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Birgitta is a Distinguished Engineer andAI-assisted delivery expert at Thoughtworks. She has over 20 years of experience as a software developer, architect andtechnical leader. This article is part of “Exploring GenAI”. A series capturing Thoughtworkstechnologists' explorations of using genaitechnology for software development.It was very interesting to readOpenAI’s recent write-up on “Har
Intro コロナ禍が明け、カンファレンス文化も再開し、コロナ前かそれ以上の頻度で多くのカンファレンスが企画されるようになりました。 しかし、コロナ中の断絶によってノウハウの継承が途絶えた部分もあり、後発のイベントが既知の失敗を重ねている場面も見られます。 そこで、カンファレンス主催者の有志が集まり、それぞれのノウハウを持ち寄ってまとめた「カンファレンス開催ノウハウ」を作成しました。 📔 カンファレンス開催ノウハウ -Google ドキュメント 複数人で書いたため、この公開は同時に複数の有志によりブログなどで告知されます。 カンファレンス開催の勃興 特に Webフロントエンド界隈では、「フロントエンドカンファレンス」が各地域で同時多発的に発生したりと、新しいカンファレンスも増えています。中には、初めてカンファレンスを主催する主催者も多く、手探りで始めることも増えました。 コロナ前は、
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． OpenAI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
Twitter で DHH が共有していた記事が面白かったので著者の許可を得て翻訳します。 "If you don't hire juniors, you don't deserve seniors", spot on! We've had phenomenal success hiring junior developers at Basecamp. @jasonfried firsttech hire was particularly junior at the time 😂https://t.co/QczMtsou4J — DHH (@dhh) September 21, 2018 ジュニアを採用しない連中はシニアに値しない、というもの。 If you don't hire juniors, you don't deserve seniors (2023) • Minimum V
Birgitta is a Distinguished Engineer andAI-assisted delivery expert at Thoughtworks. She has over 20 years of experience as a software developer, architect andtechnical leader. This article is part of “Exploring GenAI”. A series capturing Thoughtworkstechnologists' explorations of using genaitechnology for software development. The number of options we have to configure and enrich a coding a
この記事はAIによって機能開発のスピードは速くなっているにもかかわらず、収益が伸び悩んでいるプロダクトチームに向けて、収益が伸び悩む構造を解説します。 生成AIが登場するまでエンジニアは手作業でコードを書いていた。手作業でコードを書くのは時間がかかっていた。生成AIによって早くなった。ところがプロダクトチームで機能開発による収益は伸びていない。これはなぜか? もともと手作業でコードを書く速度よりも、解決したらお金を払ってもいい顧客を特定することのほうが遅いからだ。AIで機能開発は早くなっても収益への貢献は期待ほど伸びない。機能追加されても顧客は無関心なままだ。 ※世の中には様々なプロダクトがあるが、この記事では収益が停滞する構造を分かりやすくするために、BtoB向けの顧客の問題を解決するソフトウェアプロダクトで解説する。他のケースでも該当する。 この記事では以下を解説する ・「解決したら
生成AIの普及は.勉強から人を解放するどころか 多様な教養教育を、人に求めるようになる 生身の人に、だ。 でないと生成AIという魔族にやられちゃう 一通り生成AIを使い続けてわかったのは、 現時点ではおそらく一般レベルで使う限り、 一見うまく作ってるけど、ディテールでは間違いだらけ そんなコンテンツがむちゃくちゃ簡単にしかも上手に作られてしまう。 という状況がすごく多いこと。 いやいや、それは使い方が悪いんだよ、と言われるかもしれない。 が、急速に普及した「楽をするためのプラットフォーム」の問題は、専門家ならばうまく使える、というのではダメで、普通の人がカジュアルに使ったときに何が起きちゃうか、ということ。 こういう時、1番優れた人の使い方が市場の標準だと勘違いするとやばい うまくやっている人の話は、参考にならないのだ 多くの人は、綺麗なパワポができて喜んでしまったり、一見きれいな文書がで
