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AI-DLCを2ヶ月実運用して分かったのは、ボトルネックはAIではなく人間でした。2ヶ月間の学びをまとめました。

AIガチャの当たり率を上げるために必要なのは、プロンプトの小技ではなく、仕様の解像度です。商品一覧の「ビュー保存」を例に、AI時代に書くべき仕様の中身を整理します。

2026年4月28日にFindy Tools主催で開催される「Product Management Summit 2026」に、リチェルカ取締役COOの幸田桃香が登壇します。当日はブースも出展します。

「Attention Is All You Need」の内部構造を分解し、9年間で何が変わり何が残ったかを学部生向けに解説します

FDEとして取り組んだ記録。業務理解から精度改善、プロダクトフィードバックまでの泥臭いプロセスを振り返ります。

重要なテーマほど機能が肥大化しがち。非エンジニアがAI活用とフル出社環境を活かし、Why（なぜやるのか）を磨き、プロトタイプで検証し、最適なMVPスコープを見極めた実践プロセスを紹介します。

非エンジニアが初めてPRを出し、レビューで「テストケースをもっと考えよう」と指摘された。AIが出したテストを鵜呑みにせず、自分の頭で考えてからAIと壁打ちする。その順番の大切さに気づいた話。

本番で1時間超かかっていた仕入データインポートをAIと共に調査し、PostgreSQLの内部構造まで掘り下げてボトルネックを特定。ON DELETE CASCADEの導入で削除処理を90.1%短縮（全体では67.5%短縮）した過程を解説します

リチェルカの執行役員CTOに就任しました。AI時代のERPを本気でつくる仲間を探しています。

大手商社のOCR導入で名寄せの壁にぶつかり、マスタデータ整備まで踏み込んだ。リチェルカのFDE（Forward Deployed Engineer）が現場で何を見て、どう判断を変えるのかを、具体的なプロジェクトを通じて語ります。

ERPに蓄積された販売データをGoogle TimesFM 2.5に入力し、需要予測の精度を検証。入力履歴の長さ・注文頻度と精度の関係、合計誤差のミスリードなど、実務で評価する際の論点をまとめました

RECERQA ScanのフロントエンドをAI前提の設計で3ヶ月かけて作り直した経験から、意思決定の背景や進め方、学びを振り返ります

Claude API経由でAIエージェントを業務利用した際のコスト分析。月50万円から78%削減した対策と、Cache Writeの仕組みを解説します。

RECERQA のテックブログを開設しました。技術的な知見や取り組みを発信していきます。