dandelionS Blog

Thank you for taking the time to read this article.
I’m “OZ,” and I’ll be your writer for this post.
Earlier this year, four of us who joined the company together visited Higashiyama Zoo and Botanical Gardens.
As part of a team-building event, we were given the following three missions
・Get to know our fellow new hires better
・Explore the zoo while discussing which areas could be improved with IT
・Find the sponsorship sign for the Dandelions

Get to know our fellow new hires better

The missions were super easy—almost like they didn’t even exist! Since we were already good friends at work, we completed them without any

Explore the zoo while discussing which areas could be improved with IT

This mission sparked a lot of ideas!
First, we noticed that tickets at the entrance gate were being handed out one by one in paper form. We discussed how switching to QR code tickets could reduce the workload and improve efficiency. However, some pointed out that not everyone owns a device capable of scanning QR codes, like a smartphone. Another idea was to add QR codes to the animal information signs, allowing visitors to watch videos of the animals in action or read more detailed descriptions. There was also a suggestion for a system where visitors could select the animals they want to see, and a map would display a recommended route—taking into account feeding times and other factors to create an efficient path.

Find the sponsorship sign for the Dandelions

While my teammates had been to the zoo before and seemed to know their way around, I was the only one unfamiliar with the place and ended up wandering on my own. I decided to explore without looking at the park map, just going wherever my feet took me—but then it started to rain. Without an umbrella and unable to continue exploring, I finally asked my teammates for help. Thanks to them, I was able to find my way and reach the destination.

Summary

During our visit to the zoo, I was able to bond more with my teammates and discover sides of them I hadn’t seen before, which made the experience really enjoyable. I’d never walked around while thinking about how things could be improved with IT, so it felt fresh and eye-opening. It made me wonder—maybe this is how new ideas for work are born?

That’s all for this time.
Stay tuned for the next article!

ご覧いただき、ありがとうございます。
今回の記事を担当します、「OZ」です。
今年入社した同期4人で東山動植物園に行ってきました。
今回は親睦会イベントとして、以下の3つの指令が出されました。
・同期のみんなと仲良くすること
・動物園のどこの部分がIT化できるか話し合いながら見ること
・ダンデライオンズのスポンサー看板を見つけること

同期のみんなと仲良くすること

この指令はとても簡単で、あってないようなものでした。
もともと社内にいるときから仲良しだったので、難なくクリアできました

動物園のどこの部分がIT化できるか話し合いながら見ること

この指令では、様々なアイデアが出ました。
まず、入園ゲートで紙のチケットを一枚ずつ手渡ししていたので、QRコードでのチケットを導入すれば負担も少なく効率化できるのではないかと話しました。
ただし、スマホなどのQRコードを読み取ることのできる機械を持っていない方が一定数いるという意見も出ました。
他にも、動物の紹介看板にQRコードを付けて、活発に動いている動画や詳しい説明が見られるようにすると良いのではという話も出ました。
また、自分が見たい動物を選択すると、マップに動線が表示されたり、エサやりの時間などを考慮した効率的なルートが提案されるシステムがあれば便利だという意見もありました。

ダンデライオンズのスポンサー看板を見つけること

同期は以前この動物園に来たことがあり場所を知っているようでしたが、自分だけ場所を知らずに散策することになりました。
園内マップを見ずに行き当たりばったりで歩き回っていると、雨が降り出しました。
傘を持っておらずこれ以上散策できないと判断し、最終的に同期に助けを借りて場所を教えてもらい、たどり着くことができました。

まとめ

今回動物園で、同期とより仲良くなり、みんなの知らない一面なども見ることができて楽しく回ることができました。
今までどこをIT化するかを考えながら行動したことがなかったので新鮮であり、こういうところから新しい仕事が生まれていくのかな？と勝手に思ったりしました。

今回は以上となります。
次回の記事もお楽しみに!

