和田卓人氏と語る、"開発現場"の未来予測 （RECRUIT TECH CONFERENCE 2026開催レポート）
和田卓人氏と語る、"開発現場"の未来予測 （RECRUIT TECH CONFERENCE 2026開催レポート） はじめに 本記事は、先日開催された「RECRUIT TECH CONFERENCE 2026」より「和田卓人氏と語る、"開発現場"の未来予測 〜AIの進化はプロダクト開発をどう変えていくのか？〜」のセッションの模様を抜粋してお届けします。 ゲストには、テスト駆動開発（TDD）の第一人者であり、リクルートの技術顧問も務める和田卓人氏を招聘。データ推進室の鶴谷、プロダクトディベロップメント室の近藤とともに「"開発現場"の未来予測」について語り合いました。 ※ RECRUIT TECH CONFERENCE 2026：2026年2月27日に開催したリクルートの技術カンファレンス。 アーカイブまとめ記事は こちら 1. リクルートの開発現場が実践するAI活用の事例 はじめに鶴谷と近藤
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
【ジュニアエンジニア不要論】最強組織は短命に終わる/質とスピードはトレードオフじゃない/和田卓人氏(t-wada)/後編(FOCUSTUDIO)
【後編/最強組織が短命に終わる理由|ジュニア不要論の構造的な誤り】 ▶前編はこちら https://youtu.be/BwqguC26MsY?si=9Dh0zW92Qj7aDCao ベテランだけで固めた組織は、本当に最強なのか。 質とスピードを最大化した先に待っているのは、「短命」だ。 TDDの第一人者・和田卓人(t-wada)氏が、 ジュニアエンジニア不要論の背景にある組織の構造的な誤解を解体します。 本動画では、 ・AIは「差を縮める」のではなく「差を拡大する」——DORAレポートが示した衝撃の結論 ・ジュニアエンジニアが「よく分からないけど動いている」状態に陥る理由 ・質とスピードはトレードオフではない——本当にトレードオフなのは「教育」だ ・ベテランだけで固めた"最強組織"がなぜ短命に終わるのか ・変化に強い組織をつくるために、ジュニアエンジニアが必要な本当の理由 ・AIへ
Highlights from Git 2.54
The open-source Git project just released Git 2.54 with features and bug fixes from over 137 contributors, 66 of them new. We last caught up with you on the latest in Git back when 2.52 was released. To celebrate this most recent release, here is GitHub’s look at some of the most interesting features and changes introduced since last time. 💡 Since the last Git release we wrote about was Git 2.52,
An update on recent Claude Code quality reports
Published Apr 23, 2026 We traced recent reports of Claude Code quality issues to three separate changes. Here's what happened and what we're changing. Over the past month, we’ve been looking into reports that Claude’s responses have worsened for some users. We’ve traced these reports to three separate changes that affected Claude Code, the Claude Agent SDK, and Claude Cowork. The API was not impac
仕様駆動開発への期待と誤解 ～「仕様」とは、結局何なのか～
本連載では、コーディングエージェントを用いた開発手法について取り扱います。今回のテーマは「仕様駆動開発」（Spec-driven Development）です。同じくAIエージェントを用いた開発手法である「Vibe Coding」や「Planモード」との違い、さらに具体的な利点や懸念について解説します。 はじめに 2025年、AIエージェントにコードを書かせる開発スタイルが急速に広まりました。しかし、曖昧な指示から雰囲気でコードを生成する「Vibe Coding」には限界があり、意図と生成物の間にギャップが積み重なる問題が顕在化しました。この反省から、要件を整理しタスクに分解してからAIに渡すアプローチが定着し、2026年現在ではこちらが主流の開発手法となっています。「仕様駆動開発」（Spec-driven Development）はその代表例です。 仕様駆動開発という用語は広く受け入れら
「AIを使えば全員同じになる」 羽生善治九段が語るAI時代の差別化と意思決定
