はじめに こんにちは。プラットフォームエンジニアリング部門の池田（@progrhyme）です。 最近は自身のリソースのほぼすべてを、社内プロジェクト 「DOJO」 及びその内の施策の1つである 「帯制度」 に投入しています。 DOJOとは？ MonotaROのDOJOとは、テクニカルスキルを中心とする社内の研修制度です。 制度の詳細や設立の経緯については、3月に公開されたこちらの記事をご覧ください（※外部サイトとなります）。 本記事では、DOJOの一部である 「帯制度」 という取り組みについて紹介していきます。 「帯制度」始めました 「帯制度」 とは、DOJOの一環で、エンジニアの技術力を可視…

はじめに こんにちは、モノタロウでコンテナ基盤グループに所属している田中です。 以前の記事では、ArgoCDを活用した検証環境の自動生成について紹介しました。今回は、その ArgoCD 運用の裏側で発生していた「ログインに時間がかかりすぎる問題」と「Google 障害でリリースができなくなる問題」を、AI 駆動開発を活用して、自分たちの手で作った仕組みで解決した話をご紹介します。 tech-blog.monotaro.com とはいえ、この記事で一番伝えたいのは、作った仕組みの中身そのものではありません。私たちプラットフォームチームは、社内開発者の課題を解くとき、いつも「どの選択肢で解くか」を…

こんにちは。MonotaROでWeb広告運用を効率化・自動化するためのシステム開発を担当している、広告システムチームの早川です。 会社で目標設定を行っている方、あるいは問題提起や仮説の検討に取り組んでいる方の中には、考えていることをうまく言語化できずに苦戦している方も少なからずいらっしゃるのではないでしょうか。たとえば、次のような状態です。 目標の達成条件として「○○の機能を実装する」と書いてはみたものの、その必要性や、会社やチームにとってどのような価値につながるのかを説明できない 定量的な指標を置いてみたものの、根拠のない数字になってしまい、結局何を達成したいのかが分からない どちらも、具体…

はじめに テックオペレーショングループについて メンバーについて イメージからアプリを生み出す「Vibe Coding」 AI時代の開発における「問い」 Vibe Codingに向けた実践的学習 STEP 1: 学習の基盤となるマインドセット STEP 2: IT基礎概念とCLI STEP 3: Gentoo Linuxでのハンズオン STEP 4: Git/GitHub と AIツールの実践 STEP 5: 言語学習基礎とAPI/SQL STEP 6: IaCとその先 メンバーはどうなったか まとめ：未経験からVibe Coderを育成する要点 はじめに こんにちは、MonotaROの落合と…

課題の発端：E2Eテストが並列実行できなかった 備考 データベースだけが分身できない なぜ自前で作ったのか 発想の転換：MySQL の下を工夫する ZFSの機能・特徴 なぜ数秒で、ディスクもほとんど使わずに複製できるのか 全体のしくみ 実際にどのくらい速いのか コラム：スナップショットを撮るタイミングで気をつけたこと 社内の反応 これからの改善 おわりに こんにちは。モノタロウの舛田です。 最近は、梅田の居酒屋で食べたモモトマトにはまってしまい、家で再現して食べまくっています。 ところで、みなさん開発中に「本番に近い規模のデータで、気兼ねなくSQLを試せたらいいのに」と思ったことはないでしょう…

はじめに ここ最近で、AIの急速な進歩を背景にAIコーディングツールの利用は一気に広がりました。MonotaROでもClaude Code、Cursor、Codex、Devinといったツールを日々の開発に取り入れて積極的に活用しています。 ただ、コードを書くことにおいて開発者一人あたりの生産性が向上した一方で、AI支援によるPRの増加と、それをレビューするシニアエンジニアの疲弊が顕在化してきました。 若手に仕様理解を深めてもらおう、と渡したタスクが半日後にはPRになってレビュー依頼されてくる。そんなのはもはや当たり前です。コメントやテストも書かれた一見もっともらしいPRを人間の目でレビューする…

TL;DR はじめに 当初は追体験式でいくつもりだった Jrエンジニアとマインドマップで必要なスキルを可視化した 主役に据えた「AIを疑う力」をどう定義したか 教材 × 1on1 × 実務課題の3本柱で能力を伸ばす 教材: 書籍2冊 → Python演習リポジトリの順で土台を作る 1on1: 進捗確認ではなく、設計レビューと内省の場に 実務課題: AI前提で作り切る体験を通じて鍛える うまくいったこと 難しかったこと まとめ TL;DR AI時代のJrエンジニア育成では、AIを使う力だけでなく、AIの出力が意図とずれていないかを判断する力に着目しました。 本記事では、その力を「AIを疑う力」と…

