Deep Dive

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エンジニアの技術力を測る「帯制度」をAIで爆速開発し、1年で450の "段位" を授与した話

はじめにこんにちは。プラットフォームエンジニアリング部門の池田（@progrhyme）です。最近は自身のリソースのほぼすべてを、社内プロジェクト「DOJO」及びその内の施策の1つである「帯制度」に投入しています。 DOJOとは？ MonotaROのDOJOとは、テクニカルスキルを中心とする社内の研修制度です。制度の詳細や設立の経緯については、3月に公開されたこちらの記事をご覧ください（※外部サイトとなります）。本記事では、DOJOの一部である「帯制度」という取り組みについて紹介していきます。「帯制度」始めました「帯制度」とは、DOJOの一環で、エンジニアの技術力を可視…

企業AIエージェントの66%が本番環境に到達できない — 「データがある」と「データを理解する」の壁

278本のAPIキーを5日間で無効化 — Postmanが70体のAIエージェント運用で構築した「開発者に本物のキーを持たせない」仕組み

本番AIエージェントが「なぜ止まったか」誰も説明できない — トレーシングから品質評価まで、可観測性ツール8選を比較する

AIと働くエンジニアは「中間管理職」になった — 手を動かす喜びを奪われ、景気後退期に真っ先に削られる構造的問題

ElasticがAIエージェントの評価基盤をチーム横断で共通化 — 「評価をゼロから書き直す」問題をどう解決したか

AIエージェントに「してよいこと」を判断させてはいけない — モデルの性能より先に整備すべきインフラのガバナンス設計

GPUだけでは足りない — エージェントAI時代、NvidiaがCPUをボトルネックと認め専用チップを設計した理由

DeepSeekやQwenは政治的センシティブな質問だけでなく無関係な話題にも党バイアスが滲み出る — 競合企業Aleph Alphaの調査が示すスピルオーバー効果

AIを「嫌い」と言いながら使い続ける矛盾 — 人々が本当に嫌っているのはAIそのものではなかった

AIで宿題の成績は18%上がり、試験は20%下がる — MITレポートが示す「学習の幻想」と大学教育の岐路

AIエージェントの信頼性は「モデルの賢さ」では作れない――O'Reillyが説く本番運用のためのシステム設計

AIのベンダーロックインはモデル層では起きない — コンテキスト・メモリ・評価セットに依存が蓄積される時代へ

AIがコードを変えなくても「ソフトウェア変更」は起きている — 自己改善型AIが迫る、チェンジマネジメントの再定義

MetaとMicrosoftがClaude利用を大幅削減 — 月1億ドル超を費やした"パートナー"が競合になった日

Google AI Overviewsでサイトへのクリックが約4割減、満足度は変わらず

suzukikenichi.com

「IBM Bob」開発責任者が語るエンタープライズAIの最適解

japan.zdnet.com

直感頼みのLLMに「第37手」は打てるか？ AlphaGo開発者の提言

technologyreview.jp

「トークン単価は8割下がった。なのに請求額は増えた」――その“見えないAI浪費”の正体

atmarkit.itmedia.co.jp

AI「思考」過程は信用できず、暴走リスク高まる

AIの支出は予測できない。396社調査で予算内に収まったのは11%、「安いモデル」が高くつく逆転が3割で発生