Claude Code /plugin コマンドを使ってみた
qiita.com
Claude Codeのプラグイン機能について、導入手順と概要を解説した記事です。 会社が作成した便利機能を導入する過程を記録しており、プラグインの基本的な概念にも触れています。 エンジニアや開発者で、Claude Codeの活用方法を知りたいと考えている読者向けです。
Qiita株式会社 acronhub
独自アクセスログ基盤の構築
speakerdeck.com
・RECRUIT TECH CONFERENCE 2026で発表された、独自アクセスログ基盤の構築事例に関する資料です。 ・大規模なトラフィックを効率的に処理し、分析に活用するための基盤設計や運用について解説しています。 ・インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、SRE、アーキテクトなど、システム基盤の設計・構築・運用に携わるエンジニア向けです。
キャリアアシスタントにおけるLLMの不確実性を制御するアプローチ
speakerdeck.com
・キャリアアシスタントにおけるLLMの不確実性を制御するアプローチについて解説しています。 ・RECRUIT TECH CONFERENCE 2026での発表資料を基にしています。 ・LLMをキャリアアシスタントに活用する際の課題と解決策に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー向けです。
Vertex AI のプロビジョンド スループット（PT）に関するガイド
cloud.google.com
Vertex AIのプロビジョンド スループット（PT）が、モデルの多様性、マルチモーダル対応、運用柔軟性の3つの主要な改善によりアップデートされました。 これにより、AIエージェントが必要とする予測可能で一貫したパフォーマンスを保証し、Anthropicやオープンソースモデルを含む多様なモデル、Gemini 3やVeo 3.1などのマルチモーダル機能、そして柔軟な期間設定や事前対応型キャパシティプランニングといった運用面での強化が実現されます。 本記事は、AIインフラの容量計画と管理に責任を持つエンジニア、アーキテクト、プロダクトマネージャー、およびテックリード向けの内容です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Raiyaan Serang</name><title>Senior Product Manager, Vertex AI</title><department></department><company></company>
タップルのインフラリソースにおける最適化手法の設計
developers.cyberagent.co.jp
・タップルがインフラリソースの最適化手法について解説しています。 ・インフラエンジニアやアーキテクト、プラットフォームエンジニアなどが対象です。 ・具体的な最適化手法や、その設計思想について学ぶことができます。
株式会社サイバーエージェント 技術 / クリエイティブ広報
AI時代に考える、Sansanの新規プロダクトのアーキテクチャ
speakerdeck.com
- Sansanの新規プロダクト開発におけるアーキテクチャについて、AI時代を踏まえた考察。 - イベント「Sansan Tech Talk @関西」での発表内容を元にした記事。 - アーキテクト、バックエンドエンジニア、プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、機械学習エンジニアなど、新規プロダクト開発に携わる技術者向け。
LINEアプリ開発のための Claude Code活用基盤の構築
speakerdeck.com
・LINEアプリのような巨大なコードベースでClaude Codeを活用するための基盤設計について解説。 ・「コンテキストは公共の財産」という思想に基づいたCLAUDE.mdの設計原則、エージェントのスキル分類、ログの分離、フィードバックループの高速化について詳述。 ・iOS/Androidアプリ開発者、バックエンドエンジニア、機械学習エンジニア、アーキテクト、テックリードなど、大規模開発に携わるエンジニア向け。
企業データを活用してエージェント型 AI を加速させる: Ab Initio の取り組み
cloud.google.com
Google CloudとAb Initioは、企業データを活用してAIエージェントの能力を向上させるための連携を発表しました。これにより、分散したデータソースから信頼性の高いメタデータにアクセスし、AIモデルの推論能力を高めることが可能になります。 この記事は、AIエージェントの構築を目指す企業や、データ統合とガバナンスに課題を抱えるデータサイエンティスト、アーキテクト、プラットフォームエンジニアを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Chai Pydimukkala</name><title>Data Governance, Sharing & Integration Product Lead, Google Cloud</title><department></department><company></company>
【3/26(木)オンライン開催！】Rust いまのアーキテクチャにどこから入れる？ ～ yukiさん、kenkooooさんが部分導入の“最適解”を語る夜 ～
levtech.jp