AIによる最適解が戦略の均質化を招く中、羽生善治九段は、あえて評価の低い手を選ぶことにこそ差別化の核があると説く。数字に翻弄されず、一貫性を持って決断し、責任を負う。AI時代における人間ならではの意思決定と真の個性の在り方とは。 AIが初めて人間に将棋で勝利をしてから既に十年以上がたつ。棋士たちのAI利用は珍しくなくなり、誰もがAIを使い、「最善手」を学ぶ時代となった。均質化が進む中で、どう個性を保ち、どう差別化するか。そしてどうAIと向き合い、意思決定の質を高めるか。 日本ヒューレット・パッカードが2026年2月に開催したイベントで、羽生善治九段が特別講演に登壇した。羽生氏の発言は将棋界の話であると同時に、AI活用の最前線に立つビジネスパーソンへの問いかけでもある。ここでは、対談形式で羽生氏が語った言葉を紹介したい。 1970年生まれ、埼玉県出身。小学1年で将棋を始め、6年のとき小学生名
デザイナー不要論の正体｜坪田 朋
「デザイナー不要論」がまた燃えている。 AIがUIをつくれる、ロゴも生成できる、コードも書ける。だったらデザイナーはいらないんじゃないか。 SNSでは定期的にこの話題が燃えて、「デザインはそんな単純じゃない」と反論もあれば、「もうFigma触らなくても画面つくれる」と煽る声もあり、毎回それなりに盛り上がるけど、結論は出ないまま次の話題に流れていく。 最近この不安を相談されることが増えたので、同じ不安を感じてきた当事者として、いま何が起きているかを僕なりに言語化してみた。 Claude Codeを使って圧倒されたこと僕はビジネス価値やユーザーニーズを理解してUIデザインに落とし込むのが得意だけど、クエリを書いてユーザー行動を分析する仕事はアナリストほど得意ではなかった。 それ以外でも苦手分野の作業があれば、重要だとわかっているのに腰が重くて後回しにしていたこともあった。 それが今では、自然言
ハーネスエンジニアリングにどう向き合うか 〜ルールファイルを超えて開発プロセスを設計する〜 / How to approach harness engineering
【Harness Engineering入門】AIエージェントを制御するアプローチの登壇資料です。 https://findy.connpass.com/event/388471/
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
AI 駆動の業務変革手法 :「課題は何ですか？」と聞くのをやめた日 | Amazon Web Services
提案を始めると、生成 AI による成果物作成の高速化と意思決定への集中に期待の声をいただき、一定の効果も実感いただけました。その一方で、見逃せない反応もいくつかありました。 AI エージェントに業務を任せるのは、BCP の観点で危険である。我々のビジネスは止まることが許されない AI BPR を実施してみたが、予想した解決策の枠内にとどまった。これまでの検討に比べて大きな進歩を感じない いずれも正当な主張に思えます。しかし、事業継続性については人間にプロセスを残しても体調不良や欠勤によるリスクがあります。止まることが許されないならば本来 AI エージェントの活用は合理的なはずです。後者は、課題と解決策について常日頃考えている担当者であれば妥当な評価です。一方、生成 AI の提案を批評家目線でとらえて共創相手として扱っていない点が気がかりでした。 表面的なフィードバックは多様ですが、深層に共
Agentic Engineering Patterns - Simon Willison's Weblog
Sponsored by: Postman — Every API your agents depend on, mapped and monitored. See what's new Agentic Engineering Patterns Patterns for getting the best results out of coding agents like Claude Code and OpenAI Codex. See my introduction for more on this project. Principles Writing code is cheap now Hoard things you know how to do Anti-patterns: things to avoid Testing and QA Red/green TDD First ru
Red/green TDD - Agentic Engineering Patterns
Sponsored by: Augment Code — Agent Orchestration. Living Specs. Your favorite agents. Build with Intent. "Use red/green TDD" is a pleasingly succinct way to get better results out of a coding agent. TDD stands for Test Driven Development. It's a programming style where you ensure every piece of code you write is accompanied by automated tests that demonstrate the code works. The most disciplined f
