こんにちは！ファインディでプロダクト開発部のVPoEをしている浜田です。 AI駆動開発が浸透するなかで、エンジニア1人あたりの開発能力は大きく向上しています。しかし、従来のチーム単位のアサイン方式のままでは、そのポテンシャルを十分に引き出せていないと感じていました。 この記事では、私たちが開発プロセスを「チーム単位」から「個人単位」のアサインへ移行した背景と、その結果得られた変化について紹介します。AI駆動開発を取り入れたものの、チームの開発プロセスをどう変えるべきか悩んでいる方に向けた内容です。 これまでの開発プロセス AI駆動開発で見えてきた課題 個人アサイン方式への移行 個人のオーナーシ…

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Actionsそれぞれでの実行手順と、分析結果からチームの改善ポイントを見つけるまでの流れを紹介します。…

キャリアプロダクト開発部の森 ＠jiskanulo です。 私ごとですが今年で45歳、WEBサービスの開発歴は20年以上になります。世間的にはベテランエンジニアとかシニアエンジニアとかと称される類だと自認しています。 そんな私ですが2026年1月に基本情報技術者試験を受験して合格しました。 この記事は、ベテランエンジニアが基本情報技術者試験をスキル棚卸しツールとして活用した体験と、受験しなくても使えるセルフチェックの方法を紹介します。 www.ipa.go.jp 受験の動機 結果 得意と苦手が可視化された 得意だった領域 苦手だった領域 得意と苦手のコントラストが意味するもの 試験範囲でスキル…

こんにちは。Findy AI+開発チームのdanです。 この記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 一冊の技術書がきっかけで、新しい分野に足を踏み入れたり、日々のコードの書き方が変わったりした経験はありませんか？今回は私・danと、千田さんの2名が、自分にとって転機となった本をお届けします。 それでは、さっそく紹介していきましょう！ SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残った部分 このような方におすすめ 今気になってる本 リ…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp AIに実装を任せる場面が増えるほど、開発者は複数のタスクを並列で進めたくなります。 レビュー待ちの間に別のIssueに着手したり、hotfixを即座に対応したりが良い例です。 ファインディでもGit worktreeを活用した並列開発を実践しています。 tech.findy.co.jp Git worktreeは非常に便利な機能ですが、実際にチームで使おうと…

こんにちは。ファインディ株式会社でエンジニアをしている山岸です。 Findy AI CareerはAI人材に特化した求人プラットフォームです。掲載する求人票は、企業の求人情報をベースにAI活用状況や方針を盛り込んで作成しています。この業務はFindyのbizメンバーが担当しており、1件あたり20分〜1時間ほどかかっていました。 ai-career.findy-code.io 今回、この求人票作成のワークフローをClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドとして実装し、作業時間を最大1時間から約5分に短縮しました。 この記事では、Claude CodeとMCP（Model Context …

こんにちは。データエンジニアの田頭(@tagasyksk)です。 ファインディのデータ基盤は、CTO室データソリューションチームが事業部横断で開発・運用を担っています。事業の拡大に伴ってプロダクト数が急増し、当初採用していたデータメッシュのアーキテクチャでは管理コストの増大やサイロ化といった課題が顕在化してきました。 本記事では、Google Cloudプロジェクトの統合や共通化と分権のバランス再設計など、データ基盤をプラットフォームへと進化させている途上の取り組みについてご紹介します。まだ道半ばではありますが、同様の課題に向き合っている方の参考になれば幸いです。 これまでのデータ基盤のあゆみ…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。Pluginsに関しては前回の記事を参照してください。 tech.findy.co.jp AIに設計やタスク分解、コード生成を任せる分、Pull requ…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 前編では、Gene Kim氏の26年にわたるDevOps研究の旅路、DORA研究によるハイパフォーマーの実態、DevOps Enterprise Summitの多彩な事例、そしてスティーブン・スピアー博士との共著『Wiring the Winning Organization』から導かれた"勝つ組織の魔法"のフレームワークとカウチのメタファーを紹介しました。 後編では、この魔法を解き放つ3つのテクニック ── 巧遅（前倒し）化（Slowification）、単純化（Simplification）、増幅（Ampl…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 本記事は、2025年7月にファインディが開催した「開発生産性Conference」のキーノートスピーカーとしてお招きした Gene Kim氏 の基調講演を、日本語の全文書き起こしとしてお届けするものです。 Gene Kim氏は、ベストセラー『The DevOps 逆転だ！（The Phoenix Project）』『The DevOps ハンドブック（The DevOps Handbook）』の著者であり、1999年から26年にわたり高い成果を上げるテクノロジー組織の研究を続けてきた人物です。 本講演では、DO…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。 tech.findy.co.jp 今回は、そのコマンドで生成したIssueをAIエージェントに渡したときに、どう並列実装まで自動化しているかを紹介します。Git worktreeとClaude CodeのAgent Teamsを組み合わせることで、依存関係を考慮しながら複数のIssueを並列にPR作成まで進められます。 Git worktreeとは 依存関係グラフで実行レイヤーを決定する C…