こんにちは。モノタロウでECサイトの開発・運用を担当している辰巳です。 モノタロウではECサイトのフロントエンド刷新に取り組んでおり、その内容をブログで共有したいと思います。 モノタロウのECサイトは1,000万を超えるユーザに利用される事業者向け間接資材ECで、当社のビジネスの中核を担っています。一方でフロントエンドは、長年の機能追加の中でレガシーな技術や独自フレームワークへの依存が進み、設計の異なる複数のシステムを各チームが横断して担当するという、認知負荷の高い構成になっていました。このシステムを刷新するというのが今回お話しする取り組みです。 ここまでのシリーズでは、モノタロウのフロントエ…

目次 目次 はじめに プロジェクト概要 Order Management System (社内通称:OMS) について OMSサンセットプロジェクトについて プロジェクトにおける役割と実施内容 当時のフローと現行フローの比較 準備・調査 設計 実装・テスト シミュレーション・分析 経過観察・運用 プロジェクト成功の知見と、AI時代に新たに見えてきた課題 リスクとなるレビュー 新人教育への影響 おわりに はじめに こんにちは、コアシステムエンジニアリング(CSE)部門 配送ドメイングループの安見です。 普段はモノタロウの物流を支える配送システムの開発・運用に携わっています。 今回は、2025年8…

はじめに こんにちは。モノタロウでECサイトの開発・運用を担当している菊川です。 モノタロウではECサイトのフロントエンド刷新に取り組んでおり、その内容をブログで共有したいと思います。よろしければ、関連記事もあわせてチェックしてみてください。 Vue.js？React？フレームワーク選びの７つの選定基準、大規模ECサイトのフロント刷新プロジェクト モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み①～大規模ECサイトのフロントエンドをドメイン単位で再設計した話 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み②～工数34%削減を実現した刷新の効果 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み③～「小さく早く試す」U…

はじめに こんにちは、モノタロウでコンテナ基盤グループに所属している田中です。 以前の記事では、ArgoCD Pull Request Generator を活用して、PRを作るだけで検証環境 (Preview 環境) が立ち上がる仕組みを紹介しました。 tech-blog.monotaro.com おかげさまでこの Preview 環境は社内で大変好評で、現在ではデファクトスタンダードな検証環境として、多くの開発チームに日常的に利用されています。 しかし、利用が拡大するにつれて新たな課題も生まれてきました。今回は、その課題を AWS VPC Lattice と Kubernetes Gate…

こんにちは。モノタロウでECサイトの開発・運用を担当している平岡です。 モノタロウではECサイトのフロントエンド刷新に取り組んでおり、その内容をブログで共有したいと思います。よろしければ、関連記事もあわせてチェックしてみてください。 Vue.js？React？フレームワーク選びの７つの選定基準、大規模ECサイトのフロント刷新プロジェクト モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み①～大規模ECサイトのフロントエンドをドメイン単位で再設計した話 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み②～工数34%削減を実現した刷新の効果 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み④～BFF×GraphQL導入の狙…

こんにちは。モノタロウでECサイトの開発・運用を担当している辰巳です。 モノタロウではECサイトのフロントエンド刷新に取り組んでおり、その内容をブログで共有したいと思います。よろしければ、関連記事もあわせてチェックしてみてください。 Vue.js？React？フレームワーク選びの７つの選定基準、大規模ECサイトのフロント刷新プロジェクト モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み①～大規模ECサイトのフロントエンドをドメイン単位で再設計した話 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み③～「小さく早く試す」UIコンポーネントの整備 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み④～BFF×GraphQL…

こんにちは。モノタロウでECサイトの開発・運用を担当している池です。 モノタロウではECサイトのフロントエンド刷新に取り組んでおり、その内容をブログで共有したいと思います。よろしければ、関連記事もあわせてチェックしてみてください。 Vue.js？React？フレームワーク選びの７つの選定基準、大規模ECサイトのフロント刷新プロジェクト モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み②～工数34%削減を実現した刷新の効果 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み③～「小さく早く試す」UIコンポーネントの整備 モノタロウのフロントエンド刷新の取り組み④～BFF×GraphQL導入の狙いとスキーマ設計の試…

