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はじめに こんにちは。楽楽販売の開発を担当しているuemuraです。 楽楽販売では11月に、初のAI機能をリリースしました。 楽楽販売をご契約いただいたお客様が導入準備をスムーズに進められるように支援する、チャット形式の機能となっています。 プレスリリースはこちら。 本機能の開発PJは楽楽販売にとって（また私自身にとっても） 初のAI機能開発、初のアジャイル×スクラム開発 となっており、新しいこと尽くめでした。 AI機能を開発する難しさもさることながら、アジャイル×スクラム開発にもなかなか苦戦したため、その学びを残しておこうと思います。 目次 体制紹介 どのような流れで開発が進んだか フェーズ1：立ち上がり フェーズ2：仮説ドリブンの機能開発 フェーズ3：品質改善とリリース準備 良くなかった点 自転車操業に陥った インクリメントの品質を担保できていなかった 生成AIによるコーディングとの付

目次 目次 1. はじめに 前提条件 免責 2. Application Controllerの役割 3. Application Controllerのアーキテクチャ Application Controllerの起動処理（ctrl.Run()） App Refresh Processor App Operation Processor 該当箇所 Reconciliation Loop（内部メカニズム） Phase 1: Refresh 該当箇所 Phase 2: Sync Operation 該当箇所 4. Shardingの仕組み Shardingとは？ Shardingのコアメカニズム ArgoCDで選択できるシャーディングアルゴリズム Legacy 特徴 該当箇所 Round Robin 具体例 特徴 該当箇所 Consistent Hashing 特徴 該当箇所 シャードIDの

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 2025年12月4日（木）に当社ラクスの紀井が登壇し、『AI時代の「ジュニア不要論」に異議あり！未経験から戦力PdMを生み出すOJT戦略とは？』 2025.pmconf.jp というテーマで「PdM育成」について登壇しました。 そこで私も、現在、直下で1名のPdMを「再育成」していることもあり、ラクスにおけるPdM育成のリアルを少しフィクションを交えつつお伝えします。 ■ はじめに メンバー概要 ラクスのプロダクトマネージャーの選考プロセス 採用時点の評価 ■ 入社後 → 再育成に至るまで ■ オンボーディングについて バディ体制 ■ PdM担当後に起きた課題 ■ 再育成の進め方 カリキュラム概要 １．課題図書 → レポート作成 → メンターと議

はじめに 請求書の明細表をOCRによって自動で読み取ることができると、経理業務自動化の実現に役立ちます。 ところが実際には、多様なフォーマットの存在や OCR の誤読が積み重なり、AIモデルとルールベース後処理だけでは思った以上に精度が出ない、という壁にぶつかることがあります。 AI モデルそのものの改修となると、学習データの追加やモデル更新など、時間もコストも必要になります。また、ルールベース後処理を増やし続けるのは、将来の保守を重くする心配がつきまといます。 そこで、「大規模言語モデル（LLM）を後処理に加えたら、より柔軟に・より構造的に・まるで人間が行うように誤りを補正できるのではないか」という発想のもと、既存処理に GPT による補正ステップを追加し、精度改善ができるか検証しました。 はじめに LLM による後処理の追加 追加した処理の流れ GPT に与えたプロンプト 検証結果 ま

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 2025年4月、ラクスではプロダクト部が新たに組成され、デザイナーとプロダクトマネージャーが同じ組織に加わりました。 そして2025年10月から、私はこの組織のマネジメントを担うことになりました。 実は7〜8年前にも、兼務という形でデザイナーのファーストラインマネージャーを経験しており、採用も含めて直接マネジメントをしていた時期があります。 その経験があるため、今回デザイン組織が含まれることに対する不安はありません。むしろ プロダクトマネージャーとデザイナーが同じ組織でコラボレーションできることにワクワクしている というのが今の正直な気持ちです。 この記事では、これまでの自分とデザイン／デザイナーとの関わり、そして今回のマネジメントに向き合うにあ

