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こんにちは。FinOpsチームのテックリードの吉澤です。 アンドパッドのSRE/CRE/FinOpsチームのメンバーで、2026/1/31(土)に中野で開催されたSRE Kaigi 2026に参加してきました！ 今回は、現地参加したメンバーによるおすすめセッションをご紹介します。これからSRE Kaigi 2026の内容を追う方は、ぜひ参考にしてみてください。 ちなみにイベントレポート第1弾として、私の一般セッションでの発表（予期せぬコストの急増を障害のように扱う）とその反響を以下の記事にまとめています。こちらもあわせてご覧ください。 tech.andpad.co.jp 現地参加したメンバーによるおすすめセッション サービスプラットフォーム部部長 兼 SREチームマネージャー 角井のおすすめ 小さく始めるBCP ― 多プロダクト環境で始める最初の一歩（株式会社SmartHR 中間さん） レ

この記事は、Bill One開発Unit ブログリレー2025の第23弾です。 こんにちは！！VPoE兼インボイス管理サービス「Bill One」のプロダクト開発責任者の大西です。 「今、Bill Oneで働く魅力」というブログを書いてからもうすぐ1年が経過します。この1年でBill Oneはさらに進化を遂げ、今もなお「新しい市場を創る」や「顧客に新たな当たり前を提供していく」という挑戦を続けています。 Bill Oneは2020年5月のローンチから5年半が経過し、多くの企業に支持され、BtoB SaaSとして日本最速でARR100億円に到達しました！2025年11月時点で、ARRは128億円、契約社数は約4,600社を突破しています。泥臭い努力を重ね、1社1社に丁寧に向き合い続けてきました。その積み重ねが「請求書をオンラインで受け取る」という新しい市場を創り、多くの企業の働き方を変えるこ

はじめに システム開発部でバックエンドエンジニアをしている白坂です。 弊社では、『ドメイン駆動設計をはじめよう』の輪読会を行っています。 この記事では、第7章で扱われているイベント履歴式ドメインモデル（イベントソーシング）について自分の理解を整理します。 これからDDDを学ぶ方の参考になれば幸いです。 はじめに 多くのシステムは「現在の状態」を保存する しかし業務では「過程」が重要 「状態」ではなく「出来事」を保存する 状態保存とイベント履歴式ドメインモデルの違い 状態を保存する設計 イベント履歴式ドメインモデル 現在の状態はどう扱うのか なぜこの持ち方をするのか イベント履歴から目的別のモデルを作れる イベントストアとは イベントストアの特徴 メリット 過去の状態を再現できる 業務の流れを詳しく把握できる 履歴をそのまま監査に使える 同時更新の内容を見て判断できる デメリット 学習コスト

Claude Code のエージェントチームを使用すると、複数の Claude Code インスタンスが連携して動作するようになります。この記事では、Claude Code のエージェントチーム機能を試し、どのように動作するかを探ってみます。 Claude Code のエージェントチームを使用すると、複数の Claude Code インスタンスが連携して動作するようになります。1 つのセッションがチームリーダーとして機能し、他のセッションにタスクを割り当てたり作業を調整したりします。チームメンバーは独立したコンテキストで動作し、それぞれのメンバーと直接やり取りできます。 従来のサブエージェント機能では、メインのエージェントがサブエージェントにタスクを委任する一方向の関係であり、サブエージェントはメインエージェントのみに結果を報告できました。一方エージェントチームでは、リーダーを介さずにメン

リファクタリングに ActiveModel::EachValidator はいかがですか 外部APIによるチェック処理の重複問題 こんにちは、虎の穴ラボのawamoです。 先日、Railsアプリの機能改修をしていて気づいたことがありました。 「あれ、このテキスト分析のチェック処理、他のコントローラーでも見たような...」 調べてみると、同じ外部APIを呼び出すチェック処理が、複数のコントローラーにコピペで散らばっています。 ※ コードは例です。実際のプロダクトコードではありません。 # posts_controller.rb def create # ... 省略 ... analyzer = TextAnalyzer.new analyzer.analyze(@post.body) if analyzer.invalid? render :new and return end # ...

はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2026年1月のトップ50です*1。 順位 タイトル 1位 Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきて、オレは適当にしゃべるだけになった 2位 「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) 3位 Geminiの「Gem」機能のTips集(1/3)：基本編｜榎本大貴 / LITALICO研究所所長 4位 「ルールに基づく国際秩序は終わった」カナダ首相がダボス会議で放った“衝撃の現実主義”演説全文（高橋浩祐） - エキスパート - Yahoo!ニュース 5位 寝つきがよくなく、色々試したら結構すぐ眠れるようになったので、まとめてみた - 今夜はいやほい 6位 父の介護が始まったと思った

コーポレートエンジニアの @sion_cojp です。 この記事では、Claude Code を使って SaaS セキュリティチェックを自動化した取り組みについて紹介します。 SaaSセキュリティチェックとは？ 従業員が新しい SaaS を業務で利用したい場合、その SaaS がセキュリティ面で問題ないかを、コーポレートエンジニアが事前にチェックします。 チェック項目の一部を挙げると以下のような内容です。 公的認証資格を取得しているか（SOC など） MFA（多要素認証）／二段階認証に対応しているか 解約後にデータは完全に削除されるか 準拠法・管轄裁判所の確認 また近年では、SaaS に AI 機能が標準搭載されるケースも増えており、 学習への利用をオプトアウトできるか 入力データがモデル改善に使われるかどうか といったAI 特有の観点もチェック対象になっています。 これらを総合的に確認し

Intro GPC (Global Privacy Control) の策定と実装が進んでいる。 このヘッダは、サービス、ユーザ、ブラウザ、全てにとって「無視することができない特別なヘッダ」となりつつある。 たかだか 1 という値を送るだけのヘッダに、何の意味があるのか? 失敗して歴史に消えつつある DNT と何が違うのか? 解説していく。 DNT 長らく問題視されていた "3rd Party Cookie" は、技術そのものではなく、「トラッキング」というユースケースに問題があった。 したがって、Web の歴史の前半では「トラッキングからの Opt-Out」という手段を、ユーザが手に入れるための戦いが繰り広げられていた。 GDPR などが求めた Cookie Banner などが、その最たる例の 1 つだ。しかし、どうしても UI は邪魔になるし、毎回 Deny を押すのも不便だ。 それ

こんにちは。株式会社スマートバンク SRE部の capytan です。1/31(土)開催のテックカンファレンス SRE Kaigi 2026 にて「クレジットカード決済基盤を支えるSRE - 厳格な監査とSRE運用の両立」というタイトルのトークをしました。素晴らしい場をいただき、多くの方にご覧になっていただけました。この場を借りてお礼申し上げます。 また、セッションを軸に多くの企画や運営に工夫がなされているテックカンファレンスだと感じました。SRE Kaigi 2026を作ったすべての人に感謝申し上げます。 発表では、当社のPCI DSS対応について、以下の3点を軸に実践例を紹介しました。詳細はスライドをご覧ください。 スコープ最小化：準拠対象を限定する設計（AWSアカウント分離など） マネージド活用：改ざん検知・鍵管理などをクラウドの責任分界に寄せる 自動化：証跡収集などを可能な限り手作

こんにちは。ラクス フロントエンド開発課 新卒2年目の持永です。 最近AI活用が進み、コードを書く速度は以前とは比較にならないほど上がりました。 そこで私は、 「AIに並列で実装を任せれば、複数の画面/機能を"爆速"で開発できるのでは？」 と考え、複数画面・複数機能を並列で進めるスタイルに挑戦しました。 並列開発の中で、工夫してうまくいった点もありました。 ただ、期待したほどの効率化には至らず、「手戻りの連鎖」と「レビュー負荷の増大」も招きました。 今回は、並列開発で工夫した点と誤算を整理し、そこから得た気づきを共有します。 1. 試したアプローチと結果 2. 工夫した点①：AI向けの仕様書と計画書を用意した 作成の流れ 効果 3. 工夫した点②：ローカル構成の整理 ポイント 効果 4. 誤算①：未確定要素による「手戻りの増加」 何が起きたか なぜ起きたか どうすべきだったか 5. 誤算②

