みなさん、こんにちは！VPoE の柿本です。
この度、セキュリティ領域の DX を推進されている SecureNavi 株式会社さんとともに、エンジニア向けのトーク＆交流イベント『エンジニアカジュアルNight ～保育×セキュリティ、2社のエンジニアが語るプロダクト開発の現場～』を共同開催します！
ユニファの東京オフィスにて、オフライン形式で美味しい軽食やドリンクを片手にカジュアルに語り合う無料イベントです。
というエンジニアやマネージャーの皆様、ぜひお気軽にご参加ください！
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こんにちは。R&Dチームの浅野です。
「AIエージェント」という言葉を聞かない日はなくなってきました。「エージェントに任せれば全部やってくれる」「エージェントを使っていれば最先端のAI活用だ」という雰囲気が漂っていますが、実際のところ、自律性が高いほど良いシステムかというとそんなことはありません。今回は、私たちのチームが日々意識している「AIをどこで使い、どこで使わないか」という考え方についてまとめてみたいと思います。
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こんにちは。ノートチームPdMのさいとうです。昔からファシリテーションに関心があります。
プロダクトも人も増えるほど、「全員で話す」は機能しなくなります。けれど、「小さく分ける」だけでもうまくいかない。ルクミーの基本機能を担当するノートチームでは、このジレンマと向き合っています。
規模が大きくなると、会議の話題は広がりすぎる。一人ひとりが関心を持てる範囲を超える。横断の問題が起きたとき、合意形成がなかなか進まない。 かといって会議を増やせば、開発に使える時間が削れる。会議は増やしたいし、減らしたい。
このジレンマは、きれいには解けません。外部のベストプラクティスをそのまま持ち込んでうまくいくものでもありません。
だからこそ、チーム内の情報流通とコミュニケーションの設計は大規模チームには効果があると感じています。この記事では、大規模チームの会議体設計と振り返りの実践について紹介します。
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続きを読むAIは「品質をバグらせる」増幅器だ。Proactive QA（予防型）のチームはAIでプロダクトの品質を「強化させ」、Reactive QC（事後管理型）のチームはAIでプロダクトの品質を「悪化させ」、コストも急増する
どうも！
AI開発推進部でQA（品質保証）エンジニアを担当しています、たかだ（@tackaaaada）です！
早速ですが、AIコーディングツールを導入して、普段の開発業務は「いい感じ」に進んでいますか？
すっかり、AIでコーディングするのも「当たり前」になってきた、今日このごろ。
僕はというと、ちょっと気になることがあるんです！
そう、「AIは、品質を〇〇〇〇〇んじゃないか」って。
こんにちは、ユニファでプロダクトマネージャー（PdM）をしている石井です。
今回は、Slack から n8n のワークフローを起動し、BigQuery での集計結果を返す「データアナリスト園児」Bot をつくった際の試行錯誤について書きます。
私は 2026年1月にユニファへ入社しました。入社直後は、PdM としてユーザーがプロダクトをどのように使ってくれているかを理解するため、顧客訪問で現場感を掴みつつ、操作ログやデータベースなどデータの観点からも理解を深めていきました。
ちょうどその頃、社内では n8n の試験導入が進んでいました。 n8n のキャッチアップとあわせ、私が入社直後にデータからユーザーを理解していく体験を、n8n を使ってもっと手軽に、誰でも始められるようにできないか、と考えていました。 具体的には、Slack で「どの端末でよく利用しているの？」「どの機能をよく利用しているの？」のように自然言語で質問すれば、集計データや分析結果を返してくれるイメージです。 今回は、その最初の一歩として、Slack で質問をして簡単な集計データが返ってくるところまでを n8n で試してみました。
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こんにちは、ユニファで機械学習エンジニアをしている藤塚です。
現在、顔認識は世の中で当たり前のように使われるようになっており、様々なサービスの基盤になっています。ユニファでも顔認識システムを独自で開発しており、過去のブログで顔認識システムの紹介もしています。 tech.unifa-e.com
現在、さらなる精度向上を目指し基盤モデルの更新を行っています。 今回は、[1] [2505.24247] 50 Years of Automated Face Recognition のサーベイ論文に基づいて、顔認識技術がこれまでどのような道を辿ってきたのかということを振り返ってみました。 歴史的なところから近年の発展、そして現在の課題までを見ていこうと思います。
