最新技術から開発の舞台裏まで！エンジニアの学びを支えるブログ

2026年2月3日

エンジニアのスキルアップ方法は、勉強会やセミナーへの参加をはじめ多岐にわたります。なかでも、多くの企業が発信している開発ブログに目を通すことは非常におすすめです。

企業ごとに異なる技術や着眼点などを知り、自身の学びに活かしたいと考えるエンジニアの方々に向けて、役立つブログをまとめています。

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GameWith Developer Blog

株式会社GameWithは、「ゲームをより楽しめる世界を創る」をミッションに掲げ、多彩な事業を展開している企業です。2013年の設立以来、ゲーム攻略やレビュー、コミュニティ運営を主軸とし、現在はeスポーツやNFTゲーム、回線事業など、世界の「ゲームインフラ」を目指して成長を続けています。

近年、同社はAI活用にも注力しており、最新の生成AI導入を通じて業務効率化やサービス品質の向上を推進。その詳細は同社が運営する『GameWith Developer Blog』で発信されているので、ゲーム開発はもちろんAI活用に関心のあるエンジニアもぜひ目を通してみてください。

例えば、ブログ内の「Devinを2ヶ月間使った結果」という記事では、表題に関する現場の知見が詳細にまとめられています。「協調的なチームメイト」として開発されたAIを活用した結果、アウトプットが約1.2倍向上したというデータは特筆すべき点でしょう。設計やQAなど、依然として人の介入が必要な領域はあるものの、人間とAIが互いの能力を補完し合うことで、生産性のみならず開発体験の質も向上したそうです。
このようなリアルな開発の現場の様子をイメージできるのも、同ブログの魅力。

このほか、プロダクトへのLLM実装において大きな壁となる「評価」の課題に切り込んだ、「不確実な技術を克服する方法」という記事も必読です。解決策としての「LLM as a Judge」の実装ポイントが丁寧に解説されており、エンジニアにとって極めて実用的な内容となっています。

希望に合う案件を提案してもらう

for Startups Tech Blog

「for Startups」というビジョンのもと、日本の成長産業を支援するフォースタートアップス株式会社。独自の成長産業データベース「STARTUP DB」を強みに、スタートアップ企業に向けた人材や資金の支援、大企業や研究機関との連携促進など多角的な事業を展開しています。

AIによる開発効率化は、今や多くのエンジニアが向き合う重要なテーマとなっています。中でも、AIが自律的にタスクを分解し開発を進める「Agentic Coding」は大きな注目を集めています。
そこで今回は、同社が運営するブログ『for Startups Tech Blog』より、「【AI駆動開発】GitHub Copilotだけでやり切るAgentic（Vibe）Coding」という記事を紹介します。

こちらの記事では、GitHub Copilotを駆使し、Agentic Codingに近い開発体験を実現する工夫を解説。その工夫には、GitHub Copilotの「3つのモード」の使い分け、instructionsの活用、promptによる提携作業の効率化、ナレッジの蓄積と育成の4つが挙げられています。
また、基幹システムの移管という複雑なプロジェクトでの実践例も見逃せません。GitHub Copilotに個別のタスクを的確に実行させるプロセスにより、標準的なツールでもAI駆動開発がいかにして可能になるかが示されています。

利用できるツールに制約があっても、このように工夫次第で開発の生産性アップが期待できます。コーディングエージェントに関心があるエンジニアは、ぜひチェックしてみてくださいね。

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AKARI Tech Blog

燈株式会社は、東京大学発のAIベンチャーとして、最先端のAI技術を軸に日本の産業アップデートを目指す企業です。
主に、建設業や製造業といった企業のDX推進を支援する「DX Solution事業」と業界特化型の「AI SaaS事業」を展開。現場の課題に即したプロダクト提供に強みを持ち、AI技術を中心としたテクノロジーで「日本を照らす燈となる」ことを使命としています。

これらの現場の課題解決や、AI技術・DX推進に関する知識を深めたいエンジニアは、同社の開発メンバーによって執筆されている『AKARI Tech Blog』をチェックしてみてはいかがでしょうか。
同ブログでは、AI・機械学習の記事を筆頭に、AI開発やLLMなどにまつわる記事をリリースしています。

なかでも興味深い記事の一つが、「「昨日の失敗」を覚えているAIの仕組みとは？: 自己進化するAIエージェントの記憶と忘却のしくみ」。
こちらの記事では、人の忘却曲線に着想を得て情報の重要度を評価する「MemoryBank」と、会話から知識を動的に抽出・更新する「Mem0」の2手法を比較しています。「昨日の失敗」を覚えているAIの裏側にあるこれら2つの技術は、AIを「成長するパートナー」へと変える鍵であることを示しており、次世代のAI開発に携わるエンジニア必見の内容です。

理論に留まらず、現場発の具体的な知見が豊富に掲載されている同ブログ。AIを単なるツールではなく、「自律的なシステム」として組み込むための設計思想に触れられるでしょう。