Thank you for reading.
I’m Hirotamar, writing this article.
After hearing about the Dandelions’ signboard as a sponsor, four of us who joined the company this year visited Higashiyama Zoo.

Spotted a vivid flamingo

As I walked through the park, the first to greet me were the beautiful flamingos.
There are two types here: the Greater Flamingo and the Chilean Flamingo. Their vivid crimson color was truly striking. Some flamingos were resting with their necks tucked into their bodies, and just watching them was soothing.

Encountering a walking koala

This time, I was lucky enough to see a koala walking around—something I usually only get to see sleeping!
Koalas seem like they move slowly, but they’re surprisingly quick on their feet. The photo I took ended up being just of its back…

Spotted a sponsor’s sign!

It started raining halfway there, so I hurried over and successfully found the “Dandelions” sponsor sign, one of my goals!
Unfortunately, there were no lions, but I was able to take a commemorative photo in front of the sign.
Seeing the sign in person really made me feel how our company contributes to the zoo.

Fluffy Red Panda

Right next to the sign was the red panda zone, and their fluffy fur and adorable little figures soothed my heart.
Their appearance almost made me mistake them for raccoons, but they were definitely red pandas!

Animal-themed lunch was a huge hit

We took a slightly early lunch break at the restaurant.
I had the popular side dish set and the red panda American dog, but there were also plenty of other meals and desserts themed around Higashiyama Zoo animals, and they all looked delicious!
The American dog shaped like a red panda’s tail had caramel and cocoa flavors, and the outside was like a sweet candy-like American dog. It had a unique taste and was delicious.

During this tour, we enjoyed the zoo while searching for the Dandelions’ sign and seeing various animals. It was a great memory that also deepened our bonds with our peers!

That’s all for today’s Higashiyama Zoo Diary.
Stay tuned for the next installment!!

ご覧いただきありがとうございます。
今回の記事を担当いたしますひろとまるです。
スポンサーとしてダンデライオンズの看板があると聞いて、
今年入社した同期の4人で東山動物園に行ってきました。

鮮やかなフラミンゴを発見

園内を歩いていると、まず出迎えてくれたのは美しいフラミンゴたち。
ベニイロフラミンゴとチリーフラミンゴの2種類がいるそうで、鮮やかな紅色がとても印象的でした。中には、首を体にうずめて休んでいるフラミンゴもいて、見ているだけで癒されました。

歩いているコアラに遭遇

今回はラッキーなことに、普段は寝ている姿しか見れなかったコアラの歩いているところを見ることができました！
動きが遅そうなイメージのコアラですが、意外と足早で撮影した写真は後ろ姿になってしまいました…

スポンサーの看板発見！

途中で雨が降り始め急ぎ足で向かい、目的の一つであった「ダンデライオンズ」スポンサー看板を無事発見！
残念ながらライオンはいませんでしたが、看板前で記念撮影もできました。
実際に看板を見れて、会社が動物園に貢献していることを実感できました。

ふさふさレッサーパンダ

看板のすぐ近くにはレッサーパンダのゾーンがあり、ふわふわの毛並みとちょこんとした姿に心が癒されました。思わず「アライグマ？」と勘違いしそうになる見た目でしたが、しっかりレッサーパンダでした！

動物モチーフのお昼ご飯も大満足

少し早めにレストランでお昼休憩。
僕は人気のおかずセットとレッサーパンダのアメリカンドッグを食べましたが、他にも東山動物園の動物をテーマにしたごはんやデザートがいっぱいでどれもおいしそうでした！
レッサーパンダのしっぽの形をしたアメリカンドッグは、キャラメルとココアの味がして、外側は甘いお菓子みたいなアメリカンドッグでした。独特な味がしておいしかったです。

今回の見学では、ダンデライオンズの看板を探しながらいろいろな動物を見れて動物園を楽しめました。同期のみんなとの仲も深まっていい思い出になりました！

以上東山動物園日記でした。
次回の記事もお楽しみに！！

For anyone who writes code, the editor is one of the most important tools. A good editor can speed up your work, reduce mistakes and even make learning new languages easier. Because of that, we regularly try new tools in our team.

