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...
記事を読む【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...
記事を読む【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...
記事を読むオープンソース版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...
記事を読む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...
記事を読むオープンソース版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...
記事を読む生成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...
記事を読む【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...
記事を読む【アジャイルFAQ 第1回】AI時代に問い直す！本当に必要？スクラム基礎の「意味」と「価値」
連載をはじめるにあたって # 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。 「豆蔵最後のアルバイト」という謎の肩書でお客様を煙に巻きながら、日々研修やご支援に従事している中で、同じような質問を何年にも渡って繰り返しいただいてきました。アジャイル開発が世に出て30年近い年月が経ち、実践者の世代交代が進んでいるので、かつて議論し尽くされた（かに見えた）質問が、打者一巡よろしく繰り返し話題にのぼるのも当然とも思います...
記事を読む最小構成のRAGでミステリーを解決させてみた（Gemini + TypeScript）
はじめに # 大まかな構成は把握していても、細かい実装には手が回らずぼんやりとしか理解してなかったので、勉強を兼ねてRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装してみました。 今回は、RAGの核となる「ベクトル化」「類似度検索」「コンテキスト注入」を理解することを目的に、フレームワークやVectorDBをあえて使わず、最小構成で動かしてみます。 これらは実運用ではライブラリやVectorDBに置き換える選択肢がありますが、まずは本質を素の形で体感します...
記事を読む動くサンプルで理解！C#デリゲート入門 ～Func/Action/eventの違いと使いどころまで
私はC#が好きなのですが、デリゲートを使ったことがないと気付きました。 昔やったプロジェクトでデリゲートを見たことはありますし、先輩が使っているのを見たこともあります。しかし自分自身が使ったことはなくて、食わず嫌いしていたかもと思えてきました。 そこでデリゲートをコードを書きながら学ぼうと考えたのが今回の記事です。私が書いて動かしたコードで解説していきます。 デリゲート（delegate）とは # デリゲートとは委譲という意味です...
記事を読むAIエージェントとシステムをつなぐMCP入門（認証/認可編）
はじめに # 本ページは「AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門」の続編です。 今回は、認証/認可について説明します。 MCP仕様では認可機能は任意扱いですが、MCPを実運用する場合は必須機能と言えます。 本記事では、以下の内容を扱います。 Streamable HTTPにおけるMCPの認証・認可の流れ PRMと認可サーバーの発見 Keycloakとトークンイントロスペクションを使ったMCPサーバー側の検証 本記事で掲載しているコードはこちらで公開しています...
記事を読むオープンソース版GFXBenchをAndroidで動かす（1）ビルド編
はじめに # GFXBenchというGPUベンチマークソフトをご存じでしょうか。 Windows, Linux, Android, iPhone等のマルチプラットフォームで実行出来るkishonti社のGPUベンチマークソフトです...
記事を読むGitHub Stacked PRs で実現する「小さな PR」とレビューを溜めない開発スタイル
はじめに # 先月、GitHub のスタック PRs (Stacked pull requests) がパブリックプレビューになりました。 https://github.blog/changelog/2026-07-30-stacked-pull-requests-are-now-in-public-preview/ これまでも PR のブランチからブランチを生やして、PR スタックさせることは可能でした...
記事を読むスクラムマスターのAI活用を考える - 実践編：AI起点のデイリースクラム
はじめに # アジャイルグループの石田です。 以前掲載したスクラムマスターのAI活用を考えるの連載で、透明性・検査・適応の三本柱をAIで強化するアプローチを紹介してきました。 今回はその実践編として、私が現在のプロジェクトで実践している、AIの発信を起点にデイリースクラムを進める取り組みを紹介します。 ここまで紹介してきたAI活用は、あくまで人間が「AIを使いに行く」ものでした...
記事を読むAI活用で進化するETロボコン - シルバーモデル獲得までの4年間と、次の挑戦へ
はじめに # 私が4年間取り組んできた ETロボコンの活動の軌跡 を紹介します。 昨年度はベーシッククラス（当時の名称：プライマリークラス）に挑戦し、AI活用を取り入れた新しい開発スタイルにも踏み込みました。 これまでの経験がどのように積み重なり、昨年度の成果につながったのかをまとめています。 最後までお付き合いいただければ幸いです。 4年間の活動をひとことで紹介すると # 「設計（UML）→ 実装 → 実機制御 → チーム運営 → AI活用」 と、毎年新しい挑戦を積み重ねてきました...
記事を読むMCP 2026-07-28 RC解説：ステートレス化がもたらすAIエージェント実装
はじめに # Model Context Protocol (MCP) は、2024年11月の初版リリース以来、AIモデルと外部データ・機能を接続する標準プロトコルとして急速に進化してきました。 今回の2026-07-28 Release Candidate（以下、RC）は、単なる機能追加ではなく、プロトコルの実運用前提を大きく変える改訂です。 とくに注目すべきは、プロトコル層のステートレス化です...
記事を読むDeno 2.9 で登場したデスクトップ機能 (Deno Desktop) - Electron / Tauri との違いを実感
はじめに # Deno 2.9 リリースおめでとうございます。 Deno 2.9 | Deno Electron 大好きな自分としても気になるのはやはり Deno Desktop です。 Tauri と同様 WebView をバックエンドにする構成と Electron と同様 Chromium ベースの構成を選べるとのことで、これは試すしかないと思いました。 公式ドキュメントは以下にあります...
記事を読む人工知能学会2026参加記 — 発表と学会で見えたAI研究の流れ
はじめに # AIテクニカルセクターの藤堂です。セクターが独立組織となって以降、全社でAI活用を広げる取り組みが本格化しています。そのような中、6月には第40回 JSAI2026に参加しました。 前半ではポスター発表をした、士業資格試験を対象としたLLMベンチマークShigyoBenchについて簡単に触れ、AIの実用化についての所感を述べます。 後半では、人工知能学会で印象に残った発表と、今後のAI研究について思ったことを記します...
記事を読む豆蔵デベロッパーサイト 2026年4-6月のサマリー
今年も半分が過ぎました。2026年4-6月のサマリーです。 記事数・執筆者数 # この3ヶ月で13本の記事が投稿され、記事数は889になりました。 連載 # AIエージェントとシステムをつなぐMCP入門 # MCP(Model Context Protocol) は AI エージェントが外部サービスと通信するための仕様で、2024年に Anthropic 社によって初版がリリースされました。MCP を使用することで、AI エージェントは外部サービスの機能を効果的に利用できます...
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