Tabelog Tech Blog

食べログの開発者による技術ブログです

AIにQAの判断を任せる:AIによるトリアージ精度を2倍にするQAコンテキスト設計

目次 はじめに これまでのAI4QAの取り組み 今回の取り組み AIにトリアージさせるためのコンテキスト設計 何を渡すか どう渡すか 判定の基準をどこに持たせるか 結果 定性的評価:トリアージができた3つの例 定量的評価:トリアージ精度が2倍に まとめ 採用情…

食べログアプリ開発で実践したハーネスエンジニアリング

こんにちは。食べログカンパニー 開発本部 技術部でアプリ基盤チームのリーダーをしている原です。チームでは、AI活用推進、プロダクト開発支援、技術広報などを担当しています。 2026年9月11日〜9月13日の日程で開催された iOSDC Japan 2026 のスポンサーセ…

AI駆動型開発組織の現在地 — DeNA・freeeと議論して見えた「役割と境界」の再設計【DevinCon 2026 登壇レポート】

はじめに 本記事のTL;DR(要約) DevinCon 2026 と登壇セッションについて 前段: 食べログの発表パート(ダイジェスト) パネルディスカッション Q1. AIがコーディングを担う前提で、チーム構成をどう組み直したか Q2. 「AI駆動になった」と判断しているKPIは何…

AIで要件定義を実践して分かった、大量のアウトプットを捌くための"問い"の作り方

目次 はじめに 規模が大きいほど、要件定義は大変になる まずはAIに要件定義書を一括で書かせてみた 「書かせる」のをやめて「問わせる」ことにした AIからの問いが多すぎる いま答えるべき問いにフォーカスする 問いの出し方とタグ付け基準をルール化する A…

対話型をやめて1度の指示でPRができる。人間の開発フローに沿って5つの役割をリレーするAIエージェントパイプラインの設計

はじめまして。食べログカンパニー開発本部 飲食店プロダクト開発部 食べログノートチームの中内です。 本記事では、対話型をやめて1度実装タスクを指示することでPRまで作成するAIエージェントパイプラインを自作し、チームで運用した記録を紹介します。こ…

エンジニアの仕事は、プロトタイプを99本捨てられる環境を作ること — Figma Config 2026 現地参加レポート

はじめに 本記事のTL;DR(要約) Figma Config 2026とは 前夜祭の様子 Opening keynote - Dylan Field(CEO & Co-founder, Figma) AIは床を下げる。天井を上げるのは人間 品質は、Noと言った数で測られる Google Design Engineer Lead Andy Zhang 「Designi…

【AI DevEx 2026 スポンサー参加レポート】コーディングがボトルネックではなくなった時代の、開発現場の新たな課題

はじめに AI DevEx Conference 2026 とは 登壇:CTO 京和のセッション ブース「AIネイティブ時代のみんなの現在地」アンケート結果 Q1. あなたの新規コード、何%をAIが書いていますか? Q2. 機能を「やる」と決めてからリリースされるまでの時間、AI 導入で…

使いながら育てる Claude Code ― 開発フローの1コマンド化 × 繰り返し指摘の自動仕組み化

はじめに 食べログカンパニー開発本部 技術部 フロントエンド基盤チームの遠藤司樹です。 AI Excellence Meetup(AIEM)は、AIに関する知識習得や知見共有を目的に、カカクコムおよびグループ会社の全社員を対象として開催している社内勉強会です。 本記事は…

Envoyをサーキットブレーカーに加えて、Outlier Detectionも使ってサービスを守る

こんにちは!食べログ開発本部技術部SREチームの浅野 @atpons です。食べログでは、各種サービス間の通信において、Envoyの導入を進めています。今回はその中でもOutlier Detection機能について検証と導入を進めた話をします。 Envoyを導入した経緯 食べログ…

食べログが「Deal Provider」を構築した理由──「AIがなければ踏み出せなかった」DDDという20年前からの設計思想への挑戦

こんにちは! 食べログカンパニー 飲食店プロダクト開発部 販売管理チームでチームリーダーをしている新井です。 今回は、食べログの販売管理システム内に構築した、契約情報を各サブシステムに提供する中間データ層「Deal Provider」の設計思想と実装パター…

AI Engineering Summit Tokyo 2026 スポンサー参加レポート:「AIネイティブ時代のエンジニアのホンネ」

はじめに AI Engineering Summit Tokyo 2026 とは 参加の経緯 登壇:CTO 京和のセッション 展示ブース①「AIネイティブ時代のみんなの現在地」アンケート Q1. 新規コードの何%を AI が書いているか Q2. 月間 AI 利用額 Q3. コーディングエージェントの活用度 …

AIで要件定義の土台を即時生成し、要求変更の手戻りコストをゼロに近づけた話

目次 はじめに 改善前の開発フロー 直列処理のボトルネック 数字で見るコスト AIで直列から並列へ転換する 最初のアプローチ ── 直列のまま高速化しようとした(失敗) 方針転換 ── 並列化に切り替える(成功) 改善後の開発フロー(並列化) フィージビリテ…

AIと進める未経験フロントエンド改修:BEエンジニアが既存コードを読み解くまで

こんにちは、食べログ 飲食店プロダクト開発部 アワード予約チームに所属するジュニアエンジニアの南野です。 今回は、普段ほとんど触れていないフロントエンド領域の既存改修タスクにAIとともに取り組み、どう突破したかという経験をお話しします。 1. はじ…

AIによるE2Eテスト自律生成を目指した挑戦と学び

1. はじめに:なぜ私たちはAIによるE2Eテスト自律生成を目指したのか はじめまして。食べログオーダーチームのしら酢です。本記事では、食べログオーダーの店舗管理画面(以下、店舗管理画面)で行なったE2Eテストの自律生成の取り組みについて紹介します。 …

2回目のパパ育休を取る(そしてマネージャーになる)

はじめに こんにちは。食べログ飲食店プロダクト開発部の安村です。 カカクコムでは2025年3月度時点で育休取得率が女性100%、男性91%と、性別を問わず育休を取得しやすい環境が整っています(詳しくはデータで見るカカクコムをご参照ください)。 食べログテ…