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本記事は、Findyイベント「鹿野さんに聞く！claude codeをさらに加速させる私の推しツール」の登壇資料です。 claude codeの開発を加速させるための推しスキル・ツール・設定を紹介しています。 claude codeのためにターミナルを素早く起動したい Raycastショートカット + スニペットを使う Raycastとは、様々な機能を呼び出せるランチャーアプリ Alfredやspotlightみたいなもの Raycastを使い、hotkeyキー1発でアプリを起動できるようにする Windowsでも動作する 私は ⌥⌘T で起動させている ターミナルのT claude codeを素早く起動したい スニペットを使う 私はRaycastのスニペット機能を使っている 短い入力（例c;）でclaude codeを起動できるように claude codeの起動と同時にプロンプトを実行

claude code Remote controlが登場。ソファでも移動中でも、ローカルセッションをスマホから動かす 旅行中にふと暇になった時間、子どもが寝静まるのを待っている時間、電車に乗っている時間。その隙間時間に、「ん゛あ゛あ゛あ゛あ゛！゛開゛発゛が゛し゛た゛く゛て゛た゛ま゛ら゛な゛い゛よ゛お゛お゛お゛！゛！゛！゛」と悶々とする時間がありませんか？ 私は、ありまぁす！ 本日登場したclaude codeのRemote control機能を使えば、ローカルのパソコンで動いているclaude codeのセッションを、スマホから確認したり、追加指示を出したりできるようになります。 概要 Remote controlは、ローカルPcで動いているclaude codeのセッションを、claudeモバイルアプリ（iOS / Android）やclaudeデスクトップアプリから操作できる機能です

こんにちは。 Ubie の syucream です。最近は組織開発とか生成AI社内活用とかやってます。 「業務を一番よく知っている人が、自分で自動化できる。」 この状態を、AI の力でどう実現するか。本記事では、 Ubie が claude code と n8n を用いたワークフロー開発効率化・民主化による業務効率化の実例を紹介します。 「一番無理な仕事かも」 社内の業務自動化ツール n8n について、あるメンバーがこうコメントしました。 n8n は、さまざまなサービスを「つなぐ」ことで業務を自動化する AI ワークフローシステムです。しかしそのワークフローを正しく組み上げるのは一定の習熟が必要な程度に困難です。エンジニアでも骨が折れる作業だし、非エンジニアにとっては文字通り「無理な仕事」で、人を選ぶ作業になります。 それが今、 自然言語で業務フローを説明するだけで、ワークフローがシュッと

Ubie cTO の @yukukotani です。 2025年は、claude codeのようなターミナル型やcursorのようなエディタ統合型など、ローカルで動作するコーディングエージェントが急速に普及した年でした。一方で、Devinのようなクラウド型のエージェントは、登場時の熱狂と比べるとやや落ち着いた印象を受けた方も多いのではないでしょうか。 個人的には、今の道具では生産性改善の天井が見えてきたように感じます。認知負荷が限界を迎えているからです。そしてその救世主として、クラウド型コーディングエージェントが再び主役に躍り出ると考えています。 本記事では、なぜ今までクラウド型が主流にならなかったのか、何が変わったのか、そしてクラウド型ならではの強みについて整理します。 なぜ今までクラウド型は流行らなかったのか クラウド型コーディングエージェントの普及を阻んでいたボトルネックは、大きく3

2026年1月13日に、Firefox 147がリリースされ、「cSS Anchor Positioning」が全ブラウザ対応しました。HTML・cSSだけでポップオーバー表現をしつつ、好きな要素を基準に、ポップオーバーを表示できるようになりました。 たとえば、タスク管理のサブメニューを右側に表示する表現や、ヘッダーのユーザーアイコン下にドロップダウンメニューを表示できます。 タスク管理のサブメニュー ユーザーアイコンの下にドロップダウンメニューが表示される 私はずっっっとこの表現をHTML・cSSで実現したいと思っており、Firefoxの対応を待ち望んでいました。本記事で詳しく解説します。 Popover APIとは 従来、ポップオーバーを実装するには、大量のイベントリスナー、複雑な位置計算のロジック、スクロールやリサイズへの対応が必要でした。 たとえば次のようなJavaScriptのコ

