dbt開発の定型作業とレグレッションテストを効率化するAIエージェントのツールを作った話 🔖 12

はじめに DMO（Data Management Office）でデータプラットフォームセクションを担当しています髙橋です。 dbt開発の定型作業を効率化するツールを作成しました。「このSQLをdbtのモデルにして」と指示するだけでモデル作成から関連ファイル生成、Lintチェック

Kubestronaut認定レポート 安心安全な食材をお届けするため、セキュアで安心安全なシステム基盤について学びました 🔖 1

はじめに Kubestronautとは何か なぜKubestronautを目指そうと思ったのか Kubestronautを目指してよかったこと 学習方法 おわりに はじめに こんにちは、SREセクションの高木です。 この度、私がCloud Native Computing Fou

アーキテクチャConference 2025 協賛レポート 🔖 1

はじめに アーキテクチャConference 2025とは ブースの紹介 セッションの紹介 おわりに はじめに こんにちは。Oisixエンジニアリング部の石田です。 2025年11月20日・21日の2日間、ベルサール羽田空港にて「アーキテクチャConference 2025」が開

3年後「最高のお客さまの声」の実現へ。Oisix PM合宿で描いたロードマップ 🔖 10

はじめに こんにちは。OisixでEC領域のプロダクトマネージャー（PM）をしている棚澤です。 近年、事業ドメインはますます複雑化し、サービスの高度化が進む中で、PMが担う「顧客価値の最大化」というミッションの難易度も上がっています。 「部署横断の連携がうまくいかない」「顧客価値

入会直後の解約率改善に向けた仮説検証プロセス 🔖 19

はじめに こんにちは。Oisix開発部バックエンドセクションの栗崎です。 私たちエンジニアリング本部では、今年度からプロダクト開発組織を導入し、各チームが自らビジネス目標を持って事業成長を目指す取り組みが始まりました。 私はその中で、とくに「ユーザの解約率を改善する」ことをミッシ

Core Web Vitalsの改善は売上に直結するのか？ データが示すCVRとの密接な関係 🔖 3

はじめに 秋の気配が色濃くなり、鍋が恋しい季節になってきましたね。 Oisixでは、定番モノから変わり種まで、鍋のKitも販売しています。これからの寒い時期にいかがでしょうか。 改めましてこんにちは。Oisixエンジニアリング部の菊池です。開発ディレクションから監視まで、Oisi

iOSDC Japan 2025 協賛 & 参加レポート 🔖 1

はじめに こんにちは。 オイシックス・ラ・大地株式会社でiOSアプリの開発を担当しているJ・Dです。 2025年9月19日から21日にかけて開催された、iOS関連技術をコアテーマとしたソフトウェア技術者のためのカンファレンスである「iOSDC Japan 2025」に、弊社はゴー

ほぼゼロダウンタイムな Pod 再起動戦略（EKS + Dapr + AWS LB） 🔖 4

はじめに こんにちは、Platformセクションのミカエルです。 今回扱うテーマは、デプロイ速度の遅さと、それによる不安を無くす方法についてです。 現代のマイクロサービスアーキテクチャにおいて、サービス間の通信の信頼性とダウンタイムの最小化は重要な課題です。特に、デプロイやインフ

開発生産性Conference 2025に参加しました！ 🔖 2

Oisixエンジニアリング部フロントエンドセクションマネージャーの川上です。 開発生産性Conference 2025には、スポンサーとしてブースを出展し、弊社エンジニアリング部部長の菊池が登壇しました。 この記事では、会場の空気感や登壇内容を紹介します。 開発生産性Confer

DroidKaigi 2025 参加レポート - 学びと交流に満ちた3日間 🔖 1

はじめに こんにちは！モバイルアプリセクションでAndroidアプリ開発をしているtk-masudaです。 9/10〜12に開催されたDroidKaigi 2025が大盛況で終了しました。3日間にわたって国内外から多くのAndroid開発に関わる方々が集まり、技術交流と学びに満ち

Oisix REBORNプロジェクトにおけるバックエンドチームでの開発の進め方 🔖 2

1. はじめに こんにちは。Oisixエンジニアリング部バックエンドセクションの栗崎です。 以前「負債解消Prjにおけるナビ運用CMS化の取り組み」を紹介しました。 今回は負債解消Prj改めOisix REBORNプロジェクトにおけるバックエンドチームでの開発の進め方について紹介

