LayerX Tech Blog の最新記事

QAをやめて、QAをはじめる──欠陥検出0件が続いた組織で、品質保証の重心を3回動かした話

最近、週次スプリントのテストでバグが見つからなくなりました。

SRE NEXT 2026 登壇してきました 〜バクラク開発者プラットフォーム大公開〜

バクラクで SRE マネージャーをしている坂田 (@sakajunquality)です。

LayerX、Langfuse 改善で ClickHouse 負荷低減

LayerX バクラク事業部は LLM 機能増加に伴うトレース記録遅延に対し、Langfuse の取り込み処理を改善し、使用している ClickHouse の負荷を軽減した。

SRE NEXT 2026 に Logo スポンサーとして協賛し、メンバー3名が登壇します #srenext

AIでPMO業務を再設計してみよう

AI時代に、技術とドメインを越境するために試していること

セールスのオンボーディング期間を3分の1に短縮した内製の「AIロープレ」

【JSAI2026参加レポート】LayerXが産学交わる国内最大規模のAI学会に参加してきました！

同じプロンプトを何度も書きたくないので、AIとのやりとりを棚卸しする仕組み作った

今年も現地参加して良かった！Snowflake Summit 2026！

AIエージェント時代の権限管理が、いまアツい

AIに全力投資するLayerXでインターンしたら、実装が早すぎて設計の重要性に気づいた話

マルチモーダル知識グラフ「RAG-Anything」を用いた複雑な実世界ドキュメントの理解

Coding AgentとはじめるMySQLパフォーマンスチューニング

JSAI2026（第40回人工知能学会全国大会）にプラチナスポンサーとして協賛します

「どの項目を改善すれば仕訳の自動化率が上がるか」を試算するシミュレーターを作った話

AIエージェントに1年分のニュースを読ませて4,500件の長期記憶を作って見えた課題

TSKaigi 2026に参加しました #TSKaigi

Snowflakeとdbtでモデルの依存関係にガバナンスを効かせる

Google Sheets から Snowflake を参照するアドオンの実行基盤を Snowflake Tasks に移行した

Microsoft Foundry Hosted Agent と Claude Agent SDK を使ったサンドボックス検証

外部イベントがモニタリング対象に与える影響を評価し続けるエージェントの試作

TSKaigi2026にゴールド、学生支援スポンサーとして協賛し、4名が登壇します #TSKaigi

LLMの「聞きすぎ」を止める：ラベル付きデータで自己分析させたプロンプト改善

検索エンジン上に作るAgent向け仮想ファイルシステム

Temporalによるナレッジ更新の同時実行制御

AI時代の新規プロダクト立ち上げ 〜バクラク給与の開発で見えたこと〜

人からAIへのフィードバックデザインパターン

Snowflake-managed Iceberg table の COPY LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY の仕様をドキュメントと実測から理解する

品質の言語化のススメー早期テストの原則をClaude Code Agent Skillsで実現する試み

ETCカードに対応するため、クレジットカードの決済を無停止でDBマイグレーションするときに考えたこと

「WAKE Career×国際女性デー2026特別イベント『Give to Gain』」の会場スポンサーを務めました

LayerXはエンジニア向けキャリアイベント「Give to Gain」の会場を提供し、次世代エンジニアのキャリア支援を推進しました。

決済基盤の整合性設計を仕様から決める。バクラク請求書発行のカード決済における2つの判断

LayerXのエンジニアは、バクラク請求書のカード決済機能開発において、ユーザー体験と監査可能性の仕様に基づき、決済基盤の整合性設計を決定した。

手動調査をデータパイプライン化。dbt Pythonモデル×LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに取り込む方法

LayerX BizOps部データグループのさえない氏が、dbt PythonモデルとLLMのWeb Search機能を連携させ、公開情報を自動収集してSnowflakeに取り込むデータパイプライン構築手法を紹介する。

手動調査をデータパイプラインに統合。dbt Pythonモデル × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに取り込む方法

LayerX BizOps部データグループのさえない氏が、dbt PythonモデルとLLMのWeb Search機能を組み合わせ、公開情報を収集してSnowflakeデータベースに取り込むデータパイプライン構築の実践例を紹介している。

AIエージェントの成功率向上策：長時間タスクにおけるスケーリング則と検証器の役割

METRの調査によると、最新のClaude Opus 4.6は10時間タスクを50%の確率で完了可能だが、長時間タスクでは各ステップの成功率向上や失敗復帰の仕組みが必要である。

自己維持可能なCI ── Goテストの失敗をClaudeで自動修復する仕組み

LayerXのshibutani氏が、Goテストの失敗を検知するとClaudeがログを分析し、担当チームに通知して修正PRを作成する自動修復システムを構築した。

AWS re:Invent 2025 現地参加レポート

LayerXのエンジニア4名が、AWS re:Invent 2025に現地参加し、キーノートやセッションの内容ではなく、現地ならではの体験を紹介している。

AIエージェントのHuman-in-the-Loop評価を深化させる

本記事は、AIエージェントのHuman-in-the-Loopを定量評価する手法とビジネス価値を検討し、評価の非対称性と総体性という2つの分析軸を導入して実践的な意思決定ツールに昇華させる方法を解説する。

FDEとは何をするのか？現場の実践的経験が「飛躍のきっかけ」となり製品を強化する現実

Ai Workforce事業部のFDEチームのインターンが、FDEの業務内容と、現場での課題解決が製品改善につながるプロセスを紹介している。

AIの提案が正しそうでも動作しない理由を、uvicornのソースコード解析から解明した話

LayerX社のインターン生Yu氏が、AIのコード提案を実装しても動作しなかった問題を、uvicornフレームワークのソースコードを読んで解決した経験を共有している。

OpenClaw-RLで学ぶAgentic RLの報酬設計

LayerXの機械学習エンジニア宇都氏が、自己進化型AIエージェントの研究動向を紹介し、OpenClaw-RLを用いたエージェント強化学習の報酬設計について解説している。

Python製ETL「dlt」を採用した経緯 - Azure Cosmos DB for PostgreSQLとContainer App Jobによる効率的なデータレイク構築

LayerX Ai Workforce事業部のSREが、Azure Data Factoryの代わりにPython製ETLツール「dlt」とAzure Container App Jobを採用し、データ基盤の構築方法を説明している。

言語処理学会第32回年次大会(NLP2026) 参加レポート

LayerX社が言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)にプラチナスポンサーとして協賛し、スポンサーブースを出展して学生・研究者・企業関係者と交流した。

AIエージェントを強化する『合成データ』作成の実践的Tips集

この記事は、LLMやAIエージェントを用いてAIエージェント向けの合成データを生成するための実践的な方法を紹介している。