r.kagaya
@ry0_kaga
シードスタートアップの共同創業者・CTOをやってます。今はAIネイティブにAIネイティブなプロダクトを作ることに一番関心があります。オライリーAIエンジニアリング本共訳。ex.ログラス,ヤフー
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お手伝いしてるAstermindsの取り組みが記事になりました👏
AIが作ったUIを評価し、ルールやサンプル自体も改善して、次の生成で確かめる。デザイナーの判断を、その場の修正で終わらせず、次の開発にも引き継いでいく...
こうした循環まで含めてデザインシステムを設計するのが、面白いところだと思っています。
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この外側のループがすべて。いかに内側が高速回転していても、外に波及しなければ顧客価値につながらない。
久しぶりに書きました
ソフトウェアファクトリーという言葉を見かけるようになりました、月1000件PRが現実味を帯びてくると、「何を良しとするか」を毎回見るのは無理になります
そこでその判断を、ルールと自動検査に落としてシフトダウンするのに最近は取り組んでいます
そのデザインシステム版です
合言葉は、Autopilot / Self-improve / Ambient！
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Github Actionsの課金が厳しい...
とりあえずAstraの力で削減・チューニングするが、もっと根本対応したい
みんなどうしてるんですか、、
たしかに検証してても雲掴むようなときあるし読もうかな…
レビューのご参加ありがとうございました！レビューにご協力いただいた皆様のご指摘は、本当に勉強になるものばかりでした...！
レビューに参加させて頂いたLLMアプリケーション評価駆動開発です！
AIエンジニアに限らず、評価を理解してないといまどきAIについて語れないと強く思います
勉強します！！
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注目したい買収ニュース
【今日のFDE News】
Salesforceが、AIによる顧客リサーチ自動化スタートアップ「Listen Labs」を約20億ドルで買収する交渉に入ったと報じられました。
Listen LabsはAIがインタビューの質問設計から音声・動画でのインタビュー実施、レポート作成までを自動化するサービスで、5,000万人規模の調査パネルと100万件超のAI面談実績を持つそうです。
年間売上高は推定3,000万ドルで、買収額はその67倍にあたり、通常のSaaS買収相場（10〜20倍）を大きく上回るとのことです。
実現すればSalesforceにとって2026年に入って4件目のAI関連買収になるそうです。
＜ひと言＞
Agentforceが自動で動くようになるほど、逆に「顧客が本当は何を考えているか」を集めるデータの価値が上がっているんですね。
相場の3倍以上を払ってでもCRMの中にはない生の声が欲しい、という話は現場感覚としてよく分かります。 #fde#
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マルチプレイヤーはこれから必要になるもの。
このスライドだと組織内の複数人のやりとりのコンテキストを持ってるからその組織内の会話は使えそう。
一方で、実際は組織内のやり取りよりも組織間でのやり取りがボトルネックになりやすい。
AIが本当に入るべきは組織間のやり取りなので組織横断のメンバー間のコンテキスト共有が重要になる。
個人メモリ、チームメモリ、組織メモリ、PJメモリの単位で権限を認識した上で適切なコンテキスト共有するのが理想。
そういう階層付き共有メモリをグラフ技術で作ってる会社に興味があるエンジニアがいたら連絡ください。
# エンジニア募集中
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本日の資料です。
「AIで仕事のやり方を変える」 #spzcolab#
「AI活用 LT祭り ─ あの人・あの会社のAI活用事例」のLTスライドです！
最近の関心事項の一つがマルチプレイヤーエージェントで、本スライドで紹介してるQM以外も色々試し始めています
#spzcolab#
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ありがたくもびーぐるさん(@beagle_dog_inu）さんにご献本頂きました…！
Codexやコーティングエージェントについて理解を深めたいビジネスサイドの方にも有用そうな内容で、社内でも読ませて頂きます…！
個人的には個人活用に留まらず、エンタープライズ組織への導入・活用まで触れているのが良さげ
ありがとうございます…！
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久しぶりにLTします！
社内のマルチプレイヤーハーネスの話です
＼明日9/9(水) 19:00〜開催！／
【AI活用 LT祭り】あの人・あの会社の最新事例が集結🔥
