はてぶ・Qiita・Zennのトレンド記事を紹介
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
LiteLLM を App Runner + CloudFront + WAF でシンプルに構築・運用してみた話
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 C
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
IOS XRのeBGPマルチパス利用時にnext-hop-selfが自動動作する件
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
JANOG56 MeetingにNOCメンバーとして参加しました
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
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（
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.
【EKS × IRSA × OIDC】シーケンス図で理解する仕組み解説
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 AP
SIGIR 2025に参加しました! DMMデータサイエンスグループ 🔖 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 Frie
AI × SSoT で情報活用に革新が起きるか！？ 〜mcp-pagoda を OSS 公開〜 🔖 1
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
DMM QA部の「AX宣言」：「AI for QA」と「QA for AI」の新たな品質保証のかたち 🔖 1
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
AI × Turtle で実現する Vibe Coding：DMM デザインシステムを活用した新たな開発ワークフロー 🔖 4
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
DMMの検索基盤をSolrからElasticsearchにリプレイスしました 🔖 39
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
その通信、信頼できる？DMMの不正対策が挑んだ“Zero Trust” API制御の設計思想 🔖 4
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
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
KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025に参加しました！
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
AI研究と難聴から教えられた人間らしさ ーHAZ（Human-AI Agreement Zone）ー 🔖 1
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
1か月でローンチ！PF-AX流“AI自動分類”開発舞台裏 🔖 1
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です。 私た
DMM全体のオブザーバビリティってどのレベル？成熟度評価で分かったこと 🔖 1
はじめに 第1章：なぜオブザーバビリティ成熟度評価を始めたのか オブザーバビリティとは 私たちDMM全体が抱えていた課題 SRE部が主導した理由 成熟度評価を採用した理由 第2章：オブザーバビリティ成熟度モデルの構築 モデル設計の方針 評価項目の構成 オブザーバビリティ成熟度モデ
DMM TVにおけるマイクロバッチを用いたニアリアルタイムレコメンドシステムの導入事例
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 マイクロバッチ
持続可能なシステムを目指してプロダクトをリアーキテクトしました〜 実践編 〜 🔖 80
はじめに アーキテクチャ設計の具体変化とコード構成の詳細 アーキテクチャ設計の変化 課題1: 各層の相互依存関係により、仕様変更の修正影響範囲が多い 課題2: service 層に複数の責務が集中し、メンテナンス性が低下していた 課題3: service層のdaoへの依存が大きか
JSAI2025（第39回人工知能学会全国大会）に参加しました！
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ループで検索
AX改善活動 チケット自動生成&Chrome拡張のPoC事例 🔖 1
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 テキスト選択からの質
はじめに AI Coding Agent Enablement in TypeScript 発表スライド 感想 TypeScript ネイティブ移植観察レポート 発表スライド 感想 機能的凝集を用いたコンポーネント分割 発表スライド サンプルコード generated by Cl
iOSアプリエンジニアの祭典！ try! Swift Tokyo 2025参加レポート 🔖 1
はじめに try! Swift Tokyoについて DMMのブース運営について Day1 ~ 3. DMM iOSアプリ技術マップ Day2. 使ったことある！ DMMモバイルアプリは？ アンケート Day3. WWDC2025 大予想投票 そのほかの施策 さいごに 運営メンバ
AIエージェント「Cursor」で変わる開発マネジメントの実践論 🔖 262
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 ワークフロ
CodeRabbitと過ごした1ヶ月 ─ AIコードレビュー導入で実感したチーム開発の進化 🔖 2
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
DMMのQAエンジニアが挑戦！生成AIを活用した「テストケース生成の半自動化」 🔖 1
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】関連ドキュメントをNo
