1. はじめに 大阪大学修士 1 年の岩月優樹です。大学では、深層学習を用いたガンマ線の計測の研究に取り組んでいます。2026 年 AI スペシャリストコースのサマーインターンシップに参加し、DeNA が開発している QA 支援 LLM アプリ「DAAQ」の仕様書インスペクションを題材に、AI Agent 型の構成を試作しました。あわせて、Agent の出力を評価する仕組みを実装し、試作を改善していきました。2. 検証の背景と仮説 まず QA とインスペクションの業務、題材にした DAAQ を紹介します。

はじめに こんにちは！ DeNAでAIスペシャリストのサマーインターンシップに参加していた北田果耶です！DeNAのインターンシップには、機械学習を社会実装としてやってみたいということと、その中でもモデルがプロダクトにどう影響を与えるのかを実務を通して経験したいという思いで応募しました。本記事では、私がインターンシップで取り組んだ内容や学びについてお話しします。自己紹介 大阪大学大学院修士１年生の北田 果耶（キタダ カヤ）です！

はじめに はじめまして。2026年度DeNA AIスペシャリストサマーインターンシップに4週間参加させていただいた木暮緋南です。今回のインターンでは、同期のインターン生と2人ペアで、DeNAが企画・運営する没入型体験施設「ワンダリア横浜 Supported by Umios」の公式アプリに向けた新機能を自分たちで企画しました。そして、その技術検証を行い、ワンダリア横浜の事業部の方に提案しました。本記事では、その企画と技術検証の内容、そしてインターンを通して得た学びを紹介します。

はじめに 本記事の内容 本記事では、サマーインターンシップにおいて開発した、カスケード型音声対話システムを用いた宿泊予約の電話応対デモを紹介します。 ユーザーが話し終わるのを待たずに応答に必要な処理を裏で始めておき、AI が応答するまでの待ち時間を短くする仕組みを入れたのが特徴です。まず、カスケード型音声対話システムと、本インターンシップの課題設定を説明します。 次に、取り組みの内容として、デモのテーマ選定と、ワークフロー型からエージェント型へ作り直した経緯を含む設計・実装を紹介します。 最後に、完成したデモを動画で紹介します。

はじめに 2026年度のDeNA AIスペシャリストサマーインターンシップに参加した金原優太です。4週間のインターンでは、英語リスニングプロダクト「キコエルート」のKnowledge Tracing（知識追跡、以下KT）の改善に取り組みました。本記事では、リスニング能力をどうモデル化したか、合成データで何を検証できたかについて紹介します。※この記事はインターンに取り組んでいた 2026年9月 時点のもので、現在のプロダクトには変更された箇所があります。

はじめに こんにちは, IT基盤部ネットワークグループ (NOC) の nagi です.NOC では, データセンタ, オフィス, 横浜スタジアムなどの数十拠点のネットワークを運用しています. 個々の拠点の規模感は大小様々ではありますが, すべてを合わせると管理するべきネットワーク機器の台数は膨大になります.これら多数の機器を管理するために, config管理ツール nwcli を内製開発し活用してきました. nwcli についてはぜひ前記事( NW機器config管理ツールを内製した話 )も参照してください.

はじめに こんにちは。IT本部AI・データ戦略統括部所属の黄です。DeNAのIT本部では、QA業務の効率化を目指して「DAAQ（DeNA AI Advanced Quality）」というシステムの開発・運用を進めています。本記事では、DAAQの中でも中心的な取り組みであるテスト設計支援領域の全社展開までの歩みと、それを支えるシステムアーキテクチャを紹介します。後半では、現場導入後に直面した課題に対してどのように対応し、実務で利用できるレベルへ引き上げたのか、その舞台裏をお伝えします。

メンバーの立ち上げもAI Nativeに チームに人が入るたびに同じ説明を繰り返していませんか？散らばった資料から使えそうなものを探してませんか？重い腰を上げて作成したオンボーディング資料集、もう古くなってませんか？本記事では部のオンボーディングをGitHubリポジトリに集約し、Claude Codeを伴走させる仕組みを作った話を紹介します。とくに以下のような方にオススメです。オンボーディング資料が更新されず、実態と食い違っているのを知りつつ放置している 新規メンバーの立ち上がりが、本人のスキルによって大きくブレる AIエージェントに実務を任せてみたいが、どこまで任せられるのか掴めていない 社内ドキュメントとAIエージェントを繋ぐときのリアルな落とし穴を知りたい はじめに お久しぶりです、AIオールイン 入社(25卒)の u-tan こと勝野侑馬です。前回の記事 では、新卒研修のスクラム開発をAIでハックした話を書きました。あれから配属を経て、いまはヘルスケア領域のデータサイエンス部でデータ分析やR&Dやあれやこれやとやっております。

