LayerX エンジニアブログ

LayerX の エンジニアブログです。

AIエージェントの成功率をどう引き上げるか。Long-running taskにおけるスケーリング則と検証器の役割

こんにちは!Ai Workforce事業部FDEの恩田(さいぺ)です。 AIエージェントの進化も凄まじく、どんどん長時間のタスクをこなせるようになっています。この分野のベンチマークの第一人者であるMETRでも、最新のClaude Opus 4.6で10時間のタスクが50%の確率で…

Self-Maintainable CI ── Go testの失敗をClaudeで自動修復する仕組み

はじめに LayerX バクラク事業部 Platform Engineering 部 Enabling グループの shibutani です。 CIのテストが落ちたとき、開発者がやることは意外と多いです。ログを読み、原因を特定し、担当者を探し修正依頼 or 自分で修正する。これがrace conditionやf…

AWS re:Invent 2025現地参加レポート

AWS

こんにちは、LayerX バクラク事業部でソフトウェアエンジニアをしている Tomoaki (@tapioca_pudd) です。 2025年12月、ラスベガスで開催された 「AWS re:Invent 2025」 に、LayerXから私を含めた4人のエンジニア(@kani_b, @shirakiy0, @onsd_)で参加してき…

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を定量評価するための手法やビジネス価値を検討します。 AIエージェントによる業務効率化やソフトウェア開発自動化が進むに従って、AIエージェントのアウトプットを人間が確認してアクションすることが増えている…

FDEって何するの? 現場の泥臭さが「はずみ車」となってプロダクトを強くするリアル

こんにちは。fjm2uです。昨年の11月からAi Workforce事業部のFDE(Forward Deployed Engineer)チームでインターンさせていただいております。 この記事では、Ai Workforce事業部のFDEチームへの応募を検討している方向けに、FDEという仕事の特徴と、インタ…

AIの提案が正しそうなのに動かない理由を、uvicornのソースコードを読んで理解した話

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSWEとしてインターンをしているYuです。 本記事では、AIの提案をそのまま実装してうまくいかなかった経験や、フレームワークのソースコードを読んで解決に至ったプロセス、そしてその過程で感じたことについてお話し…

OpenClaw-RLで学ぶAgentic RLの報酬設計

はじめに こんにちは!LayerXのバクラク事業部で機械学習エンジニアをしている宇都(@kuto_bopro)です。最近エージェントに関する論文を読んでいると「Self-Evolving」というキーワードを持つ論文をよく目にします。Self-Evolvingは自己進化・自己改善を意味…

Python製ETL「dlt」を選んだ話 - Azure Cosmos DB for PostgreSQL × Container App Jobでいい感じにDatalakeを構築する

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています @shinyorke(しんよーく)と申します。 最近はAi Workforceのデータ周りの基盤を作る仕事をしながら、個人としては野球解説AI Agentの開発を頑張っています。 本ブログでは、Ai Workforceのデータ周…

言語処理学会第32回年次大会(NLP2026) 参加レポート

こんにちは、Ai Workforce事業部 プロダクト部 FDEグループ エンジニアの堤(@ozro_223) です。この記事は2026年3月9日〜13日に栃木県宇都宮市のライトキューブ宇都宮で開催された 言語処理学会第32回年次大会(NLP2026)の参加レポートです。 LayerXとしては、…

AIエージェントを強くする『合成データ』作成のニッチなTips集

この記事は、LLM や AI エージェントを使って「AIエージェントのための合成データ」を作るための実践的な Tips 集です。

一度目のミスは「学習機会」。LayerX流・形式知のループの回し方

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部のFDE(Forward Deployed Engineer)グループでエンジニアリングマネージャーをしている shirai です。 このブログは、自分のキャリアの中で大部分を占めている、マネージャーとしての経験を元に自分なりのマネジメン…

DEIM2026参加レポート

こんにちは、機械学習エンジニアの宇都(@kuto_bopro)です。 この記事は2026年2月28日 ~ 3月5日にオンライン・オンサイト(兵庫県神戸市)のハイブリッドにて開催されたDEIM2026 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第24回日本データベー…

NLP2026(言語処理学会第32回年次大会)にプラチナスポンサーとして協賛します

こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXは、NLP2026(言語処理学会第32回年次大会)にプラチナスポンサーとして協賛します。 イベント概要 当社の参加内容 スポンサー展示 懇親会 協賛の背景 おわりに 関連記事 イベン…

EMConf JP 2026にOperation Supportersとして協賛します #emconf_jp

こんにちは、バクラク事業部でエンジニアをしている須藤(@sudoakiy)です。 LayerXは、EMConf JP 2026(Engineering Management Conference Japan) にOperation Supportersとして協賛いたします。 昨年に続いての協賛・ブース出展となります。 エンジニア…

【未踏会議2026 MEET DAY】LayerX から Ai Workforce 事業 CEO が登壇 & ブース出展します!