RDS for Oracleの『バインド変数』問題をPythonで解決！リードレプリカの実行計画を固定化した小ワザ 🔖 9

はじめに こんにちは、SREセクションの子安です。 Oisixのサービスでは、データベースに Amazon RDS for Oracle Enterprise Edition (EE) を採用し、可用性とスケーラビリティを確保するために Active Data Guard 構成を

Agentic CodingでJavaのレガシーコード100クラス以上にテストコードを書いてもらった 🔖 53

はじめに 技術戦略室の植木です。 最近話題のAgentic Codingで、Javaのレガシーコード100クラス以上にテストコードを自動生成させる試みをしました。 Agentic Codingの話は、モダンな開発での活用が多く紹介されていますが、Javaのレガシーコードへの適用事

SREイベント開催レポート 〜オイシックス・ラ・大地のキッチンで野菜とフルーツを添えて〜 🔖 1

はじめに なぜイベントを開催したか イベントの様子 お野菜とフルーツなど 登壇レポート 完璧を目指さない。小さく始める信頼性向上 10倍の運用規模を見据えて 開発者へのセルフサービス提供 会社もクラウドも違うけど通じたコスト削減テクニック Kiro HookをTerraformで

SRE NEXT 2025 に参加・Silverスポンサー協賛しました！ 🔖 1

はじめに ブース紹介 参加メンバーの感想 三木 髙木 (@ken_tkg10) SRE へのサポートケースをAIに管理させる方法 懇親会 子安 (@koyapig) ロールが細分化された組織でSREは何をするか？ ミカエル 石田 青木 アクセスピークを制するオートスケール再設計:

売れたはずの数量が分からない！？ECサイトの需要予測評価における課題と反実仮想による解決策 🔖 1

はじめに こんにちは、データサイエンティストの高橋です。 Oisixでは、お客様は週次のサイクルで食材や商品を購入し、毎週「定期ボックス」という形で個人の嗜好に合わせた商品セットの提案を受け取ります。提案された商品は自由に追加・削除・変更できる柔軟なシステムとなっています。 この

LLMを用いた補完商品推薦の開発 🔖 19

こんにちは、Data Management Office、データサイエンスセクションの横山です。本ブログでは、Oisix ECサイトにおける補完商品推薦システムの開発について紹介します。 背景 Oisix ECサイトでは、「安心・安全でおいしい食品」を軸に、バリエーション豊かな食

オイシックス・ラ・大地はSRE NEXT 2025にSilverスポンサーとして協賛します 🔖 1

はじめに こんにちは！SREセクションの髙木です。 オイシックス・ラ・大地（以下、ORDと表記）はSRE NEXT 2025にSilverスポンサーとして協賛します！ ORDがSRE NEXTに協賛するのは2020年以来の5年ぶりです。1 SREのコミュニティに貢献したいという思

日本初開催のKubeCon + CloudNativeCon Japan 2025にオイシックス・ラ・大地のSREが参加してきました！！ 🔖 3

はじめに こんにちは！SREセクションの高木、青木です。 2025/6/16-17に、クラウドネイティブ技術に関する世界的カンファレンスであるKubeCon + CloudNativeCon Japan 2025が東京のお台場で開催されました。日本では初の開催です！ オイシックス

try! Swift Tokyo 2025 参加 & 協賛レポート ~おやつを添えて~ 🔖 1

Oisixエンジニアリング部モバイルセクションでiOSとAndroidアプリのマネジャーをしているohzonoです。 2025年4月9日（水）から11日（金）の3日間、try! Swift Tokyo 2025（https://tryswift.jp/）にGoldスポンサーとして

Oisix REBORNプロジェクト - レガシーシステムのモダナイゼーションにおけるAmazon EKSの活用 🔖 2

はじめに Oisix REBORNプロジェクトの概要 現在のシステム構成 BFF/BackendAPI群のManifest Kubernetesアドオン Dapr Argo CD SSO対応 App Of Apps Pattern Karpenter NodePool これからの

Oisix「あなたにおすすめ」導入の軌跡と効果検証 🔖 3

はじめに こんにちは、データサイエンティストの矢内です。私が所属するData Management Office データサイエンスセクションでは、AI・機械学習、統計学といった技術を活用して、日々Oisixのサービス改善に取り組んでいます。 私たちは、データ分析だけでなく、実際の