2025-01-01から1年間の記事一覧

DMMデータサイエンスグループがRecSys 2025に参加しました!

はじめに RecSys 2025 概要 開催概要 印象に残ったセッション・発表 菊谷パート LONGER: Scaling Up Long Sequence Modeling in Industrial Recommenders 概要 グローバルトークン トークンマージ Hybrid Attention 推論時のKVキャッシュ 実験 感想 寺井パー…

Think! FrontEnd #8 開催レポート

はじめに Think! FrontEnd とは? 研修で学んだリクエスト毎にページのレンダー方法を変える小技 TypeScriptで型レベルJSONパーサー Marpで学ぶHTML/CSS パネルディスカッション 懇親会 おわりに はじめに こんにちは!「Think! FrontEnd」運営の井内(@peng…

Devin×Claudeで実現する持続可能なAI開発体制

はじめに 1. Devin導入期:生産性の爆発的向上 自律型AIエージェントの可能性に着目 驚異的な成果 具体的な工数削減効果 2. Devin運用期:PRレビューボトルネックの発生 生産量増加の副作用 ボトルネックの実態 根本原因の分析 持続可能な開発体制の必要性 4…

DMM の Turtle Design System ポータルサイト β 版を公開しました

はじめに デザインシステムとは? これまでの歩み さらなる価値提供のためにチャレンジできないか? 最高のフロントエンドアプリケーションを最速で はじめに こんにちは!わたしたちは DMM.com の プラットフォーム開発本部 > Developer Productivity Group…

AIが変える、人事評価の未来 〜LLM活用でもっと『人』の時間を創り出す挑戦〜

充実した評価制度をより効果的に運用するための挑戦 LLMで解決を検討:議事録から評価レポートを自動生成する4ステップ Step 1: AIによる議事録の自動作成 Step 2: 評価項目に関連する情報をAIが自動抽出 Step 3: 1on1での内容確認と認識合わせ Step 4: 月次…

AIエージェントで生産性は上がっていますか?DMMプラットフォーム基盤のエンジニアに聞いた生産性の変化

AI

1. AIエージェント導入の期待と現実のギャップ 2. 調査概要と主要な発見 調査結果 3. 組織とシステム構造によるAIエージェントとの相性の違い パターン1. 「新規開発 × 少人数」 現実的な生産性向上の上限と人間の限界 パターン2. 「歴史があるシステム × 大…

国内5社目!DMMが「AWS AI-DLC Unicorn Gym」から学んだ、AIネイティブの開発プロセスとは

AI

1. はじめに AI-DLC(AI駆動開発ライフサイクル)とは? 2. 抱えていた課題 3. AWS AI-DLCへの参加の目的 4. 当日の様子 1日目の流れ Inceptionフェーズ 2日目の流れ Constructionフェーズ 5. 実施結果 主要成果指標 工数の変化 6. AI前提の開発プロセスで学…

AIエージェントで挑んだ大規模リファクタリング

はじめに 背景 コード品質 ミノ駆動設計講座とは? AX戦略 AI活用 対応方針 リファクタの対応 リポジトリ分割の例 Before After リファクタの工夫 リファクタの成果 工数削減 Findy Team+で可視化 まとめ はじめに こんにちは。DMMユーザーレビューグループ…

ふりかえり座談会で学んだ、チームのふりかえりをより良くするための実践知

この記事のねらい 参加者プロフィール Round1:どうやってぶっちゃけさせていますか?(遠慮のとっぱらいかた) リアクションで場を盛り上げる 雑談で壁を溶かす チーム分割で課題を解決する Round2:ふりかえりがうまくいったとき、いかなかったときって? …

PGO活用による認可APIのパフォーマンス改善検証レポート

はじめに 検証実施の背景 PGOとは? PGOのメリット PGOのデメリット PGOの使い方 1. PGO なしの初期バイナリをビルドしてリリース 2. (本番環境から)プロファイルを収集 プロファイルとは? 3. 更新されたバイナリをリリースするタイミングで、最新のソース…

MySQLのベンチマーク測定:mysqlslapについての紹介

はじめに mysqlslapの概要 ベンチマークテスト実行例 実行例1 実行例2 実行にあたっての留意点 おわりに はじめに みなさんこんにちは、LC開発部の神畠です。 普段は、24時間365日で稼働する大規模サービス基盤の課題解決に取り組み、さらなる高品質化と安定…

DMM.comはiOSDC Japan 2025に「ゴールドスポンサー」として協賛します!

iOS

ブース/ノベルティ紹介 DMM.com iOS Application Tech Stacks アンケート・クイズ さいごに 今年もiOSDCの季節がやってまいりました! 2025年9月19日(金)〜 9月21日(日)の3日間にわたり開催されるiOSDC Japan 2025、本イベントはiOS関連技術をメインテー…

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…

DMMの検索基盤をSolrからElasticsearchにリプレイスしました

はじめに Solr運用における課題 Solrを用いた検索システム構成 Solr構成における課題 EKSクラスタの定期的なアップデート Solrのウォームアップによる起動時間の長さ 検索改善施策への対応 Elastic Cloudに決定した理由 移行方法 既存機能の提供 各ユースケ…

その通信、信頼できる?DMMの不正対策が挑んだ“Zero Trust” API制御の設計思想

General 背景 Zero Trust と BeyondCorp コンテキスト・ベースの必要性 不正対策領域への応用 BeyondCorp 処理フローと 4種の主要コンポーネント 最後の部品 Gateway 全体フロー Component 分割の価値 Blacklight の API 制御における モデルと抽象化 段階的…

DMM.go#10開催レポート

はじめに 当日の様子 登壇内容 いっぬ: 「encoding/json v2 を予習しよう!」 主な内容 屋比久怜央: 「log, log/slog パッケージの深掘り」 主な内容 菊地ひなた: 「意外と知らない cgo の世界」 主な内容 松本響輝: 「sync/v2 プロポーザルの背景と sync.Po…

KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025に参加しました!

はじめに KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 とは レポート Kubernetes SIG Node Intro and Deep Dive そもそも SIG Node とは何か In-Place PodResize (インプレース Pod リサイズ): Sidecar Containers (サイドカーコンテナ): DRA (Dynamic Resource Al…

AI研究と難聴から教えられた人間らしさ ーHAZ(Human-AI Agreement Zone)ー

はじめに 研究発信 研究概要 研究課題:AIにどこまで任せることができるか HAZ(Human-AI Agreement Zone)という考え方 論文とスライド資料 エンジニアが研究し、発信する時代 研究発表 難聴からの学び 突然の難聴との遭遇 難聴からの気づき おわりに はじ…

1か月でローンチ!PF-AX流“AI自動分類”開発舞台裏

みなさんこんにちは、プラットフォーム開発本部第1開発部CSプラットフォームグループ(以降:PF開発本部、CSP)の渡部 @tenki_develop です。 PF開発本部はDMM内の会員基盤やレビュー基盤など、多くの事業部にて使用する共通基盤を提供することがミッション…