はてなブックマーク

こんにちは。Findy Freelance開発チームの久木田です。 今回は、社内で運用している支払明細書PDFの生成基盤を、Lambda + Puppeteerから@react-pdf/rendererへ全面的に移行した話を書きます。最終的に処理時間はP50（中央値）で約27倍速くなり、メモリ消費も実測で約1/4まで落とせました。 これまでのPDF生成基盤と課題 対症療法でしのいだ期間 根本対応を決めた3つの背景 技術選定: 戻れる順に試す 移行で押さえておきたい実装ポイント 設計と実装のキモ テンプレート構造 esbuildで橋渡し どう変わったか 学び これまでのPDF生成基盤と課題 現在、システムから発行しているPDFはいくつかありますが、本記事では一例として支払明細書PDFに絞って紹介します。ファインディからフリーランスエンジニアへの支払明細として月次で一括発行しているPDFです。

こんにちは。Findyでモバイルアプリ開発を担当している加藤と主計です。 Findy初のモバイルアプリ「Findy Events」については、先日React Native選定の経緯と立ち上げの全体像を公開しました。 前記事ではUIライブラリ周りには深く踏み込めなかったので、今回はその続編です。UIライブラリの選定と実装パターンに絞ってお届けします。 具体的には、当初採用していたTamaguiからHeroUI Native + react-native-unistylesに乗り換えるまでの判断と、Wrapper Componentを軸にしたUI構築の進め方が中心です。 なお、本記事で題材にしているFindy Eventsは、App StoreとGoogle Playで公開しています。 Tamagui採用の背景 Tamaguiを使ってみて見えてきた課題 Android実機固有の挙動 Sheet

こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 この記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 Part7では、本田・加藤・山田の3名でお届けします。アジャイル開発との出会いになった本、iOSアーキテクチャ設計の答え合わせになった本、AI時代に再読して背筋が伸びた本。3冊それぞれ切り口は違いますが、いずれも自分の中の「開発の判断軸」を作り直してくれた一冊です。 それでは、さっそく紹介していきましょう。 RailsによるアジャイルWebアプリケーション開発 第4版 この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残った部分 このような方におすすめ iOSアプリ設計パターン入門 この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残っ

はじめに こんにちは！ファインディのTeam+開発部でエンジニアをしている澁谷（TENTEN11055）です。 普段はチームで Findy Context というプロダクトの開発に取り組んでいます。 prtimes.jp 2025年11月、AWS主催のAI-DLC Unicorn Gymに参加し、AI駆動開発の手法であるAI-DLCを実践しました。 学びはとても大きかった一方で、自分たちのチームにそのまま持ち込むには壁もあり、現場の実態に合わせて作り変える必要がありました。 Unicorn Gym参加時の様子はこちら。 tech.findy.co.jp AI-DLCはAIが作業を実行し、人間が監視と判断に集中する開発手法です。 要件・ストーリー・作業単位を整理するInception、設計・実装・テストを進めるConstruction、IaCやデプロイを担うOperationの3フェーズで構

こんにちは、ファインディのCTO室でスタッフエンジニアを担当している及川(@rojoudotcom)です。 4月14日(火)〜16日(木)にDevOpsDays Tokyo 2026が開催されました。本記事は、スポンサー登壇者として参加してきたレポートです。 DevOpsDaysは、世界各地で開催されるエンジニア向けの国際カンファレンスです。 開発（Dev）と運用（Ops）の連携、自動化、組織文化、最新の事例やプラクティスを発表しています。日本ではDevOpsDays Tokyoとして、年に1回開かれています。 本記事では、開発組織の成果を経営層にどう伝えたらいいのかを悩まれている方や、AIを導入したのに成果が見えないと感じる方に向けて書きました。3日間のイベント参加を通じて改めて確信した「可視化は組織が動き出すための前提条件である」というメッセージを、登壇・基調講演・現地での会話の3つの

ソフトウェア開発現代史年表Ver2.08 はじめに デリバリーは速ければよいのか 改めて、Four Keysは何を測っているのか 「デプロイ」と「リリース」の混同がFour Keysを遠ざける Dave Farley氏とは 『Continuous Delivery』(2010) は何を変えたか 二つの意味を持つ「リリース」 AI時代に、継続的デリバリーはなぜ重要になるのか AI駆動開発を空回りさせないために 【告知】AI DevEx Conference 2026 - Future of Development Productivity - おわりに はじめに こんにちは。テックブログ編集長の高橋（@Taka-bow）です。 冒頭に掲載した「ソフトウェア開発現代史年表Ver2.08」は、ソフトウェア開発の考え方がどのように変化してきたのかを、できるだけ一枚で見渡せるように整理したものです。

