三谷将之

225 posts

三谷将之 banner
三谷将之

三谷将之

@minima0866

オフショア(ベトナム)開発責任者 20年 「様々なオフショア案件から見えてきたこと」「ベトナム現場の本音」 AI活用×属人化排除で粗利40%の再現可能な構造を作る側に JV-IT TECHS代表

ベトナム Katılım Haziran 2026
220 Takip Edilen209 Takipçiler
Sabitlenmiş Tweet
三谷将之
三谷将之@minima0866·
日系企業のベトナムオフショア開発子会社で、開発部門の責任者を20年やってきました。受託開発・PM・品質管理・顧客折衝に深く関わり、案件が燃える前兆も、燃えた後の収拾も、山ほど経験してきました。 ──────── 1. 受託で「事故る案件」の前兆と回避策 「とりあえず動くもの見せて」「全部任せます」「進捗報告会で順調ですしか出ない」── こういうセリフや現象が出たら、案件は8割燃えます。 20年現場でやっていると、技術力や工数の問題で炎上する案件は意外に少なく、ほとんどが「コミュニケーションの構造」と「期待値の設計」で決まることが見えてきました。それを言語化して共有します。 2. 日本×ベトナム、両側の本音 日本人発注者の「察してほしい」と、ベトナム開発者の「明確に指示してほしい」。 日本側の「曖昧でも空気で動いてくれる」前提と、ベトナム側の「指示が曖昧なら指示が悪い」価値観。 このギャップが、オフショア事故の8割を生んでいます。両側を見られる立場の人は日本でも多くないので、両側の本音と、それを設計で吸収する具体策を書きます。 3. AI活用で属人化を解く実例 AIを「個人の生産性を上げる道具」として使うと、組織は強い個人に依存したまま終わります。 「組織の属人化を解く道具」として使うと、再現可能な構造に近づきます。 ベトナム現場で実際に試行錯誤している過程、うまくいったこと・いかなかったことを正直に共有します。 私は、過去に大きく事故った案件を経験しました。その時に「最後は自分が責任を取る」と覚悟したのが、今もこの仕事を続けている軸です。だからこそ、「価格で決める人」ではなく「信頼と責任で決める人」とお仕事をしたいと考えています。 【こんな方の参考になれば】 ・過去にオフショアで苦い経験があり、次の選択を慎重にしたい方 ・現在の委託先に漠然とした不安を抱えている方 ・AIを導入したいが、現場に定着しなくて困っている方 ・受託開発で「粗利が出ない構造」から抜けたい同業の方 【DMについて】 壁打ちや相談、業界の情報交換、いずれも大歓迎です。売り込み等は一切しません。話を聞いて整理することそのものに価値があると思いますので、お気軽にどうぞ。 自己紹介: 🔗 note.com/minima0866/n/n…
日本語
0
0
76
2.3K
三谷将之
三谷将之@minima0866·
何でもAIエージェントと呼ぶことに感じていた違和感の理由が 明確になりました
あいり|海外AIニュースを毎日届ける人@airiaiai8

「それ、ただの長いプロンプトです」 多くの人が「AIエージェント」と呼んでいるものは、実はエージェントですらない。Anthropic公式が公開した37分のワークショップ動画が、本物のエージェントの作り方を解説していて話題。 ——Anthropicのエンジニアがインシデント対応エージェントをゼロから構築するデモが特に参考になる。 以下、解説 ===↓↓↓ 【「エージェント」と「長いプロンプト」の違い】 ただClaudeに長い指示文を投げているだけでは、それは「エージェント」ではなく単なるone-shotのプロンプトにすぎない。真のエージェントは、自律的にツールを呼び出し、状況に応じて判断を繰り返すシステムである必要がある。 【本物のエージェントを作る3要素】 Anthropicのエンジニアがワークショップで解説する構成要素は主に以下の3つ: - Tools(ツール):エージェントが外部システム(ログ検索、モニタリングAPI、Slack通知など)にアクセスするための手段 - Environment(実行環境):エージェントが実際にコマンドを実行し、結果を観測できるサンドボックス的な場 - Feedback loop(フィードバックループ):実行結果を見て次のアクションを判断する反復プロセス この3つが揃って初めて、単発の応答ではなく自律的にタスクを遂行するエージェントになる。 【インシデント対応エージェントの実例】 デモでは、実際のシステム障害を想定し、エージェントがログを自動収集→原因を推測→対応策を提案・実行というフローをゼロから構築していく過程を見せている。プロンプトエンジニアリングだけでは到達できない、設計レベルでの違いが明確に示されている点が反響を呼んでいる。 本気でAIエージェントを実装したいエンジニアには必見の内容。