・Rustを既存のシステムに部分的に導入する方法についてのオンラインイベント開催 ・yukiさんとkenkooooさんが、部分導入の最適解について議論 ・Rustの導入を検討しているエンジニアやアーキテクト向け
レバレジーズ株式会社 辻麻友
さくらのクラウドの「モニタリングスイート」で多様なシステムを統合監視しよう！
knowledge.sakura.ad.jp
さくらのクラウドが提供する「モニタリングスイート」は、自社サーバーや他社クラウドなど、多様なシステム環境の監視を一元化できるオブザーバビリティプラットフォームです。 * 多様なシステム環境（さくらのクラウド、オンプレミス、他社クラウド等）の統合監視が可能です。 *オブザーバビリティプラットフォームとして、システムの状態を可視化・分析します。 *インフラエンジニア、SRE、バックエンドエンジニアなど、システム運用・管理に携わる担当者におすすめです。
さくらインターネット株式会社 可知豊
GitHub リポジトリを掲示板にして GitHub Copilot Agent を複数台で協調させる「なんちゃって Agent Teams」を作った
qiita.com
・GitHub Copilot Agentを複数台で協調させるシステムをGitHubリポジトリを掲示板として構築した。 ・ネットワークトラブルの解決にGitHub Copilot Agentを活用する試み。 ・アーキテクトやインフラエンジニア、バックエンドエンジニアなど、開発やインフラ周りの課題解決にAIを活用したいと考えている開発者向け。
日本マイクロソフト株式会社 aktsmm
データマネジメント戦略Night - 4社のリアルを語る会
sansan.connpass.com
Sansan、GA technologies、kubell、レバレジーズの4社が、データマネジメント戦略におけるリアルな課題と取り組みについて語るイベント。 生成AI時代における「AI-Readyなデータ基盤」や「データの民主化」の重要性が増す中、各社がデータモデリング、ガバナンス、品質管理、組織体制といった実務的な側面にどう向き合っているか。 データマネジメントの試行錯誤や課題解決のヒントを得たい方、AI時代のデータ戦略に悩む方、知見を共有し仲間を作りたい方におすすめです。
タップルの大規模バックエンドで学んだ「変化に強い」設計の思想
developers.cyberagent.co.jp
マッチングアプリ「タップル」のバックエンド開発において、変化に強い設計思想について解説する記事です。 * 大規模サービスで求められる設計の考え方 * 過去の経験から得られた教訓 * 変化に柔軟に対応するためのアプローチ 【対象読者】 * バックエンドエンジニア * システムアーキテクト * 大規模サービスの開発に携わるエンジニア
株式会社サイバーエージェント internship
クラウド型コーディングエージェントの時代がまた来る
zenn.dev
2025年にはローカルで動作するコーディングエージェントが普及しましたが、クラウド型は落ち着いていました。 しかし、現在のツールの生産性には限界が見えており、認知負荷の軽減という点で、クラウド型コーディングエージェントが再び注目されると予測されています。 この記事は、クラウド型コーディングエージェントが再び主流となる理由について論じています。
Ubie株式会社 Yuku Kotani
【小ネタ】VS Code のエージェントピッカーが大渋滞したので frontmatter 1 行で解決した
qiita.com
VS Codeでエージェントピッカーが多数表示され、操作が困難になった問題を、`.agent.md`ファイルのfrontmatterを1行にするという簡単な方法で解決した。 - VS Codeのエージェントピッカーの表示数を減らす方法を知りたい開発者。 - 設定の簡略化や効率化に関心のあるフロントエンドエンジニア。 - 開発環境の最適化を模索しているテックリードやアーキテクト。
日本マイクロソフト株式会社 aktsmm
【大阪】GitHub Copilot Meetup - Agent Skills ハンズオン
lycorptech-jp.connpass.com
GitHub Copilotの最新アップデート、特に「Agent Skills」に焦点を当てたハンズオンイベントが大阪で開催されます。 AIによる開発体験の変化や、最新のCopilot機能について学ぶことができます。 開発者、AI技術に関心のあるエンジニア、最新技術をキャッチアップしたい方を対象としています。
Ai Workforce Engineering Hiring Deck
speakerdeck.com
Ai Workforce事業部のエンジニア組織紹介資料。 AIエージェントを中核としたプロダクト思想、アーキテクチャ、開発体制、意思決定プロセス、各ポジションの役割を網羅。 エンタープライズの複雑な業務に挑む組織の技術と全体像を紹介。
Claude Codeでよく使うビルトインコマンド一覧
qiita.com
Claude Codeでよく利用されるビルトインコマンドについて解説しています。 コンテキストのリセットに使える`/clear`コマンドなどを紹介しており、開発作業の効率化に役立ちます。 バックエンドエンジニアやQAエンジニア、アーキテクトなど、開発に関わるエンジニア全般が対象です。
株式会社ディー・エヌ・エー uhooi
未来のクラウドを創る
techblog.lycorp.co.jp
LINEヤフーのクラウドサービスCBUに所属する筆者が、開発サービスを支えるプライベートクラウドについて解説。 エンジニアがサービス開発に必要なインフラを提供する役割について触れています。 インフラエンジニアやサービス開発に携わるエンジニア、クラウドアーキテクトなどが対象となります。
