2026年4月3日以降にお知らせしております「GitHubアカウントへの不正アクセス発生に関するお知らせとお詫び」に関連し、その後の詳細調査の結果、顧客情報を管理するシステムの一部において、お客様の個人情報が漏えいした可能性があることが判明いたしました。現在、当該システムにおける情報の安全確保のための措置を完了しております。 多大なるご迷惑とご心配をおかけしておりますことを、深くお詫び申し上げます。現時点で判明している事実は以下の通りです。 1. 漏えいした可能性のある個人情報について弊社は、本事案検知後、直接の不正アクセス先であるデータベースに存在した情報をもとに、弊社システムの安全性確認を網羅的に実施して参りました。その後の調査にて、2026年4月21日、弊社データベースへのアクセス並びに、内部処理の形跡が確認されました。現在のところ、お客様に関するデータファイルのダウンロードは現時点

設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ　第三公共事業本部　デジタルソサエティ事業部　プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組

かつて、ある愚かなエンジニアがいた。彼は意気揚々とマイクロサービス移行という壮大な計画を立ち上げ、2年という歳月を費やした。しかし完成の暁に彼を待ち受けていたのは、栄光でも賞賛でもなく、すでに陳腐化した設計と、ふたたび着々と積み上がる技術的負債という名の瓦礫の山であった。なんたる業か。なんたる滑稽か。 …

2024年7月20日に発売された『ドメイン駆動設計をはじめよう』の概要説明と、ソフトウェア開発現場での活用方法。 ①何が書いてあるか？ ②事業活動の分析（１章）⇒設計判断 ５章、6章、7章、８章、10章 ③業務知識の発見（２章） ④事業活動の複雑さに立ち向かう（３章） ⑤区切られた文脈どう…

手を動かす仕事が減っている いまソフトウェアエンジニア業界ではAI（主にClaude Code）のおかげで仕事が効率化されていっている。簡単なコードを書く業務はかなり減っていて、誰が書いても同じになるよね？というコードはAIにプロンプトを投げるだけで思っていたとおりのものが出てくる。とても便利だ。もちろん何も考えずにすべてをAIに任せられるということはなくて、良い結果を得るためにはプロンプトをよく練る必要がある。また、何度もダメ出しをして細かいフィードバックを重ねるのも大事だ。便利ではあるが、良くも悪くもAIを操縦する人の腕前で成果が大きく変わる。 意思決定の連続 なにがしんどいのか。頭をフル回転させなければならない時間が増えてしまったところ。これまでのソフトウェア開発では、最初の設計や方針検討のタイミングで深く考え、そのあとは手を動かしながらゆる〜く頭を使うことが多かった。設計ミスやバグ

San Franciscoで開催されたThe Pragmatic Summit に参加してきた． Pragmatic Engineeringは元UberのEMのGergely Oroszによるエンジニアでは最も有名なニュースレターの一つ．毎週業界の流れやテクノロジー関連のニュース，各社のリーダーや開発者たちへのインタビューが配信されている．今回のSummitはこのニュースレターでこれまで扱われてきたトピック，登場した人らを中心とした初のカンファレンス． Open AIやLinear，Cloudflare, DX, Ramp, TemporalのCTO/VP，Martin FowlerやKent Beck，そしてEntire/ex-GitHubのThomas DohmkeといったAI Nativeの先端にいる・これまで業界を率いてき人らによるセッションを聞くことができとても刺激的だった．自分

メイカームーブメントは「終わった」と言われる。2017年のTechShop破産、2019年のMaker Media事業停止。象徴的な組織が次々と消えた。だが実態は逆だ。 かつて「特別な人々の特別な活動」だった個人によるモノづくりは、もはや誰でも手にできるインフラとなった。ムーブメントは死んだのではない。インフラにシフトしているのだ。本記事では、2005年の誕生から約20年の歴史をたどりながら、個人のモノづくり環境がどのように変化し、何がどう変わったのかを検証する。 メイカームーブメントとは何か まず前提として、メイカームーブメントとは何かを整理しておきたい。 一言で言えば、「3Dプリンターやレーザーカッターといったデジタル工作機械の民主化、マイコンボードの充実化と低価格化、そしてインターネットの普及によって、個人がモノを作り、設計データを共有し、製品を世に出せるようになった社会的潮流」のこ

https://2026.emconf.jp/

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最近AIをやりすぎている。自分でもわかるくらい頭がおかしくなっている。 まともな状態ではないから、本来は人に見える場所に文章を書いたりするべきではない。ただ、自分の状態を精神状態を記録するために書いておきたい。 初めに書いておくが、この文章では一切AIを使っていない。というのもAI使うと、さらにおかしくなりそうだからだ。調査にも構成にも使っていない。100%生身、ピュアで粗雑な状態で僕が言葉を選んで書いている。 これまでもテクノロジー全般は好きで、これまでもChatGPTなどを使って仕事の調査をしたり引っ越しをしたり英語学習に活用したりしてきた。今年のAIは、昨年までとは一味違う人間の気を狂わせる何かがあると感じている。 仕事でのソフトウェア開発の話を最初にする。多少技術的になってしまうけど、これが入り口で僕はおかしくなったし、最も急激に変化している部分なので話さないといけない。 AIコー