はじめに こんにちは！物流部門で設備技術チームに所属している中垣です。 MonotaROの物流センターに勤務しており、設備導入や改善業務に取り組んでいます。 本記事では物流現場における「自動化設備の内製フロー」についてご紹介します。 「物流の人がテックブログ！？」と思われるかもしれませんが、先日開催された社内カンファレンス「ManabiCon(マナビコン)」で本記事の内容を紹介したところ、システムエンジニアの方々からも「課題への取り組み方」に学びがあると非常に好評をいただき、執筆する運びとなりました。 マナビコンについては過去に関連記事も出しているので詳しくはこちらをご覧ください。 tech-…

こんにちは、モノタロウのコンテナ基盤グループの千葉(@anthisfan)です。 弊社では、長きにわたりVM上で運用されてきたアプリケーションをコンテナ化し、Kubernetes（以下k8s）への移行を進めています。 過去経緯からGKEとEKSを運用していますが、近年はEKSを利用する案件が増加傾向にあります。 本記事では、EKS で発生したちょっとしたトラブルの原因と対応について共有してみます。 まずは、前提知識として必要になる NodeLocalDNS について説明します。 (十分に詳しい方は、「3. 何が起きたか」へ進んでください) 1. NodeLocalDNSについて この記事のタイ…

こんにちは。2019年と2024年に記事を書いていた山本です。ますます元気にモノタロウで働いております。 さて、毎日、散発的に、突然やってくる割り込み業務って、地味～に疲れますよね。そんな負担がかかっているチームメンバーたちを少しでも楽にするため、生成AIを活用して業務改善をし、我ながら見事な成果を上げたものの、全然スマートじゃない野暮な設計をしているのが恥ずかしくて、公表と展開はチーム内だけに留めていました。 当社の生成AI活用のレベルが高いのは、他のブログ記事をご覧になれば分かると思います。これらに比べたらショボすぎて、恥ずかしかったのです。 tech-blog.monotaro.com …

こんにちは。株式会社MonotaROのECシステムエンジニアリング（ECSE）部門で、ECサイトの開発を担当している岡﨑です。 「開発生産性」という言葉を聞いて何を思い浮かべるでしょうか。 ツールを導入すること？ Four Keysなどの開発生産性指標の数値を改善すること？ それとも、開発プロセスを見直すこと？ 多くの組織が「これだ」という正解を見つけられずにいる中、私たちもまた、指標計測の導入後の失敗や根本的な考えの転回といった「壁」に直面しました。 本記事では、MonotaRO で「開発生産性の向上」というテーマにどのように向き合い、私たちのチームで具体的にどのような試行錯誤を経て、何を学…

こんにちは。モノタロウの大道です。 2019年に新卒入社し、現在入社7年目です。 普段はプロジェクトマネージャー（以下、PM）としてモノタロウサイトの開発に携わっています。 本記事では、私が担当した「加工品プロジェクト」の経験をもとに、Minimum Viable Product（以下、MVP）のプロジェクトを進める難しさに焦点を当てて、次の2点についてお話しします。 MVPプロジェクトにおいてミニマム（以下、M）を定義する難しさ MVPでプロジェクトを進めるうえで大切にしてほしいこと ※MVP以外の手法を否定する意図はありません。 1．背景：なぜMVPで挑むのか はじめに、モノタロウの過去の…

どうもこんにちは！ プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループの舛田です。 今期テックブログ 2本目です(運用負荷軽減！Google Groupを活かしたGitHub Teamメンバーの自動同期の仕組み)。 私たちソフトウェアデリバリーチーム（SDチーム）では現在、JenkinsからGitHub Actionsへの移行を全社で推進しています。 移行を進める中で、実際にGitHub Actionsを使い始める開発者の皆さんから、環境取り違えの懸念の声があがりました... 「Jenkinsを使っていた頃は、環境ごとにURLや画面の色が違ったさかい、パッと見でわかって安心やったん…

みなさんはじめまして！ プラットフォームエンジニアリング部門、サービスインフラグループの見市です。私たちのインフラグループは、年間売上高2700億円を超える事業を支えるインフラ環境をわずか十数名で構築・運用しています。 今回は、インフラ運用の中で避けては通れないOS EOL対応に、私たちがどのように向き合い取り組んでいるのかをご紹介したいと思います。 モノタロウのインフラ構成 従来のOS EOL管理と課題 OS情報の収集自動化による課題の解決 実装の詳細 AWS / オンプレミス Google Cloud サーバ毎にJIRAチケットを起票 工夫したポイント 本番環境への導入に対する懸念の払拭 …