日本語
0
0
9
154
三谷将之
三谷将之@minima0866·
@uufu_engineer 多少の制約条件がある方が楽しい、とてもわかります。 ローカルに Ollama を導入してコスト削減を試みるとか、テーマありきで始めても、その作業自体が楽しくなってきます。
日本語
1
0
1
923
うーふ
うーふ@uufu_engineer·
偶然かもしれないけど、僕の周りにいるつよつよエンジニアはみんな、ローカルLLMに興味を向けている。 小さいモデルを手元のMacで動かして遊んだり、精度が低い前提でプロンプトや周辺ツールを作り込んでみたり。 「精度は時間が解決してくれるから」と言っていて、Fable 5やGPT-5.6にはまるで興味を示していない。 おそらく完成度の高いものより、多少の制約条件がある中で試行錯誤する方が、手触り感があって楽しいんだと思う。 「仕事のパフォーマンスを上げよう」と最先端のキャッチアップに励んでるエンジニアからすると、「なんでそんな生産性のないことを?」と不思議に見えなくもない。 だけど、そうやって好奇心ドリブンで遊んでいるうちに、内部挙動や根本の動作原理が自然と身についていく気もする。 長期的にはこういう好奇心駆動のエンジニアが、次の生産性向上をいつの間にか掴むのかな。
日本語
8
3
94
20.2K
三谷将之 retweetledi
なかじ / 中島大介@ウェブ職TV
Claude Opus5を触ってみた&調べてみた感想。 ・Opus4.8よりはるかに優秀。比べるのも失礼 ・GPT5.6 SolよりFable5に近い性質 ・分析、考察など、かなりいけてる ・ベンチマークの数字がものすごい高い ・脆弱性をめちゃくちゃ見つける ・サイバー攻撃は弱いが、意図的に学習を抑制 ・料金はFable5の半分でOpus4.8と同じ(入力5ドル、出力25ドル)でコスパがいい ・日常使いにはFable5よりもOpus5 要するにClaudeから新しく出た神モデル。安心して驚いていいし、Googleは今すぐコードレッド出せ。
Claude@claudeai

Introducing Claude Opus 5. It's a thoughtful and proactive model that comes close to the frontier intelligence of Fable 5 at half the price.

日本語
25
144
1.3K
274.4K
三谷将之 retweetledi
hana-jvit
hana-jvit@hana_jvit·
「今月も残業だな…」 毎月末、経理担当のPCには請求書メールが山積み。 1通ずつ開いてPDFを落とし、金額と支払先を目で確認してExcelに転記、振込システムに1件ずつ入力…件数が多い月は、これだけで丸1日。 私たちは、ここに切り込みました。 考え方はシンプルで、「"確認と承認"だけ人がやればいい。あとは自動化できる」。 結果どうなったか👇 ・担当者は最終確認と承認だけに集中 ・件数が増えても処理時間はほぼ横ばい ・目視・手入力によるミスも激減 今回は請求書処理の一例ですが、経理・人事・法務・総務など、バックオフィス業務なら御社の"困りごと"に合わせて柔軟にご提案できます。 事例の全体像は、LinkedInにスライド(全7ページ)でまとめました。 (リンクはリプライに)🌸 #業務効率化 #BPO #AI活用 #バックオフィス
日本語
1
1
5
471
三谷将之
三谷将之@minima0866·
従業員意識調査で、ベトナムの職場ストレス度は13%と非常に低い一方、 仕事に対するエンゲージメントが高い労働者はわずか9%(日本も8%)とのことです。 私の感覚に限れば、エンゲージメントに関しては体感とまったく合いません。 どのプロジェクトチームも、ベトナム人であれ日本人であれ、責任を持って結果を出すことにコミットして仕事しています。 ありがたいことです。
VIETJOベトナムニュース@VIET_JO

職場のストレス度、ベトナムは13%で東南アジア最低 日本39% [社会]  米国の世論調査・コンサルティング会社ギャラップ(Gallup)が発表した世界の職場の従業員意識調査「StateoftheGlobalWorkplace」の2026年版によると、調査前... ift.tt/Q9RA7ps