この記事はラクス Advent Calendar 2025 1日目の記事です。 はじめに こんにちは！ エンジニア3年目のTKDSです！ 今回はCodex CLI SDKの入門記事を書きました！ Codex CLI SDKはChatGPTの有料プランに契約していれば、特に追加費用不要で使用可能です。 そのため、さくっとMy AIエージェントを作るのには非常におすすめです。 では早速本題に入っていきたいと思います。 はじめに Codex CLIの概要 Codex CLI SDKについて 環境情報 基本的な操作 お天気エージェントを題材にした解説 シンプルなエージェント 最終版 まとめ Codex CLIの概要 Codex CLI is a coding agent from OpenAI that runs locally on your computer. 翻訳：OpenAIが提供するロー

はじめに こんにちは。楽楽勤怠のバックエンドを担当しているkoyaです。 約二年前、あるきっかけからQiitaに記事投稿を始めました。 最初は毎週書こうと決めていたわけではありませんが、 気づけば毎週投稿するようになり、いつの間にか100週が経っていました。 振り返ってみると、続けてきた中でいろんな気づきがあり、自分自身も少しずつ成長できたように感じます。 この記事では、その間のことを少し振り返りながら、 書くことを続ける中で感じたことをまとめてみようと思います。 はじめに 入社当初の焦り とりあえずで始めた記事投稿 毎週投稿の決意、そのためのルール 記事投稿をする中で得た気づき 1. アウトプットできるかどうかが理解度の物差しとなる 2. 書けない週はインプットが少ない 3. アウトプットを前提に学ぶことの大切さ 記事投稿を継続したいま、思うこと おわりに 入社当初の焦り 2023年7月

こんにちは、id:takaram です。 ラクスでは全社で GitHub を利用しており、大半のプロジェクトが GitHub Actions を CI として利用しています。 GitHub Actions は、テストやデプロイまでを自動化する強力な仕組みである一方、正しく使わなければセキュリティホールとなる危険性もはらんでいます。 今回は、GitHub Actions のセキュリティについて紹介していきます。 GitHub Actions のセキュリティ ありがちな侵害のパターンと対策 1. サードパーティアクションの侵害 問題 対策 2. 過剰な権限設定 問題 対策 3. run 内での OS コマンドインジェクション 問題 脆弱な例 対策 4. curl | bash 型の危険なスクリプト実行 問題 対策 追加の対策 1. actionlint で構文・展開の安全性をチェック 導入例

「開発が遅い」と嘆くのは簡単です。でも本当に遅いのは“人”ではなく、“見えない仕組み”かもしれません。 ラクスの開発組織が大切にしているのは、「顧客志向」です。 そして私たちはお客様に価値を速く・確実に届けるための基盤づくりとして開発生産性の向上に重きを置いています。 そのため各チームは、プロダクトの性質やお客様のニーズに合わせて、プロダクトごとに合理的な開発スタイルを選択しています。 そして、開発生産性に関わるデータを活用し、スタイルに合った施策を日々検証することで、価値提供のスピードと確実性を高めています。 今回は、そうした多様な背景を持つ開発チームが行っているリアルな「生産性向上のための取り組み」をチラっとご紹介します。 多様な技術スタックを持つチームが、それぞれの現場でどんな工夫をしているのか。 そこには　「開発生産性を科学する文化」　があります。 目次 データが語る、チームの「今

はじめに こんにちは、楽楽精算開発チームの坂田です。 私は今年、楽楽精算における新機能追加プロジェクトにアサインされ、その中で新規アプリケーションの開発を担当する機会をいただきました。 アプリケーションの新規開発は様々な要件を考慮しながら進める必要があり、検討事項は多岐に渡ります。 今回は私自身の振り返りも兼ねて、アプリケーションを設計する際の流れや考え方を共有させていただきたいと思います。 内容はどちらかというと初歩的な物が多く、これから設計にチャレンジしようという方に向けたものとなっています。 この記事が皆さんのアプリケーション開発の一助となれば幸いです。 はじめに 今回の要件 システム構成を検討する リアルタイムデータ受信 DBは既存と共通 アプリのデプロイ先 アプリを設計する アプリケーションフレームワーク DBアクセスフレームワーク トランザクション制御 DBコネクション コネク

