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【アジャイルFAQ 第5回】ドキュメントが信用できない現行システム、何を『仕様』にして検証する？
この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。 更改案件の「現行機能保証」を3つのサブテーマに分けて扱う3連作、その3回目（最終回）です。第3回で「現行」の実体を見て、第4回で合意できる「全体像」を作りました。今回のサブテーマは「検証し、予算を組み、配分する」です。 質問 # 更改案件で現行システムの仕様書を開いたら、最終更新は10年前でした...
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自前vLLMをOpen WebUI経由でVS Code（Cline）に接続！トークンフリーで開発する
はじめに # 前回の記事（AWS×UserDataでvLLMを自動起動！停止時コストほぼゼロのローカルLLM環境）では、AWSのUserDataとS3を活用してvLLMを全自動起動し、使い終わったらTerminate（終了）することで停止中のEBS維持コストをほぼゼロにするエフェメラルなLLM推論環境を作りました...
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AIでモデル作成は楽になったのか？― ETロボコン2026で分かった3つの落とし穴
はじめに # 前回の記事では、私がETロボコンに取り組んできた4年間の歩みと、昨年度のベーシッククラスでAIを「設計レビューの相棒」として活用し、シルバーモデルを獲得したことを紹介しました。 https://developer.mamezou-tech.com/blogs/2026/07/29/et-robocon-001/ その記事の最後で、今年度はモデル作成のさらなるレベルアップを目指して アプライドクラス に挑戦していると書きました。本記事はその続編です...
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オープンソース版GFXBenchをAndroidで動かす（3）オールドビルド編
はじめに # GFXBenchというGPUベンチマークソフトを取り上げたシリーズの3回目です。 前回までで新しいAndroidバージョンで実行が行えました。 今回からは古いAndroidバージョンでの実行を試みてみます。 ソースコード準備 # 前回までのAPKファイルを古いAndroidバージョンで実行するとエラーが発生し（詳細は後述）ベンチマーク実行不可でした。 エラー原因からソースコードを修正して回避出来ないか検討してみます...
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【アジャイルFAQ 第3回】アップグレード案件の「現行機能保証」にどう向き合う？
この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。 判断の積み重ねは、いつしか慣習になります。そして一度慣習になると、誰も疑問を持たなくなります。前例踏襲という「思考停止」の完成です。今回からの3回は、そのひとつ、更改案件の「現行機能保証」を扱います。対処するには3つの視点が必要で、それぞれをサブテーマとして、3回に分けて扱います...
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【アジャイルFAQ 第4回】更改案件の見積を、全機能を確定せずにどう出す？
この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。 更改案件の「現行機能保証」を3つのサブテーマに分けて扱う、その2回目です。前回（第3回）は、「現行」と呼ばれるものの実体が3つあることを見て、最後に「確定」という前提を疑いました。本稿では、発注側と合意できる「全体像」の作り方を考えます。 質問 # 既存システムの更改案件で、アジャイルで進める提案をしたところ、発注側から「見積の根拠として機能一覧を出してほしい」と言われました...
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AWS×UserDataでvLLMを自動起動！停止時コストほぼゼロのローカルLLM環境
はじめに # オープンソースLLMが急速に進化する中、「機密情報や社内コードも気にせず扱える、自分専用のローカルLLM環境が欲しいな」と思い立ちました。 ただ、いざ本格的に手元（オンプレミス）で動かそうとすると、大容量VRAMを積んだGPU搭載PCが必要になり、調達するのに数十万円もの初期費用（イニシャルコスト） がかかってしまいます。「まずは効果があるか試してみたい」という検証段階で、いきなり高額なハードウェア購入稟議を通すのはハードルが高いものです...
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オープンソース版GFXBenchをAndroidで動かす（2）実行編
はじめに # GFXBenchというGPUベンチマークソフトを取り上げたシリーズの2回目です。 前回でGitHub公開されたGFXBenchのビルドが行えました。 今回は実際に実行してベンチマークスコアを確認してみます。 ベンチマーク紹介 # GFXBenchは様々なベンチマークから構成されており、起動時に選択して実行する様になっています。 カテゴリは大きく 高レベルテスト と 低レベルテスト に分かれています...
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生成AIカンファレンス2026参加記 — 生成AIで仕事は速くなる。では、その仕事は正しいのか？
アジャイルグループの中村です。 生成AIカンファレンス2026に参加しました。生成AIの社会実装をテーマに、産業・開発・知能の3つの視点から、AIエージェントやフィジカルAIなど幅広いテーマを扱うイベントです。 AIで速くなった、その先への不安 # 2026年に入り、AIエージェントによるコーディングの高速化は一気に現実味を増しました。自身も個人開発アプリのメンテでPoC程度に触れましたが、その程度の経験でも「10倍の生産性」といった表現が、以前ほど大げさには聞こえなくなりました...
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【アジャイルFAQ 第2回】保守運用チームにスクラムは合わないのでは？
この記事を読んでいただきありがとうございます。アジャイルグループに所属する、藤井智弘です。 質問 # うちのチームは既存システムの保守運用が中心です。不具合対応や改善要望への対応がメインで、大きな新機能をスプリントで計画的に作っていくような仕事ではありません。研修で習ったスクラムは新規開発が前提のように見えますし、うちは割り込みも多い。 うちにはスクラムは合わないのではないでしょうか？ 回答 # 合わないのは、スクラムではなく「スクラム解説の前提」のほうです...
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