FinOpsチームのテックリードの吉澤です。去年まではSREチーム所属だったのですが、1月からは新設されたFinOpsチーム（旧：インフラコストマネジメントプロジェクト）の専任になりました。 このチームの活動に関連した内容を、2026/1/31(土)に中野で開催されたSRE Kaigi 2026にて発表してきました。 今回の記事では、この発表スライドの内容や、時間の都合で省いた詳細の補足、そしてAsk the SpeakerやXで頂いた質問への回答をご紹介します。 発表スライド：予期せぬコストの急増を障害のように扱う――「コスト版ポストモーテム」の導入とその後の改善 「ポストモーテム」はすでに多くのSREにとって馴染みのあるプラクティスだと思います。発表では、このポストモーテムを、不必要なコストの増加（弊社社内では「コスト障害」と定義）に適用した「コスト版ポストモーテム」の導入事例をご紹介

MoonBit は、WebAssembly や JavaScript にコンパイルできる新しいプログラミング言語です。この記事では、MoonBit を使用してシンプルな RESTful API サーバーを作成する方法を紹介します。 MoonBit は、WebAssembly や JavaScript にコンパイルできる新しいプログラミング言語です。Rust のような構文とパフォーマンスを持ちつつ、ガベージコレクションを採用し所有権やライフタイムといった概念がないという点が特徴です。 この記事では、MoonBit を使用してシンプルな RESTful API サーバーを構築する方法を紹介します。TODO アイテムを管理するための基本的な CRUD 操作を提供する API サーバーの作成を通じて、以下の内容をカバーします。 moonbitlang/async パッケージを使用して非同期処理によ

G-gen の杉村です。BigQuery には Conversational Analytics（対話型分析）機能が備わっており、データに関する質問を生成 AI に対してチャット形式で投げかけることができます。この機能を使うことで、SQL の知識がなくても、自然言語でデータをクエリすることができます。 概要 Conversational Analytics とは 使用イメージ 料金 他の手法との比較 自然言語による BigQuery へのクエリ Looker Studio Pro の Conversational Analytics との違い データエージェント データエージェントとは 設定項目 公開とアクセス制御 データインサイトの自動生成 BigQuery ML 対応 精度向上のために ビジネスロジックの組み込み メタデータの整備 割り当て（Quota） 概要 Conversation

はじめに こんにちは。カイポケコネクトの開発推進チームでエンジニアをしている @_kimuson です。 開発推進チームではエンジニアの生産性向上をミッションに掲げているため、最近では積極的にAI活用を推進しています。 上記エントリでは、タスクごとの協業レベルを定義しより低い協業レベル（＝できるだけLLMに移譲しきる）を実現するための方針を紹介しました。 このエントリではより具体的に、Claude Codeをフル活用してこういったワークフローの設計を組織に適用する際の知見をまとめてみようと思います。 設計するワークフローの協業レベルを意識する 前回のエントリでは、ワークフローを設計するに当たって協業レベル、つまりどの程度LLMに権限移譲するか、をデリゲーションポーカーの分類を借りて整理しました。 よくあるLLMの利活用シーンと対応する移譲レベルは下記のように対応します： 流れ 協業レベル

こんにちは、DevPFチームの菅原です。 現在、弊社のアプリケーション基盤（ECS on Fargate）では、コンテナログの収集・転送にFireLensを採用し、Datadog Logsへ集約しています。FireLensはタスク定義に数行記述するだけでログ基盤が整う非常に便利な機能です。一方で裏側では、Fluent Bitがサイドカーとして動作し、複雑なパイプラインを処理しています。 「ログなんて標準出力に出せば、あとは勝手に届くもの」 そう思われがちですが、実際にはアプリケーションコンテナからDatadog Logsのexplorerに表示されるまでには、いくつもの難所が存在します。今回は、ログがDatadogに到達するまでのアーキテクチャを紐解きながら、ログが「どこで」「なぜ」欠損するのかを解説します。 ログ転送のアーキテクチャ概要 まずは現在の構成のおさらいです。 基盤: AWS