はじめに 不具合調査やパフォーマンス改善をするとき、どのくらい "手札" を持っていますか？ 私はよく、細部に入り込みすぎて全体を見失うこともあれば、逆に全体に意識を向けすぎて手が止まることもあります。そんなとき、先輩エンジニアの問いかけで状況の見え方が変わります。 同じ情報を見ているはずなのに、切り分けの速さがまるで違う...！ この記事では、日々のやり取りの中で学んだ思考パターンを整理してみました。 調査 / 切り分けの思考パターン 1. まず全体を見る いきなり一点を疑わない まずは全体像を把握する → 局所ではなく構造を見る 2. 見る前に予測する ログやコードを開く前に「おそらくここだろう」を言語化する 仮説なしに掘り始めると、異常を見逃しやすい → 観測は仮説とセットで行う 3. 外から内へ絞る 全体 → サービス境界 → コンポーネント → コード の順に見る いきなりコード

ブログを書くまでが #onishi50 ということで感想を書きます。アナウンスしておりました、劇場版 Onishi Half Century Conferenceを無事開催できました！おっさんの誕生パーティーにたくさんの方にお集まりいただき感謝です！ 2/15 劇場版 Onishi Half Century Conference 同時上映 新春大LT大会 @京都 のお知らせ #onishi50 - 大西ブログ 劇場版 Onishi Half Century Conference 同時上映 新春大LT大会 - connpass 参加者を見てもらうとわかるのですが、YAPCキーノーターが何名もいたり、関東からお越しいただいた人もたくさんいたり、海外からの参加者もいたり、と60名近くの方に集まっていただいた大変豪華な会になりました。本当にありがとうございます。 きっかけ 本日誕生日を迎え50歳に

AIで個人の開発スピードは劇的に上がった。しかしチーム開発では思ったほど成果が出ていない現場が多いのではないでしょうか？ 本セッションでは、AI導入の現場で実際に起きたエピソードから、問題の構造を掘り下げ、ボトルネックの正体を考察します。 後半では、上流工程をAIで自動化する「Team Kit」と…

これは「あらたま・いくおのAdvent Calendar 2025」5日目のエントリです。 昨日はyuya moriさんの『「マネジメントやるのもその育成も無理ゲー」を整理する』でした。 ぼくがこのアドベントカレンダーに登録しようと思ったのは、「あらたま・いくおのマネジメントRadio」がとても好きだからです。 ぼくは言語優位・視覚優位なタイプで、耳からの情報処理があまり得意ではなく、Audibleやポッドキャストを聴く習慣はほとんどありません。ですが、お二人のポッドキャストは、仕事柄共感することも多く、自分にとって身近な話題が多いのですんなり聴くことができ、いつも楽しませてもらっています。 お二人のお話を聴いていると、「いつも楽しそうだな〜」と微笑ましい気持ちになります。マネジメントにまつわる話題なので、時にはシビアな話もあるわけですが、そういうときにもあまり深刻さは感じません。きっと日

これは はてなエンジニア Advent Calendar 2025、10日目の記事です。 onishiアドベントカレンダー2025、10日目でもあります。 生成AIによるコーディングが大きく進化した2025年。普段は人事部長などをしているため、あまりコードを書かないのですが、ある程度自律的に開発をしてくれるAIはそういった人こそ便利に使えるのではないでしょうか。 というわけで、「なるべくAIだけでどこまでできるか」をテーマにいくつか遊んだ様子をお届けします。動作環境を必要としない、ブラウザで動くゲームを題材にし、紹介したコードは全て GitHub の public リポジトリに置いてます。 ちなみに本記事に実用性は全くありませんので先に注意しておきます。 3つのAIで実装対決 共通指示と結果 評価 同時開発 3つのAIで順番に開発 単一のプロンプトで開発を進める 褒め合うAI 完成したもの

リモートワークだと、チームワークを維持するのは難しいのか？ 結論から言うと、難しい。 ただしそれは、リモートワークという働き方そのものが問題だからではない。 リモートワークでは、チームを支えているコンテキストが維持されにくいからだ。 リモートワークでは、コンテキストが自然に共有されない 対面で仕事をしていると、多くのことが説明されないまま共有されている。 いま何が重要なのか 誰がどこで詰まっていそうか この判断はどれくらい急ぐべきなのか 完璧さより速度が求められている局面なのか こうした情報の多くは、会話のトーン、間、視線、雑談、場の空気といった非言語的な要素に支えられている。 リモートワークでは、それらが大きく削ぎ落とされる。 結果として、足りない部分は想像で補われることになる。 想像が増えると、信頼のないチームはすぐに壊れる 想像で補うこと自体が問題なのではない。 問題は、その想像がど