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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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？ …

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…