目次 はじめに AI-Agentはインフラでどこまで使えるのか 実行環境とセットアップ 3日で進めたTerraform化のプロセス 使ってみて実感した効果 まとめ はじめに このブログの目的（と、ごあいさつ） こんにちは。SREの gumamon です！ 昨今のAI Agentの進歩は目覚ましいものがありますね。Vibe Coding という言葉も登場し、自然言語でAIに指示をすればアプリケーションが作れる時代になる──そんな話もちらほら聞きます。 しかし、Vibe（雰囲気）で作業をされると一瞬で崩壊してしまうのがインフラ領域です。 「AI Agentをどう使っていこう？」と悩まれている方も多いのではないでしょうか。 このブログでは、AI Agentの一種である ClaudeCode を使って、既存のAWS環境をTerraform化した過程をご紹介します。 この記事を読むことで、インフラ領

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp これまで「製品管理課」という名称で運営してきましたが、2025年10月より課を分割し、新しい名称と体制へと進化しました。本記事では、そのご紹介を兼ねてまとめています。 （上位組織である「プロダクト部」については先日まとめましたので、こちらもぜひご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp マルチプロダクトを展開し、かつ多様な製品フェーズを抱える企業において、プロダクトマネージャー組織をどのように設計・運営するかを考える上で、一つの参考になればと思います。また、ラクスのプロダクトマネージャーにご興味をお持ちいただいた方にとっても、その意義や背景を感じていただける内容にしていきたいと考えています。 第二進化の背景 当初12名で1つの組

こんにちは、稲垣です。 2025年4月から、プロダクトデザインの組織とプロダクトマネージャーの組織が、同じ「プロダクト部」という部門に統合されたのを受けて 「プロダクト部はじめました」を書きましたが、あれから半年経ちましたので、続編を書きます。 10月より副部長から部長となりました。 まずは改めて自己紹介です(キャリア変遷はコチラへ) エンジニアを軸にこれまで20年以上製品ヅクリに携わってきました。PdMはラクスに入ってから名乗るようになり、デザイナーはファッションECサービスの時に一時的にマネージャー不在の時があり、その時に直接マネジメントをしていました。 （この時には新卒のデザイナー採用課題レビューやスカウトでデザイナーのマネージャーを採用してたりしました） 基本的なプロダクト部の紹介は「プロダクト部はじめました」に書きましたので、今回はスキップし、あれから6ヶ月に経って どう変化や進

2025年、AI技術は新たなフェーズに突入しました。特に、自律的にタスクを計画・実行する「AIエージェント」の登場は、ソフトウェア開発の世界に大きなインパクトを与えています。私たちラクスでも、この技術革新の波を捉え、自社サービスを進化させるべく、社内のR&D活動「技術推進プロジェクト」にて「垂直型AIエージェント」の調査・研究に取り組みました。 申し遅れました、普段は技術広報を担当しているkawa3です。今回は久々にR&D活動を通じてエンジニア業務を担当しました。楽しかったです！ 本記事では、その成果発表の内容をもとに、AIエージェントの基本からSaaSへの応用可能性、そしてPoC（概念実証）を通じて見えてきたリアルな課題と解決策までを簡潔にご紹介します。 この記事を通して、垂直型AIエージェントの技術的な面白さをお伝えするとともに、ラクスがどのように技術のキャッチアップと社内へのナレッジ

こんにちは、開発推進部 SRE課のimamotoです。 SRE課ではSlackを使ってアラートを通知しているのですが、 今回はそのアラートを確認する運用を自動化してGitHub上で運用を完結させた話をしたいと思います。 これまでのアラート確認運用について 運用の流れ 解決したかった困りごと ①見落とし・対応漏れのリスク ②手順書作成コスト ③見るべきツールが多い ④横展開の必要性 改善方針：GitHub Actionsを活用したアラート確認運用の自動化 1. GitHub ActionsによるSlackメッセージの自動分類 Slack Alert Analyzerの機能 作成されたIssue例 2. 未知のアラートのRunbookを自動作成 Issueテンプレート Pull Request 3. 対応完了処理 Slack Alert Resolverの機能 他チームへの横展開：Reusab