「答え」ではなく「判断軸」をー外部技術顧問の伴走で手に入れた変革の正体
note.com
・外部技術顧問の伴走により、単なる技術支援に留まらず、組織文化の変革に成功した事例 ・Next.js v16 (App Router) への大規模移行プロジェクトにおける「判断軸」の重要性を解説 ・技術者、プロジェクトマネージャー、組織開発に関心のある方々へ
クラウドインフラのシェア、AWSがトップを維持するも28％、AzureとGoogle Cloudが少しずつ差を詰めていく。2025年第4四半期、Synergy Researchの調査結果
www.publickey1.jp
調査会社のSynergy Research Groupによると、2025年第4四半期のクラウドインフラ市場は前年比30%成長し、AIブームに後押しされて急速な成長に回帰しました。 AWSは依然としてトップシェアですが、AzureとGoogle Cloudが差を縮めています。 この記事は、クラウドインフラ市場の動向に関心のあるインフラエンジニア、市場アナリスト、およびIT業界関係者向けです。
Publickey jniino
複数プロダクト利用を前提としたセルフホストLangfuse導入事例 / shibuya_AI_4
speakerdeck.com
- 複数プロダクトでセルフホスト版Langfuseを導入した事例を紹介します。 - Langfuseの活用方法や、導入にあたっての検討事項について解説しています。 - AI技術のビジネス活用に関心のあるエンジニアやプロダクトマネージャー向けです。
AI エージェントを大規模に構築する新たな道筋、Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）プログラムが利用可能に
cloud.google.com
* Googleは、AIエージェントを大規模に構築するための「Gemini Enterprise Agent Ready（GEAR）」プログラムを公開しました。 * このプログラムは、開発者やプロフェッショナルがGoogle AIを活用し、エンタープライズグレードのエージェントを構築・デプロイできるよう支援します。 * GEARは、学習クレジット、サンドボックス環境、認定資格取得の機会を提供し、エージェント開発スキルを習得したい開発者やプロフェッショナルを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Carrie Tharp</name><title>Vice President, Global Solutions & Industries</title><department></department><company></company>
インデックスを張るだけでは足りない。数億件の名刺データを扱うSansanのSQLパフォーマンス改善
levtech.jp
- Sansan社が数億件の名刺データを扱う上で、SQLパフォーマンスの改善にどのように取り組んだかについての記事です。 - 単純なインデックス作成だけでは不十分であり、より高度なチューニング手法が用いられています。 - データベースエンジニア、インフラエンジニア、アーキテクト、または大規模データ基盤のパフォーマンスに課題を感じている開発者向けです。
レバレジーズ株式会社 レバテックLAB
GKE Inference Gateway で Vertex AI のレイテンシを 35% 削減した方法
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Vertex AI は、GKE Inference Gateway を導入することで、推論サービングにおけるレイテンシとコストの課題を解決しました。このゲートウェイは、負荷認識ルーティングとコンテンツ認識ルーティングという 2 つのインテリジェンス レイヤを追加し、モデルサーバーの Prometheus エンドポイントからリアルタイム指標をスクレイピングして最適な Pod にルーティングしたり、リクエストの接頭辞を検査して KV キャッシュに存在する Pod にルーティングしたりします。これにより、Qwen3-Coder の TTFT レイテンシが 35% 向上し、Deepseek V3.1 の P95 TTFT レイテンシが 52% 改善され、接頭辞キャッシュ ヒット率が 35% から 70% に倍増しました。 * コンテキストを多用するワークロードやバースト性の高いワークロードにおける推論サービングのレイテンシとコストの課題を解決する方法。 * GKE Inference Gateway の負荷認識ルーティングとコンテンツ認識ルーティングの仕組みとその効果。 * プラットフォームエンジニア、SRE、機械学習エンジニア、データサイエンティストなどが、カスタムインフラストラクチャを維持せずに Vertex AI の実績あるスケジューリング機能を利用する方法。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Yao Yuan</name><title>Software Engineer</title><department></department><company></company>
CA.ai#4 〜AIOpsの最前線〜
cyberagent.connpass.com