本記事は、Ubie Tech Advent calendar 2025 23日目の記事です。 はじめに はじめまして、11月にUbieにSREとして入社したumiyosh(海野嘉和)といいます。40代後半での転職になりますが、変化の激しさや実現しようとしている世界観に毎日ワクワクしながら過ごしています。何歳になっても新しい世界に飛び込むのは楽しいものです。 現在はオンボーディングをうけつつSRE業務をやりつつシステムの全体像を理解しようとしています。 オンボーディングを手厚くやってもらえたというのもあり、システム理解や業務理解は進みましたが、それでもやはり複数のサービスが複雑に絡み合う現代のシステムにおいては、その理解は一筋縄では行かないというのが正直なところです。 一方で今回の転職では、以前なら「ドキュメントを読みまくり」「人に聞きまくり」「実験or業務しまくる」ことで埋めていたギャップ

始めに Ubieでプラットフォームエンジニア兼SREをしているonoteruです。 今回は、Ubieで運用しているpreview環境と呼ばれる仕組みについて紹介します。preview環境は、プルリクエストごとに動作確認ができる環境を提供する仕組みです。この環境により、開発者の動作確認のボトルネックを解消し、開発効率の向上を実現しています。 なお、本記事はUbie Tech Advent calendar 2025 20日目の記事となります。 背景と課題 近年、AIエージェントを活用したコーディング支援ツールが普及し、コードを書くこと自体のハードルは大きく下がってきました。しかし、コードを書くことと動作確認をすることは別の話です。実際の開発現場では、動作確認が開発フローのボトルネックになることが少なくありません。この問題は実際に手で動かして体験を確認する必要のあるような、フロントエンドを持つ

この記事について 本記事は Ubie Tech Advent calendar 2025 19 日目の記事です！ LLM を活用したプロダクト開発において、「生成結果の品質をどう評価するか」は常に大きな課題です。 モデルの更新、プロンプトの改善、RAG の検索精度の向上など、あらゆる改善活動において、信頼できる「評価指標（メトリクス）」がなければ、それが改善なのか改悪なのかを判断できません。 Ubie では、LLM を活用した生活者の健康に関する相談に応答するアプリケーションの開発・運用しています。医療・健康というドメインの特性上、正確性や安全性には高い水準が求められます。また、"Helpfulness"（有用性）や "Empathy"（共感性）といった定性的な価値も同時に担保する必要があります。 このような複雑な要件を満たすため、私たちは LLM-as-a-Judge （LLM による自

本記事はUbie Tech Advent calendar 2025の14日目の記事となります。 こんにちは、ユビーでSRE/FinOpsまわりを担当しているdekokunです。今年FinOpsに出会ってから、めっちゃ大好きになりました。I love FinOps!!! 現在ユビーではプロダクト基盤としてGoogle cloud（GcP）を広く利用しており、クラウドコストの把握・按分は事業運営上の重要テーマになっています。 この記事では、ユビーで運用しているGcPコスト按分の仕組みについて、 現在地： コスト按分そのものはBilling Exportのレコード単位まで作り切った 現在、その上に「経営企画が見たい粒度」と「マイクロサービス単位で見たい粒度」の階層構造を統合する取り組みを進めている という状況と、その間を一気通貫でつなごうとしている取り組みを紹介します。 究極的には、経営とエン

はじめに こんにちは。Ubie のテクノロジープラットフォーム部で Web エンジニアをやっている highwide といいます。Ubie には今年の 10 月に入社しました。 これは Ubie Tech Advent calendar 2025 の 16 日目の記事です。 さて、いきなり前職の話をするのですが、最後に所属していたチームで「最初は面食らったものの、最終的にめちゃくちゃ良かったなと思うチームの Working Agreement」として 「コードレビューの優先度をできるだけ高める」 というものがありました。 当初は社内ドキュメントでこの慣習を紹介しようと思ったのですが、インターネットに公開した方が便利と思いここに書きます。 Tier とは 「Tier」とは「段」や「層」という意味ですが、昨今ではゲームなどにおける強さや優先度のランク付けの言葉としてよく見かけるようになりました

本記事は Ubie Tech Advent calendar 2025 15日目の記事となります。 Ubieでデータエンジニアをやっている @yosh_yumyum です。 普段はBigQueryやdbtを使ったデータ分析基盤の構築・運用が業務の中心で、最近はデータ整備にも力を入れています。 UbieではLightdashをメインのBIツールとして利用していますが、今回はLightdashに内包されているAI Agents機能を使ったデータ整備についてお話ししていきます。 なお、AI Agents機能は有償プランのうち、Lightdash cloud Pro あるいは Enterprise プランで利用可能です。 Lightdash AI Agentsとは? 詳細な解説は冒頭の公式ドキュメントに譲りますが、ユーザーが自然言語で「〇〇の施策の効果測定をしたい」といったテキストを送信すると、