はじめに こんにちは、モノタロウ、CTO-Office AI駆動開発チームの市原です。 このブログは、2025年8月23日に開催された「Cursor Meetup Osaka」で発表した内容を再構成したものです。 モノタロウでは2023年からAI駆動開発に積極的に取り組んでおり、GitHub Copilot、Cline、Devin、そしてCursorと、様々なツールを導入してきました。 その過程で得られた知見、特に「AIツールを配るだけでは生産性は上がらない」という現実と、それをどう乗り越えようとしているかについて共有させていただきます。 Cursor Meetup Osaka - connp…

はじめに こんにちは！新卒２年目 プラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの開出です。 私たちコンテナ基盤グループは、アプリケーション開発者の皆さんがインフラ周りの複雑な設定に時間を割かれず、開発業務に集中できるようなプラットフォームを提供しています。 今回は私たちが直面したDocker Hubのレート制限という壁を、AWSの「Pull Through Cache」と「Repository Creation Template」という２つの強力な機能を組み合わせることで、課題を解決しつつより安定かつ効率的な基盤を構築した話をします。 見所は Docker Hubレート制限の回避…

こんにちは。株式会社MonotaRO CTO-Office AI駆動開発チームリーダーの市原です。 先日、2025年6月24日に開催されたFindy様のイベントにて、「モノタロウのAI駆動開発 Cline編」というテーマで発表させていただきました。今回は、その内容をベースに、私たちがClineを200人規模で導入し、運用してきた実体験をお伝えしたいと思います。 findy.connpass.com speakerdeck.com なぜモノタロウはClineに着目したのか モノタロウでは、AIの登場をインターネット登場に比肩する変革と捉えており、「大きく導入、後から検証」という方針で全社的にAI…

はじめに モノタロウのプラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの宋 明起です。 私たちコンテナ基盤グループは、アプリケーション開発者がコンテナシステムの複雑さに悩まされることなく、アプリ開発に専念できる環境を提供しています。コンテナ基盤の構築・改善を通じて、開発者がより簡単かつ安全にアプリケーションをデプロイ・運用できるように支援しています。 はじめに 背景 共通の課題 コンテナプラットフォームでのジョブ運用 Argo Workflowsを選定した理由 マルチテナント環境でのArgo Workflowsの構築と運用に関する検討 マルチテナント環境における運用上の課題 検討ポイ…

初めまして、プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループ ソフトウェアデリバリーチーム(以降SDチーム)の舛田です。 今回は、GitHub Teamのユーザ管理を半自動化しようと奮闘中の取り組みについて書いていこうと思います。 GitHub導入とTeam管理 これまでのTeam管理 Google Groupを元にしたTeam管理 具体的な取り組み 完成した構成 運用上の懸念と対策 メールグループの削除・リネーム時の対応について GitHub導入とTeam管理 過去のTech Blog記事でも紹介されているのですが、弊社では2023年にBitbucketからGitHub Ent…

こんにちは！ コアシステムエンジニアリング部門 商品ドメイングループの流川です。普段は商品管理に関わるシステムの開発・保守を担当しています。 ※以前公開した記事はこちら：基幹システム運用安定化のアプローチ戦略~困難から見つけた解決の糸口~ - MonotaRO Tech Blog 皆さん、AI使いこなしていますか？昨年11月末から今年の3月末まで育休を取得しており、復帰すると社内にAIムーブメントが到来していてびっくりしました！オフィスのあちこちでAIツールが活用されている光景を目の当たりにし、約4か月ちょっとのお休みの間にすっかり別世界になったような感じで、「乗り遅れるわけにはいかない！」と…

TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを…

はじめに MonotaROの販促とパーソナライズチラシについて 間接資材の推薦における課題 「もう一度購入する枠」における推薦手法 Buy It Again: Modeling Repeat Purchase Recommendations (KDD'2018) Personalized Category Frequency Prediction For Buy It Again Recommendations (RecSys'23) リピート行動を考慮する推薦手法 RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine for Sess…

はじめに こんにちは！モノタロウ CTO-Office 所属の市原です。AI駆動開発チームのリーダーを務めています。 近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ソフトウェア開発の世界にも大きな変化をもたらしています。 モノタロウでは、「AIを活用して生産性を非連続に向上する」ことを目指してAI駆動開発への取り組みを積極的に進めています。 来月5月7日には、AI駆動開発カンファレンスにて、CTO 普川、プラットフォームエンジニアリング部門長 香川、私市原で登壇します。モノタロウでの取り組みについて、詳しくお話しさせていただく予定です。 本記事では、カンファレンスに先駆けて、モノタロウがAI駆動開…