AI・機械学習チームの髙橋です。 みなさま、コーディングライフいかがお過ごしでしょうか。 エムスリーでは、昨年初夏頃からエンジニアに対してClaude Codeの業務における無制限使用が解禁されています。 現在ではほぼすべてのエンジニアが普段からClaude Codeを利用し、AIレビューやチーム内でのプラグインによるSkill共有が進んでいます！ ということで今回は、以前の突撃！ 隣のキーボード M3 2024 - エムスリーテックブログのスピンオフとして、エムスリーのエンジニアメンバーが実際に利用している便利なClaude Codeのカスタマイズを募集し、紹介します！ 例のしゃもじ 前置き：Claude Codeのカスタマイズとは Claude Codeではエージェントに対してユーザ・プロジェクト固有の指示や制約を与えることができます。 昨今はSkillsが特に話題となっていますが、こ
1月も終わりに近づきましたが、私たちは「行動の選択」について考えています。この疑問が浮かんだのは、ある明白で、かつ苛立たしい事実に気づいたからです。現代のソーシャルウェブが、憂鬱で、攻撃的で、人間味のない「情報の掃き溜め」になってしまったのは決して偶然ではない、という事実です。一つひとつの機能、一つひとつの選択を積み重ねて、誰かが意図的にこのように作り上げたのです。 Instagramで、知り合いの投稿がほとんど表示されなくなるように決めたのも人間です。X（旧Twitter）に、同意のないポルノを数秒で生成できるボタンを搭載しても構わないと判断したのも人間です。また、いわゆる「デジタル・コミュニティ」の最良の形を、延々とスクロールし続けてしまう無限フィードであると定義したのも人間です。 しかし、もし人間の選択によってインターネットが悪くなったのであれば、人間が別の何かを選択することで、イン
生成AIが台頭した2022年以降、AIコーディングが世界的に一般化している。ITエンジニアの転職支援を手掛けるファインディ（東京都品川区）の調べでは、国内ITエンジニアの7割超がAIツールを業務で活用中と回答。同社自身も積極的にAI生成コードを活用しているが、AIによって“生産性が低下する事例”も出てきたという。それは一体なぜか。 ファインディではコーディング支援AIツール「Devin」を導入し、開発生産性の向上に努めている。実際、同社のテックリードのプルリクエスト作成数（PR数）はDevin導入前で5.0件／日だったのが、導入後は7.7件／日になり、1.5倍以上増加。個人単位での結果が明確に示されたことから、AIによる開発生産性の向上に期待を込めていた。
最近いろいろショッキングなことがあった。自分のエンジニアとしてのアイデンティティが失われた感じがしてどうしたらよいかわからなかったけど、何人かの友人の助けでようやく整理がついたのでブログを書くことにする。 アイデンティティを失うきっかけは？昨年は良いポジションを与えてもらい、AI エージェントに全部ぶっこんで頑張ったのだが、自らの決断で、自分が頑張って育てたソリューションを自らの意思で捨てて、一年間死ぬほど頑張った昨年の成果は文字通り「なんの成果もありませんでした」になった。楽をしたのではなくめっちゃ頑張ったのにだ。なぜなら、一生懸命考えて実践して「作った」自分のソリューションより、コーディングエージェントを「使った」方が結果が圧倒的に良く、尚且つ設定が簡単で柔軟だったからだ。私のソリューションは過去のソリューションと比べると良い性能で動いていたが、柔軟ではなく、コンテキストをマネージし
本当に僕はスクラムが嫌いでした。 念のため言っておくと、いまはもっと解像度が上がりましたし、嫌いという感情は特に持っていません。 ただ、話の流れ上、まずはスクラムが嫌いだった頃の話から始めさせてください。スクラムというのがあるらしい もともと私はXPの本を読んだりしていて、アジャイル開発に関心がありました。というのも私はこれまでずっとウォーターフォール型の開発しか経験していなかったので、漠然とした憧れのようなものがありました。XP祭りなど、アジャイル系のイベントにも参加したことがありました。XPはとても好きで、エッセンスだけでも取り入れたいとよく思っていました。 しかしスクラムというのが何なのかは知りませんでした。どうやらスクラムガイドというものがあるようです。入門書もいくつかありましたが、正直ピンときませんでした。スクラムガイドを読んでみると、そこには「こうしよう」「ああしよう」みた
AIの迎合（Sycophancy）LLM（大規模言語モデル）は、今や論文検索、研究計画の立案、データ解釈、鑑別疾患の列挙、そして論文執筆支援など、医療・研究活動のあらゆる場面で不可欠なパートナーとなりつつあります。近年、LLMの課題として盛んに議論されてきた「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」は、技術の進歩により着実に改善の兆しを見せています。 しかし、それに代わって、より巧妙で根深い問題が出現しています。それがシコファンシー（Sycophancy）」すなわちAIの「迎合」あるいは「忖度」です。これは、LLMがユーザーの意見や期待に無意識に寄り添い、客観的な正しさよりも同調を優先してしまう傾向を指します。この特性は、研究に不可欠な批判的思考や客観性を損なう危険性をはらんでいます。 最後の方のGPT-4oはこのsycophancyの傾向が特に強くGPT-5への切り替えでモデルが
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