こんにちは。ファインディでデータエンジニアをやっている開（hiracky16）です。 ファインディでは事業の成長に伴い、スプレッドシートで管理していたKPIダッシュボードの複雑さが限界を迎えつつありました。この記事ではLookerを導入し、derived_table→mart→dim/factと段階的にデータモデリングを進化させてきた過程を紹介します。ファインディが大切にしているバリューの一つであるスピードを損なわずにガバナンスを整えていくノウハウとして、参考になれば幸いです。 ファインディにおけるKPIダッシュボードの重要性と複雑性 Looker導入の背景 段階的なデータモデリングの最適化 …

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。前回の記事ではコマンドの全体フローを紹介しました。 tech.findy.co.jp AIにタスク分解やIssueを作成してもらうには、先に実装方針を明確にする必要があります。方針が固まっていないと、生成されるタスクの粒度や設計の一貫性がブレてしまうからです。このコマンドの設計ステップでは、3つのアーキテクチャアプローチを並列で設計し、トレードオフを比較して最適な方針を選択します。 本記事では、…

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディでは要件定義から設計・タスク分解・Issue生成までをAIに任せるカスタムコマンドを開発しています。 tech.findy.co.jp このコマンドの中にはAIがタスク分解を行うステップがありますが、分解の粒度が適切でなければ、実装がしやすいどころか混乱の元になります。大きすぎるタスクはレビューが困難になり、タスクを細かく分割しすぎると実装が中途半端でビルドが通らないPRが生まれます。 そこで、AIがタスクを分解する際の判断基準として、具体的なルールを定めました。この記事では、そのタスク分解ス…

こんにちは。ファインディのPlatform開発チームでSREを担当している原です。 ファインディでは、普段私たちが開発しているファインディのプロダクトの裏側や、開発メンバーが日々どのように働いているのかをお伝えするために、Findy Tech Talkという技術系のオフラインイベントを開催しています。 今回は、そのイベントの第二弾となる「Findyのサービスを支える、横断SREチームのマネジメントと技術の挑戦」を開催しまして、その当日のそれぞれの登壇内容について書いていこうと思います。 findy-inc.connpass.com 今回のイベントでは、Platform開発チーム(以下、SREチ…

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 生成AIを活用した開発支援ツールが開発者のワークフローに組み込まれつつある中、先日、福岡でFindy AI Meetupの第4回を開催しました！ findy-inc.connpass.com 当日参加くださったみなさま、ありがとうございました！ Findy AI Meetupとは？ 登壇内容 Agent Skills 入門 【Claude Code】Plugins作成から始まったファインディの開発フロー改革 懇親会 まとめ Findy AI Meetupとは？ ファインディ株式会社のエンジニアが主催する…

こんにちは。ファインディのPlatform開発チームでSREを担当している大矢です。 2026年はファインディのSREについて1ヶ月に1本ペースで発信していきます。今回はその第1弾として、ファインディにおけるSREの体制についてご紹介します。 この記事では、SREチーム(現在のPlatform開発チーム)がどのように発足し、現在どのような体制で運用しているのかをお伝えします。SREに興味がある方、特にこれからSREを目指す方に読んでいただけますと幸いです。 目次 目次 はじめに Platform開発チームのSREとEmbedded SREの役割分担 Platform開発チームのSREとは Em…

こんにちは。 ファインディ株式会社でソフトウェアエンジニアをしている西村です。 普段私たちが開発しているファインディのプロダクトの裏側や、開発メンバーが日々どのように働いているのかをお伝えするために、Findy Tech Talkという技術系のオフラインイベントを開催しています。 その第一弾となる 「開発メンバーが語るFindy Conferenceの裏側とこれから」を開催しました！ https://findy-inc.connpass.com/event/378561/findy-inc.connpass.com 今回は3名が登壇し、Findy Conferenceを支える技術基盤（受付シス…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka-bow）です。 DevEx（開発者体験）の認知度はわずか4.9%。この数字もまた、日本の開発現場が直面する課題の一つであり、同時に大きな伸びしろを示しています。 前回の記事では、Visual SourceSafe 15.8%という数字から見える技術格差と、AI時代に広がる生産性格差について取り上げました。今回は、その技術格差の背景にあるDevExに焦点を当て、日本の開発者が本当に求めているものを考察します。 【調査概要】 調査対象：ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェク…

はじめに こんにちは、ファインディのPlatform開発チームでSREを担当している原（こうじゅん）です。 2025年は、ファインディにとって新規サービスリリースが相次ぐ年でした。 Platform開発チーム(以降、SREチーム)では、この1年間で6つのサービスのインフラ環境を構築してきました。 スピード感を持った環境構築を実現するために、私たちがどのような工夫を行ったのか、今回はTerraformの汎用モジュールを活用した取り組みについてお話しします。 はじめに 2025年、6つのサービスをリリース スピード感のある環境構築で直面した課題 Terraformでの汎用モジュールの導入 Netw…

