固執」の見極めが重要なのか？ プロダクト開発の現場では、日々無数の意思決定が求められます。 機能を追加するか UIを変更するか 既存機能を改善するか 機能を思い切って削除するか これらの判
ソニーの研修、東大の授業でも高評価。アイデアの質が高まる「トリーズの9画面法」がすごい - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「また会議でアイデア出しか……」 企画会議の前日、憂鬱な気持ちになっていませんか？ 「何か斬新なアイデアはない？」と上司から振られても、ありきたりな提案しか思い浮かばない。せっかく出したアイデアも「うーん、もう少しひねりがほしいな」と言われて採用されない——そんな経験を繰り返していると、「自分にはアイデア発想力がないのかも…」と自信を失ってしまいますよね。 でも安心してください。アイデアの質が上がらないのは、あなたに才能がないからではありません。単に、効果的なアイデア発想法を知らないだけなのです。 ビジネスの現場で使える実践的な発想法として注目されているのが「トリーズの9画面法」。この手法を使えば、平凡だったアイデアを改善し、上司や取引先も「おもしろい！」と唸るような質の高い提案ができるようになります。 今回は、明日からすぐに実践できるトリーズの9画面法の具体的なやり方と、筆者が実際に試し
バランスをとるんじゃない。割り切る勇気と守る覚悟で前進しよう。｜アキ
ZOZOでプロダクトマネージャーをしているアキです。先日、プロダクトマネジメントにおけるユーザー価値とビジネス価値のバランスのとり方について対談する機会がありました。そのときにどんな頭で話していたか、いい機会なので書いてみようと思います。 この記事で言いたいことはこんな感じです。 バランス地獄は避けられない いくらPMがバランスをとうろうとしても、ユーザー価値とビジネス価値は必ずバランスが崩れるときがくる。 どこで悩んでいるか頭を整理する バランスが崩れている領域を「事業構造要因／組織構造要因／外部環境要因」という3つのレイヤーで俯瞰し、自分がどこで悩んでいるのか現在地を把握する。 崩れても持ちこたえる設計をする バランスは必ず崩れる前提で、悩みの現在地を把握したら、「割り切る領域」と「守る領域」を明確にし、関係者と折り合いながら進める。 それぞれ、具体例も交えながら、もう少し詳しく説明し
生成AI時代の価値のつくりかた
監訳者まえがき 推薦の言葉 はじめに 1章 +AIからAI+へ：生成AIと「ネットスケープ・モーメント」 1.1 ネットスケープ・モーメントとは 1.2 AI と魔法の瞬間 1.2.1 しかし……AI は魔法ではない 1.3 ビジネスを+AI からAI+ へ 1.4 まず、メンタルモデルを「+AI」から「AI+」に変えよう 1.4.1 生成AI 時代に対応する、新生AI ラダー 1.5 旅を始める前に、予算を分類し、AI がどのように役立つかを明確にする 1.5.1 第一の観点：コスト削減のために投資するのか、利益創出のために投資するのか。AI はビジネスにどう役立つか。 1.5.2 第二の観点：AI がビジネスにどのように役立つかを分類する 1.5.3 AI がビジネスにどのように役立つかを可視化するためにアキュメンカーブを使う 1.5.4 何から始めるべきか？ 実践的アドバイス 1.6
プロダクトロードマップ自戒チェックリスト｜小城久美子 / ozyozyo
ロードマップ作る時に読み返す自戒チェックリスト。 ▢ 不確実性の共通認識が取れているか？ロードマップは生き物であり、コミットメントではない。 その前提がなくロードマップの議論を始めるとチームはウォーターフォールになり、仮説検証ができなくなる。 今作っているロードマップはガントチャートやWBSであるのか、それとも不確実性と向き合うための今後の計画表であるのかを明らかにし、チームで共通認識を持っておく。 ※ 注意 以下、ガントチャートなどのプロジェクトマネジメント前提ではなく、不確実性と向き合うためのプロダクトロードマップを前提に記載する ▢ ビジョンがあり、細分化されているか？思いついた機能をすべて並べたものをロードマップと呼ばない。 プロダクトとして目指す姿（ビジョン）があり、1年分のロードマップであれば1年後の成功が目指す姿（ビジョン）として具体的に設定されている。そして、それを達成する
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