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株式会社エブリーのTech Blogです。

AI

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RAGとJevで「ベクトルDBに根拠となる答えがない」ことを見分ける仕組みを作った話

インターンでは、AIエージェントの機能追加の設計・実装に携わりました。この記事では、その中でもRAG(Retrieval-Augmented Generation)の検索の部分に焦点を当てます。RAGは、質問に関係する文書を探してLLMに渡し、その文書をもとに回答を作成する仕組み…

AIが提示した候補を承認するだけで営業活動を記録できる仕組みを作った話

はじめに こんにちは。株式会社エブリーで約1ヵ月間インターンシップに参加していた山下と申します。 今回のインターンでは、AIを活用して社内の業務変革を進める「AX(AI Transformation)プロジェクト」に参加しました。主に取り組んだのは、次の2つです。 …

手でコードを書いたことがない未経験新卒が、「一人前になれるのか」と悩んだ半年

AIがコードを書くのが当たり前の環境で、文系未経験からエンジニアになった新卒の半年。Claude Codeでリリースはできても理解負債が溜まり「一人前になれるのか」と悩んだ経験と、そこから見えてきたことをまとめました。

Claude CodeのハーネスはMCPとCLIのどちらで作るか

目次 はじめに 前提 結論 理由1: プログラムの呼び出しを1つのシェルコマンドに合成できる 理由2: 修正が次のツール呼び出しから反映される MCPを選ぶ場面 まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、ヘルシカでiOSエンジニアをしている谷口恭一です。 Claude Co…

Claude Code のハーネス、別リポジトリからコピペしてない?

「あ、こっちのリポジトリにスキル移植してなかったや。コピペしとこ」 Claude Code を使っていると、一度はやりますよね。 新規リポジトリに新しくハーネスを移植する際など、あまり良くないとわかりつつ、やりがちだと思います。 そこで今回は、株式会社エ…

AI AgentのタイムアウトからGoのイテレータを俯瞰する

先日、アプリ版デリッシュキッチンでGenerative UIを搭載したデリッシュAIをリリースしました。この記事ではAI Agentが引き起こしたタイムアウトのバグから、Go 1.23で入ったイテレータについて俯瞰してみたいと思います。

新規開発で構築した AI ネイティブな開発環境と今感じている課題

「具体的な中身を作っていくのは AI」という前提のもとで開発環境全体を設計するにあたり、 どのような環境を構築したのか、実際の開発フローはどうなっているのか、実際の開発を通じて感じている課題について紹介したいと思います。

画面を離れても回答が完成するAIチャットを作った話

はじめに 前提:エージェントの構成 課題:画面を離れると回答が消える 設計方針:実行の作成と購読を分離する DB スキーマ:残す履歴と実行中の状態を分ける 保存単位は「AG-UI の Message 1 件 = 1 行」 DynamoDB ではなく Aurora MySQL を選んだ理由 会話…

CodeRabbit の 2026 年アップデート内容を追ってみる

はじめに こんにちは。リテールハブ小売アプリ開発チームの池です。 小売アプリチームでは、昨年から CodeRabbit を利用して PR レビューを行っています。日々活用してはいるものの、アップデートの内容を追いきれていませんでした。そこで本記事では、2026 …

AI時代の新卒だけど、コードを読むことにした

Claude Codeで既存システムに機能を追加していたら、作るはずの機能がすでにありました。AIの出力を検証する判断軸をどう作るか、DDを自分の手で書きコードを自分で追うようにした実践を、新卒エンジニアがまとめました。

Claude Managed Agents で社内問い合わせ Bot を作る

こんにちは。開発本部の河野です。 このたび、社内の運用チームから寄せられる問い合わせに一次対応する Bot を、Claude Managed Agents を使って構築しました。本記事では、アーキテクチャ・ツールの使い分け・設計上の判断を中心に、検討の過程を紹介しま…

AIエージェントを "動かす" データ基盤

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 8本目 です。 エブリーではAIエージェントを社内のあらゆる業務で活用していくことを目指しています。そのAIエージェントたちを支えるのがデータ基盤です。そしてこの基盤を、AIにデータを「読ませ…

レガシーシステムをAIでどうアップデートしていくか

開発2部の内原です。 本記事は AIブログリレー 第6本目 です。 長く運用されてきたシステムというものは、様々な背景からいわゆるレガシー化していることも多いと思います。またそのシステムを担当していく際、多くの場合で似たような問題が発生します。 仕…

組織のAI活用を支えるMCPゲートウェイ

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は AIブログリレー 5本目 です。 弊社ではすでに全社共通ゲートウェイによる社内リモートMCPサーバーを構築したり、それをもとにMCPを社内で内製して多くの社員が使っていたりと、社外の公式MCPの利用も盛んになって…

AIファーストな組織デザイン

AIファーストな組織デザイン 株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本記事は AIブログリレー 第4本目 です。第1本目の「オントロジーと組織OSとこれからのエンジニア」(以下、前回)では、会社の現実を共通言語(オントロジー)として…

