こんにちは。SmartHRでプロダクトエンジニアをしているmkmnです。 SmartHRでは、今年の3月にメッセージ機能をリリースしました。 https://support.smarthr.jp/ja/info/update/ea3t01au02z0/support.smarthr.jp メッセージ機能では、メッセージのリアルタイム受信を実現するため、SmartHRのプロダクトとして初めてWebSocketを採用しました。 この記事では、SmartHRの標準的な構成であるRuby on RailsのAction CableをGoogle Cloudで動かすためにはじめに注意すべき点をご紹介します。 メッセージ機能の構成 はじめに、メッセージ機能の構成について簡単にご紹介します。 メッセージ機能は、SmartHRでは標準的な以下の技術スタックで構成されています。 バックエンド：Ruby /

ツール導入前の課題SmartHRでは2023年からマルチプロダクト展開を宣言し、リリースするプロダクトの数を増やしてきました。現在もその流れは変わらず、人事労務領域の次に進出したタレマネ領域に加え、勤怠・給与、従業員ポータル、情シスなどさまざまな領域のプロダクト群を次々とリリースしています。 主に開発を担当するプロダクトエンジニアの数も200名近くまで増えているものの、開発するプロダクトの数が多いため充分な状態とは言えません。そのため、AIの有効活用が非常に重要視されています。 どのような状態を目指していたか弊社においてはAIに全てを任せるといったことは考えておらず、あくまでエンジニア個人の開発を補助する形でのAI活用（GitHub Copilot, Cursor）を推進してきました。開発生産性をさらに向上させるためには、補助的なAIだけでは不十分だと考えました。そこで、AIの活用戦略を「

こんにちは。AIアシスタントチームでプロダクトエンジニアをしているmizunaoです。 SmartHRでは先日、人事・労務に関する問い合わせにAIが回答するAIアシスタント機能をリリースしました。 この機能では裏側でLLM（大規模言語モデル）を利用していますが、開発にあたって「LLMの精度をどう評価するか？」という課題に直面しました。 実は私たちAIアシスタントチームでも、まだLLMの評価指標を体系的に活用できていない状況で、これから本格的に取り組んでいく必要があります。そこで今回、LLMの評価指標について調査・整理したので紹介します。 LLM評価指標とは？ LLMの出力を評価するには、人の目だけでは限界があります。そこで登場するのがLLM評価指標です。これは入力・出力・コンテキストといった情報をもとに評価器（Scorer）がスコアを算出し、そのスコアが一定の基準（閾値）を満たしているかど

Webアプリケーションフレームワーク「Nuxt」の開発元であるNuxtLabsは、同じくWebアプリケーションフレームワーク「Next.js」の開発元であるVercelへの合流（Join）を発表しました（Vercelの発表、NuxtLabsの発表）。 We are excited to announce that NuxtLabs is joining @Vercel to pursue our mission on creating the best DX to deliver the best UX. Read more at https://t.co/Lp4SPXR31B pic.twitter.com/l4D5dbJNBi — NuxtLabs (@nuxtlabs) July 8, 2025 NuxtとNext.jsのそれぞれの違いと特徴とは NuxtLabsがオープンソースソフ

こんにちは。@makicamel（川原万季）と@coe401_（塩井美咲）です。 2025年4月16〜18日の3日間、愛媛県は松山市に1,500人を超えるRubyistが集い、RubyKaigi 2025が開催されました。本当に楽しかったですね。 そんなKaigiの興奮覚めやらぬ翌日翌々日、つまりDay 4 & 5にわたしたちは愛媛のお隣、高知県内にある沢田マンションへ行ってきました。貴重な経験だったので、SmartHR Tech Blogのスペースをお借りして、沢田マンションツアーをレポートしたいと思います。 目次 目次 沢田マンションとは？ RubyKaigi 2023で出会った「無名の質」 コラム：空間の継承とRubyKaigiの原点、沢田マンションの今をめぐって〜その①（@eto） TRICK RubyKaigiの原点 プログラム委員長と運営委員長の分離 全員招待講演の第1回 Ru

はじめに タイミーでPlatform Engineerをしている 徳富(@yannKazu1)です。 2025年2月、私たちの開発組織にAIエージェント「Devin」が導入されました。 Devinは、機能開発のサポートやテストケースの提案など、日々の開発に自然と溶け込む形で活躍してくれていて、今では月に数十〜数百件のマージに関わる頼もしい存在になっています（2025年4月17日時点で489件マージ！）。 そんなDevinと一緒に開発を進めるなかで、ある悩みが浮かび上がってきました。それが「ナレッジの管理が難しくなってきた」ということです。 ナレッジが増えてうれしい、でも…… Devinには「ナレッジ」と呼ばれる、ルールや指針のような情報を登録する機能があります。 「こういうときはこう書く」「こう判断する」など、チームの経験や判断基準をDevinに覚えてもらうことで、より実用的な回答を得るこ

