id:kizashi1122 です。 はじめに バイブコーディングが当たり前になってきて、プルリクエストは大量生産できるようになったのに、レビューがボトルネックになっているという話をよく聞きます。一方でレビューも AI に任せるという話や、いやそこは人間がすべきだろという議論もあります。 そもそもビジネスでシステムを提供しているのであれば、何かあった場合はコードを AI が作ってようが人間が作ってようが責任は会社が負うことになります。ここは大前提です。個人的にはまだ「全部 AI にまかせて大丈夫！」というところまではいってないように思います。 レビューとは コード作成の指示を出すのは人間であるので、指示が間違っていれば成果物であるコードも間違います。「そもそも目的間違ってませんか？」というような指摘は人間でないと指摘できないでしょう。 あと、コードレビューは成果物のチェック以外の目的もある
2026/7/16に、Developers Summit 2026 Summerで発表した黒田の資料になります。
AI コーディングエージェントの自律性が向上し、複数のエージェントを並行して動かすことが日常になったことで、開発の中で最も時間を使う工程が実装から設計へ移りつつあります。この記事では、設計セッション、Git worktree を使った並列実行、自律的な検証、AI によるコードレビューなど、最近の私が実践している開発の進め方を紹介します。 以前「AI と本音トーク：エンジニアの仕事、これからどうなる？」という記事で、AI コーディングエージェントを利用するようになったことで、コードを書く時間が減り、設計について考える時間が増えたと書きました。その後、AI モデル自身の性能やエージェントを動かすハーネスがさらに改善され、複数のエージェントを並行して動かすことが日常になりました。この傾向は以前よりもさらに強くなっていると感じています。 現在では、自分でコードを書くことはほとんどありません。だから
ドメイン駆動設計という用語が世間に広まってからかなりの年月が経過していますが、書籍を読んでもなかなか理解しにくい部分があると思います。私がソフトウェアエンジニアとして経験してきた中で、ドメイン駆動設計の難しいところについて私なりの説明をしたいと思います。最も重要なドメインとユビキタス言語の概念の誤解が広まっているように見受けられるので、そこを切り口にして説明します。ドメインは最初から分かるものではなく、理解が深まるにつれて設計も変わります。その変化を受け入れやすい構造を選ぶことが重要だということが、この記事の根幹となる考えです。 ドメインとユビキタス言語 ドメイン駆動設計の根幹をなす概念ですが、残念ながらEric Evansの書籍の説明は非常に分かりにくいです。この2つの概念は双対的な概念で簡潔に言い換えると以下のようになります。 ドメイン 業務に携わる人たちが同じ用語で意思疎通する業務範
こんにちは、id:taketo957 です。 2026年6月9日、Findy主催の「Findy AI Engineering Summit Tokyo 2026」に登壇してきました。 話したのは、HERPのこの1年の取り組みを振り返って、「AIを使う」「AIプロダクトを作る」「作ったプロダクトで採用する」の3つを一つの循環として概念化してみた、という話です。 当日の全体像はスライドにまとめてあります。 流れを追いたい方は、まずこちらを見てもらえると早いです。 speakerdeck.com このブログでは、AI時代になぜHERPのエンジニアが採用に関わるのかという一点だけを掘り下げます。 Howがコモディティ化したあと、何が残るか 登壇でも話したのですが、AIによって「How」、つまりどう作るかはコモディティ化していくと考えています。 コードを書く、設計する、レビューするといった基礎動作は
Smarter models are becoming more resourceful at hacking coding benchmarks. Eval suites built from real bugs that were later fixed are especially vulnerable because the problems have already been solved. If the agent has access to repository history or the public web, it can sometimes look up the answer rather than derive it. To measure how widespread this behavior is, we built an agent to audit ev
はじめに 長いあいだ、ソフトウェア開発のスケールは「分業」で支えられてきました。 漠然とした要望を小さなタスクへ切り出したり、大きな機能を分割したり、ざっくりした設計を細かい作業に落としたり。切り出しの出発点はさまざまですが、やることは結局ひとつです。切り出したものを誰かに割り振り、上がってきたものをマージする 。 マネージャーがチケットを切り、メンバーや副業エンジニア、業務委託の人がそれを拾って実装する。この光景は、どのチームにもありふれたものでした。 2026 年現在、その前提が崩れています。 AI エージェントが「割り振られた実装」そのものを引き受けるようになり、わざわざタスクを切り出して人に割り振るという工程が、意味を失いつつあるからです。 残るのは、ざっくり言えば次の 2 種類の人だけです。 パイプラインを組む人 ——AI エージェントが安全に・継続的にコードを書き続けられる仕組
こんにちは。エクスプラザの Unsu です。 最近 "Loop Engineering"という言葉をよく目にするようになりました。 また新しいかっこいい名前の何かしらエンジニアリングが出てきたな、くらいに思いつつ、 Addy Osmani の Loop Engineering という記事を読んでみました。 内容は、こんな感じでした。 Loop Engineering とは、 人間が手動でAIエージェントにプロンプトを打ち込むのをやめ、代わりに「プロンプトを自動生成・実行・検証するシステム（外側のループ）」を設計すること ユーザーは一度だけ目標を定義し、システム内のエージェントがその目標を達成するまで自律的に繰り返し続ける仕組み これを読んで思いました。「もしかしたら、うちのチームで4月からやっていることと似ているかも？」 Palma 開発チームでは、AI駆動開発をチームでもうまく回したいと