AIエージェントのハーネスとは何か

開発2部の内原です。 AIエージェントを使って開発していると、同じモデルを使っているはずなのにツールやエージェントによって賢さがまるで違う、という体験をすることがよくあります。モデルそのものは変わらなくても差が出る理由を考えてみます。 その差を…

全社のAIファーストを牽引するエンジニアの役割

こんにちは。開発1部の村上です。 本記事は、エブリーの開発部長陣がリレー形式で組織とAIについて書いていく「AIブログリレー」の第2本目です。 第1本目で、CTOの今井が「オントロジーと組織OSとこれからのエンジニア」という記事を書きました。会社の現実…

オントロジーと組織OSとこれからのエンジニア

株式会社エブリーでCTOを務めている今井( @imakei_ )です。 本日からエブリーの開発部長陣が考える組織とAIについて 全10本にわたって開発部長陣とリレー形式で、ブログを投稿します! 今回はその AIブログリレー 第1本目 で、「オントロジー」と「組織OS」…

Code w/ Claudeで学んだAnthropic式開発手法

— 実装、レビューからHarnessの整備、そしてHarnessを評価するEvalsへ 1. はじめに こんにちは、開発本部開発1部デリッシュキッチン開発部所属の西本(@daikon265)です。 6月11日に開催されたCode w/ Claude: Extended Tokyoに参加してきました。参加して感…

全社共通ゲートウェイによるセキュアな社内リモート MCP サーバーを実現した話

先日行われた挑戦weekの中で、全社共通で利用できるリモート MCP ([Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/)) サーバー向けの認証・認可ゲートウェイを設計・実装しました。

トモニテ開発部で「AI days」をやってみた 〜開発部のAI活用を一段引き上げる2日間〜

はじめに こんにちは、トモニテ開発部の吉田です。 今回は、私たちの部署で実施した「AI days」という取り組みについてレポートします。2日間かけて、普段の開発業務にAIを組み込むための土台を集中的につくる社内イベントです。 そもそものきっかけは、私が…

Laravel 13へアップデートする際の対応とAI検索機能をざっくり理解する

はじめに こんにちは、リテールハブ開発部でバックエンドエンジニアをしているホシと申します。 現在、Laravel などを利用しながら小売アプリ開発に取り組んでいます。 少し前になりますが、先日3月17日にLaravel13がリリースされました。 (https://laravel…

Gemini APIのコストを削減するための選択肢

はじめに こんにちは!デリッシュキッチンで主にバックエンドの開発を担当している秋山です。 私たちのチームでは Gemini API を使った機能を運用しており、利用料金をいかに抑えるかは継続的に向き合うべきテーマになっています。 この記事では、Gemini API…

AgentCore CLIを本番運用する上で詰まったポイントと対策

はじめに 今回はAgentCore CLIを使ったエージェント開発を本番運用できるかを検討した際に、複数環境のデプロイについて詰まったポイントがあったので、ご紹介させていただきます。 AgentCore CLIは2026年4月17日現在では、GA前段階のため、本記事で紹介する…

AWSのAIツール ― Claude Code拡張機能 × IAM Policy Autopilot × Agent Pluginsを試してみた

はじめに エブリーでデリッシュキッチンの開発をしている本丸です。 日頃の業務でClaude Codeを活用しているのですが、AWSからリリースされたAIツール群(IAM Policy Autopilot、Agent Plugins for AWS)がClaude Codeと連携できることを知り、社内勉強会を…

Databricks Genieで現場で使えるAI分析基盤を育てる

はじめに こんにちは。株式会社エブリーの開発1部の村上です。 弊社ではClaudeを非エンジニアも含めた全社に展開しており、業務のあらゆる場面で生成AIの活用を推進しています。 弊社のデータ基盤は、昨年TreasureDataとDatabricksを併用していた構成からDat…

Claude CodeスキルでUnity Catalogのテーブル探索を自動化する

はじめに こんにちは。 開発本部 開発1部 デリッシュリサーチでデータエンジニアをしている吉田です。 今回は、DatabricksのUnity Catalog管理下のテーブルを、自然言語で検索できるClaude Codeスキルを構築した話を紹介します。 背景 以前の記事 では、Data…

AIを活用したPRレビューの効率化

AI の性能向上に伴い、これまで以上に負荷が大きくなっていると感じています。 本記事では、負担に対してどのようなアプローチができるのか、考えてみます。

エンジニアが仕様書を書くことで、AI開発の設計・実装を速くしたい

はじめに こんにちは、開発1部で食事管理アプリ「ヘルシカ」の開発をしている新谷です。 ヘルシカ - ダイエット・食事管理のための簡単カロリー計算every, Inc.ヘルスケア/フィットネス無料apps.apple.com 社内でAIツールを使って開発を進める中で、個々の…

ClaudeのAgent SkillsでQA業務を効率化した話

目次 はじめに UserMatching(UM)とは QAの課題 Agent Skillsというアプローチ QA手順をSkillsに落とし込む 設計した5つのSkills Skill設計のポイント LPのQA: 表示条件のパターンを自動で網羅する シナリオの自動生成 Claude in Chromeによる自動確認を断…