Ubie ソフトウェアエンジニアの syu_cream です。最近は社内生成AI活用周辺においてなんでもやるマンをやっています。今回の記事では、最近発展が目覚ましい Gemini API を n8n のワークフローから活用する事例について紹介します。 Gemini API について Gemini API では、「Gemini でチャットできる」以上のさまざまな機能が搭載されています。目立った例としては Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Preview) による画像の生成・編集です。 Gemini アプリでもできるこの操作が、 API でも非常に手軽に実行することができます！ 他にも、音声生成や動画生成など機能は多岐に渡り、今日において実務で利用できるクオリティまでに近づいていると思います。 さらに！ちょうど一昨日には統合的な Interactions API ととも

こんにちは。UbieでQAエンジニアをしているMayです。 私はこれまでのキャリアで、多くの自動テストの運用・保守やローコードツールを使った自動テストの導入に携わった経験はあったものの、複雑なシステムを相手に、ゼロから一人でテストツールを開発するスキルは、正直なところありませんでした。 しかし、AI開発エージェントと一緒なら、私にもテストツールが作れました！ 今回は、AIと一緒に、無限のテストパターンをランダムに実行するツールを作ってバグをたくさん見つけた話を書いていきます。 はじめに Ubieでは現在、生活者向けwebアプリ「ユビー」の中心である「症状チェック」機能のエンジンを、新しいものに移行する計画が進んでいます。私もそのプロジェクトに携わっています。 症状チェックは、複数のマイクロサービスと連携しながら一問一答を進め、最終的に結果画面を表示します。表示内容はフロントエンド側で組み立

こんにちは @glassmonekey です。 先日のGo conference 2025ではencoding/json/v2についてトークをしました。 旬な機能繋がりではないですが、今回はGo 1.25で正式に導入されたtesting/synctestについて紹介します。 並行処理のテストは、タイミング依存で不安定になったり、time.Sleep()で適当に待ったりしがちです。testing/synctestはそんな悩みを解決してくれますが、すべてのケースで使えるわけではありません。便利そうな反面、使い所がわからず迷っていたので、この記事では向き不向きを整理してみました。 TL;DR testing/synctestは並行処理を決定論的にテストできるパッケージです。 できること： 時間制御（30分のタイムアウトのテスト一瞬で終わる） 決定論的なテスト実行（タイミング依存を排除） チャネル

こんにちは、Ubieでソフトウェアエンジニアをしているshirajiです。 (ちょっとここ1,2週間年内リリースするものが立て込んでて、なぜ12/9担当になったのか？と後悔してます。残り1時間で12/10です。) この記事は、Ubie Advent calendar 2025 の12/9の記事です。 claude codeって便利ですよね。ここ最近compactの頻度が激しくて、ちょっと乗り換えか？って考えていますが、一旦それは置いておいて 2025年10月9日に customize claude code with plugins が発表されて「これは会社全体で活用できそう！」と思い、翌営業日の10月10日には社内向けのプラグインマーケットプレイスを立ち上げました。 あれからちょうど2ヶ月が経過したので、今のUbieのclaude code pluginについて紹介していきたいと思います

Ubie ソフトウェアエンジニアの syu_cream です。最近は社内生成AI活用周辺においてなんでもやるマンをやっています。 今回の記事では、最近 Ubie で活用し始めている AI ワークフロー n8n について紹介していきます。 はじめに みなさんの企業では社内でどれくらい生成AI活用が進んでいますか？進行具合は組織ごとそれぞれかと思いますが、世の中の汎用生成AIサービスがエンタープライズ向けにも拡充されてきた今、ある程度の活用をするハードルは低いものになってきたのではと思います。 Ubie では数年前から内製の社内生成 AI プラットフォーム「Dev Genius」を運用しており、国内では早い時期にこのトレンドに乗り社内での活用浸透も相対的に進んでいる方なのではと自負しております。 他方、単一の AI エージェントのチャット・セッションでできることは限られます。ある程度の活用を進

TypeScript 7で消えるtsconfigのレガシー設定。target: es5やbaseUrlにサヨウナラ TypeScript 7ではtarget: es5やbaseUrlといった長年のレガシーな設定が削除され、strict: trueが標準になるなどデフォルトの挙動が変更されます。本記事では、消えるレガシーな設定や挙動が変わる主要な設定について、設定の基本知識から代替案までを解説します。ご自身のtsconfig.jsonを更新する際の参考になれば幸いです。 TypeScript 7とは そもそもTypeScript 7ではコンパイラーが大きく変わります。現在のTypeScriptのコンパイラーはTypeScriptで記述されていますが、TypeScript 7ではGO言語によるネイティブコンパイラー「tsgo」となります。コンパイル速度が10倍向上するという公式発表があり、実際