AIエージェントの″ハーネス″に関わる混乱と私見
はじめに 「Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門」という本を出すくらいなのでAIエージェントのハーネスには興味があって、1週間ほど調査した結果、「ハーネス」の見え方が固まりつつあるので、表題についてラフに書き留めておきます。根拠があるものないものがあるので話半分に読んでください。 スライドの形式で読みたい人はこのスライドの30Pまでくらいを読むと、本記事に近い知見を得られます。 1. ハーネスという言葉への混乱 最近、AI Agent関連のドキュメントやブログで「エージェントハーネス」「ハーネスエンジニアリング」という言葉がよく出てきます。言葉がそれぞれ指す概念が曖昧かつズレている場合がちらほらあり、バズワードなのかなと感じてしまうのが最近の悩みです。 内部ハーネスと外部ハーネス コーディングエージェントユーザ視点でのmartinfowlerのハーネスの記事があって
ソフトウェアや知能が安くなったときに起きること - 🐴 (馬)
1830年頃、わずかな夜の明かりを得るためには、約3時間の労働が必要でした。しかし1992年ごろにはそれが1秒にも満たない労働ですむようになったと言われています。ロウソクから白熱電球、蛍光灯へという技術的発展が、光を劇的に安くしたのです。 そうして光が安くなったとき、人は同じ量の光を単に安く買って終わり――ということにはなりませんでした。 人々は、かつて置こうとも思わなかった場所にまで光を置き、街路、工場、看板といった、社会のあらゆる場所に安くなった光を敷き詰めていきました。そうして、工場は曇りや雨の日にも稼働することができるようになったり、深夜営業や夜の読書といった新しい活動が可能になったのです。 そこで儲けたのは、光を提供した会社だけではなく、それをうまく使った会社でした。 では、ソフトウェアや知能が安くなったとき、私たちはそれをどのように使うのでしょうか。 生成AIによる大きな変化は
The Middle Loop - Annie Vella
The Middle Loop March 13, 2026 Early in my career, I took a job as a software developer at a large consultancy. Turns out the work mostly involved fixing other people’s Access databases by right-clicking and hitting “repair”. I lasted about a month before I thanked them for the opportunity, handed in my resignation, and moved on. The point is: what you spend your time on defines what you think abo
GitHub Copilotでユニットテストを楽に構築・運用する - 千里霧中
十分かつ有効なユニットテストが配備されるとさまざまな恩恵が提供されます。リグレッションテストとして使用可能です。またリファクタリングや追加変更もより安全に進められるようになります。 ただユニットテストは数が多くプロダクトコードと結合しているため、その構築・保守には手間がかかりがちです。特にプロダクトコードのテスト容易性が低いとその手間が大きくなり、ユニットテストの費用対効果が悪化します。 こうしたユニットテストを取り巻く煩雑な手間についてですが、生成AIのサポートでかなり手間を削減できます。今回は生成AIサービスのGitHub Copilotを例に、ユニットテストの構築・運用を楽にする簡単なテクニックをまとめます。 ユニットテストを生成する GitHub Copilotを使うとテストコードのスケルトンやたたき台を容易に生成できます。例えば次のようなコードがあるとします。 target.cp
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
GitHub - mlse-jssst/ai-and-agile-future: Future Scenario of AI-Agile Interaction in 2030 and beyond
これは、日本ソフトウェア科学会科学会 機械学習工学研究会 AIとアジャイルWG の活動の一環として、2030年にAIとアジャイルがどうなっているかを見据えた知見を不定期でまとめたレポートです。AIを使ったソフトウェアプロダクトの開発を試行している、あるいはしようとしているアジャイル実践者、および、AI駆動のソフトウェア開発を研究しようとしている研究者の双方にとって、今後の指針となることを想定しています。 このレポートは Dave Snowden の Future Backwards を参考にしたバックキャスティングに基づいて作成され、主に以下の3つから構成されます。 2030年頃にAI駆動のアジャイルはどんな姿になっているか（未来像） 現時点で、AIを使ったアジャイルはどのような状態で、どのような課題を抱えているか（現在地） どのようなブレイクスルーがあれば、現在地から未来像に達するか、の
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