はじめに Observability Conference Tokyo 2025とは 発表内容 発表資料と詳細ブログ 当日の様子：会場の熱気と参加者の反応 Ask the Speakerコーナーでの対話 SNSでの反響と外部からの評価 登壇を通じた学びと気づき 発表準備での苦労と工夫 本番で意識したポイント アウトプットで見えた改善点 「評価は出発点である」という哲学が生まれた背景 今後の展望：継続的な改善とコミュニティへの貢献 登壇を踏まえた具体的な次のステップ 組織とコミュニティへの貢献 はじめに こんにちは。ITインフラ本部 SRE部の庭野です。 2025年10月27日（月）に開催された…

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 寺井パート PinFM: Foundation Model for User Activity Sequences at a Billion-scale Visual Discovery Platform 概要 感想・考察 土岐パート GenSAR: Uni…

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（@pengin_engineer ）です。普段はライブコミュニケーションサービスのフロントエンド開発を担当しつつ、新卒研修や一部の技術イベントの運営にも携わっています。 今回は、先日 9/18(木)に開催された「Think! FrontEnd by DMM #8」について、開催レポートをお届けします…

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. 改善期：持続可能なAI開発体制の構築 Claude Code導入：PRレビューボトルネックの解決 自動レビュー判定ワークフローの構築 工夫した点：コンテキストの使い回し設計 Devin Playbooks活用：コンテキストの自動育成 完全自動化ワークフローの実現 持続可能性の実現 まとめ Devin活用の本質的な価値 学んだ…

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 > Turtle チームです。 わたしたちのチームでは、横断チームとして社内の開発生産性を高めるための仕組みづくりを行っており、その一環でデザインシステム『Turtle Design System』を開発・運用しています。 この度、これまでに蓄積したナレッジをより多くの組織に活用してもらうため、2025年10月…

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: 月次実績として記録・蓄積 具体的なプロンプトと出力サンプル サンプルプロンプト（簡略版） 出力サンプル（架空の人物での例） AI導入がもたらす5つの効果：効率化の先にある未来 導入に向けた検討事項と今後のアクション おわりに こんにちは！DMM.com プラットフォーム開発本部 第1開発部 ユーザーレビューグループ…

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 × 大人数」 「説明責任」が果たせない盲目的なプルリクエストは遅延と成長の阻害要因 4. 「銀の弾丸」ではないAIエージェントの正しい位置づけ 一周回って、エンジニアのスキルが重要になる 5. DORA 2025レポートが示す現実 AIは「増幅器」である AIが「組織の鏡」である理由 6. おわりに こんにちは。DMM.comでプラッ…

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んだこと メリット 課題に感じた点 7. おわりに 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣@i35_267です。 今回は、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社と25年9月1日から2日間にわたって行われた「AWS AI-DLC」につい…

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のバックエンドチームの朝妻です。 （本記事は、朝妻が執筆し、TLの松井と協力して仕上げたものです。） 私たちのチームでは、DMMに投稿される「ユーザーレビューを処理するAPI」を開発しています。 このシステムは、レビューの投稿・レビューの表示に関するシステムを担っており、DMMの欠かせない基盤です。 本記事では、そ…

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？ うまくいってるふりかえりって？ ゾンビTRYを退治する SMART目標で具体化する “やめる” TRYの視点 スプリントの長さ Round3：ふりかえりのファシリテーションはスクラムマスターが常にやる？ローテする？ ファシリテーションをやるメリットを理解してもらう ファシリテーションのローテーション手法 初心者へのサポート体制 負担を分散さ…

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、最新のソースをプロファイルと共にビルドする 検証 環境 エンドポイント選定 検証項目 検証手順 検証結果 プロファイルの比較 負荷試験の結果(値は3回行なった試験の平均) 考察 課題 まとめ はじめに こんにちは！会津大学２年生のharukunです(自己紹介はこちら)。 合同会社DMM.comのDMM Core 開発コースに１ヶ月間参加…

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運用の実現を目指しています。 今回は業務の中でmysqlslapを利用する機会があったため紹介をしたいと思います。 mysqlslapはMySQLサーバーのクライアント負荷を測定する場合に使われるサービスになります。 本稿ではmysqlslapの概要や実行方法、設定値などについての説明をするとともに、実際に実行するにあたって留意すべ…

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マにしたカンファレンスとなります。 iOSDC Japan 2025 DMM.com（以下「DMM」）は、昨年に続き「ゴールドスポンサー」として協賛しています。 本記事では、DMMのブース紹介をさせていただきます。盛りだくさんのコンテンツを紹介しますので、ご興味を持っていただけたらぜ…

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): チーム開発における責任と感謝の話 発表内容の要約 登壇の背景 登壇してみて 今後 登壇レポート(3): 2年連続登壇で深まった金沢コミュニティとのつながり 発表：「GROWモデルで悩みを構造的に理解しよう！ ー スムーズな会話で、よりよい関係性へ ー」 感想：発表してみて 最後に はじめに こんにちは。DMM.com VPoE室 推進チームの内藤聡（@…

