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こんにちは。 Findy で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub Copilotやチャットベースの開発支援ツールなど、生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 しかし、これらのツールを導入すれば即座に開発生産性が向上する、というわけではありません。 生成AIを効果的に活用し、真の意味で開発生産性を向上させるためには、適切な準備と理解が不可欠です。 今回は生成AIと既存コードの関係性を掘り下げ、開発生産性を最大化するための具体的な準備について詳しく解説します。 単なるツールとしての導入にとどまらず、組織全体で生成AIと協調して働くための基盤づくりに焦点を当てています。 それでは見ていきましょう！ 生成AI活用のための準備

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 この記事は自慢の作業環境を大公開シリーズの第6弾になります。今回も、3名のエンジニアの作業環境を紹介します！ トップバッターは安達さんです！ ■ 安達さん / プロダクト開発部 / SRE ■ みなさんこんにちは。SREチームの安達(@adachin0817)です。 僕は週2出社とリモートワークでハイブリッドな働き方をしていますが、エンジニアガジェッターでもあります。それでは作業環境を紹介していきたいと思います。 デスク周り全体 マシン 個人 Mac mini(M2 Pro) Mac mini(Intel i7) MacBook Air(M1) iPad iPad mini 会社 MacBook Pro(M3 Max) 機材構成は上記のようになっています。なぜ個人でMacBook AirもあるのにMac m

こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 2024 DORA Reportについての連載も、今回で最終回です。 今回はDORA Reportの中から、前回取り上げたAI関連以外で個人的に気になったトピックをまとめました。 本記事ではv.2024.3をベースに解説します。なお、執筆時点で日本語版はまだリリースされていませんでした。また、正誤表を確認しなるべく最新の情報を参照するように努めました。 DORA Reportのライセンスは次の通りです。 “Accelerate State of DevOps 2024” by Google LLC is licensed under [CC BY-NC-SA 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) なお

こんにちは、ファインディ CTOの佐藤(@ma3tk)です！ ちょうどテックブログを始めて1年経ちましたので、今回はその振り返りと今後の方針についてお話します。結論としては、テックブログを始めて良かったと思います。 テックブログを始めるのは簡単です。そんな中で推進して継続することが大変でしたが、ファインディのエンジニア組織にとってポジティブな側面が多くありました。 なぜテックブログを始めたのか 始めてからの実績 テックブログによって起こった変化 ファインディ応募者にとって理解の助けになった チーム間の取り組みがよりクリアになった 「エンジニアの日常」が読まれることがわかった 社内でブラッシュアップして社外に記事を出せる テックブログを進める上で意識したこと 記事作成プロセスを初期から整えた 執筆者の思いや背景を盛り込んでもらう 2年目に向けた新しい取り組み おわりに それでは見ていきましょ

はじめまして、データサイエンティストのだーさん (@Dakuon_Findy) です。2025年の1月よりファインディのプロダクトマネジメント室 GenAIイネーブルメントチームにデータサイエンティストとして参画しております。このチームはLLMを活用した各種プロダクトの強化や内部の業務オペレーションを改善するチームです。 近年、GitHub Copilotをはじめとしてソフトウェア開発へのLLM導入が進む中で、Cognition社が開発したDevinというAIエンジニアが注目を集めています。Devinは、指示に応じてコードを自動生成し、PR作成や修正提案までこなす自律型AIです。 現在、Findy開発チームにおいてフロントエンド開発の支援にDevinを活用していますが、データサイエンティストとしてはデータ分析におけるDevinの力も気になるところです。 そこで、本記事ではWine Qual

こんにちは。 ファインディ で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では沢山のエンジニアがJOINしてくれておりますが、2年ほど前から「成長が期待ができる」エンジニアの採用もするようになりました。 そのため、エンジニアの教育についても様々な取り組みを行っており、それらの取り組みを明文化してエンジニア教育メソッドとしてドキュメント化を行いました。 そこで今回は、ドキュメント化された弊社のエンジニア教育メソッドの一部を公開したいと思います。 それでは見ていきましょう！ 教育メソッドの目的 教育メソッドの一部を紹介 目の前のことに集中 色々なことを一度に叩き込むのではなく、段階を踏んで1個ずつ確実に覚えていく 正しい方法を正しい手順で作業する 教育メソッドをより良いものにしていく まとめ 教育メソッドの目的 まず教育メソッドを作成した目的について説明します。教育メソッドには次