こんにちは！ファインディの大石（@bicstone）、甲斐（@karukan013L23）、千田（@_c0909）です。先日、ファインディはベルサール羽田空港で開催された「TSKaigi 2026」に協賛しました。 今回はDevRelメンバーとフロントエンドエンジニア3名で参加し、ブース運営を行いました。本記事ではTSKaigi 2026において印象深かったセッションの紹介や登壇、ブース出展などの活動内容を紹介します。 ブースで実施したユーティリティ型アンケートの集計結果（480票）も後半で公開していますので、ぜひ最後までお読みください。 TSKaigi 2026について 印象深かったセッション 【大石】TS 7: How We Got There 【甲斐】tscからtsgoへ ── DenoのTypeScript基盤はどう変わったか 【千田】Oxlint は ESLint / types

はじめに こんにちは、ファインディ株式会社でエンジニアをしている中嶋（@nakayama__bird）です。現在は、新規プロダクトであるFindy Contextの開発に携わっています。 ファインディでは、これまでSREチームが担っていた新規プロダクトのクラウド環境の構築から監視体制の整備までを、プロダクト開発チーム主体で行う体制に切り替えました。 本記事では、私自身がFindy Contextの環境立ち上げを担当した経験を、アプリケーションエンジニアの視点で振り返ります。 経験の浅いエンジニアにとって、0→1のクラウド環境構築は不安の大きい領域です。「自分にできるのか」と思いながら着手した私が前に進めたのは、「SREチームが整えてくれた仕組み」と「自分で進めた学習」、その2つが揃っていたからでした。 それぞれがどう機能したかを、これから体験ベースでお伝えします。 はじめに Findy C

こんにちは。ファインディでフロントエンドエンジニアをしている大石（@bicstone）です。 2026年5月22日〜23日に開催されるTSKaigi 2026で、「プロパティの順序で型推論が壊れる!? TS6.0の修正からContext-Sensitivityの仕組みを追う」というタイトルで登壇します。本記事は10分のトーク内では時間の都合で端折った内容も含めた拡張版としてお届けします。 2026.tskaigi.org TypeScriptでオブジェクトリテラルにメソッドを書いたとき、プロパティの記述順序を入れ替えただけで型推論の結果が変わるとしたら、どう感じるでしょうか。「そんな不思議な挙動があるのか」「気になるけどTypeScript内部のソースコードは難しそうで自分には縁がない」と思った方もいるかもしれません。 この記事では、この不思議な挙動を入り口にしてTypeScriptコンパ

こんにちは。こんばんは。 Findy Team+ 開発のフロントエンドリードをしている @shoota です。 今回はフロントエンドからは少し離れ、AIによるプルリクエストのレビューシステムを作成した話を書きます。 Findy Team+フロントエンドの現状と課題 AIコーディング時代の新たな課題 AIによる自動レビュー（Approve）を作ろう 解決したい課題 レビューは大きく3種類ある 誰が使えるのか 何を判定するのか 判定のキモはTidy First?の分類 実装とポイント GitHub Actions Claude Code Actions ワークフローの変化とプロンプトの改善 実行コスト おわりに Findy Team+フロントエンドの現状と課題 過去のブログでも触れていますが、Findy Team+のフロントエンドは、非常に大きなモノレポで構成されています。 tech.find

こんにちは。ファインディ株式会社でデータエンジニアをしている開です。 2026年4月28日（火）に、データソリューションチーム主催の採用イベント「事業成長に効かせるファインディ流データエンジニアリングの実践」を開催しました。 findy-inc.connpass.com この記事では、イベントを企画した背景と当日の3本のセッションを参加できなかった方にもイメージが伝わるようにまとめます。 イベント開催の背景 セッション1: ファインディの事業拡大を支える拡張可能なデータ基盤へのリアーキテクチャ セッション2: データモデリングを通して管理会計のオペレーションを再設計 セッション3: 社内で使われるLooker整備の進め方 まとめ イベント開催の背景 ファインディでは、既存4プロダクトに加えて、新たに4つのプロダクトをリリースし、エンジニアの皆さまへサービスを多角的に展開しています。会社規模

こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 このたび、Findy Toolsの新機能として「アーキテクチャAI」をリリースしました。要件を入力するとAWSのアーキテクチャ図と設計の提案が生成される機能です。 findy.co.jp 今回の開発では、PM・仕様策定・スコープ定義・インフラ・FE/BE開発・テストまで、ほぼ一人で1か月で担当しました。そして、コーディングはほとんどClaude Codeに任せ、私自身はほぼコードを書いていません。 この記事では、そんな開発を進めるなかで分かったこと、難しかったこと、そして改めて実感したエンジニアの仕事について紹介します。 アーキテクチャAIについて 一人開発の全体像 エンジニアが価値とコストを自分で判断する 対話で判断の視野を広げる 動くもので共通認識を作る 自分の仕事は減らず、判断と意思決定の時間が増えた まとめ

こんにちは。プロダクト開発部の森 @jiskanulo です。 2026年4月22日から24日までRubyKaigi 2026 Hakodateが開催されました。 rubykaigi.org 函館アリーナを3日間に渡って貸し切る大規模イベントの運営をしていただきましたスタッフの皆様に感謝を申し上げます。 ファインディ株式会社もPlatinumスポンサーとして協賛しました。 私もブースに立って出展やファインディ各サービスのご案内をさせていただきました。 お話しをしていただいた皆様にも重ねて感謝申し上げます。 ブースに立つ合間にセッションを聞いて自分でやれそうなことに思いを馳せたり、他社様のブースを回ってプロダクトのお話をしたり、昔の同僚や知人と再会したりと個人的にもいい刺激の多い3日間でした。 さて、4月24日、最後のセッションのMatzさんのキーノートにてRubyファイルをネイティブバイナ

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 Claude CodeのPluginを使うと、社内で育てたSkillやAgentを、組織のメンバーにまとめて配布できるようになります。ファインディでも、この仕組みでセルフレビュー用のSkillを開発組織全体に配り、各自がPull request作成前に呼び出す形で活用してきました。 この記事では、そこからさらに一歩踏み込んだ使い方として、PluginをGitHub Actionsから呼び出してCIで動かす取り組みを紹介します。具体的には、Pluginに含まれるセルフレビューSkillをCIから定期実行し、指摘内容を反映したPull requestを自動で生成する仕組みです。 Pluginの使い方というと「Skillを社内で共有して、各自がローカルで叩く」という一面が語られがちですが、同じPlugi

はじめに こんにちは。プロダクト開発部 転職開発チームでエンジニアリングマネージャーをしている松村(@shakemurasan)です。 2026-04-22(水)から2026-04-24(金)までの3日間開催されているRubyKaigi 2026に現地参加しています。 rubykaigi.org この記事は、Day1 13:00-13:30のkoicさんのセッション『Exploring RuboCop with MCP』について、事前準備編と当日編（セッション当日に残したメモと感想）を1本にまとめたものです。 事前準備編にはAIによる予想が含まれるため、実際のセッション内容と一致するとは限らない点をあらかじめ断っておきます。 はじめに 事前準備編 koicさんの人となり AIに予想させてみたら、本人告知で焦点が絞れた 本人おすすめの教材とPRを少し覗いた 当日編 前半: MCP Ruby

こんにちは。ファインディ株式会社でモバイルエンジニアをしている加藤です。 先日、「React Native Lunch Talk ～いま選ばれる理由とアプリの現在地～」にて、「新規サービス開発におけるReact Nativeのリアル〜技術選定の裏側と実践的OSS活用〜」というテーマで登壇しました。 本記事は、その発表内容を改めてテックブログとして書き起こしたものです。 発表では時間の都合で駆け足になった部分や、質疑応答で答えきれなかった論点もあったため、本記事ではそのあたりも含めて踏み込んで書いています。 背景：Findy Events β版の開発 前回の記事 でも少し触れましたが、昨年、Findy初のモバイルアプリ「Findy Events」をα版としてAndroidアプリのみリリースしました。 現在はα版から得た学びをもとにUI・UXをフルリニューアルし、技術カンファレンス向けのiOS