We held a Cursor study session to explore this AI-assisted editor together. Some of us were already curious about it, others had never heard of it. The session was a chance to see what Cursor can do and to discuss whether it could improve our daily development work.

What Is Cursor?

Cursor is a modern code editor built on the same foundation as Visual Studio Code. It runs on Windows, macOS and Linux, and supports most VS Code extensions, themes and keybindings, so it feels familiar from the start.

What makes Cursor stand out is its deep AI integration. Right inside the editor you can:

• Highlight code to get instant explanations
• Generate new snippets or refactor existing ones
• Ask it to write tests or documentation

This turns the editor into both a productivity tool and a learning companion.

Advantages of Using Cursor

During our session we noticed several advantages:

• Familiar yet enhanced: Everyone who had used VS Code adapted quickly.
• AI assistance built in: We could ask questions about our code and generate snippets without leaving the editor.
• Cross-platform and extension support: All our favourite VS Code extensions worked.
• Integrated terminal and Git: We compiled, ran and committed code without switching windows.
• Helpful for learning: Beginners in the group liked being able to have the AI explain functions or concepts directly in the file.

Our Cursor study session showed us how an editor can do more than just hold text — it can actively support learning and speed up everyday tasks.

How to Install Cursor

We also walked through installation together. It’s straightforward:

1. Go to cursor.sh.
2. Download the installer for your operating system:
    – Windows: run the .exe file.
    – macOS: drag the app into Applications.
    – Linux: use the .AppImage file or your package manager.
3. Open Cursor for the first time. You can sign in with GitHub or an email to sync your settings.
4. Click the gear icon at the bottom left to adjust themes, fonts, and AI options.

Within minutes everyone in the room had it running.

How to Use Cursor

In the study session we tried out some basic workflows:

• Opening a project: Drag a folder into Cursor to see all your files in the Explorer.
• Creating a file: Ctrl + N to create, save with .html, .java, etc.
• Using the terminal: `Ctrl + “ (backtick) to compile or run commands inside the editor.
• Using AI: Highlight code and press Ctrl + I to ask for an explanation or to generate/refactor code.
• Extensions: Click the Extensions icon to install language packs, snippets, linters or themes.

We even wrote a small HTML page and a simple Java program right there. Seeing Cursor’s auto-completion, automatic tag closing and AI suggestions made the exercises smoother for everyone, especially for members who were new to those languages.

Conclusion

Our Cursor 勉強会 confirmed that an editor can be more than just a place to type code. With easy installation, a familiar interface and powerful AI built in, Cursor helps both beginners and experienced developers learn faster and work more efficiently.

Stay tuned for the article!

コードを書く人にとって、エディターは最も重要なツールのひとつです。良いエディターは作業を効率化し、ミスを減らし、新しい言語の習得まで助けてくれます。だからこそ、私たちのチームでは定期的に新しいツールを試しています。

最近、私たちは AI 支援型エディター「Cursor」を一緒に学ぶために Cursor 勉強会を開催しました。以前から興味を持っていたメンバーもいれば、名前すら初めて聞くメンバーもいました。この勉強会は、Cursor がどのようなことができるのかを体験し、日々の開発業務に役立つかどうかを話し合う機会となりました。

Cursorとは？

Cursor は Visual Studio Code と同じ基盤の上に構築された最新のコードエディターです。Windows・macOS・Linux で動作し、ほとんどの VS Code 拡張機能・テーマ・キーバインドに対応しているため、最初から親しみやすく感じられます。