サイバーエージェントが主催する、生成AIとAIOpsの最前線に焦点を当てた技術勉強会「CA.ai#4」の開催告知です。 生成AIやAIエージェントの活用・運用事例、実践的なノウハウが紹介され、Google CloudからのゲストスピーカーによるAIOpsの特別セッションも予定されています。 対象者は、生成AIやAIOps技術に関心のあるエンジニア、テックリード、マネージャー、およびAI技術の活用・運用に携わる方々です。
理想郷はない。「自分が納得できる地獄」を選べ。メガベンチャー・Big Techを経験したエンジニアの悟りと挑戦
caddiinc.com
- サイバーエージェントやAWSでの経験を持つエンジニアが、理想郷は存在しないという悟りに至った。 - 汎用AI時代への危機感を背景に、一つのドメインに深く入り込み、顧客と共に課題解決に挑む道を選択した。 - 経験豊富なエンジニアや、AI時代におけるキャリアパスに悩むエンジニア、困難な課題に挑戦したいエンジニアに向いている記事。
プラットフォーム使用の落とし穴（パート 1）: アクティビティの多さが必ずしも価値の高さを示すとは限らない理由
cloud.google.com
プラットフォームの成功を測る上で、単なる利用率ではなく、リードタイム、DORA指標、技術的健全性などの多角的なアプローチの重要性を解説しています。 プラットフォームエンジニア、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャーなど、開発チームの生産性向上やプラットフォームの価値最大化に関心のある技術職・管理職向けです。 プラットフォームの導入から価値測定、指標の進化、そしてデータに基づいた意思決定のプロセスを理解し、自社プラットフォームの改善に役立てたい読者におすすめです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Alex Moss</name><title>Principal Platform Engineer, John Lewis Partnership</title><department></department><company></company>
通話データから価値を生む 生成AIデータ基盤の実践 / CO-LAB_Tech_Night
speakerdeck.com
・通話データを活用した生成AI基盤の構築と、そこから価値を生み出す実践について解説します。 ・データ基盤の構築や機械学習モデルの開発、実運用における課題とその解決策に興味があるエンジニアやデータサイエンティスト向けです。 ・CO-LAB Tech Night #8のイベントレポートとして、共創と巻き込みの実践事例を学べます。
プロダクション レディな AI を導入してマルチモーダルの新境地を生き抜く
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Google Cloudは、プロダクションレベルのAI導入とマルチモーダルAIの最先端技術に焦点を当てた、2日間の専門ワークショップとロードショーを北米各地で開催します。1日目は、AIアプリケーションの安定性、セキュリティ、スケーラビリティに重点を置き、マルチエージェントオーケストレーション、データドリブン評価、セキュリティ強化について学びます。2日目は、リアルタイムインタラクション、ビジョン、音声処理といったマルチモーダルAIの技術を探求し、同時認識、RAGを超えたインテリジェンス、ストリーミングAPIの活用に焦点を当てます。 この記事は、エンタープライズ規模のAI課題解決や、次世代のマルチモーダルAIイノベーションを目指すアーキテクト、エンジニア、AI開発者を対象としています。 参加者は、AIの未来を構築するための実践的な知識、コード、Google Cloudクレジット、そしてネットワーキングの機会を得ることができます。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Christina Lin</name><title>Developer Relations Engineering Manager</title><department></department><company></company>
Vertex AI の Claude Opus 4.6 を発表
cloud.google.com
Google Cloudは、Anthropicの最新かつ最も強力なモデルであるClaude Opus 4.6をVertex AIに追加したことを発表しました。 このモデルは、複雑なコーディングタスク、高度なエージェント開発、ドキュメント・スプレッドシート・プレゼンテーションの生成に優れており、エンタープライズワークフローに革新をもたらします。 この記事は、Google Cloudのプラットフォーム上で最新AIモデルを活用して高度なアプリケーションやエージェントを構築したい開発者、データサイエンティスト、エンジニアリングマネージャー、プロダクトマネージャーを対象としています。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Michael Gerstenhaber</name><title>VP of Product Management, Vertex AI</title><department></department><company></company>
Retrospective Decision - LayerX Web Frontend Night
layerx.connpass.com