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka-bow）です。 2012年にサポート終了したVisual SourceSafeが、いまだに利用率2位。この調査結果に私はとても驚きました。 前回の記事では、開発生産性を阻む「組織の3大課題」として、要件定義、会議、コミュニケーションの問題を取り上げました。今回は、それらと深く関わる技術環境の世代差と、AI時代における影響を考えます。 【調査概要】 調査対象：ソフトウェア開発（組み込み開発を含む）に直接関わるエンジニア、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、開発責任者など 調査方法：イン…

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 2025年はSpec Driven DevelopmentやAI-DLCなどといった新しい開発手法が注目を集める年になりました。 ファインディでも新しい開発手法への取り組みを進めており、その一環として要件定義、設計、タスク分解、Issue作成までのフローを自動化しま…

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 弊社でも例に漏れず、生成AIを活用して開発効率の向上に取り組んでいます。その中でFindy Team+で開発組織の生産性をチェックしていたところ、Pull requestの質が落ちているのでは？という仮説が浮かび上がりました。 今回は仮説が浮かんできた経緯と、その対…

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+ではLLMを活用した分析機能を提供しています。 分析対象は個人・チーム・組織と幅広く、データ量に応じて分析に時間がかかることがあります。分析が完了するまで画面に何も表示されないと、ユーザーは処理が進んでいるのか分からず、待ち時間が長く感じられてしまいます。 この課題を解消するため、LLM分析結果の表示にストリーミング出力を導入しました。 今回は、実装内容とどの程度待ち時間が改善されたのかについてお話しします。 Findy AI+とは ストリーミング対応前は何が問題だった？ 当初の設計 分析結果…

こんにちは、Findy Freelanceでフロントエンドエンジニアをしている主計（かずえ）です。 この記事は、ファインディエンジニア #3 Advent Calendar 2025の25日目の記事です。 adventar.org Dependabotが作成するPRの対応、皆さんはどのように運用していますか？依存パッケージの更新は地味ながら継続的に発生する作業で、特に少人数チームでは対応工数の比率が無視できません。 この記事では、私たちのチームがDependabot PR対応を手動運用からDevin、そしてClaude Code Actionへと段階的に改善してきた過程を紹介します。それぞれの…

この記事は「ファインディエンジニア #1 Advent Calendar 2025」の24日目の記事です。 沢山のアドベントカレンダー記事が執筆されていますので、年末のお供に是非読んでみてください。 adventar.org はじめに ソフトウェアエンジニアの土屋(@shunsock)です。私の所属するデータソリューションチームでは、ファインディ全体のデータ活用を推進するためのデータ基盤を構築しています。 今回、我々はデータ基盤のRDSとBigQueryのテーブル同期システム (EL Pipeline) のリプレースを行い、DuckDBを本番導入しました。本稿では、活用に至った経緯と実際に組み…

こんにちは。 2025 年 9 月にファインディに入社し、 Platform 開発チームで SRE を担当している富田(@Cooking_ENG)です。 この記事は、ファインディエンジニア #2 Advent Calendar 2025の 23 日目の記事になります。 adventar.org 今回は、ファインディのサービスの１つである「Findy Conference」のインフラ環境の運用トイルを改善した話を紹介します。 Findy Conference とは Findy Conference とは、テックカンファレンスに特化したプラットフォームサービスです。 国内外のカンファレンスに関する…

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 今回は、プロンプトにどのようなデータや指示内容を与えるとLLMが誤った出力をしやすいのかについてお話しします。 プロンプトには何を書くべきで、何を書かないべきなのか。また、LLMに渡すデータはどのような形であるべきなのか。私自身が経験した実際の例をあげて解消までのアプローチ方法をご紹介します。 分析の精度をあげるにはここで紹介する内容では不十分ですが、入門編として参考になれば幸いです。 この記事はファインディエンジニア #3 Advent Calendar 2025 23日目の記事です。今月から、たくさんのアド…

こんにちは。ファインディのTeam+開発部でエンジニアをしている古田（ryu-furuta）です。 この記事は、ファインディエンジニア #2 Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 2025年下期、私は「DevとOpsを融合する」というミッションを掲げ、問い合わせやアラートといった運用業務の改善にAIをいくつか活用していきました。 この記事では、Claude Code GitHub ActionsやNotion MCPを使った運用業務改善の具体的な実装方法を紹介します。 また、効率化を実現した先に見えてきた「次にやるべきこと」についても共有します。 AIを活用…

この記事は、ファインディエンジニア #3 Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 adventar.org はじめに こんにちは、ファインディのPlatform開発チームでSREを担当している原（こうじゅん）です。 2025年12月に、アメリカ・ラスベガスで開催されたAWS re:Inventに参加してきました。 re:Inventは毎年ラスベガスで開催されるAWSの世界最大のカンファレンスで、世界中からエンジニアが集まります。 この期間中、ラスベガスの街全体がre:Inventの会場となり、最新のAWSアップデート情報のリリースや技術セッションの他、EXPO、re:P…