近年、AIを活用したコード支援ツール（例：CursorやCline）の普及により、プロジェクト固有のルールを設定するためのファイルが重要になってきました。従来は「.clinerules」というファイルが使われていましたが、最新の動向ではこの方式は非推奨とされ、より柔軟で拡張性の高い「.mdcファイル」への移行が進んでいます。この記事では、.clinerulesと.mdcファイルの違いや移行の背景、メリット・デメリット、さらには具体的な移行手順について、初心者にもわかりやすく細かく解説していきます。 1. はじめに：.clinerulesとは？.clinerulesの基本概要「.clinerules」は、プロジェクトごとのAI支援ルールを定義するための設定ファイルです。 用途：主にAIがコード生成やリファクタリングを行う際、どのようなルールや基準で処理すべきかを指定します。 記述形式：基本的

こんにちは。データ連携チームでフロントエンドエンジニアをしている ushiboy です。 この記事では、2024 年 9 月入社でチームに参加した筆者が、データ連携プロダクトのフロントエンドのコードベースで行なった半年間の取り組みについてご紹介します。 SmartHR ではプロダクトや機能ごとにチームが編成され、各チームに 1 名～ 2 名程度のフロントエンドエンジニアが在籍しています。 組成されて間もないチームの場合、フロントエンドエンジニアが不在の場合もあります。 筆者が配属された時点でデータ連携プロダクトはすでにリリースされており日々開発が続いていましたが、これまでフロントエンドエンジニアは在籍しておらずバックエンドエンジニアが中心となって開発を進めていました。 その影響もあり、フロントエンドのコードベースにはいくつかの課題が存在していました。それらの課題とどのように向き合い、対応し

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 「フィーチャーファクトリー」は、プロダクトマネジメントの専門家であるジョン・カトラー（John Cutler）1が2014年に使い出した単語です。日本語にすると機能工場となり、単に与えられた要求をひたすら作り続けたり、アウトカムやインパクトよりも、作った機能の量や出荷スピードだけに注目したりするチームや組織を指します。 複雑で変化が激しい環境においては、事前に考えたことがすべてそのとおりになることはありません。 端的に言うと、多くのものは外れます。外れることを前提にすると、成功するために数を打つこと、そして素早くそれを実行することはとても重要です。でも、それ「だけ」に注目するのは無意味です。 ジョン・カトラーは自身の記事「12 Signs You’re Working in a Feature Factory」のなかで、フィーチャーファクトリーで働

はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでエンジニアをやっている渡邉です。 昨今、急速なAI技術の進化に伴い、ソフトウェア開発現場においても自律型AIツールの導入が注目されています。弊社では、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニア「Devin」を社内開発ツールとして採用し、従来の開発プロセスの課題解消を図っています。Devinがリリースされたばかりの今年1月から約1ヶ月が経過し、社内で知見が溜まってきた頃なので実際に得られたDevinの活用方法と開発効率化の実績について詳しくご紹介します。 対象読者: • 社内の開発プロセス改善に興味のある方 • 自律型エージェントやAIツールの導入を検討している方 Devinとは 公式ドキュメントはこちら👆 Devinは、人間からの指示に基づき、プロジェクトの計画から実装、デバッグ、デプロイまでを自律的に実行できる能力を持っています。 従来

今や、AIを活用してソフトウェア開発すること自体は一般的になり、一種のブームと化している。 しかし、Web上で見かけるのはワンショットでテトリスを作る程度の小規模なプロジェクトの話がほとんどで、驚けるものの、正直あまり実用性は無いように感じる。 俺たちが本当に知りたいのはテトリスの作り方じゃねえ！現実の中規模以上のシステム開発で、いかに楽に良いものを作れるかだろ！ ということで、まずは弊社から現時点のノウハウを全公開しようと思う。 弊社ではCursorを1年以上活用（サービスがGAになったタイミングから全社員で利用）しており、一定のノウハウを蓄積してきている自負がある。ただ、あくまで一例ではあるので、ぜひみなさんの現場での活用事例も共有してほしい！ 免責事項AIエディタでの開発は、LLMとAIエディタの進化に伴い、常に変化している。 そのため、この記事で述べる方法論は、現時点での、弊社での

はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin

AIコーディングエージェントは便利ですが、意図しない挙動を行った時に、被害を最小限にとどめる工夫がいるな〜と思っています。例えば、なんらかの設定をミスって、rm -rfが暴走するとか、無限ループを実行してしまうといったインシデントが考えられます。 当初そのために、今お買い得なXserver VPSを借りて快適な独立した作業環境を構築していました。4GBインスタンスでVSCode ServerとDockerを動かしてたんですが、メモリ使用に耐えられなくなってきて。ちょくちょくOOM（Out of Memory）が出て、「うーん、これは厳しいかな」と感じてました。 そこで、自宅PCを刷新して開発用VMをプロジェクトごとに建てようかと思ったんですが、それはそれでオーバーヘッドでかいですよね。OS管理とかアップデートとか考えると面倒くさい。 要は、プロセスが分離されてて、ワーキングディレクトリ外に