こんにちは。こんばんは。 開発生産性の可視化・分析をサポートする Findy Team+ 開発のフロントエンドリードをしている @shoota です。 ファインディではチームの 小さな開発サイクルを高速に回し、 価値を創りだすまでの開発生産性を高く維持するための開発環境を整えています。これまでもこのテックブログにてその実情やテクニックをご紹介してきました。私自身もこの開発環境の恩恵を十分に受けるとともに、Findy Team+の組織拡大と高水準な開発生産性の維持を両立させるために、リファクタリングや環境整備をミッションとして働いています。 先日、オライリー・ジャパンより Tidy First? ―個人で実践する経験主義的ソフトウェア設計 が発刊されました。本書ではコードを 整頓するための実践的なテクニックや、そのための考え方がよく言語化されています。私はこれまで経験的に実践してことを本書を

こんにちは。 突然ですが皆さんは、開発をするうえで欠かせないツールやOSSはありますか？ キーボードやマウス、マイクといった物理的なツールは机を見ればわかりますが、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているかは、その人の画面を見ないとわかりません。 そのため、他のエンジニアがどういったツールを使って効率化しているのか、実は意外と知らないということが多いのではないでしょうか？ そこで今回は、大変ご好評いただきました【エンジニアの日常】これが私の推しツール！〜日々の開発を豊かにするおすすめツール〜 Part1の第二弾としまして、弊社エンジニア達が日々の開発業務で愛用しているツールやOSSを紹介していきます。 それでは見ていきましょう！ Neovim Neovimの概要 Neovimで開発する コミュニティが活発 おすすめポイント lazygit 主なキーバインド Neovimとの連

ファインディでデータエンジニアとして働いている ひらき（hiracky16）です。 今回はデータ基盤チームで「エンドユーザーのためのデータ品質向上への取り組みと展望」という題目で合同勉強会を開催したので、そのレポートをお届けします。 データエンジニアは自社内の課題解決に集中するあまり、一般的なアプローチを学ぶ機会が不足しやすい傾向にあります。 私たちのチームでは特に「データ品質」について、場当たり的な対応が多く、十分な知見を持ち合わせていませんでした。 合同勉強会は、他社での実践的な取り組みや異なる視点を学ぶ絶好の機会になります。 特にクローズドな勉強会では、課題や悩みを気兼ねなく共有し、解決策を議論できるのが大きな魅力です。 今回の勉強会で得られた学びや成果を共有し、その魅力をお伝えできればと思います。 きっかけ ファインディでは、データの利活用を加速させるためにデータ基盤の構築を進めて

ファインディ株式会社 でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 弊社のフロントエンドの多くは、プロダクト単位のモノレポで管理されています。 Nx を用いたモノレポでは、アプリケーションや関連モジュールを「プロジェクト」として管理しており、モノレポ内にある多数のプロジェクトを組み合わせてアプリケーションを作るため、各プロジェクトの依存関係の制御が非常に重要となります。 この記事では、Nxが標準搭載しているESLintルール @nx/enforce-module-boundaries を活用し、モノレポにおけるプロジェクトの依存関係の制御についてご紹介します。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、気になる方は是非ご覧ください。 tech.findy.co.jp モノレポにおける依存関係の課題 @nx/enforce-module-boundaries Find

こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 少し時間が空いてしまいましたが、前回の続きです。 tech.findy.co.jp DORA Reportを正しく読み解くために、前回のブログまでに説明してきたポイントをまとめます。 DORA Report は単なるサーベイの結果ではなく、2014年以降「科学的リサーチ」に基づいて分析されている。 「科学的リサーチ」の具体な内容は書籍『LeanとDevOpsの科学』で解説されている。 Four Keysを元にしたパフォーマンスレベルは統計的な分析手法（クラスター分析）が用いられ、調査年ごとに変化する。 DORA はこのレポートを用いて、各組織（企業）が独自の実験や仮説を立てることを望んでいる。 これらを念頭にレポートを読み解くことで、より公平で客観的な視点を養うことができると

