想定読者 はじめに 本取組の背景 使用したツールについて 具体的な手順 ①関連ドキュメントのインプット ②プロンプトによる実行指示 ③テストレポートの確認と分析 実際に使ってみてわかったこと 良かったこと ①非エンジニアでも自動テストが可能に ②手動実行から自動実行への置き換えによる生産性向上 課題と感じたこと ①「違和感」の判定が苦手 ②日本語入力の制約がある ③複雑なテストケースを実行すると、Cursorが不安定になる 今後の展望とまとめ 関連記事 想定読者 本記事は、以下のような方々を想定読者としています。 AIを活用した自動テストを検討している方 QAエンジニア、テストエンジニア、品質…

はじめに なぜECS native Blue/Greenデプロイを導入したのか ECS Blue/Greenデプロイの基本概念 ALBの挙動 課題とその解決過程 1. 新しい機能なのでドキュメントが少ない 2. ライフサイクルフックの制約 3. Temporalワークフローエンジンの同期制御 4. HTTPヘッダーのgRPC内伝播 5. IP制限をWAFへ移行 6. そもそもそんなにインフラの知識がなかったのでキャッチアップに時間を要した 副次的なメリット 全体を通しての学び まとめ 参考リンク はじめに はじめまして、DMM.comのオンラインサロン開発部で新卒2年目エンジニアをしている國分…

はじめに SRE Kaigi 2026とスタッフとしての役割 イベント概要 担当業務：スポンサーブースルームの運営サポート 事前準備から当日まで 事前準備（当日スタッフの場合） 当日のタイムライン 一番大変だったこと：ドリンク持ち出し対応 想定外のトラブル 段階的な対処 この経験から学んだこと 運営スタッフとして大切にしたこと 視野を広く持つ 参加者の声を聴く 印象に残ったブース 嬉しかったエピソード 次回への改善点と展望 初めてイベントスタッフをやる人へ 心構え：「頼る」を前提にする 行動のコツ：積極的に話しかける 準備のポイント まとめ スタッフ経験から得た3つの学び 次回のイベントスタッ…

はじめに 概要 セッション セッション探しで意識したこと 1. 現地ならではの体験 2. マルチクラウドについて 3. Redis（インメモリデータベース）について 印象に残ったセッション Best 5 Hassle-free multicloud connectivity with AWS Interconnect - Multicloud (NET205) MACsecによる暗号化 考察 Moving to Valkey without downtime (OPN406) 考察 Master KRMOps: Declarative resource management with Amaz…

はじめに 個別最適の限界と、AIによる強制的な標準化 re:Invent キーノートで示された Frontier Agent という未来 re:Invent で実際に試した AI エージェント AWS DevOps Agent AWS Security Agent AWSの方とのディスカッションで深まった AI DLC の現実感 人のロール（プロジェクト体制）の変化 「ガードレール」から「ガーディアン（Guardian）」へ AI DLC における責任分界点 re:Invent で感じた「コモディティ化」 中期の中心的役割：「AI ドリブンエンジニア」 SRE はこれから何を担うのか おわりに…

はじめに 背景 タスクの流れ 1. エンドポイントのボトルネックを特定 2. 特定したボトルネックのクエリを解析 3. クエリ改善の試行錯誤 試行錯誤 1：NOT EXISTS の解消 試行錯誤 2：Seq Scan の改善 試行錯誤 3：OR 条件の排除 試行錯誤 4：インデックスの最適化 4. 実装 5. リリース・動作確認 成果 インターンでの学び 1. 「推測するな、計測せよ」の実践 2. DB 内部構造とインデックスへの深い洞察 3. 「自走」するためのコミュニケーション術 まとめとおわりに はじめに こんにちは！早稲田大学 創造理工学部 総合機械工学科 3 年の野村恒晴です。 12…

想定読者 はじめに 1.AI活用を「手段」にするための考え方 まずは「小さな面倒」を洗い出す 2.QA業務の質を高めるAIへの「伝え方」 ポイント１【プロンプトの具体化】 ポイント2【最適なデータの提供】 ポイント3【利用環境の明示】 3.【実践事例】業務を自動化するAI活用例 さいごに 想定読者 本記事は、以下のような方々を想定読者としています。 これからAI活用を業務に取り入れる方 QAエンジニア、テストエンジニア、品質保証に関わる実務者 はじめに こんにちは、QA部の渡辺です。 普段はゲーム案件にてQA（品質保証）の業務を主に行っています。 多くの企業でAIの活用が進む中、実際に自社の現…