Ubieのモバイルアプリ(iOS/Android)では、身体の悩みを相談できる医療AIエージェントを提供しています。tocでLLMプロダクトを提供する上では、コスト最適化が重要な課題となります。 この記事では、その中核となる技術のひとつであるPrompt cachingのプラクティスを紹介します。まだPrompt cachingを試されていない方は、もしかすると50%~規模のコスト削減余地が眠っているかもしれません。 Prompt cachingとは Prompt caching(context caching)は、同一の入力プロンプトを繰り返す際に、その部分をキャッシュして再利用することで、コストやレイテンシを抑えられる仕組みです。 多くのLLMプロバイダがこの機能を提供しており、キャッシュヒットした場合は入力トークンコストを90%ほど抑えることができます。 Gemini claude

データプロダクトとは データプロダクトとは 「データそのものを価値として提供するプロダクト」 の総称です。 通常のアプリケーションや社内のデータ基盤とは異なり、データそのものがユーザー価値や売上の源泉になる点が最大の特徴です。 データが直接的な価値になるということで、データ職としてはやりがいがある一方で、通常のデータ基盤開発よりも高い品質が求められます。 私が開発しているデータパイプラインも、生成されたデータそのものが価値になり、顧客の業務に直接組み込まれる性質のものでした。 事業の成長に伴って、新しい仕様が次々に追加され、データパイプラインが複雑化した状態で、変更が高頻度化し、インシデントやヒヤリハットが増えてきました。 この状況を打破すべく、社内で 「安定稼働プロジェクト」 を発足しました。 安定稼働プロジェクト 安定稼働プロジェクトのゴールは、 年末までにインシデント・ヒヤリハットの

UbieでQAエンジニアをしているMayです。 Ubieでは、「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションの実現に向け、症状検索エンジン「ユビー」などのプロダクトを開発しています。事業が急成長するなかで、開発の質とスピードの両立は欠かせません。AI活用が当たり前になっていく中、Ubieでも「AI主導開発」を掲げ取り組んでいます。今回は「AI主導開発」の一角をなす、「自律テスト」についてお話します。 AI-native Engineeringの到来とUbieの戦略 最近、AIを使ったソフトウェア開発が、いよいよ現実的になってきました。Anthropicとcursorのエンジニアは「2027年までにほぼ100%のコードがAIによって書かれる」と予測し[1]、Anthropicによるclaude4の紹介では、AIエージェントが7時間自律駆動してタスクを完了したという楽天の実績も報

はじめに Ubieでデータエンジニアをやっている @yosh_yumyum です。 普段はBigQueryやdbtを使ったデータ分析基盤の構築・運用が業務の中心ですが、今回はデータといっても社内WikiやNotionにあるようなドキュメント（非構造データ）のデータ整備と利活用を目指した取り組みを紹介します。 本記事を通じて、以下の様な知見を得られるかと思います。 議事録やSlackでの会話など、社内に点在する多様なデータを組織的に整備するためのアプローチ ワークフロー構築および自動化ツールの利活用による非構造化データの利活用手法 生成AIやchat botを組み合わせたナレッジ活用の具体的な事例 データ平定プロジェクト：継続的な利活用のために データエンジニアリングの世界には"Garbage In Garbage Out"という言葉がある通り、上流のデータの整備なくしては示唆のある分析や良

Slackのようなチャットツールでのコミュニケーションが日々活発に行われる組織は多いかと思います。しかし、その高頻度なやりとりの中で、「あの情報、どのチャンネルで話したっけ？」「誰が担当だったかな？」と、過去の重要なやりとりを見失ってしまうことはないでしょうか。 この記事では、この課題を解決するための一つのアプローチとして、 Ubie で Slackの過去の会話をAIが深く検索・要約してくれる「擬似 Slack Deep Research」 を開発した事例についてご紹介します。 Slack Deep Research のイメージ Slack を Deep Research するというのは、世の中の Deep Research が Web 検索を使って行っているものを Slack 検索にそのままスライドしたイメージです。単発の検索では得られないような、より深い検索結果を、生成 AI の力を借