ラクスでメールディーラーのUIUXデザインを担当しているたけしまです。 AIを活用した製品づくりに向け、上流工程から参画し、日々業務に取り組んでいます。最近では、社内でも業務効率化やナレッジの蓄積、雑務の処理などにAIを活用するようになってきました。 顧客ヒアリングの情報を収集・分析する際にもAIを活用していますが、顧客の声が蓄積されるにつれ、顧客から見たAIがどんな存在で、何を期待しているのかが少しずつ見えてきました。今回は、その気づきをデザイナー視点のAIの価値と併せてご紹介したいと思います。 顧客視点 業務変革のパートナー 5つの価値的変化 6つの役割イメージ デザイナー視点 新たなUX設計の可能性 1. 製品のUX向上 2. 広く深い顧客理解 3. UI設計と業務効率化 顧客視点とデザイナー視点の比較 まとめ 最後に 顧客視点 業務変革のパートナー 顧客企業にとってAIは、単なる便

はじめに こんにちは！楽楽勤怠開発チームのoo_yoshiです。 勤怠管理システムは「打刻して残業時間や休暇を計算すれば終わり」と思われがちです。しかし、実際にシステムを開発・運用してみると、その裏には複雑なルールと例外が山ほど存在します。 勤務体系は企業ごとに違い、法律や就業規則も定期的に改正されます。有休の付与や消化ルール、代休や振休の扱い、残業の丸め処理など、ひとつひとつのルールが微妙に違い、組み合わせると膨大なパターンになります。 私たちのチームでは、そうした複雑さに対応するために9年前にDDD（ドメイン駆動設計）を採用し、勤怠システムをリニューアルしました。本記事では、その9年間で感じたこと、分かったことを振り返りたいと思います。 はじめに 旧勤怠管理システムで直面した課題 リニューアル時にDDDを導入して変わったこと 属人化の解消 9年経って実感したDDDの価値 まとめ 旧勤怠

目次： はじめに 前提知識 当時の課題 実施した改善策 結果 その他 まとめ はじめに こんにちは。今年に入って2ヶ月に1回以上K-POPなどのライブに行っている、楽楽債権管理開発チームの冨澤です。 楽楽債権管理は新サービスとして2025年7月1日から販売を開始した、ラクスの中では比較的新しいサービスであり、高速に開発することが求められます。 本記事ではそんな高速開発を支える取り組みとして、CIのテスト実行時間を短縮した話をご紹介したいと思います。 前提知識 本記事での取り組みでは、以下の内容を前提としています。 対応時期 2025年3月 技術スタック 言語 Java 21 FW Spring Boot 3 テストツール Spock ビルドツール Gradle（Groovy） CI GitHub Actions アーキテクチャ オニオンアーキテクチャ 1つのGradleプロジェクトで管理し

はじめに AI関連の話題 AI活用状況のスナップショット うまくいっていること オンボーディング支援 コードリーディングの支援 ボイラープレートの自動生成 単純で広範な一括修正の自動化 AIによるプルリクの一次レビュー うまくいかなかったこと（限界と落とし穴） 自立型コードエージェントによる実装 非決定性（出力の揺らぎ） コンテキスト忘却 Kotlin×IDEロックイン問題 学んだこと まとめ 参考文献 はじめに 楽楽請求開発チームのkyoshimotoです。 バックエンド開発チームに所属し、開発チームをスケールさせるための開発プロセス整備、チーム内でのAI活用の推進を担当しています。 本記事では、現時点のAI活用状況や、うまくいっている点・うまくいっていない点、学んだことを共有します。 AI関連の話題 AI活用に関する期待を一段と高める話題が増えています。代表例を挙げます。 Anthro