AI疲れ軽減のためにモブプロを始めたら抜群の成果と引き換えに人間が疲弊したので、持続可能なモブプロをガチで模索してみた AIの登場により、エンジニアの仕事の進め方も大きく変化しています。 私の所属するチームではAIを活用したモブプログラミングを取り入れました。運用して気付いたことをまとめます。 モブプロの導入 2026年初頭、弊チームではエンジニア各自がAIを活用して開発を進めていましたが、同時にAI疲れも発生していました。 AI疲れの原因を探ったところ、以下のような課題が見えてきました。 各自がAIを活用しているが、AIからの質問に1人で考えて応答するのが大変 他の人の開発内容がわからず、他の人に相談がしづらい。特に新人はキャッチアップが大変 AIとの開発で各自のアウトプットのスピードは上がったが、レビュワーがコンテキストを把握していないためレビューに時間がかかり、レビューが滞留する 4
はじめに またバズワードが来たな。 2026年6月、「ループエンジニアリング」という言葉でタイムラインが埋まった。 プロンプト、コンテキスト、ハーネス。半年ごとに、新しい看板が立つ。 号令はこうだ。Peter Steinbergerが「コーディングエージェントにプロンプトを書くのはもうやめろ。エージェントにプロンプトを書くループを設計しろ」と書いた。Claude Codeを率いるBoris Chernyも、「私はもうClaudeにプロンプトを書かない。ループが走っていて、それがClaudeにプロンプトを書く」と続けた。 ところが、その号令が流れてきた朝、私はちょうどKubernetesのコントローラのコードを読んでいた。reconcileとは、desired state（こうあってほしい状態）とobserved state（いま観測できている状態）を比べ、差分を縮める方向に手を動かし、また
観点が言葉になれば、砦は仕組みに変わる スピードが上がった現場で、何が詰まっているか 先日、登壇したパネルセッションで、会場に問いを投げました。「コードレビューがチームのボトルネックになっている方は、手を挙げてください」 と。正確な調査ではありません。ただ、会場の体感では、半分ほどの手が挙がりました。 AI が実装速度を 3倍、5倍、10倍と押し上げた現場で、次に詰まるのは、人間が変更を読む工程です。コードはどんどん生成される。けれど、その下流でシニアエンジニアが PR (コード変更の依頼) を抱えて溺れている。 「最後はシニアが見るから大丈夫」 という運用は、もう成り立たなくなりました。砦の前に押し寄せる流量が10倍になったのに、守り手の数はそのまま。これでは持ちません。 「シニアが最後に見るから大丈夫」 は、いつから幻想になったか そもそも、コードレビューは何のためにあったのでしょうか
データベース (DB) について、どのように勉強していますか？ MySQLやPostgreSQL等の具体的なデータベース管理システム (DBMS) の仕様、効率的なSQLの書き方、あるいはスキーマ設計のベストプラクティス等の「DBの使い方」を教える技術書は、たくさん見かけます。そういった本を読んだことのある方は多いでしょう。 一方で、より普遍的な「DBの仕組み」に関して、勉強したことのある方は少ないのではないでしょうか？ DBの内部実装を解説する本は、日本語で読めるものだと『詳説データベース』くらいしか思い浮かびません。ただ、この本は結構難易度が高く、手軽に読めるものでもありません (※今回紹介する講義を先に見ておくと、非常に読みやすくなります)。 そこで私がお勧めしたいのは、カーネギーメロン大学の有名講義『CMU Intro to Database Systems』です。YouTubeに
Agentと人の好循環…って結局なに 先日Microsoft CEOサティア・ナデラのポスト「A frontier without an ecosystem is not stable」。Agent時代のフロンティアエコシステム、そして人間とAgentが協調する学習ループに言及し、インプレッションは6500万を超え、それを補足・和訳した下記のポストも大変大きな反響がありました。 感覚的にこの重要性とゴールはみんなが理解しているものの、当然すぐに実現できるような代物ではありません。 「今から具体的に何準備したらええねん」の問いに対する答えを持っている人は意外と少ないのではないでしょうか。 もちろんこの大きなビジョンに対するアクションとして正解なんて無いのですが、私は技術屋なので、Agentの企業活用という視点に立ったとき、目下でやるべきことは何となく分かっているつもりです。 ループを軌道に乗
ざっくり3行で言うと、 Claude Code を作った Boris Cherny 本人が「もうプロンプトは書いてない」と言い出した レバレッジが「いいプロンプト」から「いいループ設計」に移っている、らしい ただ、これを自動運転と勘違いするとたぶん事故る はじめに：あの人がもうプロンプトを書いていない ある日、X のタイムラインを眺めていたら、こんな引用が流れてきました。 Boris Cherny（Claude Code 責任者） "I don't prompt Claude anymore. I have loops running that prompt Claude. My job is to write loops." （もう Claude にプロンプトは出していない。Claude にプロンプトを出す「ループ」を走らせている。私の仕事はループを書くことになった） …ちょっと待ってほ
先日、知人から、開発中の新規プロダクト構想について相談を受けた。どう進めるべきか意見が欲しいという。私の本業なので、すぐに返事しようと思ったが、自信の持てない部分もあり、少し時間が欲しかった。だが、忙しかったこともあり、私は知人の相談文を、ほぼそのままAIに丸投げした。それも結構雑に投げた。 予想していたが、返ってきた答えは完璧だった。論点は押さえられ、筋も通っている。まあ、これでいいか。そう思って知人への返信に貼りつけ、送信ボタンを押そうとして、そこで、手が止まった。 知人は「及川に聞いて良かった」と言ってくれるだろう。だが、これは本当に私の考えなのか。相談してくれた相手への、誠意ある態度なのか。これを私が出した答えだと、胸を張れるのか。読み返しても、どこも間違ってはいない。だが、間違っていないことと、私が考えたことは、別だ。私は送信をやめ、自分の考えを改めて整理した。 先々週、Goog
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