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QA エンジニア16人で Jev の勉強会を開き、78枚の付箋から「Jev に任せる場所」と「人に残す場所」を整理しました。判断特化型 AI を QA に活かすための、2つの問いを紹介します。

はじめに 伝票画面の表示処理が抱える問題 人間とAIによる大量テストの作成 並行して作ったら、レビューが重くなった 分担して進めたら、設計に差が生まれた 統一のために整えた2つのこと 1. 設計・実装の方針を揃える 2. 基準をレビュースキルにして、セルフチェックを統一する まとめ：AIに書かせるなら、方針と基準を先に決める

「FDEを送り込めば、会社が変わる」——そんな期待がエンタープライズの世界に広がっている。だが、本当にそうなのか。その答えは単純ではない。変わることのできる企業には、共通するものがある。業務を深く知っている人の存在。そして蓄積されたデータ。 FDEは、その土壌があって初めて力を発揮できる。1987年から日本IBMに入り、30年以上エンタープライズの現場を歩んだ後、2020年にGoogle Cloud Japanへ転職。カスタマーエンジニアリング担当の上級執行役員として日本企業のAI活用を支援してきた小池裕幸氏に、率直に聞いた。また小池氏は、AI Professionalsの運営企業であるHajimari社、および同社が展開するGOAT Cloud事業（※）の戦略顧問にも2026/10に就任している。※GOAT Cloud: 株式会社Hajimari が運営する Google Cloud / Workspace インテグレーション事業 IBM30年、そしてGoogle Cloudへ── まず、小池さんのご経歴を教えてください。小池: 1987年に日本IBMに入社して、30年以上働きまし...

不動産の売買取引事例を、約7億件。マンションリサーチ株式会社が保有するデータの量だ。全国2,000社の不動産会社と取引し、データは今も増え続けている。これだけのデータとAIが揃えば、何でもできそうに思える。ところが、取締役副社長 兼 CTOの杉山さんの答えは、そう単純ではなかった。社内外のAI推進を担うイネイブルメントチームの堀江さんを交え、7億件が生んだ価値と、生まなかった価値、そして開発がボトルネックでなくなった今、エンジニアに何を求めるのかについて伺った。