はじめに 背景 Cursor Rules / Command を活用したコマンド作成 PR 作成コマンド 課題 施策 実装の詳細 ルールサンプル 効果 レビューコメント取得コマンド 課題 施策 実装の詳細 ルールサンプル CodeRabbit、GitHub Copilot との連携 効果 リリース自動化コマンド 課題 施策 実装の詳細 script 実装にした理由 効果 今後の展望 Cursor CLI を使用した AI 活用 他チームへの展開 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（URG）の大野です。 本記事では、Cursor と GitHub MCP（Model C…

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: ユーザーストーリーの構築 フロー図による「抜け漏れ」の可視化 「0→1」と「1→100」の役割分担 設計フェーズ3: テストケース化 テストケースの例 「テストケース（What）」と「実行手順（How）」を同時に生成する さらなる安定性を求めて：スクリプト化への道 実行フェーズ：Playwright MCPによるテスト実行 初回実行で発見した2つ…

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 進展が見られるテストプロセス領域 テスト分析・設計・完了：協働レベルへの移行が進む 課題が残るテストプロセス領域 チーム別の特徴的な傾向 QAグループ 第1チーム：基盤作りの段階 QAグループ 第2チーム：協働レベルへ明確に進展 QAグループ 第3チーム：最先進チーム デバッググループ：着実な進捗 前回からの変化と活用による効果と成果 7月調査…

はじめに DMMのプラットフォーム全体像 本記事の概要 API Gatewayの大規模トラフィックログの長期保管と分析体制の構築 BigQueryによるログ蓄積と加工 ログの保存先としてのBigQueryのメリット ログの分析フロー ストレージコストの問題 ストレージ料金の問題発生 従来のストレージモデルによる課題 BigQueryストレージモデルの変更 Physical Storage（物理ストレージ）への移行 移行プロセスと運用上の留意点 コスト削減の成果と今後の展望 コスト削減のインパクト 今後の取り組み まとめ おわりに はじめに こんにちは。プラットフォーム開発本部 不正対策チームで…

はじめに ジャーナリングとは キッカケ 書く瞑想 日記との違い ほぼ一年書き出し続けた結果 効果 自分の振り返り まとめ プライベートと仕事 DMMとしての新たな取り組み まとめのまとめ はじめに はじめまして。DMMでVPoEを任されている大久保です。 今年で5回目になりますがDMMグループ Advent Calendar 2025の最後を務めさせていただきます。最後までお読みいただけると嬉しいです。 また他のDMMグループ Advent Calendar 2025も面白いのでまだ読まれていない方はぜひお読みください。 ChatGPTが登場してから3年ほど経過しました。これまでにさまざまなA…

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 - Automate Simulation job Recovery & maximize Cost Savings まとめ はじめに メディア基盤開発部 配信インフラグループ SREチームの片岡で…

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着へ さいごに 自己紹介 齊藤 卓真 デザイン部 部長 クライアントワーク / 事業会社でデザイン・ディレクション経験を経てDMMにジョイン。新規事業のデザインリードを務めた後、複数の事業にデザイン支援を行う横串部署を組成し現職。全社デザイナーの評価・教育・技術の推進を通じて「主体性」と「デザイン+α」を強みに事業貢献するデザイナー…

はじめに なぜ「成果物を残す」ことにこだわったのか インターン受け入れの課題 ロードマップ設計：ゴールから逆算する ゴールを先に定義する ゴールから逆算したロードマップ メンター自身が先に学ぶ 工夫1：Goalを具体的に設定する 抽象的なタスクは渡さない 想定回答を先に考える 所要時間も明記する 工夫2：全てをドキュメントにメモしてもらう 「背景」を書くことが特に重要 メモがあったから助かった場面 工夫3：コミュニケーション方法を途中で変えた 変更前の課題 変更後 チームリーダーとの連携 実際にやってみて うまくいったこと 最終成果物を残せた チームへの貢献 インターン生の声 想定と異なった点…

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くなった 2. 他チーム連携で「複雑な条件分岐」を説明しやすくなった 3. コメントを書く癖が"資産化"した 4. 「陳腐化しにくい」ことを運用で担保できた 去年の宿題 「ビジネスロジック閲覧サイト」の仕組み 1. トリガー: go:generate で"同期"を強制する go:generate 記述例 （最小イメージ） 2. 解析:…