はじめに 旧システムの課題 システム理解に向けた観測と整理 Datadog による運用状況の可視化 コードの精査と処理フローの再構築 ドキュメントの整備 技術選定 主な構成要素 Next.js、SSR（サーバーサイドレンダリング）の採用 Expressによるカスタムサーバ構成 C
自己紹介 1. はじめに 2. Motion JPEGの採用とその背景 3. HLSの基本構造とキャッシュ戦略 キャッシュ戦略 4. 最終構成と移行方針 CDNを活用した移行方針と最終構成 一度はリリースしたS3ベース構成 その他の構成検討 CloudFront VPC オリジン
デジタル庁の「デジタル認証アプリ」と連携した本人確認機能をリリースしました
はじめに 導入のきっかけ プロジェクトの進行と、乗り越えた壁 テストカードが足りない、からのスタート 設計からフロントエンド巻き込みの大切さを痛感 STG（ステージング）環境と本番の差 民間導入事例がない中での判断と設計 関係者との連携に助けられた デジタル庁のサポートが迅速かつ
持続可能なシステムを目指してプロダクトをリアーキテクトしました〜ドメインモデリング導入編〜 🔖 23
はじめに リアーキテクトとドメインモデリングの導入に至った背景 リアーキテクトの体制 リアーキテクトの過程で発生した課題 ドメインモデリングの導入と実践 ドメインモデリング参加者 ドメインモデリングの流れ 要件の洗い出しとドメイン知識の整理 ユースケースの洗い出し イベントストー
DMMデータサイエンスグループがGoogle Cloud Next 2025に参加しました！
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 BigQue
Figma Config 2025参加レポート：DMMプロダクトマネージャーが現地で感じた、デザインの未来と熱気。 🔖 2
こんにちは！DMMプロダクトマネージャーの小島です。 このレポートでは、FigmaConfig2025で得られた刺激的な体験や、発表された新機能、そしてサンフランシスコでのちょっとした出来事についてお話ししたいと思います。Figmaユーザーの方も、そうでない方も、これからのモノづ
Google ADKとServiceNow APIを連携したITヘルプデスクAIエージェント開発
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。これらの問い合わせに迅速かつ効率的に対応する
はじめに どんなイベントなのか コミュニティ支援制度 イベントの内容 Vol.7の振り返り 運営方針 これまでのスタッフの動き ~Vol.5まで Vol.6 今回どう変わったのか オンラインイベント オフラインイベント 大成功 さいごに はじめに 動画配信開発部 配信基盤チームエ
【AI時代の必須スキル】生成AIと未来を創る、すべてのエンジニアのための5つの鍵 🔖 46
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
【ラスベガス出張】DMMの新卒2人が行く！ Google Cloud Next 25 @Las Vegas
はじめに レポート Opening Keynote: The new way to cloud Maximize your cloud ROI- A practical approach to efficiency and optimization. Observability(
DMMのプラットフォーム基盤が目指す、 AX戦略（AI Transformation） 🔖 1
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、業務プロセスの洗い出しからスタートする
5万行弱あるSPA の JavaScript を TypeScript に移行した話
はじめに 移行の目的 移行計画 移行作業 トランスパイラの変更 tsconfig.json の作成 拡張子を変更 使用しているパッケージの型解決 CSS の named export に型付け グローバルな変数や定数の宣言を型定義ファイルに記述 any と ts-ignore で
Go開発者によるDDDの実践：概念理解から具体的な応用まで 🔖 4
1. はじめに 2. 既存管理画面のリプレース背景 2.1 技術選定の理由 2.1.1 フロントエンド: React 2.1.2 バックエンド: Go 2.1.3 設計: ドメイン駆動設計（DDD） 2.2 再構築による期待効果 3. DDD導入における課題 3.1 DDDの概念
チーム全員がオーナーシップを発揮してページ表示速度を4倍にした話 🔖 48
はじめに 我々が抱えていた課題 表示速度改善プロジェクト プロジェクトのスタート Catchpoint Chromeの開発者ツール ページ表示速度の高速化に向けた取り組み １）CSS、JavaScriptの外部ファイル化 ２）EmotionからCSS Modulesへの移行 ３）
Pagoda デモサイトのリニューアルと今後の情報管理システムの展望
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、何人かのユーザ
DevinとClineをDMMで導入しました〜トライアルから見えた成果の共有〜 🔖 253
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. 開発者の学習効率を上げる De
DEIM2025（第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）に参加しました！
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ループの中で、
DMMエンジニアにPHPの「推し関数」を聞いてみた〜PHPerKaigi 2025に協賛します！〜 🔖 1
PHPerKaigi とは？ PHPerKaigi 2025 開催概要 チャレンジトークン企画概要 DMM エンジニアに PHP の「推し関数」を聞いてみた 1 人目: watarukura さん 好きな PHP 関数 理由 関わっているプロダクト or 事業 2 人目: 矢島さ
ElastiCacheにおけるRedisからValkeyへの移行 🔖 1
はじめに Valkeyとは OSSとしてのValkey クラウド上のオンメモリキャッシュとしてのValkey Valkeyの導入 移行プロセスと注意点 1. 破壊的変更の影響を確認すること 2. ダウンタイムが発生すること 3. Redis OSSへの再移行が不可能であること 破