RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ

株式会社ラクスのITエンジニアによる技術ブログです。

「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。

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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。

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「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。

  • 実際の業務フローをヒアリングすることで機能への解像度を上げた
  • 社内の認識合わせを動くものを見ながら行った
  • ベータ版は"きれいな設計"より"速く出せる"を優先した
  • 出す前と出した後、2回顧客に見てもらうことでブラッシュアップした
  • 裏側でログを取っておくことで、定量的な観測が出来るようにした
  • 顧客の業務を理解して、初めて使われる機能が出来る
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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

  • 「勉強のため」から「持ち帰るため」に変わった
  • アウトカムを意識するようになった
  • 将来の自分たちが楽になるかどうかで見ている
  • レベル300のセッションが「ちょうどいい」と感じた
  • AI一色、そしてフィジカルAIの存在感
  • まとめ
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【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

  • 1. はじめに
    • この記事で書くこと
    • この記事で書かないこと
    • 前提
  • 2. バージョンアップ作業フロー
    • Step 1:メジャーバージョンアップによる影響調査
      • Devin の Playbook を作成する
      • Devin の Playbook を実行して一覧化する
    • Step 2:対応が必要かどうかの判断と方針検討
    • Step 3:更新作業
  • 3. AI 活用の所感
    • 影響度判定の精度評価
    • 良かった点
    • 微妙だった点・反省
  • 4. まとめ
  • 5. 今後の展望
  • 参考文献
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Zedいいですよ

  • はじめに
  • 私が開発ツールに求めることをZedは満たしていた
    • すぐに開けること
    • コードが追いやすいこと
    • 複数画面を上下左右に開けること
    • ディレクトリがツリーで開けること
    • Git関連機能にアクセスしやすいこと
  • VSCode、Ghostty、Zedを比較する
  • Zedの使用感
  • Zedの微妙なところ
    • ACP経由のエージェント体験はCLIより遅く感じる
    • ファイルパスクリックで開けない
    • VSCode拡張に依存している人は移行しづらい
  • まとめ
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AI駆動開発の組織標準化に向き合う

  • まず「測る」ことを設計した
  • 「使わない」には、それぞれの理由があった
  • AI活用は確かに進んだ。でも、浸透しきってはいない
  • 顧客に届けるための、AI活用標準化
  • 今期進める4つの取り組み
  • 「エンジニア非稼働時間帯でも開発が進む」を目指して
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