はじめに こんにちは、普段 Ubie で症状検索エンジンユビー(https://ubie.app/)の開発をしている江崎です。 最近、Cursor エディタや GitHub Copilot などのコーディングアシスタントツールが進化し続けていますが、社内固有のデザインシステムとの連携はまだまだ課題が残っていました。そこで社内エンジニアである sosuke とともに、Ubie Vitals というデザインシステムを MCP サーバー化することで、UI 開発の速度と精度が劇的に向上した体験を共有します。 目次 デザインシステムと開発の現状課題 MCP サーバーの登場 Ubie UI MCP の構築 デモ テキストだけで UI 実装が可能に デザイナーの壁打ち相手としての可能性 今後の展望 デザインシステムと開発の現状課題 Ubie では「Ubie Vitals」というデザインシステムに則って
Ubie株式会社で病気のQ&Aのプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 Cursorをプロダクトマネジャーが活用する記事を見て、自分もプロダクトマネジメント業務の中心をCursorにしてみることにしました。 威力すごい。各所にあった知識を集約した結果、自分の認知限界を超える相棒になりました。 現在のスプリント、バックログアイテム、OKR、ユーザーストーリー、主要メトリクスを把握したAIは、プロダクトの現在地から未来の姿まで詳細に把握したAIプロダクトマネージャーだった。 ディレクトリ構成今はこんな構成にしています。 cursor_pdm/ ├── .cursor/ # Cursor AI 用の設定ファイル │ ├── mcp.json # MCP設定ファイル │ └── rules/ # Cursor AIルール │ ├── 000_general.md
2024年11月に、一橋大学のソーシャルデータサイエンス学部2年生向けに、「実務でのAI活用〜推薦システムと生成AIを題材に〜」というテーマでゲスト講義をしました。 内容は、大学で日々学んでいる内容が、社会に出てから実務にもすごく役に立つことをイメージ持ってもらえるように、実務での具体例を交えながら、推薦システムや生成AIについて解説したものです。 実務での推薦システム活用 推薦システム概要 推薦システムの開発の流れ 実務での生成AI活用 社内での生成AI活用例 生成AI時代のデータ分析 生成AI時代の検索・推薦 推薦システム(レコメンドエンジン)については、2023年に東京都立大学で6コマ分講義した資料を公開していますので、ご興味ある方はこちらもご参考ください。
生成AIChatGPTをはじめとするGenerativeAI(生成AI)は、テレビや新聞で見ない日はないくらいに話題になっています。YouTubeでも芸人さんがChatGPTを紹介する動画が多数出ています。（個人的に、芸人かまいたちの「ChatGPTに漫才を作ってもらう」という動画が好きです。） 企業でも、ソフトバンクやNTTなどの大企業が、会社を上げて生成AIの開発・活用をしていくと発表しています。行政においても、横須賀市やつくば市が生成AIを積極的に業務に取り入れようとしています。今後ますます多くの企業・行政・個人が生成AIを活用していくと思います。 このブログ記事では、AI×医療のベンチャー企業Ubieでの生成AI活用の試行錯誤してきた取り組み事例をご紹介します。今後の生成AI活用に少しでもご参考になれば幸いです。（プロダクトへの活用はまだ検証中なため、生成AIによる社内生産性向上の
Ubie、生成AIを活用した初の機能を医療機関向け「ユビーメディカルナビ」で提供開始LLM（大規模言語モデル）による問診内容の要約で利用医師の満足度が向上 Ubie株式会社（本社：東京都中央区、共同代表取締役：阿部吉倫・久保恒太、以下「Ubie」）は、AI問診等を提供する医療機関向けサービス「ユビーメディカルナビ」にて、生成AI（LLM:大規模言語モデル）を活用した初の機能「問診要約機能」の提供をクリニック向けに開始します。本機能は「ユビーメディカルナビ」にて患者さんの症状や自由回答をLLMが要約するもので、患者さんの状態を端的に把握し対面でのコミュニケーションにより時間を費やしたいという医師の皆さんのニーズを元に開発されました。これまで複数の医療機関での実証実験をおこない医師の皆さんからの高い満足度を獲得したことを受け、今回の正式リリースとなりました。 ◼︎ユビーメディカルナビについて
イントロChatGPTやBing、NotionAIなどの大規模自然言語モデル(LLM)を活用したサービスが注目を集めています。対話、要約、翻訳、アイデア生成などの多様なタスクにおいて、とても性能が高いです。ただ、ChatGPTでは、ときどき嘘が混じっていたり、文献が捏造されたりすることがあります。 ChatGPTとの対話画面（結果の書籍は存在しない）それを防ぐために、BingやPerplexityでは、文献を引用した上で、なるべく嘘が紛れ込まない形で回答してくれます。 Perplexityでは引用もつけてくれるしかし、これらのAIは、Web上の公開されている一部のデータを元に学習しているので、公開されてないデータに対しては当然ながら、正しく回答できません。 そこで、この記事では、自社が保有しているデータをChatGPTに組み込んで、自社オリジナルのPerplexityのようなシステムを作る
モダンな現場と従来型の組織——そこに生じる "不整合" を解消してこそチームがパフォーマンスを発揮できる / Team-oriented Organization Design 20250825
最近、セキュリティの立ち上げで何をやったらいいかわからない、という質問を何度か受けるケースがあったので、最初に何をやるか、というのを情シスやセキュリティ担当者としての考えをまとめてみる。 著者のキャリアについて セキュリティの立ち上げについて書く以上、信頼に足る情報源なのか？という疑問がわくと思うので、簡単に著者のキャリアを書いておきます。 2002年にSIerでIT業界に入り、研究所のNetwork Admin、Web penetration test、ISMSコンサルの補佐などやり、その後外資プリセール分野で7年仕事して、最初のSIに戻ってセキュリティソリューションの立ち上げを担当、その後ユーザーサイドにキャリアを変えて、外資石油系企業のセキュリティアナリスト、中国系スタートアップのInfoSec Director&一人情シスをやってきたキャリアです。CISSPは2019年に取得してお
こんにちは、Ubie(ユビー)株式会社でソフトウェアエンジニアとして働いている八木(@sys1yagi)です。 ソフトウェアエンジニア採用といえば技術面接ですよね。技術的な経験に関するインタビューや、コーディングテスト、技術課題の提出、ライブコーディングなどを行い、候補者の経験や技術力、技術の方向性やキャリア観などが自社とマッチするかを確認するというのが一般的かと思います。 Ubieでは、このような形式の技術面接をやめることにしました。自社とマッチするという点にフォーカスしたとき、これまでの技術的な経験や技術的な方向性は、Ubieで働く上でそこまで大きく関係してこないということがわかったからです。 技術的な詳細よりも、事業をつくることの経験や考え方を知りたい Ubieには２つの組織があります。Ubie DiscoveryとUbie Customer Scienceです。私が属しているUbi
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