こんにちは。 ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらっている戸田です。 「AI活用を推進したいが、思うように進まない」──この悩みを抱えているエンジニアの方は、少なくないのではないでしょうか。 ファインディも例外ではありませんでした。2025年の上半期までは、普段の業務をやりつつ片手間でAIのキャッチアップや社内展開を進めていました。 今回は、そこから潮目が変わるきっかけとなった決断と、その後1人あたりのプルリクエスト作成数が前年比で約1.5倍になるまでの過程を紹介します。 同じようにAI活用の推進に手応えのなさを感じている方の参考になれば幸いです。 片手間で追いかける限界 1つの小さな決断 最初にやったこと：Findy Team+で現状を知る Claude Code Pluginsで展開を仕組み化する 継続的な浸透：毎日の通知と月一の共有 結果：PR作成数が前年比で

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのスキルやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp コードレビューやタスク分解といった開発業務の効率化が進む一方で、登壇準備はまだ手作業の割合が大きい領域です。話す内容を固めて、構成を考えて、スライドに落とし込んで、デザインを整えて……。発表の本質は「何を伝えるか」なのに、準備工程に時間を奪われがちです。 本記事では、この課題に対処するために社内Pluginsに作った登壇スライド生成スキルを紹介します。壁打ちによるコアメッセージの言語化からMarkdownスライド生成、Google Slidesへのエクスポートまでを一気通貫で行えるもので、壁打ちから完成まで30分で終わるようになりました。 登壇準備にかかる時

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをしている戸田です。 2026年4月15日に、Findy AI Meetup in Fukuoka #5を福岡で開催しました。 今回のテーマは「AI×育成 AI時代のエンジニア育成」です。 この記事では、当日の登壇内容を振り返りながら、生成AI時代におけるエンジニア育成で私たちが直面した課題と、そこから見えてきた「変わらない大切なこと」を紹介します。 https://findy-inc.connpass.com/event/383906/findy-inc.connpass.com 当日参加くださったみなさま、ありがとうございました！ Findy AI Meetup in Fukuokaについて 登壇内容 新メンバーのために、シニアエンジニアが環境を作る時代 エンジニア以外のメンバーがPull requestを作るようになった Pu

こんにちは！ファインディでプロダクト開発部のVPoEをしている浜田です。 AI駆動開発が浸透するなかで、エンジニア1人あたりの開発能力は大きく向上しています。しかし、従来のチーム単位のアサイン方式のままでは、そのポテンシャルを十分に引き出せていないと感じていました。 この記事では、私たちが開発プロセスを「チーム単位」から「個人単位」のアサインへ移行した背景と、その結果得られた変化について紹介します。AI駆動開発を取り入れたものの、チームの開発プロセスをどう変えるべきか悩んでいる方に向けた内容です。 これまでの開発プロセス AI駆動開発で見えてきた課題 個人アサイン方式への移行 個人のオーナーシップを高める 技術改善が進みやすくなった まとめ これまでの開発プロセス ファインディのプロダクト開発部には複数の開発チームがあり、それぞれ5名前後のエンジニアにPdMとデザイナーを加えた構成で、協働

こんにちは。 ファインディ株式会社でFindy AI+の開発をしているdanです。 Findy AI+は、AIツールを導入したけれど、実際にどれくらい効果があるのかという問いに対して定量的に答えるための分析ワークフローを新たにリリースしました。 今回は、これらのワークフローを使って実際にどのような示唆を得られるのかについて実践形式で紹介します。AIツールを導入したものの効果が見えづらいと感じているEMやPdM、チームの活用状況を把握したいエンジニアの方に向けて、MCPサーバーとGitHub Actionsそれぞれでの実行手順と、分析結果からチームの改善ポイントを見つけるまでの流れを紹介します。 Findy AI+とは 開発チームで分析してみた AI環境整備コミット履歴分析（MCPサーバー経由） AIと人のPR作成量比率分析（GitHub Actions経由） Findy AI+の分析ワーク

キャリアプロダクト開発部の森 ＠jiskanulo です。 私ごとですが今年で45歳、WEBサービスの開発歴は20年以上になります。世間的にはベテランエンジニアとかシニアエンジニアとかと称される類だと自認しています。 そんな私ですが2026年1月に基本情報技術者試験を受験して合格しました。 この記事は、ベテランエンジニアが基本情報技術者試験をスキル棚卸しツールとして活用した体験と、受験しなくても使えるセルフチェックの方法を紹介します。 www.ipa.go.jp 受験の動機 結果 得意と苦手が可視化された 得意だった領域 苦手だった領域 得意と苦手のコントラストが意味するもの 試験範囲でスキルを棚卸しする方法 受験のTips CBT受験の雰囲気 集中力の維持に課題 まとめ 受験の動機 受験したきっかけは昨今のAIエージェントを前提とした開発手法の変化です。 ファインディではAIエージェント