こんにちは、ファインディ CTOの佐藤(@ma3tk)です！ 今回は2024年の振り返りと、2025年のファインディのエンジニア組織における今後の方針についてお話します。 2024年はエンジニアが20名加わり60名規模の組織となり、退職者もほとんど出ない良好な組織文化を築きました。ファインディ全体でも100人以上も増え少しずつ大きくなってきました。テックブログは70本を超え、プロダクト開発の人数が増えていながら開発スピードは1.5倍に向上しました。 数字だけを見ても、この1年の変化の大きさを実感いただけるかもしれませんが、まだまだやるべきことが多く、この成長があってもファインディが実現したいことに少し近づいたというくらいです。今後の見通しについても後ほどご紹介します。 仲間が増え、組織で役割・状況が明確になった2024年 生成AIで開発がより加速した 2025年はエンジニアリングで事業に革

こんにちは！ファインディでFindy Team+開発チームのEMをしている浜田です。 Findy Team+開発チームでは、Slackワークフローとスプレッドシートを連携して開発工数の内訳を可視化しています。 開発工数の内訳を可視化することで、どの開発にどれくらい工数がかかったかや全体の工数のうちどれくらいの割合を開発に使えているかなどを定量的に把握できます。 Slackワークフローとスプレッドシートの説明 Slackワークフロー 工数の内訳と割合 トイル Slackワークフロー作成手順 まとめ Slackワークフローとスプレッドシートの説明 ここからはTeam+開発チームで実際に使っているSlackワークフローとスプレッドシートをキャプチャを交えつつ説明します。 Slackワークフローで入力した内容がスプレッドシートに連携されるので、スプレッドシートで集計して表やグラフに加工しています。

こんにちは。 ファインディ で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 既に皆さんも御存知かと思いますが、弊社では開発生産性の向上に対して非常に力を入れています。 以前公開した↓の記事で、弊社の高い開発生産性を支えている取り組み、技術についてお話させていただきました。 tech.findy.co.jp ありがたいことに、この記事を多くの方に読んでいただき反響をいただいております。 そこで今回は、↑の記事でも紹介されている「タスク分解」について更に深堀りしてお話しようと思います。 タスク分解は、弊社にJOINしたら最初に必ず覚えてもらう最重要テクニックの中の1つです。 それでは見ていきましょう！ タスク分解とは メリット 事前に対応方針の認識を合わせやすくなる Pull requestの粒度を適切に保つことが出来る 進捗管理、引き継ぎをしやすくなる タスクの作り方 具体例 良いタ

あけましておめでとうございます！ Findy Tech Blog編集長でソフトウェアプロセス改善コーチの高橋（@Taka_bow）です。 昨年2月末にスタートしたFindy Tech Blogが、なんと総PV数30万を突破しました！ ここまで成長できたのも、記事を読んでくださる皆さんのおかげです。本当にありがとうございます。 今日は2024年、特に人気を集めた記事をいくつかの視点からピックアップしてご紹介します。技術のトレンドから生産性向上テクニックまで、きっと皆さんの関心に響く記事が見つかるはずです。 それでは早速、ふりかえっていきましょう！ 2024年下期トピックス ITmedia NEWSの「IT企業デスクツアー」に取り上げて頂く 「修行をした話」から広がった新しい試み 【2024年】年間総PV数ランキングTop3 第3位 第2位 第1位 【2024年】はてなブックマーク数Top3

新年、明けましておめでとうございます。 ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 今年も「エンジニアおみくじ」の季節がやって参りました 🎉 企画の詳細につきましては↓の記事をご参照ください。 findy-code.io 今回はエンジニアおみくじ開発の舞台裏をお話ししようと思います。 エンジニアおみくじとは 舞台裏① 企画からエンジニアが関わる 舞台裏② おみくじパターンは18万通り以上 まとめ エンジニアおみくじとは エンジニアおみくじは Findy で毎年1月に開催しているイベントです。 期間中にFindyへログインし、引いたおみくじをシェアすると抽選でプレゼントがもらえます。 期間中は毎日おみくじを引けます。目指せ超大吉！ さらに今年はおみくじのパターンを増やしました。 その数、なんと 18万7,500通り ！！ たくさんご用意しましたので是

こんにちは！ファインディのプロダクト開発部でエンジニアをしているham (@hamchance0215)とEND（@aiandrox）です。 この記事はFindy Advent Calendar 2024 25日目の記事ということで、2人で共同執筆しています。 adventar.org この記事について ファインディでは日頃からお世話になっている皆さんに感謝の気持ちを込めて「Findyユーザー感謝祭 2024」を12/19に開催しました。 イベント中に、参加者の一人であるミノ駆動(@MinoDriven)さんが12/25発売の著書「改訂新版 良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」を参加者4名にプレゼントしてくださいました！ じゃんけんで勝った4名が書籍をゲットするルールであり、hamとENDがじゃんけんの強さを発揮して書籍をゲットし、なんやかんやあってこの記事を書くことになりました。 さら

