関西のJavaエンジニアのためのコミュニティです。

参加を検討されている方へ

初参加、Java初心者歓迎です。 業務でJavaを使っている話もありますが、使ってなくても大丈夫です。

継続開催しているイベントですが、内容は1回ごとに完結していますので「前回参加していないからわからない」などと言ったことはありません。

セミナー形式の会です。 コミュニティとしては質疑など会話は歓迎ですが、苦手な方は一言も話さないことなども可能です。

気兼ねなく参加ください。 その他、気になることがあればお問い合わせください。

内容

LLMや生成AIはエンジニア界隈では避けては通れない話題ですね。

関連する話題を中心に3人の方に話してもらいます。

セッションリスト

（内容は随時更新いたします。）

なぜAIはチーム開発を速くしないのか ― 上流工程の自動化という回答 / たんごさん

AIで個人の開発スピードは劇的に上がった。しかしチーム開発では思ったほど成果が出ていない現場が多いのではないでしょうか？

本セッションでは、AI導入の現場で実際に起きたエピソードから、問題の構造を掘り下げ、ボトルネックの正体を考察します。 後半では、上流工程をAIで自動化する「Team Kit」というツールを紹介します。

AI時代だからこそ、古典的な品質保証に挑戦する / dairappa さん

Coding Agentがもたらす一つの側面として、「これまで学習・実装コストから敬遠してきた技術」を気軽に取り込めるところがあるのではないでしょうか？

そういった技術のなかでも、品質保証（QA）技術については、「理屈はわかるがめんどい」というものが多かったな、というのが個人的な印象です。そこでAIをつかってどんなテクニックが使い物になりそうか、色々試してみました。

コンパイルエラーを元気に説明するLLMをファインチューンでつくる / きしださん

（BuriKaigi 2026 でのトークの再演）

コンパイルエラー、あまり読みたくないですね。説明してほしい。そして、できれば元気に説明してほしい。

もちろん、最近のAIを使えば解説してくれます。

でも、そういったAIには課金か大きいモデルを動かせるハードウェアが必要です。毎日何万回も出すコンパイルエラーをそのたびに課金していたら破産してしまいますね。大きいモデルを動かす環境を用意するのも大変です。

そこで、小さいサイズのLLMをファインチューンして、コンパイルエラー説明専用のLLMを作れば、手元のパソコンでいくらでもコンパイルエラーを説明してくれるはずです。

ファインチューンにはデータセットが必要です。しかし元気にコンパイルエラーを説明するデータセットなんかありません。

このセッションでは、そんなファインチューンのためのデータセットの作成やファインチューンの方法を解説します。

https://fortee.jp/burikaigi-2026/proposal/620b65dd-db23-4077-b7ad-d995e95cafb4

注意事項

• 他の人の品位を傷つけたり、差別したり、嫌がらせとなる言動や行動は絶対におやめください
• 飲食や喫煙は会場の指示に従ってください。不可と思っておくのが無難です。
• オンライン配信は行いません。
• 懇親会は予定していません。有志で声掛け合うことはあります。ご自由にどうぞ。

お問い合わせ

以下のいずれかでお願いします。

• https://x.com/kan_java へのDMやメンション
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