こんにちは。Findy AI+開発チームのdanです。 この記事は「エンジニア達の人生を変えた一冊」として、ファインディのエンジニアが人生を変えた本を紹介していくシリーズです。 一冊の技術書がきっかけで、新しい分野に足を踏み入れたり、日々のコードの書き方が変わったりした経験はありませんか？今回は私・danと、千田さんの2名が、自分にとって転機となった本をお届けします。 それでは、さっそく紹介していきましょう！ SREの知識地図——基礎知識から現場での実践まで この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残った部分 このような方におすすめ 今気になってる本 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック この本を読んだきっかけ 本の内容 この本から影響を受けた点/学んだ点 特に印象に残った部分 このような方におすすめ おわりに

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。 tech.findy.co.jp AIに実装を任せる場面が増えるほど、開発者は複数のタスクを並列で進めたくなります。 レビュー待ちの間に別のIssueに着手したり、hotfixを即座に対応したりが良い例です。 ファインディでもGit worktreeを活用した並列開発を実践しています。 tech.findy.co.jp Git worktreeは非常に便利な機能ですが、実際にチームで使おうとすると「コマンドが多い」「クリーンアップを忘れる」「環境ファイルのコピーが面倒」といった運用上のハードルが立ちはだかります。 本記事では、Git worktreeの操作をClaude Codeのスキル

こんにちは。ファインディ株式会社でエンジニアをしている山岸です。 Findy AI CareerはAI人材に特化した求人プラットフォームです。掲載する求人票は、企業の求人情報をベースにAI活用状況や方針を盛り込んで作成しています。この業務はFindyのbizメンバーが担当しており、1件あたり20分〜1時間ほどかかっていました。 ai-career.findy-code.io 今回、この求人票作成のワークフローをClaude Codeのカスタムスラッシュコマンドとして実装し、作業時間を最大1時間から約5分に短縮しました。 この記事では、Claude CodeとMCP（Model Context Protocol）を組み合わせた業務自動化の具体的な進め方と、エンジニア以外のメンバーが使えるツールに仕上げるまでの過程を紹介します。社内の定型業務をClaude Codeで自動化したい方の参考になれ

こんにちは。データエンジニアの田頭(@tagasyksk)です。 ファインディのデータ基盤は、CTO室データソリューションチームが事業部横断で開発・運用を担っています。事業の拡大に伴ってプロダクト数が急増し、当初採用していたデータメッシュのアーキテクチャでは管理コストの増大やサイロ化といった課題が顕在化してきました。 本記事では、Google Cloudプロジェクトの統合や共通化と分権のバランス再設計など、データ基盤をプラットフォームへと進化させている途上の取り組みについてご紹介します。まだ道半ばではありますが、同様の課題に向き合っている方の参考になれば幸いです。 これまでのデータ基盤のあゆみ データメッシュの採用 責任分界点の設計 事業拡大で直面した課題 プロダクトの急増 Google Cloudプロジェクトの増殖 技術選定のサイロ化 プロジェクト間データ連携の複雑化 どう解決したか デ

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードマネージャーをやらせてもらってる戸田です。 現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。 GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。 ファインディではClaude CodeのSkillやカスタムコマンドなどをPlugins経由で社内展開しています。Pluginsに関しては前回の記事を参照してください。 tech.findy.co.jp AIに設計やタスク分解、コード生成を任せる分、Pull requestのコード品質やコードレビューがネックになることがあります。「型チェックが抜けてる」「命名がチームの規約と違う」といった指摘で手戻りが発生すると、AIで加速した開発のテンポが崩れてしまうからです。

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 前編では、Gene Kim氏の26年にわたるDevOps研究の旅路、DORA研究によるハイパフォーマーの実態、DevOps Enterprise Summitの多彩な事例、そしてスティーブン・スピアー博士との共著『Wiring the Winning Organization』から導かれた"勝つ組織の魔法"のフレームワークとカウチのメタファーを紹介しました。 後編では、この魔法を解き放つ3つのテクニック ── 巧遅（前倒し）化（Slowification）、単純化（Simplification）、増幅（Amplification） ── を具体的な事例とともに紹介します。そして最後に、Gene Kim氏自身が体験した生成AIとバイブコーディングの世界をお届けします。 前編はこちら tech.findy.co