Cursor の最大の特徴は、深く統合された AI 機能です。エディターの中で次のようなことができます：

• コードを選択して即座に解説を得る
• 新しいコードスニペットを生成したり、既存コードをリファクタリングする
• テストやドキュメントの作成を依頼する

これにより、エディターは生産性向上ツールであると同時に、学習のパートナーにもなります。

Cursorを使うメリット

勉強会の中で、私たちは次のような利点を感じました：

• 馴染みやすく、強化されている：VS Code を使ったことがある人はすぐに慣れました。
• AI アシストが標準搭載：コードに関する質問やスニペット生成がエディター内で完結。
• クロスプラットフォーム＆拡張対応：お気に入りの VS Code 拡張機能がそのまま使える。
• 統合ターミナルと Git：ウィンドウを切り替えずにコンパイル・実行・コミットまで可能。
• 学習に役立つ：初心者でもファイル内で関数や概念を直接 AI に解説してもらえた。

Cursor 勉強会を通じて、エディターが単なるテキスト編集以上のことをできると実感しました。学習支援や日常作業のスピードアップに大きく貢献します。

Cursorのインストール方法

勉強会ではインストールも一緒に行いました。手順は簡単です：

1. cursor.sh にアクセス
2. OS に合わせてインストーラーをダウンロード：
    – Windows：.exe ファイルを実行
    – macOS：アプリを Applications にドラッグ
    – Linux：.AppImage またはパッケージマネージャを使用
3. 初回起動時に GitHub またはメールでサインインし、設定を同期
4. 左下の歯車アイコンからテーマ・フォント・AI オプションを調整

数分で全員がセットアップ完了できました。

Cursorの使い方

勉強会では基本的なワークフローを試しました：

• プロジェクトを開く：フォルダを Cursor にドラッグしてエクスプローラーに表示
• ファイルを作成：Ctrl + N で新規作成し、.html や .java などの拡張子で保存
• ターミナルを使う：`Ctrl + “（バッククオート）でエディター内コンパイル・実行
• AI を使う：コードを選択し Ctrl + I で解説や生成・リファクタリングを依頼
• 拡張機能：拡張アイコンから言語パック・スニペット・リンター・テーマなどをインストール

実際に HTML ページや簡単な Java プログラムもその場で書いてみました。Cursor の補完機能、タグ自動閉じ、AI 提案などで、特に初心者のメンバーでもスムーズに演習ができました。

まとめ

今回の Cursor 勉強会で、エディターが単なるコード入力の場を超え、学習を支援し日々の作業を効率化する存在になり得ることを確認できました。簡単なインストール、親しみやすいインターフェース、そして強力な AI 機能を備えた Cursor は、初心者から経験豊富な開発者まで、より速く学び・より効率的に作業する手助けとなります。

次回の勉強会の記事をお楽しみに！

As an engineer’s blog, I’d like to share what I’m learning on a daily basis.
This time, the theme is AI Agents, which have been gaining significant attention in recent years.

An AI Agent is an autonomous system capable of recognizing its surroundings, making judgments based on the situation, and taking action.
Unlike ordinary automation, its defining feature is the ability to flexibly handle tasks using learning and reasoning.
Recently, examples of incorporating AI Agents into work and system development using frameworks like ChatGPT and LangChain are increasing.

Translated with DeepL.com (free version)

1.Basic Elements of an AI Agent

The AI Agent consists of the following four elements.

• Perception: Recognizing the environment and data (e.g., text analysis, sensor information)
• Reasoning: Making decisions based on knowledge and rules
• Action: Execute a task (e.g., API call, document generation)
• Learning: Accumulating experience and improving

Traditional programs only performed predetermined tasks, but AI Agents can flexibly adapt their actions based on the situation.

2.Representative Frameworks

① LangChain

• Features: Utilizes LLM (Large Language Model) to decompose and execute complex tasks.
• Strengths: Easy API integration, enabling automatic combination of search, calculation, and information organization.
• Usage examples: Document search agent, automated customer support responses.

② AutoGPT

• Features: When a goal is set, it autonomously plans and executes multiple tasks.
• Strength: Can determine next steps independently with minimal direction from others.
• Use cases: Automating research tasks, drafting blog posts.