はじめに こんにちは。楽楽請求でバックエンド開発を担当しているmarumoです。 楽楽請求は2024年10月にサービスを開始した新サービスで、請求書を一元管理し、経理業務を効率化する請求書受領システムです。 その中で、請求書の内容をデータ化するために OCR エンジンの API を活用し、自動データ化機能を提供しています。 請求書の自動データ化は、楽楽請求の中核を担う機能です。 サービスの価値を支えるこの仕組みを安定かつ効率的に動作させるためには、大量の請求書を迅速に処理できることが欠かせません。 大量の請求書を確実に捌くため、OCR エンジンの API 呼び出し処理は高並列化を前提に構築しました。 しかし、高並列処理の負荷検証中に「CPU やメモリは安定しているのに、スレッド数だけが増え続ける」という現象に遭遇しました。 本記事では、その原因をどのように特定し、どのように解決したのかを紹

はじめに こんにちは。メールディーラーAI開発課のmarronです。エンジニアブログ初投稿となります。よろしくお願いします。 私が所属しているメールディーラーAI開発課では、主にメールディーラーに搭載されるAI機能の開発を担当しています。 現在は10月にリリース予定の回答自動生成エージェントの開発を進めています。 この機能を開発するにあたって、新たにベクトルDBを利用したナレッジの検索機能が必要となりました。 本記事では、ベクトルDBでの検索精度を上げるために導入したハイブリッド検索についてご紹介します。 はじめに ベクトルDBの選定 ベクトルDBとは メールディーラーで採用したベクトルDB 密ベクトルを用いた検索 Qdrantでの密ベクトル検索 密ベクトル検索の欠点 疎ベクトルを用いた検索 疎ベクトルとは Qdrantでの疎ベクトル検索 両方の検索結果を組み合わせるハイブリッド検索 密ベ

はじめに こんにちは。楽楽明細開発チームのtkktです。 楽楽明細は2013年のサービス開始以来、10年以上の運用を続け、現在では1万を超えるお客様にご利用いただいています。 しかし、この成長の裏側では、長年の機能追加や複雑化による技術的負債が蓄積し、 新機能追加のたびに調査やテスト工数が増大するなど、サービスの成長スピードを阻害する課題に直面していました。 今回は、その課題を乗り越えるために取り組んだシステム刷新の一部をお話ししたいと思います。 目次 刷新の背景 実際の取り組み リリース後の課題と改善 成果と効果 今後の展望 まとめ 刷新の背景 長年の運用により、システムには以下のような課題が生じていました。 古いフレームワーク利用によるリスク サポート終了が迫り、セキュリティリスクが高まっていた 周辺のミドルウェアやライブラリのバージョンアップも妨げられていた 開発効率の低下 度重なる

こんにちは、株式会社ラクスでデザイナーをしているかっつです。 今回は私が所属しているプロダクトデザイン3課でデザインレビューを始めることになった話をご紹介します。 デザインレビューをする文化がなかったところからなぜ始めることになったのか、 上手く行っていること・行かなかったことなどお話しします。 これからデザインレビューをチーム内で始めようとしている方の参考になれば嬉しいです。 1. デザインレビューを始めるきっかけ 2. どう始めたか いきなりレビューではなく、まず輪読会から レビュー用フォーマットの導入 3. 上手くいったこと 議論が建設的になった 副次的にチームの課題を解決できた 4. 課題とこれから 5. まとめ 1. デザインレビューを始めるきっかけ ラクスのデザイナーはそれぞれが担当するプロダクトを持ち、デザインを進めています。 その状況もあり、プロダクトをまたいだレビューの機

こんにちは。40代インフラエンジニアのAと申します。 今回は今さらながら、Kubernetesを勉強し始めたエンジニアのポエムになります。 あまり技術的な内容はありませんがご容赦ください。 経歴 手作業のインフラの時代 新しい時代の幕開け、そして焦り 重い腰を上げ下げしてようやくKubernetesへ 金はかけるがコスト感をもつ （参考）AWSのマニュアルにあるゲーム（2048）をデプロイしてみる 難しく考えず、実は根本はあまりかわらないよ おわりに 経歴 私はエンジニア歴20年以上の世間では「ベテラン」といわれるインフラエンジニアで 経歴としてはSIerでOSインストールや機器設定を現場でがむしゃらにこなす所から始まり、 SaaS業界で運用を経て、昨今はオンプレ機器の導入・設計をリードする立場で働いてまいりました。 また、現在の会社は在籍年数も10年以上と長く、何やらベテラン臭のする、