はじめに 1. Vertex AI Pipelines採用の背景 2. 開発効率化 2.1 CI/CDとディレクトリ構成 2.1.1 GitHub Actionsの採用 2.1.2 ディレクトリ構成 2.1.3 デプロイフロー 2.1.4 Config駆動のパイプライン管理 2.2 Goによる共通コンポーネント 2.2.1 PythonからGoへの移行 2.2.2 複数パイプラインでの共通利用 2.2.3 抽象化による認知負荷の軽減 2.2.4 パフォーマンスの改善事例 2.3 ゴールデンパスとセルフサービス 2.3.1 テンプレート提供 2.3.2 社内ライブラリの提供 2.3.3 共通ベー…

はじめに Webフロントエンド版DX Criteriaとは DX Criteriaについて Webフロントエンド版の位置づけ なぜ活用しようと思ったのか？ 具体的な活用事例として 1. 評価範囲の決定 2. アセスメントシートの準備 / チェックリストの記入 3. レビュー 4. アセスメント結果の確認 5. ディスカッション 6. 定期的な振り返りと改善 7. 定期的なアセスメントの実行 感想・所感 良かった点 改善アイデアのヒントになる チーム内の認識を揃えるきっかけに 改善活動の優先度が明確になる 注意が必要だと感じた点 評価範囲 数字より「なぜ」「どうすれば」 まとめ・今後の展望 はじ…

はじめに 前提知識 Cache handler とは わかったこと キャッシュ有効期限時の挙動 実は get メソッドの第二引数にコンテキストが渡される まとめ 参考資料 はじめに はじめまして、電子書籍開発部 基盤開発グループの加藤です。 我々基盤開発グループは主に、DMMブックスの保守・運用、高速化、リプレースなどを担当しています。 今回は、Next.jsのData cacheを導入する前段階として動作検証や基盤構築をした際に得られた知見を共有したいと思います。 前提として、今回調査した内容はNext.js v15系時点でのものです。 したがってv16系では今回の話を適用できない可能性があ…

1. はじめに 2. EVPN-VXLAN を設計するときのポイント 3. MAC-VRF に混乱した理由 3.1 instance-type mac-vrf を理解しないまま使っていた 3.2 MAC-VRF の概念と設定を混同していた 3.3 L2 と L3 が混在して混乱していた話 4. そもそも MAC-VRF とは何か 4.1 いきなり一言で言うと 4.2 RFC における MAC-VRF と EVI の定義 4.3 QFX5120 では MAC-VRF をどう表現するか 5. MAC-VRF と EVI の整理（まとめ） 6. 最後に 1. はじめに こんにちは、ITインフラ本部 …

はじめに コード品質とは なぜ仕組みが必要だったのか コード品質を保つ仕組みの構築 1. 循環的複雑度の検査と違反コードの解消 2. CIでの静的解析（ESLint）とマージルールの設定 3. 静的解析の強化（Prettier、ls-lint） まとめと今後の展望 最後に はじめに こんにちは。DMM.com 二次元開発本部 二次元コンテンツ事業/同人開発部のwksyです。 デジタル作品を販売・閲覧するオンラインECサービス（以下「本プロダクト」と呼びます）で、フロントエンドエンジニアとして開発に携わっています。 今回は本プロダクトにおける「フロントエンドのコード品質を保つ仕組み」を地道に構築…

はじめに 静的解析を取り入れた品質改善アプローチ 改善を進める中で見えてきた課題と気づき 品質改善の効果を最大化するための目標再設計 チームで取り組んだ改善プロセスと具体的な進め方 1. 優先順位付けとタスクの細分化戦略 優先順位付けの基準 タスクの細分化（チケット作成） 2. チームメンバーへのタスク分担と運用の仕組み 実行フロー 継続的な改善サイクルの構築と今後の展望 宣伝 はじめに この記事は、DMMグループ Advent Calendar 2025 の17日目の記事です。 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。 私たちは、サービス全体の品質向上とセキュリティ強化を目的…

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 の先にあるログを読めない 技術的課題の解決（インフラ実装） 1. IAP 突破のための Proxy Server (Go + Cloud Run) 2. ログ・メトリクス取得のための MCP Server n8n 上での AI Agent 構築 ワークフロー全体像 Agent ノードの設定 各コンポーネントの構成 結果 今後の…

