2026年1月22日(木)に、 Hatena Engineer Seminar #36 をオンライン開催しました。ご参加いただいたみなさま、ありがとうございました。
このエントリーでは、当日のアーカイブ動画や公開資料をご紹介します。
Hatena Engineer Seminar #36 について
Hatena Engineer Seminar は、はてなのサービスを開発する上で、エンジニアがどのような事を考えているのか、どのような働き方をしているのかを語るイベントです。
#36では、「プロダクトを支えるAI」をテーマに、「はてなCMS」「toitta」「Mackerel」の3つの法人向けサービスを担当するエンジニア4名が登壇し、コーディングエージェントなど手元の生産性を高める利用ではなく、サービスにAIを組み込むことによって事業の価値を高める取り組みについて各エンジニアが発表しまsita.
イベントの内容は、配信のアーカイブ動画もYouTubeでご覧いただけます。動画の概要や以下の説明で、各トークの開始時間にもリンクしていますのでご利用ください。
発表概要と資料
LLMを「機能」として組み込む技術:「Figma to はてなCMS」におけるプロンプトエンジニアリングからAIエージェント構築にわたる精度向上の軌跡(
id:nanimono_demonai)
「はてなCMS」には、FigmaでデザインしたページをAI(LLM)を活用して直接取り込む機能が実装されています。この発表では、単なるAIチャットの延長線上ではない「実用的なアプリケーション機能」としてLLMを組み込むためのプロセスを紹介します。デザインからコードへの変換精度をどう高め、どのような検証を経てリリースに至ったのか。開発現場での試行錯誤と解決策を紐解きます。
発表資料を以下で公開しています。
配信アーカイブの該当部分は、1分34秒からです。
新規事業 toitta における AI 機能評価の知見(
id:pokutuna)
新規事業「toitta」(インタビュー分析サービス)には複数の AI 機能があります。これらを「動く」プロトタイプレベルからリリースできる品質へ引き上げる過程で課題だったのが、プロダクトの期待を捉えた LLM 出力の評価整備です。まだ定番の方法がない中、評価にどう取り組んできたか、1年間の試行錯誤から得た知見を共有します。
発表資料を以下で公開しています。
配信アーカイブの該当部分は、18分14秒からです。
AI によるインシデント初動調査の自動化を行う AI インシデントコマンダーを作った話(
id:azukiazusa)
サーバー監視ツール Mackerel の障害対応を効率化するために開発した AI インシデントコマンダーについて紹介します。Mastra フレームワークを活用し、アラート発生時のログ分析やメトリクス確認などの初動調査を、複数の専門 AI エージェントが協調して自動で実行する仕組みを構築しました。最後に AI エージェントを構築した上で得られた品質を保証する実装についても触れたいと思います。
発表資料を以下で公開しています。
配信アーカイブの該当部分は、42分44秒からです。
Mackerel MCPを使ってAIでISUCONに挑戦する(
id:momochi29)
決められたルールの上でパフォーマンスをいかに向上させられるかを競うISUCONというコンテストがあります。このISUCONの過去問題を題材に、Mackerel MCPを活用することで、AIがどこまで改善できるのかを試しました。この発表では、Mackerel MCPの使い方を解説し、AIがどのように改善を進めたかを振り返ります。
発表資料を以下で公開しています。
配信アーカイブの該当部分は、59分25秒からです。