1. はじめに 2. 制約 3. トライアル成果 発見1. 技術負債の特定とリファクタリング実装の半自動化 発見2. イベントストーミングで設計した画像をもとにドメインモデルと制約の実装 発見3. 指示範囲を明確に絞れば、人より格段に早い 発見4. 開発者の学習効率を上げる Devin or Cline？ 4. 25年3月時点での課題 5. 投資対効果と組織スケールの変化 AIツールの投資対効果 AIツールによって変化した組織スケールの方法 今後の展望 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 今回は当社で実施したAIエージェント「Devin」と「Cline」の導入検証の結果について共有したいと思います。 DMMグループのクリエイター組織は、現在1,200名近くのメンバーを抱え、エンジニアだけでも1,000名近くのメンバーがいる組織

はじめに こんにちは、スマートラウンドのtsukakeiです！ 今日はDevinを120%活用するためにチームとして取り組んでいることをご紹介したいと思います！ 弊社のDevin活用事例について知りたい方は下の記事をご覧ください！ 対象読者 Devinをチームとして活用したい方 Devinを上手く使いこなしたい方 Devin側のセットアップ Devinは自律型AIとして単独でタスクをこなすことができますが、そのためにはDevinのための開発環境構築が欠かせません 弊社がDevinの活用のために行なっていることを共有いたします Workspaceのセットアップ Devinを動かすために、まずは正しく開発環境構築をしましょう このWorkspaceの設定は、すべてのセッションが影響を受けるため、「毎回これやってって指示しているな」「いつも微妙にXXXの起動失敗しているんだよな」ことがある場合は

こんにちは、リーナーの新規事業開発チームにいる corocn です。 RubyMine を長年愛用してきましたが、最近開発スタイルに変化があり、AI搭載エディタとして話題のCursor を導入し、現在は RubyMine と Cursor を併用しています。 Cursor は VS Code をベースとして開発されているエディタです。 会社では Cursor Business を導入し、データポリシーを中央集権的に管理した上で利用しています。 なぜ併用？ 長年のRubyMineユーザーにとって、VS Code ベースのエディタへの完全移行は、やはり心理的なハードルが高いものです。 「エディタは一つに絞るべき」という固定観念も自分の中にありました。 しかしながら、RubyMineへのAI搭載が GitHub Copilot プラグインへの依存から進展がなく、そろそろ移行を検討しないと時代の流

はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って

2025/03/27追記 Cursor側のアップデートが1ヶ月で進んでいるので、以下追記しました。 本記事の内容を踏まえたあとに読むとよいかと思います！ はじめに こんにちは。Builtoという会社で代表 & エンジニアをしている冨田です。 タスク管理をAIがサポートする「サポットさん」など、AIプロダクトを作っています！ 「サポットさん」の概要はこちらから: https://lp.sapot-san.com/ 開発にもAIをフル活用しており、そこで得られた知見を共有したいと思います。 具体的には、経験3年以上の現役ソフトウェアエンジニア（生成AIのない時代からコードを書いてきた方々）をターゲットに、本番運用レベルの大規模コードベースでもCursorを活用しコーディング時間を 1/3〜1/5 に縮めている手法をお伝えします。 仕様策定やアプリの機能にもLLMをフル活用していますが、今回は実

最近、とある事情で、Gemini AdvancedのためにGoogle One?なんか知らないけど契約した。無料期間のうちに使い倒す。契約続行するかは悩ましい。 さらに、一足遅れたがChatGPT Proを契約した。とある事情で、個人的な利用をしたかったので、個人的な契約だ。 元々Claude ProfessionalとChatGPT Plusを契約していた。perplexityも契約してるがこっちはRabbit R1というゴミガジェットのおまけで一年間無料中だ。 最近、執筆やGoogle AI Hackathonなどで対話型AIをフル活用しまくってるのもあって、今の最新モデルについて広い知見が貯まってきたので比較してみたい。 まだまだ使い始めたばかりのサービスも多いため、異論反論あれば是非コメントなりでしていただければありがたく。 補足: コメントありがとうございます。まだGemini系

このエントリは、SmartHR Advent Calendar 2024 シリーズ2 の25日目の記事です。ラスト！ こんにちは、SmartHRの基盤開発本部でDirectorをやっているsaitorycです。 1月からVP of Engineering に就任します 以前こちらのテックブログでもお知らせさせていただきましたが、1月からはVP of Engineeringに就任します。 VP of Engineeringを受け渡す側の目線はSmartHR Advent Calendar 2024 シリーズ1の方で、morizumi sanが書いてくれているので、そちらをご覧いただければと思います。 こちらでは引き継ぐ側として感じていたことなどをザッと残しておければと思います。 ということでいきなり超個人的な話になるのですが、私は『ちはやふる』という漫画が好きです。 好きなセリフも語りだすと