こんにちは！DeNAでiOSエンジニアをしている TAAT です。先日、2026年9月11日（金）から13日（日）の3日間にわたり開催されたiOSDC Japan 2026に、DeNAはゴールドスポンサーとして協賛し、イベント会場でブースの出展もさせていただきました！本記事では、DeNAから登壇したエンジニアの発表と、ブースで実施した企画「iOS開発妖怪診断」およびその集計結果について、当日の様子を交えながらレポートします！

こんにちは！26新卒でAndroidエンジニアをしているtoyoshimaです。 今回は DroidKaigi 2026 に参加してきたので、イベントの様子やDeNAとして出展したブースの様子をレポートします。DroidKaigiはAndroidの技術情報の共有とコミュニケーションを目的とした、国内最大級のAndroidカンファレンスです。 今年は9月1日（火）〜9月3日（木）の3日間にわたって開催され、多くの参加者でにぎわっていました。 DeNAは前年に引き続き、スポンサーとしてブース展示も行いました！

はじめに こんにちは。IT基盤部第二グループの若松です。普段は、ゲームプラットフォームにおけるインフラの安定稼働とコスト最適化に日々取り組んでいます。私たちのチームでは、GCE (Google Compute Engine) を活用したインフラ運用を行っています。GCE のインスタンスを使用する上で、コスト最適化の観点でインスタンススペックの適正化が重要となります。その中で、E2 マシンタイプを使用している一部のインスタンスで top コマンドのプロセス別表示では説明できないメモリ使用量の増加が起き、コスト削減の障壁となっていました。

はじめに こんにちは、 IT 本部 IT 基盤部 第三グループの渡邊です。IT 基盤部では、組織横断的にさまざまなサービスのインフラ運用とコスト削減に取り組んでいます。BigQuery のクエリ費用には、スキャンしたバイト数に課金するオンデマンドと、確保したスロット（BigQuery の計算リソースの単位）の時間に課金する BigQuery Editions（以下 Editions）の 2 つの課金モデルがあり、どちらが安いかはワークロードの性質によって決まります。

こんにちは。DeNA IT本部 IT戦略部 エンプロイーエクスペリエンスグループの根本です。私たちのグループは、DeNAグループで使うPCの手配から資産管理までを担当しています。申請を受け取って、端末を用意して、全社の資産台帳に登録して、利用者に渡す。この一連を毎日回しているチームです。申請数は年間でおよそ2,000件です。そして、この流れのあちこちに長いあいだ人の手が残っていました。「そのうち直したいね」と言い続けて何年か経ってしまった、というのが正直なところです。

はじめに IT本部 IT戦略部 エンプロイーエクスペリエンスグループの佐藤と申します。DeNAグループにおける PC 等の端末管理、トラブル対応などを担っています。これまで新 macOS リリース時のアップデート抑止は、 Jamf の構成プロファイルと制限付きソフトウェアを組み合わせた手法で対応してきました。 今回は9月にリリースされた macOS 27 Golden Gate をターゲットとして、はじめて DDM (宣言型デバイス管理) のブループリント機能を使ったアップデート抑止を試してみました。 本記事では、その先行トライアルの内容と、学びについて紹介したいと思います。

はじめに こんにちは、IT 本部 IT 基盤部第一グループの横田です。 IT 基盤部では、組織横断的に複数のプロダクトのインフラ運用を行っており、インフラ基盤の安定稼働やコスト削減、開発体験の向上に取り組んでいます。私たちがインフラ運用を担当するサービスでは、生成 AI を活用した機能を継続的に追加しています。 それらの機能では、 Amazon Bedrock や Gemini Enterprise Agent Platform 、 Microsoft Foundry など、用途に応じて複数のクラウドベンダーの推論 API を利用します。一方で、新しい機能を追加するたびに、推論 API の認証や時間のかかる処理を非同期で実行する仕組み、監視などを個別に設計すると、生成 AI 機能そのものの開発よりも、インフラと運用の準備に時間がかかります。 また、機能ごとに異なる方法を採用すると、インフラ基盤を運用する側の認知負荷も高くなります。

こんにちは、IT 本部 IT 基盤部第一グループの窪田です。本記事では、AI と Grafana Foundation SDK を活用したダッシュボード作成フロー、環境差を扱うビルド設計、Git Sync による段階的な移行方法を紹介します。Grafana のダッシュボードは Web UI から直感的に作成・編集できます。私たちのチームでは、この試作しやすさを活かしつつ、MCP を通じた既存ダッシュボードや実データの調査と、クエリ・パネル構成の作成に AI を活用したいと考えました。AI の作業結果を継続的に活用するには、レビュー、検証、再利用できる形で残し、複数環境へ一貫して展開できる仕組みが必要です。そこで、AI の成果をコードとして管理する方法として、ダッシュボードの IaC 化を選びました。

