Claude Codeのスキル設計で効く4つのポイント —— 「AIへの仕事の任せ方」を意識した設計

こんにちは、菊池（akikuchi_rks）です。

私の所属するチームではClaude Codeを開発フローに取り入れており、私自身も設計書のレビューや定型調査の自動化など、さまざまな業務でスキル（Agent Skills）を作成してきました。

スキルを書き続けていて特に感じるのは、「とりあえず動くスキル」と「安定して業務に組み込めるスキル」は別物だということです。同じスキルなのに実行のたびに結果の形が変わる、自分は使えるのにチームメンバーが動かすと品質が落ちる、という悩みに心当たりのある方も多いのではないでしょうか。

私はこの差を分けるのは、AIにどう仕事を任せるかをしっかり設計できているかどうかだと思っています。Anthropicもスキルを作ることを「新しく入社したメンバー向けのオンボーディングガイドを用意すること」に例えています。新しいメンバーに仕事を任せるときと同じように、スキル設計でも、依頼内容を明確にし、任せる範囲と体制を決め、成果物の品質を確認し、実行結果を見て次の任せ方を調整する必要があります。

1. 依頼内容を明確にする
2. 誰に、どの単位で任せるかを決める
3. 品質確認の仕組みを組み込む
4. 仕事ぶりを評価して、次の任せ方に活かす

上記の4つをおさえていると、同じスキルを誰がいつ動かしても、期待した品質のアウトプットが安定して返りやすくなります。 本記事ではこの4つのポイントについて紹介していきたいと思います。

【ラクス】クラウドサービスを支える技術スタック公開（2026年度版）

こんにちは、技術広報のyayawowoです。

私たち株式会社ラクス開発本部では、Missionである
「顧客の成長を支援する、圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創り提供する」
を念頭に、日々プロダクト開発に励んでいます。

現在、ラクスでは歴史あるロングセラーのプロダクトから、近年立ち上がった新規プロダクトまで、多くの開発プロジェクトが並行して動いています。このように古いものから新しいものまで多くのプロダクト開発に深く携われるからこそ、エンジニアやデザイナーが触れられる技術の機会が非常に多い点が、私たちの組織の大きな特徴であり魅力です。

本記事では、各プロダクトの「技術スタック」を改めて整理し、皆様に最新情報をお届けしたいと思います！自社開発に携わるエンジニア、デザイナーだけでなく、これから携わりたい！という方にも必見の内容です。

現場のリアルな最新データから見えてきたのは、単なるツールの変更履歴ではありません。
ラクスが開発組織として一貫して掲げている「技術選定の思想」そのものでした。
各組織の最新スタックを公開する前に、まずは私たちが大切にしている「2つのコア思想」を技術広報の視点からご紹介します！

「楽楽精算」AIエージェント実装で立ちはだかった3つの壁と突破の裏側

こんにちは！AIエージェント開発課です。

近年、生成AIの進化スピードは凄まじく、単なるテキストの要約やドラフト生成の枠を超え、自律的に判断してタスクを実行する「AIエージェント」が大きなトレンドとなっています。

このような技術的な潮流の中、私たちのチームは2025年5月に「AIエージェント開発課」として産声を上げました。累計導入社数 約20,000社以上の顧客基盤と、16年以上にわたって蓄積された膨大な業務データ（ドメイン知識）というラクスの強みを活かし、バックオフィス業務の「完全自動化」という未来へ向けて、日々泥臭く開発を続けています。

私たちがメインで取り組んでいるのは、主力プロダクトである「楽楽精算」へのAIエージェント機能の実装です。

この記事では、私たちが直面した「3つの壁」とそれを突破した設計原則、そしてそこで得られた知見を社内の他プロダクトへ共通LLM基盤として還元していくファーストペンギンならではの面白さについて、生々しい試行錯誤のプロセスを交えてお届けします。

「プロダクトへAI機能を実装してみたいけれど、何から手をつければいいかわからない」「大規模言語モデル（LLM）の不確実性を前にアーキテクチャ設計で立ち止まっている」というエンジニアの皆さんに、明日から試せるヒントとして届くことを願っています。

梅田で「Claude Codeの使い方・育て方」を語り合ってきました！ ── Claude Code Meetup Osaka 登壇レポート

こんにちは、ラクスでバックエンドエンジニアをしている斉田真也（GitHub: shinya / X: @saita_shinya）と申します。業務のかたわら、Markdownエディタ Bokuchi を個人で開発していて、仕事でも個人開発でも、いまやClaude Codeはすっかり相棒になっています。

先日大阪の梅田で開催された Claude Code Meetup Osaka に参加し、LT枠でも登壇してきました。AIは失敗する。でもその失敗を"使い捨て"にせず記録して次に読ませれば、二度目から同じつまずきを繰り返しにくくなる ── 私が登壇で話したのは、そんな「Claude Codeの育て方」でした。 この記事では当日の様子と学びを、この会ならではの空気感とあわせてレポートします。

「使われる」機能を、2週間で届けるまで — AI時代の顧客志向開発

「自分が時間をかけて作った機能、ちゃんと使われていますか？」

エンジニアだったら、たぶん一度は胸の奥に刺さる問いだと思います。仕様書通りに作って、テストも通って、リリースして。でも数か月後にログを見るとあまり利用されていない。そういった経験があるかと思います。

この記事では、冒頭の問いに対して「ちゃんと使われている」と言える機能を開発できた事例を紹介します。AIを活用することで2週間でベータ版提供までこぎつけ、楽楽自動応対の翻訳機能が最終的に「この機能の導入前にはもう戻れない」と顧客に言ってもらえるまでの裏側です。

同じAWS Summit、でも去年とは全然違った — 自社開発1年目の視点

【Devin活用】Spring Boot 3系 → 4系 へのメジャーバージョンアップの影響調査