スクラムフェス金沢2025 登壇レポート

はじめに 登壇レポート(1): 共創はどこまで拡張できるか ─「民泊×地域共創」の現場に見る、スクラムとパターン・ランゲージの可能性 スクラムとパターン・ランゲージの実践知:現場から生まれた共創の仕組み 発表してみての感想 登壇レポート(2): チーム開発…

LiteLLM を App Runner + CloudFront + WAF でシンプルに構築・運用してみた話

はじめに 背景 プラットフォーム開発本部のAX戦略 ユーザーレビューグループでのAI活用と課題 解決アプローチ 構成 アプリケーション実行基盤の選定理由 インフラ構成イメージ 各コンポーネントの詳細 運用 APIキーの発行・管理 コスト・リクエストの確認 リ…

QA部の生成AI活用実態調査~2025年夏期~

想定読者 はじめに 調査概要 調査の背景と目的 調査方法と回答状況 対象業務プロセス AXレベル定義 調査結果:現状分析 利用ツールの分布状況 業務プロセス別活用状況 全体傾向:助手レベル中心の活用 活用が進んでいる業務プロセス 活用が限定的な業務プロ…

IOS XRのeBGPマルチパス利用時にnext-hop-selfが自動動作する件

はじめに 概要 事象確認タイミング DMMバックボーン構成の前提 リプレイスとアーキテクチャの見直し next-hop-self挙動の顕在化 再現 構成 拠点広報経路確認 拠点A 拠点境界ルータ1 拠点境界ルータ2 拠点B 拠点境界ルータ3 拠点境界ルータ4 コアルータで経路…

JANOG56 MeetingにNOCメンバーとして参加しました

はじめに JANOGおよびJANOG Meetingについて NOCの構成 NOCの活動 NOC各チームでの活動 L2L3チーム アレンジャーチーム NOCに参加して 山口 伊藤 はじめに ITインフラ本部インフラ部の伊藤と山口です。 2025年7月30日から8月1日に島根県松江市で開催されたJA…

ネットワーク運用自動化におけるSLMの活用検証

1. はじめに 2. SLMってなんですか? SLMとLLMの比較 SLMとLLMの使い分け LLMの利点と用途 SLMの利点と用途 3. どうやって使う? 検証アーキテクチャ 4. 検証環境と構成 検証環境 検証データ 目標JSON形式 5. 検証結果 5.1 SLM(10b以下)の厳しい現実 5.1…

PHPカンファレンス2025参加レポート

1. はじめに 2. PHPについて 3. PHP 8.5について PHPリリースサイクルとバージョンアップの重要性 4. 印象に残ったトークの紹介 4.1. エラーハンドリングはtry-catchだけじゃない! Result型で"失敗"を型にするPHPコードの書き方 4.2. Webの外へ飛び出せ。Nat…

【EKS × IRSA × OIDC】シーケンス図で理解する仕組み解説

1. はじめに 2. 全体像(シーケンス図) 3. 各ステップの解説 3-1. Pod マニフェスト (YAML) → ServiceAccount 3-2. Pod マニフェスト (YAML) → Kubernetes API Server 3-3. Kubernetes API Server → IRSA Mutating Webhook 3-4. IRSA Mutating Webhook → Ku…

SIGIR 2025に参加しました! DMMデータサイエンスグループ

はじめに SIGIR 2025の概要 各自が印象に残ったセッション・発表 基調講演(Keynotes) day1| BM25 and All That - A Look Back(Stephen Robertson) day2| Digital Health(Ophir Frieder) day3| Please meet AI, our dear new colleague. In other words…

AI × SSoT で情報活用に革新が起きるか!? 〜mcp-pagoda を OSS 公開〜

はじめに SSoT とその課題 活用できなきゃ意味がない Pagoda での SSoT Pagoda の課題 AI に一縷の光明を見出す MCP とは? mcp-pagoda を使ってみる さいごに はじめに IT インフラ本部の大山裕泰です。 このたび Pagoda と AI (LLM) とを連携する mcp-pago…

DMM QA部の「AX宣言」:「AI for QA」と「QA for AI」の新たな品質保証のかたち

想定読者 記事の目的 はじめに QA部が直面する課題 AIプロダクト開発の本格化 テスト実行リソースの肥大化 部内スキル格差とフォロー工数の課題 AX戦略への取り組み 「AI for QA」:AIが品質保証を進化させる テスト自動化の進化 今後の具体的なアクション …

AI × Turtle で実現する Vibe Coding:DMM デザインシステムを活用した新たな開発ワークフロー

はじめに Turtle とは わたしたちのこれまでの取り組み AI-Turtle プロジェクトの誕生 Figma MCP サーバーを試す Turtle MCP サーバーを作る MCP サーバーの実装 ルールの作成 デザイントークンの処理 デザインデータは AI-friendly であるべき AI に考えさ…