AIツールノウハウから組織導入、仕様駆動開発まで、第一線で活躍するエンジニアがリアルな活用法を語り尽くします！途中入退出OK！仕事終わりの参加も大歓迎です🙌
▼詳細・参加登録はこちらから
👤登壇者
㈱ZOZO 瀬尾 直利さん（@sonots）
技術組織アドバイザー 小賀 昌法さん（@makoga）
㈱estie Kentaro MATSUMOTOさん（@matsu7874）
㈱TOKIUM Lapiさん
クラフトバンク㈱ 新田竜規さん
Asterminds株式会社 r.kagayaさん（@ry0_kaga）
Chat AI Ctrl+Enter Sender 開発者 鎌田 賢知さん
eieiさん（@KEisuke62350514）
#spzcolab#
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Matt Pocock のエージェント開発の4つの失敗モード
①言ったとおりに作らない
最頻の失敗はミスアラインメント
あなたとエージェントの間には常にコミュニケーションの溝があり、分かってくれたはずが出来上がりで裏切られる
②冗長すぎる
開発者とドメイン専門家は最初違う言語を話す
エージェントもプロジェクトに放り込まれ用語を手探りするので、1語で済む所に20語を使う
③コードが動かない
認識が揃っても、なお動かないものが出る、原因はフィードバックループの欠如
実行結果を見られないと、エージェントは目隠しで飛んでる状態
④泥団子になった
エージェントは開発を速める分、ソフトウェアのエントロピー（複雑化）も加速させる
放っておくと、前例のない速さで変更しづらい塊になる
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AIエージェント時代のテスト駆動開発(TDD)の話
一年前のセッションなので、今聴くとせやな
従来のTDDは決定的な出力を前提にするが、AIは同じ入力でも出力がばらつくのでこの前提が崩れる
ゆえに評価はpass/fail の二値をやめ、スコア・レーティング・満足度・挙動（推論・ツール選択・判断）で測る。
AI版SDLCは5段階
①企画/spec（AIが本当に効く箇所を見極める）
②実験（小データで小さく検証）
③大規模eval（数百〜数千のテストで評価）
④リリース管理（AIとアプリのデプロイを分離）
⑤可観測性（本番のエッジケースをトレース）
肝はループ、テスト作成→eval→プロンプト/ロジック修正→リグレッション確認
1つ直すと別が壊れるのを検知する
魔法のように自己改善するエージェントは幻想。複雑なほど地道な可観測性が必要
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割りきらないといけないので、ソフトウェアファクトリーの実践例は、特定個人や少数チームからまずは出てくると思っているが、THEな最高の記事
ちなみに記事最後にあるソフトウェアファクトリーMeetupも激アツ...🔥
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先週の #kyotojs# で話した「コードを読まない開発工場」の全体像を記事にまとめました。
AIにコードレビューさせると無限に指摘が続く問題や、設備を作りすぎて7,200行を捨てた話など、有料サービスを1人で回す中で残った運用の記録です。
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会計AIエージェントBasis
BDDみたいなことをやっている
・パートナーシップ税務申告を、人の30〜40時間 → 6〜7時間（約6倍速）
・ポイントはbehavior spec= 期待する挙動をMarkdownで書き、別のAIが○/×/対象外で採点
・答えの正誤と、過程の質は切り離して測る
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Harness Engineering診断、楽しかったです！
社内AIツールのリポジトリで試してるのですが、点数弱いところは明確・対応容易そうだったのでもう少し上の点数にいけそう
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日本のXでLoop Engineeringが爆発したきっかけとなったaddyosmani氏のSoftware Factoriesをまとめていましたが、読まれましたか？
「ソフトウェアファクトリー」って、結局なんなのか
その記事も踏まえて@kgsi さんと、その意味や歴史、なぜ今注目されているのかを話しました
本編はこちら：
#AIエンジニアリングの現場#
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#fukabori#.fm、後編も公開されました！
前編に続き、AIエンジニアリングがテーマです。
ループエンジニアリングや、SFで開催されたAI Engineer World Fair 2026の話題に触れています
お聞きいただけたら嬉しいです！
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