Kiroは対話形式で詳細な要件書・設計書を作れるが、実装速度が遅い claude codeは爆速開発ができるが、正確な指示出しが難しい 2つの長所を組み合わせることで、質と速度の両取りができました。 Kiroで作った仕様書をclaude codeに読み込ませたら、claude codeがタスクを理解して最後まで実装してくれました。 Kiroとは Kiroとは2025年7月15日にAmazonがリリースした統合開発環境で、要件定義・設計からコードの開発までを行ってくれます。対話形式で詳細なrequirements（機能要件）・design（設計）・tasks（タスクリスト）を作成できます。作られたタスクを実行することで、開発が完了します。 詳しくは次の記事がわかりやすいです。 Kiroは設計は得意だが、実装速度が遅い Kiroは高機能な要件定義・設計機能は持っていますが、現時点では実装速度が

「社内の生成 AI 活用がもっと劇的に進めばいいのに」 生成 AI の進化は激しく有用な存在になってきたものの、それを業務で、個ではなく集団として活用するにはハードルが高いです。しかし「興味のあるごく少数の個人がやっている」程度の活用範囲に限られてしまうと、劇的な生産性向上なんて望めません。 Ubie ではこの状況を打破して、会社・集団として生成 AI を活用して生産性を上げるための工夫を、 社内ツール Dev Genius を中心に行なっています。これは初期は「chatGPT の社内版」程度の存在だったのですが、それをどうやって組織全体の力に変えたのか。その鍵は、 「コミュニケーションの交差点」 を意識することでした。 chatGPT の模倣から始まった社内ツール 社内生成 AI プラットフォーム Dev Genius は初期には chatGPT クローンのような存在でした。この時の様子

はじめに はじめまして。@glassmonkey です。 現職の Ubie 株式会社に入社して約 1 年が経ちました。早いものです。 入社直後から関わることになった大規模なリプレースプロジェクトを完遂できたので、その知見を共有したいと存じます。 今回取り組んだのは、事業の屋台骨となる機能の一部を置き換える大規模なリプレースプロジェクトです。対象システムは 1300 万人のユーザーが日常的に利用する Web システムの基盤です。このような大規模リプレースは、技術的な課題だけでなく、多くのステークホルダーとの調整や事業継続性の確保など、複数の重要な要素を同時に満たす必要があります。 本記事では、約 1 年間かけて取り組んだシステム基盤のリプレースプロジェクトについて紹介します。特に、入念な設計フェーズとアジャイルな開発プロセスを組み合わせることで、どのように大規模リプレースを実現したのか、その

// --- constants and Enums --- /** * 商品のカテゴリを定義する列挙型。 */ enum Productcategory { Electronics = "Electronics", Books = "Books", HomeAppliances = "Home Appliances", clothing = "clothing", Food = "Food", Sports = "Sports", } /** * 注文のステータスを定義する列挙型。 */ enum OrderStatus { Pending = "Pending", Processing = "Processing", Shipped = "Shipped", Delivered = "Delivered", cancelled = "cancelled", } /** * ユーザーの役

Pydantic AIで作る！実践Text-to-SQLシステム構築ガイド 〜自然言語によるデータ抽出の自動化で分析業務を効率化〜 こんにちは、Ubieでアナリティクスエンジニア/データアナリストをしているmatsu-ryuです。 普段は、Ubieが提供するサービスから得られる様々なデータを活用し、「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」というミッションの実現に向けて取り組んでいます。 皆さんの職場では、こんなやり取りはありませんか？ 「先月のカテゴリ別売上トップ3、都道府県別で出せますか？」 「レビュー評価が星1つの商品のリストと、その商品を買ったユーザーのリストをお願いします。」 データドリブンな意思決定が重視される昨今、こうしたデータ抽出・分析の依頼は日常的に発生します。しかし、その裏側では多くの組織が共通の課題を抱えています。 SQLの壁: 分析したい人が必ずしもSQLを書ける

想定読者 ソフトウェア開発チームに属している人 AI活用に関心がある人 はじめに はじめまして。知ってる人はお久しぶりです。 最近めっきりアウトプットがなくなった、これでようやくzenn初投稿、Ubieのしらじです。 ところで話変わるんですが、Nintendo Switch 2が出るようですね。 近況とPHRチーム 2024年末くらいにシステム開発で利用できるAI Agent(以降、AI Agent)が爆発的に認知され、一気に開発の現場に浸透してきました。 各社、個人ブログで活用事例がいっぱい出ているし、一開発者として、ついにこの時代が来たか・・・！と考えたものでした。 ここ半年のUbieのアウトプットもすさまじい・・・ 自分は現在PHR(Personal Health Record)チームに所属しています。 PHRとは患者の健康履歴を保存して、各種システムに適切な形で渡すという社内のバッ