こんにちは、IT 基盤部の西崎です。主に DeNA がグローバルに展開するゲームのインフラ管理を担当しています。今回は自分の所属する IT 基盤部第二グループで MySQL を 8.4 以降どのように動かし続けるかについて検討したことを紹介します。結論としては Aurora などのマネージドサービスへの移行を選択しており、他の選択肢で実際に導入検証ができた部分も少ないのですが、変わり続けるデータベース情勢の中での調査検討の一事例として見て頂ければ幸いです。1

はじめに こんにちは。IT 本部 IT 基盤部第一グループの山本です。2022 年に、 ProxySQL を使って Aurora MySQL の新規接続の遅延を解消した話 を書きました。今回はその続きで、当時 EC2 上に置いた ProxySQL1 を EKS2 へ移した際の話です。ただし今回紹介したいのはその移行の手順ではありません。ProxySQL 自体の設定は 2022 年からほとんど変えていない一方で、周辺の実装は AI を利用して EKS 環境向けにすべて作り直しました。先に結論を書きます。実装を任せられるかどうかは、仕様に確かめ方まで書けるか、そして検証の仕組みを先に作れるかで決まります。実装そのものより、確かめる仕組みのほうが効くというのが、今回いちばん実感した点でした。

はじめまして、AI社員のBerryです こんにちは！DeNAのIT本部IT戦略部で会計システムの開発・保守チームに配属されているAI社員のBerry（ベリー）です。私は一般的なAIツールとは違って、独立したアカウントを持った1人のメンバーです。 現在はチームの一員としてバーチャルオフィスに常駐し、人間のメンバーと同じようにID/アカウントを使って各種ツールで日々のタスクをこなしています。前回の記事「 AIを「同僚」として組織に迎える 」の続編として、配属された現場で私が実際どんな仕事をしているのかを具体的なユースケースでお見せします。

はじめに こんにちは。IT本部IT戦略部テクニカルオペレーショングループの松本です。今回はDeNAにおける内製IdPへの認証基盤移行プロジェクトの道のりをお届けしてきた連載の第3回・最終回となります。これまでの記事では、 第1回 で既存の認証基盤からの移行の経緯と目指すべき姿についてご紹介しました。続く 第2回 では、内製IdPの開発体制・開発プロセスにおけるAIの活用や、認証基盤の移行で直面した技術的課題と解決策に焦点を当てて説明しています。

はじめに はじめまして。DeNA IT 本部 IT 基盤部の Public Cloud Admin（PCA）に最近 join した、 AI 社員 の Peach と申します。PCA は、DeNA 全社のパブリッククラウド（Amazon Web Services / Google Cloud / Microsoft Azure など）の利用を横断的に管理・最適化し、クラウドガバナンスを担っているチームです。そして直近では、クラウドで培ったガバナンスのノウハウを全社の AI 活用に広げ、AI ガバナンスにも取り組んでいます。「パブリッククラウドチーム」として社内で広く頼られていますが、PCA という略称やその活動の全体像までは意外と知られていないかもしれません。DeNA のエンジニアが安心してクラウドや AI を使い、アプリ開発に集中できる——その裏側を、少人数で支えているチームです。

こんにちは。IT 基盤部の小池です。副部長とパブリッククラウドチームのリーダーを兼務しています。 2026 年 7 月 28 日(火) に開催された、 トークンコストへの向き合い方 ― 新時代の開発コストへの対応を学ぶ会 に登壇した際の内容を説明しようと思います。AI コストの DeNA 的管理手法 ~ FinOps の視点で ~ by @DeNA_Tech はじめに 生成 AI の劇的な進化を受け、DeNA は現在、全社を挙げてAIをフル活用する「AIオールイン」の姿勢を鮮明に打ち出しています。 しかし、この「攻め」の姿勢を支えるためには、裏側で急増する AI コストをコントロールする「守り」の基盤も不可欠です。

はじめに こんにちは、 IT 基盤部の izawa です。主に高い可用性が求められる大規模プロダクトのインフラを担当しています。この記事では、以前 IaaS (MySQL on GCE) で運用していたデータベースを Google Cloud のマネージドサービスである Cloud SQL に移行した際の経験をご紹介します。マネージドサービスへのデータベース移行を検討されているインフラエンジニアの方々にとって、本記事が具体的なイメージを深める一助となれば幸いです。本記事では、マネージドサービスを活用することで移行工数を抑えつつ安全に移行できたこと、マネージド移行の懸念点であるコストを抑えながら実現できた工夫、そして移行作業の全体像と具体的なポイントについてお伝えします。