こんにちは！！ラクス技術広報担当です。 2025年8月7日(木)に、オンラインにて「RAKUS Tech Conference 2025」を開催いたしました。平日にもかかわらず、多くの皆様にご参加いただき、大盛況のうちに幕を閉じることができました。登壇者、関係者の皆様、そして何よりご視聴いただいた皆様に、心より感謝申し上げます。 本イベントの開催目的は、私たちラクス開発本部が最も大切にしている「顧客志向」という概念を多くの方に知ってもらうことでした。参加後アンケートの結果から、9割の視聴者の方に「ラクスが顧客志向な開発組織であるという印象が伝わった」という回答をいただき、イベントの目的が果たせたことは大変良かったと思います。 各セッションでは、ラクスのサービスが日々どのように顧客と向き合い、その価値を技術で実現しているのか、7つのセッションを通じて開発の裏側にある「強み」や「想い」をお届け

はじめに こんにちは。新卒3年目のymyhero7です。 メールディーラーという自社開発プロダクトの開発チームに所属しています。 入社してすぐの頃は、実装やテストの工程を担当していましたが、新卒2年目から徐々に要件定義を任されるようになりました。もともと就職活動の面接段階から、「どうすればお客様にとって本当に価値のある機能を作れるか」といった上流工程への関心が強く、そうした業務に携わることを希望していました。 そのため、2年目という比較的早い段階から要件定義に関われるようになったときは、非常に嬉しかったのを覚えています！ しかし、意気揚々と始めた要件定義の業務は、想像以上に難しく、苦労の連続でした。作成した要件定義書はレビューで指摘を受けることが多く、大幅な手戻りが発生してしまうことがしばしばありました。 本記事では、そうした経験を通じて学んだ要件定義の進め方のコツや「顧客理解」の重要性を

はじめに こんにちは。フロントエンド開発課でチームリーダーをしています、北嶋です。 私が所属する開発部では、開発の「スピードUP」と「生産性の向上」を今年度の大きなテーマとして掲げています。 そこに向けて、私のチームでは開発プロセスの中でAI活用を実践していく「AI駆動開発」を推進することに、積極的に取り組んでいます。 本記事では、今年度から本格的にAI活用に取り組み始めた私たちが、どのようにAI活用を進めて、どのような成果や学びを得たのか、具体的な事例を交えながらご紹介できればと思います。 まだまだ発展途上ではありますが、私たちが実践してきた取り組みが、開発業務でAI活用をしていきたい方への、何かヒントになれば幸いです。 はじめに どのようにAI駆動開発を進めてきたか ステップ1：KPIの設定 ステップ2：個人での利用とアイデアの共有 ステップ3：チームでの標準化 例①：DevinのAP

自己紹介 こんにちは、株式会社ラクスでプロダクトマネージャー(以下PdM)をしている柴と申します。 楽楽精算のPdMを経て、現在は楽楽精算モバイルアプリ・楽楽明細・楽楽債権管理・AIリーン開発と複数のプロダクトでPdMを担当しています。 （PdM積極採用中です！！） 今回はPdMという役割を経験して私が感じてきたことを記事にしてみます。 PdMを目指している方やPdMという役割にもやもやしている方の参考になると幸いです。 はじめに 「隣の芝が青く見える」——この言葉が、私のPdMキャリアの最初の数年間を象徴していました。 SNSで目にする「戦略を描くPdM像」、イベントで語られる「PMFを達成したPdMの話」、そして「経営に貢献するPdM」の事例。 それらと比較して、私は「自分のやっていることは、本当にプロダクトマネジメントと言えるのだろうか？」と疑問を持っていました。 そんな中でも派手で