想定読者 はじめに 本活動の背景 本取り組みの流れ 使用したツール 調査フェーズ: サイト分析と機能の把握 人間なら「見ればわかる」、AIには「教える必要がある」 設計フェーズ1: ユーザーシナリオの具現化 AIに教えた「2つの顔」 設計フェーズ2: ユーザー…

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 AIツール利用率は9割に到達、Cursorの導入が活用を加速 活用レベルは依然「助手レベル」が主流、目標との乖離が課題 業務プロセス別の変化 進展が…

はじめに 概要 気になった新サービス・新機能 Amazon Nova Forge 3種類の「Frontier Agent」 IAM Policy Autopilot AWS Lambda Durable Functions セッションレポート Workshop: Accelerate VMware Migration with AWS Transform Chalk Talk: AWS Tools - Au…

自己紹介 はじめに 1. AIの進展による数年先のデザイナーの役割の変化 参考：取り組み詳細の記事 2. 理想に届かないAIに嘆かず、今伸びてるAIに目を向ける 3. デザインと事業の接続点をAIと見出す 参考：取り組み詳細の記事 4. さらなるデザイン組織全体の定…

はじめに TL;DR この記事を読む前に 対象読者 解決したい課題 (去年の再掲) この記事で扱わないこと この記事で伝えたいこと ビジネスロジック閲覧サイト デモサイト コード メリット 実際に運用して得られた効果 1. Go に詳しくない相手との認識合わせが速…

背景と動機 部の取り組み「分科会」について なぜこれに取り組んだのか 解決したい課題 技術選定 実装方針 ツールの比較・選定 システムアーキテクチャ 直面した 2 つの課題 1. Slack からの Event は IAP を越えられない 2. LLM 単体では URL の先にあるロ…

はじめに 前回のおさらい 困ったこととは... RAGシステム構成 問題の発生順序 なぜ発生するのか ローカル開発環境との関係 おわりに はじめに DMM.博士通信の3回目の投稿になります。前回の投稿が2025年1月でしたので随分間が空いてしまいました。前回までの…

はじめに 背景: 正規化の有無で内積ベースの類似度は変わる → レコメンド結果はどう変わる？ DMM のレコメンド - Two-Tower モデルによるレコメンド ベクトルの長さは推薦頻度に影響する 単純なモデルで影響を調べてみた 実験設定 比較するモデル 結果: アイ…

はじめに レガシー課題の整理から始まった、持続可能な設計への再定義 共通の設計言語をつくる 設計標準の軸 迷わないルールが、設計を自由にする 設計標準をAIが読める形に アーキテクチャ審議会の立ち上げ：個別移行から全体最適へ 目的は正解の強制ではな…

はじめに 導入の概要：Google Cloud基盤を活用した運用 導入経路の詳細 予算管理の詳細 チームでの活用状況 費用管理実績 ✅ 活用できているケース ⚠️ 活用が難しかったケース データ分析特有の課題と技術的解決策 課題1：Jupyter Notebook (.ipynb) のトーク…

1. はじめに 2. 背景 データ分析における課題 3. MCP Toolbox for Databasesを導入 Toolboxの概要 BigQuery / Lookerで利用可能なツール BigQueryで利用可能なツール Lookerで利用可能なツール セットアップ 動作確認 4. MCP Toolbox for Databasesの業務活…

はじめに AI導入と課題 自動化の成功例 コードレビュー自動化の挑戦 プロンプト例 意図を共有する ケース1：判断の背景を共有する ケース2：未来を見据えた意図共有 生成AIの気づき 私たちの学び これから はじめに こんにちは。ユーザーレビューグループ（U…

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 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…

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…

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…

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…

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…

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…

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 …

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…

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…

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…

はじめに 背景 提案手法 構成とアーキテクチャ選定 マイクロバッチの選定理由 1. 秒単位のリアルタイム性が不要だった 2. 実装・運用保守・コストのバランスを重視した 実験 結果 履歴i2i棚経由の指標 サービス全体の指標 考察 改善点 履歴i2i棚に関すること…

はじめに JSAI2025の概要 参加レポート ブース展示 インダストリアルセッション 懇親会 聴講セッション おわりに はじめに 皆さん、こんにちは！データサイエンスグループの平野と菊谷です。 私たちは2024年にDMM.comに新卒入社し、現在はデータサイエンスグ…