こんにちは。 ファインディ で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では開発生産性の向上のための投資、検証を継続して行っており、生成AIの活用にも取り組んでいます。 前回の記事で、導入編と題しましてGitHub Copilot in VS Codeのカスタムインストラクションの設定、利用方法を紹介しました。 tech.findy.co.jp 今回は実践編と題しまして、カスタムインストラクションに設定する内容の調整方法について紹介したいと思います。 それでは見ていきましょう！ まず叩き台を用意する Copilotが理解しやすい形に書き換えていく 不要なものは削除する 長い文章よりも、簡潔な階層構造 曖昧な表現はNG 確認用プロンプトでカスタムインストラクションに渡す内容を調整していく まとめ まず叩き台を用意する 兎にも角にも、まず何かしらの叩き台を用意するのが良いです。

ファインディ株式会社でフロントエンドの開発をしております千田(@_c0909)です。 この記事はFindy Advent Calendar 2024 24日目の記事です。 adventar.org 転職サービス『Findy』の管理画面リニューアルプロジェクトで、約200ページ規模の開発をしました。 管理画面の機能は構成が似通っているため、NxのGeneratorによるコード自動生成を活用して画面作成の効率化を図りました。 本記事では、その取り組みについて共有させていただきます。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、併せてご覧ください。 tech.findy.co.jp Generator導入の背景 なぜNxのGeneratorなのか Nxエコシステムとの親和性が高い 再利用性が高い Generatorに対するテストが書けるため、メンテナンスがしやすい どうやって対応したか 今後

こんにちは。 ファインディで Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。 弊社では開発生産性の向上のための投資、検証を継続して行っており、生成AIの活用にも取り組んでいます。 そこで今回は、GitHub Copilot in VS Codeのカスタムインストラクションを導入した際の話を紹介しようと思います。 筆者も最近導入したばかりでフル活用までいっていないのが現状ですが、開発生産性の向上を見込めると確信している強力な機能となっています。 それでは見ていきましょう！ GitHub Copilot in VS Codeとは 設定方法 効果検証 まとめ GitHub Copilot in VS Codeとは 公式ドキュメントはこちら code.visualstudio.com VS CodeにはGitHub Copilot、GitHub Copilot Chatを利用するための拡張機能

はじめに この記事はFindy Advent Calendar 2024 21日目の記事です。 adventar.org データソリューションチーム、エンジニアの土屋(@shunsock)です。本日は、Findy Toolsのデータ基盤を構築したので、その内容を共有します。 Findy Toolsは、2024年1月23日にリリースされた開発ツールのレビューサイトです。利用者は開発者向けツールのレビューやアーキテクチャの記事を閲覧、投稿できます。 Findy Toolsのデータ基盤のシステム設計の紹介 システム設計の目標、要件 今回の構築では、「Findy Toolsを訪れたユーザーの行動ログとデモグラフィックデータを組み合わせて分析可能にする」という目標がありました。Findy Toolsではユーザーの行動ログにユーザーidやリファラーを保存しています。また、ユーザー情報をはじめとしたデー

こんにちは。ソフトウェアプロセス改善コーチでFindy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 2024年10月23日、2024 DORA Accelerate State of DevOps Report、通称DORA Reportが公開されました。 2024 DORA Accelerate State of DevOps Report 表紙 このレポートは、ソフトウェア開発における運用と実践について、科学的な手法で調査・分析した結果をまとめたものです。 私は毎年このレポートを楽しみにしています。今年は10回目10年目の節目ということで、いつもより丁寧に読みました。 詳しい人でしたら、10年よりもっと長くないだろうか？と不思議がる方もおられるでしょう。 その辺の複雑な事情を含め、DORA Report 10年間の軌跡とその上に成り立つ最新レポートを解説したいと思います

こんにちは。 FindyでMLエンジニアをしているyusukeshimpo(@WebY76755963)です。 今回は直近で公開した「スキル偏差値ver.3」機能について、その内容や具体的な機械学習モデルの作成方法について紹介します。 Findyのスキル偏差値とは？ スキル偏差値の概要 アップデートすることになった背景 スキルの見える化する、スキル偏差値ver.3の詳細 1.学習データの作成 1-1.使用言語ごとのデータ準備 1-2.ペアワイズ形式のデータ構築 1-3.勝敗アノテーションの付与 2.ランキング学習 2-1.ペアワイズデータの特徴量生成 2-2.機械学習モデルによる勝敗予測 3.モデルによるスコアリング 実装で苦労した点と解決策 1.モデル精度の担保 アノテーションの工夫 評価設計 2.言語固有の特徴量設計 言語特徴の言語化をしてデータ化 最後に Findyのスキル偏差値とは