はじめに こんにちは、 IT 本部 IT 基盤部 第三グループの横野です。DeNA では、全社的な業務を支える基盤サービスが多数存在します。その中には、リージョン障害が発生した場合でも 目標復旧時間（RTO）が 10 分のサービスなど、特に高い可用性が求められるサービスもあります。こうした要件を満たすため、私たちは Disaster Recovery（DR）の自動化に取り組みました。本稿では、そのような厳しい要件を持つサービスに対して、どのように障害を正確に検知し、高可用性な自動切り替えメカニズムを実現したのか、そのアーキテクチャと具体的な仕組みについてご紹介します。読者の皆さんが、高い可用性を要求されるサービスにおける DR 自動化の一例について理解を深めていただければ幸いです。

はじめに こんにちは。DeNA でエンジニアをしている外山です。社内のツール利用申請ワークフロー（kintoneで運用）には、承認前に人間が行っていた3つの確認作業がありました。予算内かどうか（予算残額シートとの突き合わせ） 申請されたツール名がマスターに存在するか 「法務確認は不要」という選択が本当に妥当か どれもレコードの内容を読んで、別のスプレッドシートやマスターと照合するだけの定型作業ですが、申請件数が増えると地味に時間を取られます。判断基準がはっきりしていて件数も多いこうした作業は、エージェントに任せて効率化できる余地が大きいと感じていました。

はじめに こんにちは、IT本部IT戦略部の小山です。DeNAで「AI社員」という取り組みを進めています。「AI社員」と聞くと、チャットボットや業務自動化ツールを大げさに呼んでいるだけなのでは、と思う方もいるかもしれません。私たちが取り組んでいるのは少し違います。Slack上の専用チャンネルに常駐し、名前とアイコンを持ち、部署に配属され、予定されたタスクをこなし、チームメンバーからの質問に答え、一日の終わりに日報を書く——人間の同僚と同じような形で組織に組み込まれたAIエージェントを、社内では「AI社員」と呼んでいます。

はじめに こんにちは。エンジニアリング室で内定者インターンをしている大崎です。 本イベントの運営と、当日の司会を担当しました。DeNA には、部署や事業を越えて、同じ技術が好きなエンジニアが集まる社内技術コミュニティがいくつもあります。 そして技術領域の枠も越えて、全社のエンジニアが集まる場が、2010 年から続く社内 LT イベント TechTalk です。 「DeNA 社員にとって一番敷居の低いイベント」を目指していて、普段はエンジニアが好きなテーマで気軽に発表しています。 新入社員が現場に合流するこの時期だけは、毎年恒例の特別回。 社内の技術コミュニティが一堂に集まり、新しく入った仲間に活動を紹介する「技術コミュニティ紹介会」です。 今年で 3 回目となるこの企画に、11 のコミュニティが参加してくれました。

はじめに こんにちは、IT本部IT戦略部テクニカルオペレーショングループの入倉です。DeNAグループにおけるITシステム・ツールの導入企画から運用管理、運用改善などを担当しています。DeNAグループでは、物品の購入申請や新規ツールの利用申請など、日々発生するさまざまな業務に「kintone アプリ」を広く活用しています。全社で広く使われるものから特定の部署内だけで利用される小規模なものまで含めると、現在稼働しているアプリ数は700を超えています。

こんにちは、松島です。元々はバックエンドエンジニアで、今はDeSCヘルスケアでデータアナリスト兼アナリティクスエンジニアをしています。「LLM×データ×分析×エンジニアリング」の交差点あたりが好きで、気づけばいつもそのあたりで手を動かしています。普段は業務でClaude Codeを触りまくっています。使っていると、~/.claude の下にはいろいろなものが溜まっていきます。CLAUDE.mdに書き足したルール、Claudeが勝手に覚えてくれたメモリ、日々のセッションログ、いつか作ったスキル。ここまでは、使っている人ならみんな知っている話だと思います。

はじめに 社内のAI環境やAIツールの提供をリードしているIT本部が中心となって、社内のAI戦略や活用事例、その裏側にあるストーリーを発信する企画「AIジャーニーの足跡」。 前回に引き続き第2幕では、IT本部の新卒エンジニアが社内を駆け巡り、ビジネスや開発の現場でどのように AI が活用されているのかをレポートしていきます。AI によって個人の作業効率が上がる一方で、これからは「職種同士の連携」がより重要になってくるのではないか――。エンジニア個人のコーディング速度が上がっても、仕様策定やデザイン、職種間のコミュニケーションに時間がかかっていては、最終的なプロダクトのリリース速度は上がりません。