日本語
0
0
10
184
三谷将之
三谷将之@minima0866·
@fujimori53 Cloudflareはフリープランでも商用利用可能なので 導入しやすいですよね
日本語
0
0
1
26
藤守るうと | 複業PM × Cloudflare導入コンサル
CloudflareがAIエージェント運用のインフラを、この春一気に揃えてきました。 4月の「Agents Week 2026」の主な発表は、 ・Dynamic Workers: AIが生成したコードをミリ秒起動の隔離環境で実行 ・Sandboxes正式版: シェルとファイルシステム持ちの永続実行環境 ・AI Gateway: 14以上のモデルプロバイダを一括で呼べる推論レイヤ ・エージェントからのメール送受信(ベータ) 個人的には、一人会社や小さなチームにこそ効く発表だと思っています。
日本語
2
0
2
96
三谷将之 retweetledi
TAKAKING22 | Takao Oyobe
DSLがLLMのハーネスとなり、生成結果を驚くほど安定させられるという考え方が紹介されている記事。このやり方気になっているので今度試してみよーっと。 以下、詳細です。 ・LLMは自然言語だけで複雑なシステムを正確に作るのは苦手。仕様は実装しながら育っていくものだから ・まず重要なのは、ドメインを表現する「語彙(抽象化)」を作ること。LLMはその設計を一緒に考える相棒として使える ・抽象化が固まったら、その上にDSL(ドメイン固有言語)を作ると、LLMは自然言語からDSLを高い精度で生成できる ・DSLは表現の揺れが少なく、少数のサンプルでもLLMが正しい構文を学びやすい ・DSLにはパーサーや型チェックなどの検証機構があるため、LLMは「生成 → 検証 → 修正」を自動で繰り返せる ・PlantUML、Mermaid、SQL、Kubernetes YAMLは、LLMとの相性が良いDSLの代表例 ・DSLが小さく制約された言語であるほど、LLMの生成品質は安定しやすい ・最終的に保守すべきなのはプロンプトではなく、DSLとその背後にあるドメインモデル ・LLMは「コードを書く存在」から、「DSLを自然言語で操作するインターフェース」へ役割が変わっていく martinfowler.com/articles/llm-a…
日本語
0
40
233
19.7K
三谷将之
三谷将之@minima0866·
@kate_sekkei 待ちの回数 という考え方良いですね 全体の作業プロセスを意識できて見積もり精度上がりますね
日本語
1
0
2
40
Kate|思考の設計図
1時間で終わるつもりの作業が、1時間で終わらない。 遅れているのは、作業時間ではない。 確認待ち、承認待ち、返信待ち。 待っている時間を、数えていないからだ。 見積もりを外す人は、自分の作業時間だけを足している。 だが実際に時間がかかるのは、間に生じる他人の時間だ。 だから、待ちの回数を数える。 この仕事に、相手のアクションは何回必要か。 1回の待ちを、半日と置く。 作業時間ではなく、待ちの回数で見積もる。
日本語
5
0
30
914
三谷将之
三谷将之@minima0866·
画面操作テスト自動化等にもすぐに適用できそうですね。 Selenium でマクロ記録やスクリプト作成していた頃は大変でした。
Claude@claudeai

New in Claude Cowork: teach Claude a skill. Record your screen while you do a task, talk through it as you go, and Claude turns it into a skill it can run again. Find it under Record a skill in the + menu of the Claude desktop app. Available on Pro, Max, and Team plans.

日本語
0
0
11
164
三谷将之
三谷将之@minima0866·
普段、無意識に考えていることは、頭の中では言葉になっていません。 それが、クライアントとの何気ない対話の中で、ふと明確になる瞬間があります。 「なぜベトナムでこの仕事を続けているんですか?」 こういう問いは、オンラインではあまり出てきません。 言葉にしてあらためて気づけたのは、こういうことでした。 海外に住む日本人として、いまの日本社会に感じる、もどかしさ。 社会が固定化してしまって、変わろうとする空気が薄い。若い世代が挑戦を忘れてしまったように映る。 それを外から見ていて「何かしたい」と思っている自分がいる。この停滞感のある日本社会のどこかに何か刺激を与えたい。 対面で得られた大事なこと、note に書きました note.com/minima0866/n/n…
日本語
0
0
10
145
三谷将之
三谷将之@minima0866·
@higehige0707 やれること が多くなったこの時代に 「センターピン」の考え方はとても共感します
日本語
1
0
3
54
川嶋 和也|マネジメント・リーダーシップ
リーダーは「センターピン」を探しに行け。 ​事業を動かしていると、無数の課題ややりたいことが見えてくる。しかし、現場のリソースは常に有限だ。 ​「限られたリソースで、どこを狙うか」を定めるのがリーダーの役割。 ​ここを見誤ると、現場は「頑張っているのに成果が出ない」という泥沼にハマり、疲弊していく。メンバーの努力を無駄にしないために、リーダーは思考を止めてはいけない。 倒せばすべてが連鎖する「1つのピン」を見極めよう。
日本語
5
1
129
2.7K
三谷将之
三谷将之@minima0866·
@ceo_comix 本当にそうですね 特にIT業界は業務プロセスを全て作り替える必要があります
日本語
0
0
1
9
鈴木 章裕|変化を楽しむ会社の社長
AIブームの笑えない現実。数字にするとこうです。 ・企業の88%がすでに何らかの業務でAIを導入済み ・なのに、利益(EBIT)に効いたのはわずか6% ・世界のAI投資は数兆円規模、それでも95%は「リターンなし」 ・成功した5%の共通点は「業務そのものを作り替えたか」だけ つまり、差はツールじゃないってこと。効いたのは、AIに合わせて仕事の順番から変えた会社だけ。 「導入した」で止まる会社と「作り替えた」会社。 分かれ目は、そこにしかありません。
日本語
26
7
71
15.9K