こんにちは、ファインディでFindy Team+（以下Team+）を開発しているEND（@aiandrox）です。この記事はFindy Advent Calendar 2024 10日目の記事です。 adventar.org Team+ではコード管理ツール・イシュー管理ツール・カレンダーなど、様々な性質の外部サービスと連携して、エンジニア組織における開発生産性の可視化・分析を行うためのデータを取得しています。 この分析を行うためには、外部サービスごとに異なるデータ構造やAPI仕様の差を吸収した統一的なデータ管理を行う必要があります。この課題を解決するため、異なるサービスのデータを統合し、単一のUIで一貫性を持って表示する仕組みを整えています。 この記事では、コード管理ツールのデータインポートをどのようなアーキテクチャで実現しているかを紹介します。 Team+と外部サービス差分の例 全体のア

こんにちは！ファインディでFindy Team+開発チームのEMをしている浜田です。 この記事はFindy Advent Calendar 2024 6日目の記事です。 adventar.org 今年の上旬、フロントエンジニア向けにバックエンド勉強会を開催しました。この記事ではバックエンド勉強会を開催した目的や内容、効果について紹介します。 バックエンド勉強会を開催した背景 バックエンド勉強会の概要 バックエンド勉強会の内容 RubyやRailsの学習 VS Codeのプラグイン設定 Rails console / dbconsoleを使ってみる ruby-lang.orgを読む Railsガイドの紹介 Railsの構成を説明 バックエンドのライブコーディング DBの基礎 SQL実習 SLQ実習で書いたSQLをActiveRecordで書く N+1問題 正規形 インデックス、実行計画 トラ

ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 この記事はFindy Advent Calendar 2024 4日目の記事です。 adventar.org Nxはモノレポ管理の便利なユーティリティとして @nx/devkit を提供しています。 今回は @nx/devkit を利用したStorybookの設定の自動化についてご紹介します。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、気になる方は是非ご覧ください。 tech.findy.co.jp モノレポでStorybookをどのように管理するか？ どうやってパス設定を自動化するか？ 実装してみよう！ まとめ モノレポでStorybookをどのように管理するか？ 皆さんはモノレポでStorybookを運用されたことはありますでしょうか？ 概ねどちらかの方法を採用することになるかと思います。 単一の

【エンジニアの日常】エンジニア達の人生を変えた一冊 Part2に続き、エンジニア達の人生を変えた一冊をご紹介いたします。 今回はPart3としまして、Findy Freelanceの開発チームメンバーから紹介します。 人生を変えた一冊 マスタリングTCP/IP―入門編 ハッカーと画家 コンピュータ時代の創造者たち UNIXという考え方 まとめ 人生を変えた一冊 マスタリングTCP/IP―入門編 マスタリングTCP/IP―入門編―(第6版) 作者:井上 直也,村山 公保,竹下 隆史,荒井 透,苅田 幸雄オーム社Amazon 主にバックエンド開発と開発チームのリーダーを担当している中坪です。 私が紹介する「マスタリングTCP/IP―入門編」は通信プロトコルのTCP/IPの基礎について解説している書籍です。 私が最初にこの本を読んだのは、新卒入社した会社で、システムエンジニアとして働き始めた頃で

ファインディ株式会社でフロントエンドのリードをしている新福(@puku0x)です。 皆さん、GitHub ActionsのLarger runnerはご存知でしょうか？ 高性能なマシンを使ってCIを実行できる一方、変更の少ない場合や計算負荷の低いCIではコストパフォーマンスが悪くなってしまいがちですよね？🤷‍♂️ この記事では、Nxの機能を利用してLarger runnerを動的に切り替える方法をご紹介します。 Nxについては以前の記事で紹介しておりますので、気になる方は是非ご覧ください。 tech.findy.co.jp Larger runner（より大きなランナー） 課題 解決策 結果 まとめ Larger runner（より大きなランナー） Larger runnerは、「GitHub Teamプラン」または「GitHub Enterprise Cloudプラン」の場合に利用可能