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…

はじめに 改善活動の目的と方針 事例1：チケット作成プロセスのAX改善 背景と課題 実装内容 システム構成 改善効果の測定 フィードバック 高度な使い方 事例2：Chrome拡張型AIアシスタント 背景と課題 実装内容 システム構成 通常ブラウジングから質問 テキ…

1. はじめに 2. AIコーディングのその先へ。開発プロセス全体にAIを導入する 2.1 プロセスを"AI"に置き換えるのではなく、"AI"前提のプロセスに作り変える 2.2 開発フェーズ以外の課題がたくさんある 3. マネジメントの知見蓄積とワークフロー化 3.1 ワーク…

はじめに サービスの紹介 Android版 iOS版 Web版 サービスコンセプト AIコードレビュー導入前の状況 コードレビュー体制 導入前の課題 AIコードレビュー導入の検討 CodeRabbitの導入 CodeRabbitとは 導入の容易さ 導入1ヶ月の効果 主なメリット レビュー内容…

テストケース作成の悩み：なぜこんなに大変なのか？ 救世主現る？生成AIでテストケース作成の負担を減らしたい！ 具体的な手順：AIを絡めたテストケースの自動生成 1. 【情報収集】スクリーンショットから機能概要を生成 (by Gemini) 2. 【知識集約】関連ド…

はじめに Google Cloud Nextとは 会場の様子 ラスベガスの様子 Keynoteの様子 EXPOの様子 日本人向けセッションの様子 気になったセッション 土屋パート Solve real-time AI challenges: Bigtable and BigQuery in Spotify’s music recommendation engine Sc…

こんにちは、情報システム部のエンジニアの大井です。 私たちの日常業務には、社内からのITに関する多種多様な問い合わせ対応が含まれています。 パスワードリセットのような定型的なものから、システム障害の報告まで、その内容は多岐にわたります。これら…

これはなに？ こんにちは、DMM.comのミノ駆動です。 プラットフォーム開発本部 Developer Productivity Group 横断チームにて、 プラットフォームの設計品質向上に取り組んでいます。 ここ最近、AIエージェントなどの登場により ITサービス開発においてAIと…

1. はじめに 2. プラットフォーム開発本部のAX戦略について 3. 組織マインドを醸成する「目標と目的」のセッティング 目標「人でやっていた業務の50%をAIに置き換えた（協働）うえで、開発リードタイムへの変化を観測する」 4. AXは、プロセスを"AI"に置き換…

はじめに デモサイトを公開してからの学び Pagoda の路線変更 デモサイトリニューアル 今後の展望 はじめに IT インフラ本部の大山裕泰です。 2024年9月、我々は SSoT を実現する情報管理システム Pagoda のデモサイトを公開 しました。 その後、何人かのユ…

1. はじめに 2. 制約 3. トライアル成果 発見1. 技術負債の特定とリファクタリング実装の半自動化 発見2. イベントストーミングで設計した画像をもとにドメインモデルと制約の実装 発見3. 指示範囲を明確に絞れば、人より格段に早い 発見4. 開発者の学習効率…

はじめに DEIM2025の概要 参加レポート 一般発表（技術報告） インタラクティブセッション スポンサー賞 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。 私達は2024年にDMM.comに新卒入社し、現在はデータサイエンスグ…

1. はじめに 2. 前回のおさらい 3. 自動化の範囲 4. 導入の成果 AIの承認数 AI vs 人の承認速度 5. 今後の展望 – 8割以上の自動化 – 6. 当初の懸念 7. 現場のリアルな反応 8. まとめ 求人とお問いわせ 1. はじめに プラットフォーム開発本部 ユーザーレビュ…