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 リクエストログの確認 Clineでの設定 成果 これまでの成果 LiteLLMを通じたコスト可視化・解析に成功 APIキーによる制御の仕組みを確認 短期間でシンプルかつセキュアなPoC環境を構築 浮上した課題 全AI活用施策にLiteLLMを導入することは困難 LiteLLMのエンドポイントを指定する利用方法を選ぶ必要がある おわりに 参考資…

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セス チーム別の特徴的な傾向 QAグループ第1チーム QAグループ第2チーム QAグループ第3チーム デバッググループ 活用による効果と成果 実感されている具体的効果 業務の質的変化 課題と改善への取り組み 明らかになった主要課題 段階的な改善アクション 今後への展望と要望 メンバーからの具体的要望 私たちの次のステップ おわりに 想定読者 本記…

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 コアルータで経路確認 拠点A 拠点B ボーダールータで経路確認 拠点A 対策 設定 確認 拠点A 補足 ポイント DMMネットワークグループでは、インフラエンジニアを募集中！ ネットワークエンジニア（アーキテクチャ） NRE (Network Reliability Engineering) はじめに こんにちは、ITインフラ本部インフラ…

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JANOG56 Meeting (以下、JANOG56)に、 JANOG56の会場ネットワークを構築・運用するNOCのメンバーとして参加してきました。 2025年3月から8月までの約半年間、NOCチームがどのような活動をしてきたのか紹介します。 JANOGおよびJANOG Meetingについて JANO…

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 5.1.1 検証条件と成功基準 5.1.2 小型SLMの検証結果 5.2 日本語vs英語プロンプトの決定的な差 llama3.2:latestの言語別結果 典型的な失敗パターン 5.3 「SLM」と呼べるのか？大型モデルの検証 大型モデルの結果 5.4 SLMの根本的な課題 5.5 ちなみに：…

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。NativePHPが切り拓くPHPの未来 5. 参加を終えての感想と今後の展望 6. おわりに 7. 採用情報 1. はじめに こんにちは、二次元コンテンツ事業/同人開発部の小杉です。 2025年6月28日(土)に開催された「PHPカンファレンス2025」に参加しましたので、その参加レポートをお届…

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 → Kubernetes API Server 3-5. Kubernetes API Server → Pod 3-6. Pod → AWS STS 3-7. AWS STS → IAM ロール 3…

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: can scientists and machines truly cooperate?（Iryna Gurevych） セッション・発表 1. Hypencoder: Hypernet…

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-pagoda を OSS としてリリース しました。 Pagoda は DMM.com のインフラ部が、当時の情報管理の課題を解決（さまざまな主体で多重・分散管理されていた情報を整理・統合）するために開発された情報管理サービスです。 運用用途に応じて任意のデータ構造を定義でき、また他の…

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 異常検知と継続的監視 今後の具体的なアクション 品質予測と予防的品質保証の確立 今後の具体的なアクション 「QA for AI」：AIプロダクトの品質基準を確立する 従来の品質要件を超えた包括的な品質評価 今後の具体的なアクション データ・モデル品質の徹底的な検証 今後の具体的なアクション 継続的な監視と信頼性の保証 今後の具体的な…

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 に考えさせることを極力減らす Turtle の認知度向上 さいごに 一緒に働ける仲間を募集しています はじめに こんにちは。DMM.com の プラットフォーム開発本部 > Developer Productivity Group > Turtle チームです。わたしたちのチームは横断チームとして社内…

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 各ユースケースの具体的なElasticsearchの例 AND検索の例 Index Settingsの例 ファセットの例 重み付けの例(titleにcommentの3倍のスコアリング) 複数Indexの横断検索例 Solr同等の性能 移行してみて 良かったこと Solrからの脱却 検索システムへの理解度 Elastic社のサポー…

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 段階的な実現 技術要素 技術的な課題 アルゴリズム的な課題 Blacklightの効果と今後の展望 General プラットフォーム開発本部 第三開発部の恩田です。もともと基盤開発チームで Gatewayやプロキシを設計・構築・運用してきましたが、最近は同じく第三開発部の不正対策…

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.Pool について」 主な内容 懇親会 まとめ 次回予告 終わりに はじめに こんにちは！ DMM.go 運営の國分竜二(@_ryuji_cre8ive)です。 普段は、オンラインサロン開発部のアーキテクトチームとして既存機能の改修や新しいアーキテクチャへのリプレースなどを行っています。 202…

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 Allocation - 動的リソース割り当て): 悩み 1：高価な GPU、もっと有効活用したいのに… DRA ならこう解決！ 悩み 2：特殊なハードウェアの管理が複雑で大変… DRA ならこう解決…

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 はじめに プラットフォーム開発本部 ユーザーレビューグループ（URG）の松井です。 生成AIと共に働く現場エンジニアとしてのDICOMO2025シンポジウムの研究発表に加え、今回は「難聴」という予期せぬ体験を経て、あらためて感じた「人間らしさ」についてお伝えします。 研究発信 生成AIの登場により、私たちエンジニアの働き方は…