2026年1月に入社しました、TechPR の太田です。 初ブログで LayerX が大切にしている未踏会議の告知を担当することになり、大変うれしく思います! さて、本日はその舞台となる、2026年3月7日(土) 開催の「未踏会議2026 MEET DAY」への登壇・ブース出展につ…

DEIM2026(第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)にプラチナスポンサーとして協賛します

こんにちは、バクラク事業部で機械学習エンジニアをしている伊藤です。 LayerXはDEIM2026(第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム)にプラチナスポンサーとして協賛いたします。 DEIM2026 概要 技術報告 企業展示 産学連携副委員長 懇親会 …

Data Enablingチームを立ち上げました -「データが語りかけてくる」世界を目指して

こんにちは。バクラク事業部BizOps部データグループのJagaです。 2026年1月にLayerXに入社し、最初のミッションとしてData Enablingチームの立ち上げ*1を担当してきました。1ヶ月が経ってチームの方向性が見えてきたので、考えてきたことや取り組んできたこ…

Software Design 連載「実録 AI ネイティブプロダクト開発」がスタートします!

こんにちは!すべての経済活動を、デジタル化したい @serima です。 この度、技術評論社さんの「Software Design 2026年3月号」より、LayerXによる新連載「実録 AI ネイティブプロダクト開発」がスタートします! 本連載は、AIエージェントをただ動く状態か…

AWS マルチアカウント環境からの Google Cloud フェデレーション設計 — AI時代に合わせた社内認証基盤づくり

はじめに LayerX Fintech 事業部から、三井物産デジタル・アセットマネジメント(以下、MDM) に出向している piroshi です。 AI 活用や業務自動化が当たり前になってきた今、データや処理はプラットフォームをまたいで動くことが増えています。特に「システム…

Ai Workforce事業部SREの現在とこれから

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部でSREをしています@shinyorke(しんよーく)と申します。 最近入社1年を迎えました。社内外の皆様の応援とフォローのおかげです、いつもありがとうございます。 1年前は「事業部1人目のSRE」として、プロダクトや事業…

データ検索基盤チームの立ち上げ

LayerX Ai Workforce事業部で新たに立ち上げた「データ検索基盤チーム」について紹介します。 生成AI時代において、差別化を生むのはデータです。LLM/VLMの登場により、これまでシステムで扱うことが難しかった非構造化データやマルチモーダルデータ(スライ…

副業・業務委託エンジニア受け入れの実態と、うまくいくタスク設計のコツ(バクラク事業部の事例をもとに)

はじめに 「LayerXって正社員しか採用していないのでは?」「バクラクの開発はハードルが高そう」 そんな印象を持つ方もいるかもしれません。 ただ実際には、LayerX バクラク事業部ではこれまでも 副業・業務委託のソフトウェアエンジニアを受け入れ、プロダ…

LLMによる「非定型見積書の明細抽出タスク」の精度を約80%→約95%に改善した話

こんにちは。Ai Workforce事業部 FDEグループエンジニアのkoseiと申します。以下本文は、以前インターンとして一緒にプロジェクトを進めてくれた @kimu さんが在籍中に執筆したものです(冒頭のみkoseiが追記しています)。本ブログで紹介したアルゴリズムに…

FDE募集開始から半年の振り返りと2026年の展望

こんにちは!Ai Workforce事業部FDEの恩田(さいぺ)です。 7月にFDE(Forward Deployed Engineer)の募集を開始し、早半年が経過しようとしています。本記事では、FDE組織の募集を開始してから現在までをふりかえりつつ、2026年のFDEやLLMについて、組織・…

Fintech事業部の2025年起きたAI効率化の話、あるいはラーメンの話

はじめましての人ははじめまして!そうでない人はお久しぶりです! LayerX Fintech事業部でVPoEを担当しています、 takochuu です。 この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 24 日目の記事です。 23日目は、「バクラク事業部のデータ基盤 2025: 今…

バクラク事業部のデータ基盤 2025: 今年一年の変化を振り返るの巻

この記事は、LayerX Tech Advent Calendar 2025 の 23 日目の記事です。 tech.layerx.co.jp こんにちは。バクラク事業部 BizOps部 データグループの@civitaspoです。今年は子どもたちが入手困難なものをサンタさんにお願いしなかったので、心穏やかな気持ち…

Snowpark Container Servicesを用いたAI Agentのプロトタイプ開発

はじめに こんにちは。LayerX のバクラク事業部で機械学習エンジニアをしております島越(@nt_4o54)です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の 22 日目の記事です! 今回の記事では、AI Agent のプロトタイプ開発において、Snowpark Container Se…

CocoIndexでKnowledge Graphを更新しながらRAGをする

LayerXのAi Workforce事業部で検索エンジニアをしている鷹取(@takatorisatoshi)です。この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025の22日目の記事です。 はじめに 通常、RAGといえば、ドキュメントをチャンク化し、Embedding(埋め込みベクトル)の類似度で…

AIプロジェクト設計・課題設定において意識していること

こんにちは。LayerX Ai Workforce事業部R&Dチームのリサーチエンジニアの矢野目です。 この記事は LayerX Tech Advent Calendar 2025 20日目の記事です。 本記事では、「AIプロジェクトの設計・課題設定において、意識していること」というテーマで書いてい…

LayerXのdbt Pythonモデル活用術 - 外部連携の実装パターン

この記事は、dbt Advent Calendar 2025 の 20日目の記事です。 qiita.com バクラク事業部 BizOps部 データグループへ25年11月に入社した さえない( @saeeeeru )です。LayerX のデータグループは BizOps 部に所属し、「事業成果に直結するデータ基盤」を構…