はじめに Think! FrontEnd とは？ Atomic Design から bulletproof-react へ – 構成リアーキテクト – DMMブックスを Next.js 化している話 大規模アプリをリアーキテクトした際の知見 データとコンポーネントの複雑さを整理整頓する おわりに はじめに こんにちは！「Think! FrontEnd」運営の宮尾 (@eiganken) です。普段は動画配信サービスのフロントエンド開発を担当しています。 今回は、先日 10/15(水)に開催された「Think! FrontEnd by DMM #9」について、開催レポートをお届けします。 Thi…

はじめに SSoTとは？ 利用しているSSoTツールについて どのように破壊したの？ 1回目の破壊 2回目の破壊 3回目の破壊 破壊して得た学び Adapterの簡略図 まとめ はじめに 皆様ネットワーク運用自動化してますか？ どうも、ITインフラ本部インフラ部ネットワークグループNREチームの佐々木です。 アドカレ12番目は社内SSoTツールを破壊してしまった話をしようと思います。 SSoTとは？ SSoT（Single Source of Truth）とは、「信頼できる唯一の情報源」を意味する概念です。 システムやデータを管理する際に、情報を一箇所に集約し、その情報を正として扱うことで、デ…

はじめに “日報”と”分報” 作業スレのデモ 点と線の記録の共存による相互補完と効能 始めるには明日からでも かいつまんだ仕組み紹介 運用上の考慮 さいごに ※DMMグループ Advent Calendar 2025 12/16の記事です。本記事は飯田涼太 mesh1nek0x0 が担当します。 はじめに 「そういえば、チームの他メンバーが何をしているのかあまり知らないな」 ふと、そのようなモヤモヤを感じた経験がある読者も多いのではないでしょうか？ 私が所属するチームでも上記の解決策の1つとして、自分が実験台となり日報や分報の運用を試していました。ある日、何気ないきっかけからバラバラに運用して…

はじめに これまでの取り組みの流れ 第1段階：社内での実践と評価 第2段階：外部カンファレンスでの知見共有 第3段階：GitHubでの完全公開 なぜ公開したのか 1. 外部への貢献：明日から使える実用的なツール 2. 自社への学び：多様な視点からの発展 公開したフレームワークの特徴 CMMI準拠の5段階評価 6つの包括的な評価軸 初めての方へ：まずはここから始めましょう 具体的な実装例と改善アクション 誰でもカスタマイズ可能 リポジトリの活用方法 基本的な使い方：3つのステップ 📊 ステップ1：現状評価 📋 ステップ2：改善計画の策定 🔄 ステップ3：段階的な実施 カスタマイズして利用する場合…

はじめに 概要 検証構成 対象イメージ 検証環境 VMスペック フルルートの生成 検証トポロジー 測定方法 ① 起動時のリソース測定 ② フルルート学習時のリソース測定 ③ 学習完了後の安定時リソース測定 テスト結果 Juniper vJunosSwitch グラフから分かること Juniper cJunosEvolved グラフから分かること Juniper vJunosRouter グラフから分かること Arista cEOS グラフから分かること Cisco XRv9000 グラフから分かること Nokia SR Linux VyOS1.5 グラフから分かること テスト結果からの一覧表 …

はじめに 課題 対策 おわりに はじめに この記事は、DMMグループ Advent Calendar 2025 の 15 日目の記事です。 プラットフォーム開発本部で認可サービスの開発をしている juve_534 です。 私が所属するチームは認可サーバの開発・運用を責務としています。 直近で認可サーバのリプレイスを行いました。今回は、リプレイス中に見つかった監視についての課題と対策について紹介します。 課題 認可サーバを運用するためエンドポイントのレイテンシー監視をしています。 閾値はエンドポイントごとに定めており、課題が見つかったエンドポイントは p99 を 100ms で監視していました。…

はじめに 急にレスポンスタイムが悪化した 問題のリクエストの特定を試みるが失敗した スティッキーセッションを無効化するため、Blue/Greenデプロイメントへ移行する ECSの組み込みBlue/GreenデプロイメントはDMMブックスと相性が良くない ALBのリスナールールが複雑な場合はトラフィック切り替えに独自のLambdaを実装する必要がある まとめ はじめに こんにちは。ITインフラ本部 SRE部のシュウです。 今回はDMMブックスで発生したスティッキーセッションに関連するパフォーマンス問題の調査と対応について紹介します。 急にレスポンスタイムが悪化した New RelicのAPMでD…