③ BabyAGI

• Features: A compact autonomous agent that utilizes memory to continuously manage tasks.
• Strengths: Simple and lightweight, suitable for personal use and small-scale projects.
• Use cases: Daily to-do list management, automating information organization.

3.Use Cases

• Software Development: Support from Requirements Definition to Test Automation
• Business Operations: Streamlining customer support, scheduling, and research tasks
• Daily Life: Smart Home Control, Learning Support

These are not merely “tools,” but are expected to be “partners” that collaborate with humans to achieve results.

4.Future Outlook and Challenges

Outlook: Advancement toward “multi-agent systems” where multiple AI agents collaborate to solve problems as a team.

Challenges: Reliability, security, and ethical concerns (risks of misinformation and excessive autonomy).

This time, we introduced the basics of AI Agents and their potential applications.
Next time, we plan to share our hands-on experience building an AI Agent using LangChain and having it perform simple tasks, along with our impressions of using it. We’ll include code examples and results to explain, based on our experience, how it can be applied to business operations.

If you’re interested in AI Agents, be sure to tune in next time.

技術者ブログとして日ごろ取り組んでいる学習内容をご紹介します。
今回は、近年注目を集めている AI Agent をテーマにしています。

AI Agentは、周りの環境を認識し、その状況に合わせて判断し、行動できる自律的なシステムです。
普通の自動化とは違い、学習や推論を使って柔軟にタスクをこなせるのが特徴です。
最近は、ChatGPTやLangChainなどのフレームワークを使って、仕事やシステム開発に取り入れられる例が増えています。

1. AI Agentの基本要素

AI Agentは以下の4つの要素から構成されます。

• 知覚 (Perception)：環境やデータを認識する（例：テキスト解析、センサー情報）
• 推論 (Reasoning)：知識やルールをもとに意思決定する
• 行動 (Action)：タスクを実行する（例：API呼び出し、ドキュメント生成）
• 学習 (Learning)：経験を蓄積し改善していく

従来のプログラムでは決められた処理を行うだけでしたが、AI Agentは状況に応じて行動を柔軟に変化させることが可能です。

2. 代表的なフレームワーク

① LangChain

• 特徴：LLM（大規模言語モデル）を活用し、複雑なタスクを分解・実行できる。
• 強み：API連携が容易で、検索・計算・情報整理などを自動で組み合わせ可能。
• 利用例：ドキュメント検索Agent、カスタマーサポートの自動応答。

② AutoGPT

• 特徴：目標を設定すると、複数のタスクを自律的に計画・実行。
• 強み：人の指示が少なくても、自分で次の行動を決定できる。
• 利用例：リサーチ業務の自動化、ブログ記事の下書き作成。

③ BabyAGI

• 特徴：小型の自律エージェントで、メモリを活用しタスクを継続的に管理。
• 強み：シンプルかつ軽量、個人利用や小規模プロジェクトに向いている。
• 利用例：日常的なToDo管理、情報整理の自動化。

3. 活用事例

• ソフトウェア開発：要件定義からテスト自動化までの支援
• ビジネス業務：顧客対応、スケジューリング、リサーチ業務の省力化
• 日常生活：スマートホーム制御、学習サポート

これらは単なる「ツール」ではなく、人間と協力して成果を出す「パートナー」として期待されています。

4. 今後の展望と課題

展望：複数のAI Agentが協調し、チームのように問題解決を行う「マルチエージェントシステム」への発展。

課題：信頼性、セキュリティ、倫理面（誤情報や過剰自律性のリスク）。

今回は、AI Agentの概要と活用可能性についてご紹介しました。
次回は、実際に LangChainを用いてAI Agentを構築し、簡単なタスクを実行させてみた体験談や使用感 をお伝えしたいと思います。コード例や動作結果も交えながら、「どのように業務に応用できるか」を体験ベースで解説する予定です。

AI Agentに関心のある方は、ぜひ次回もご覧ください。