LayerXが開催するWebフロントエンドナイトのイベント告知です。 技術的な意思決定やアーキテクチャの振り返りをテーマに、同社の事例やゲスト企業の取り組みが紹介されます。 - Webフロントエンド開発に携わるソフトウェアエンジニア - 技術的な意思決定やアーキテクチャの変遷に興味がある方 - 日々の意思決定に悩んでいる方
コマンド暗記で太刀打ちできない問題に。Kubernetesを「現場で使いこなす」ための厳選4冊
levtech.jp
Kubernetesの現場での実践的な活用法に焦点を当てた書籍紹介記事です。 コマンド暗記だけでは対応できない複雑な問題に対し、現場で役立つ知識を深めるための厳選された4冊の本を紹介しています。 インフラエンジニア、バックエンドエンジニア、アーキテクト、テックリード、SRE、プラットフォームエンジニアなどを対象としています。
レバレジーズ株式会社 レバテックLAB
NVIDIA RTX PRO 6000 により、Cloud Run 上で高性能推論とサーバーレス コンピューティングが融合
cloud.google.com
Google Cloudは、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPUをCloud Runで利用可能にし、サーバーレス環境で高性能なAI推論を実現しました。 これにより、大規模モデルのデプロイと運用が容易になり、GPUリソースの管理やクラスタ構成が不要になります。 本機能は、生成AIアプリケーションの開発者、機械学習エンジニア、インフラストラクチャ担当者向けです。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Oded Shahar</name><title>Sr. Engineering Manager</title><department></department><company></company>
人間は意図、AIは実装：Codexが導く「要件を伝えるだけ」のAI駆動開発ワークフロー
developers.cyberagent.co.jp
・OpenAIのCodexなどのAIモデルを活用し、人間は意図を伝え、AIが実装を行う開発ワークフローを紹介します。 ・AIによるコード生成や開発プロセスの変革により、開発効率の向上が期待されます。 ・AI駆動開発に関心のあるエンジニア、プロダクトマネージャー、テックリード、アーキテクト向けの記事です。
株式会社サイバーエージェント 李俊浩
リファクタリングに ActiveModel::EachValidator はいかがですか
toranoana-lab.hatenablog.com
Railsアプリで複数のコントローラーに散らばっていた外部API連携によるチェック処理を、ActiveModel::EachValidator を用いてモデル層に集約するリファクタリング手法について解説しています。 これにより、コードの重複排除、コントローラーの責務の明確化、そしてどこから保存しても一貫したバリデーションの適用が可能になります。 本記事は、Ruby on Rails を利用しているバックエンドエンジニアや、コードの保守性向上に関心のあるテックリード、アーキテクトの方々におすすめです。
虎の穴ラボ株式会社 toranoana-lab
エンジニアが事業を動かす ─ 金融・不動産Techのプロダクト開発
layerx.connpass.com
金融、不動産、建設といった重厚長大産業の社会課題をテクノロジーで解決する3社（シンプレクス、ニーリー、LayerX）によるイベント。 各社のエンジニアが、事業を動かすプロダクト開発の実際、意思決定、スキルやキャリア形成について語る。 事業会社、コンサル、受託開発の間でキャリアに悩むエンジニア、プロダクト開発に興味があるエンジニア、金融・不動産などのDXに関心のあるエンジニア、開発プロセスや意思決定を知りたいエンジニア（開発経験3年以上）、toB/toC/クライアントワークの働き方に関心があるエンジニアにおすすめ。
Cloud Run における Flutter: フルスタックの Dart アーキテクチャ
cloud.google.com
FlutterとDartを組み合わせ、Google Cloud Run上でフルスタックアプリケーションを構築・デプロイする手法について解説しています。 - FlutterのフロントエンドとDartのバックエンドを統合し、単一コードベースで開発・デプロイするアーキテクチャを紹介。 - Cloud Runのサーバーレス環境を活用し、デプロイの簡素化とスケーラビリティを実現する方法を解説。 - DartワークスペースやCI/CDの自動化、デプロイ戦略についても触れている。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社 <name>Karl Weinmeister</name><title>Director, Developer Relations</title><department></department><company></company>
⏰Copilot Scheduler🚀 GitHub Copilot をスケジュール実行する VS Code 拡張機能を作った
qiita.com
- VS Code拡張機能「Copilot Scheduler」の紹介記事です。 - GitHub Copilotのスケジュール実行機能により、ルーティン作業の自動化を目指します。 - 開発者、特にGitHub Copilotを利用するエンジニア向けです。
日本マイクロソフト株式会社 aktsmm