こんにちは、YAMALEX駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） AIエージェントの開発において、本番環境での動作を監視し、パフォーマンスを測定・デバッグすることは非常に重要です。 Amazon Bedrock AgentCore Observability を活用することで、エージェントの動作を詳細に追跡し、問題を迅速に特定できるようになります。 本記事では、Strands Agentsフレームワークを使用して、OpenTelemetryによる自動計装を実装し、CloudWatchでエージェントの動作を可視化する方法について解説します。 AgentCore Runtimeを使うと自動で有効になる機能ではありますが、Runtimeを使わないときでも、

こんにちは、SmartHR プロダクトエンジニアのB6です。 「基本機能」と呼ばれるSmartHR最大のRailsアプリケーションでは、アプリケーションサーバにPumaを使用しています。 RailsでPumaデフォルトスレッド数が変更されたのをきっかけに、私たちもスレッド数の設定を見直してみたいと思うようになりました。 本記事では、調整の際に行ったこととその結果について共有いたします。 背景 2024年、RailsでPumaのデフォルトスレッド数を減らすための議論が展開されました（Issue #50450）。議論の結果、I/O比率を25~50%とする一般的なRailsアプリケーションでは、スレッド数3が適切ではないかという結論に至りました。 要点をざっくりまとめると以下のようになります。 CRubyでは、GVLが存在するため、同時に1つのスレッドしかRubyコードを実行できない Pumaの

はじめに こんにちは、データシステム部MLOpsブロックの木村です。MLOpsブロックではZOZOTOWN、WEAR by ZOZOをはじめとして、弊社で提供するさまざまなサービスに関わるML機能を開発・運用しています。 本記事で紹介するZOZOマッチ（以下、本アプリ）は「ファッションで恋する」をコンセプトとしたマッチングアプリです。本アプリもML機能を持ち、MLOpsブロックが機能を開発・運用しています。 本アプリの特徴的なML機能としてファッションジャンル診断（以下、ジャンル診断）があります。ジャンル診断とは全身画像をストリートやモードなどZOZOが定義した12種類のファッションジャンルに分類し、該当するジャンルの割合を「ジャンル傾向」として円グラフで表示する機能です。 ジャンル診断には2つの利用方法があります。1つ目はプロフィールに登録した自分の全身画像から自分の「ジャンル傾向」を判

こんにちは、ソフトウェアエンジニアのいちび (@itiB_S144) です。 2026年1月28日 (水) に「カミナシ Tech Night #1 - AWS re:Invent 2025 Recap Special」を開催しました！カミナシのエンジニアチームとしては初めての外部の方も参加可能なイベントの開催で、準備段階からドキドキしていましたが、当日は大盛況で無事に終えることができました。 今回のテーマは AWS re:Invent 2025 の recap (復習) イベントということで、実際にカミナシから現地参加したエンジニア 5 名と豪華なゲストの方々がそれぞれの視点でセッションレポートをお届けしました。イベントには社外からも 13 名ほど参加いただき、会場は熱気に包まれていました！ 本ブログではイベントのレポートをお伝えします。 カミナシ Tech Night とは カミナシの

はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。1月26日（月）～2月1日（日）〔2026年2月第1週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 Claude Codeで「AI部下10人」を作ったら、勝手にバグ直して「違反は切腹」ルールを追加してきて、オレは適当にしゃべるだけになった 2位 2026年のBluesky予測 - Bluesky 3位 死んだら全てが無になるのに、何を目標にして生きればいいの？ 4位 著作権について知っておきたい大切なこと | 文化庁 5位 Claude Codeと暮らす | DevelopersIO 6位 自維300議席超うかがう 中道半減も 参政・みらい勢い 朝日調査 - 衆議院議員総選挙（衆院選） [衆院選（衆議院選挙）2026]：朝日新聞 7位 みんなAI使って何やってるの？ 8位 Claude Code