LVCC: Central Hall TOALLの軽量VRゴーグルと薄型タブレット 「例の黄色い袋」でみんながわかるInsta360 噂の「真の壁掛けテレビ」を展示するLG 毛色の違うブースを用意しているパナソニック REGZAがちゃんと存在感を出しているHisense 潤沢な資金が見受けられるTCL ソニー・ホンダモビリティのAFEELA LVCC: South Hall 1 & 2 多数のポータブル電源メーカー 謎のスマートウォッチ、謎のBluetoothイヤホン 他にもコモディティ化してそうなもの GaNなACアダプタ ドライヤー 「海外でもちゃんと流行ってるんだ」ってなったもの トイカ…

登場人物 始まりは「ラストワン賞」のチケットから 衝撃の「案内されない」体験。ここは大学か、ギャザリングか？ 「全くわからん」が危機感を呼び起こす コミュニティの輪は全ての人に繋げる必要はない 失敗しても死なない「アンロックされる」感 デザイナー×アジャイル？ 「便利屋（ママ）」と「コーチ」の使い分け チェンジエージェントの武器に 外の世界では全員意識が高いわけじゃない ネクストアクション まとめ 編集後記 「RSGT（Regional Scrum Gathering Tokyo）」というイベントをご存知でしょうか。スクラムやアジャイルを愛する人々が全国、そして世界から集まる熱気溢れるカンファ…

はじめに CESって？ どんなところを周ったか？ LVCC: North Hall / West Hall 数多の「AI」を取り入れたロボットたち 一線を画す性能を見せてくれたボストン・ダイナミクス ロボットにも応用できる基礎技術でしっかりとプロダクトを作るエッジコンピューティングAI 液浸冷却を売り込むENEOS EVよりも自動運転が多く展示されていたモビリティ分野 多数のLiDAR関連技術 有名EVメーカーと新興EVメーカー アメリカでは芝刈り機がウケる？ CES Foundry (NVIDIA) 後編へ続く はじめに はじめましての人ははじめまして、お久し振りの人はこんにちは。メディア基…

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コード品質チームにて、 プラットフォームの設計品質向上に取り組んでいます。 このたび、エンジニアリング組織全体の技術的負債をAIにより可視化する仕組みを構築しました。 この記事では、構築の経緯や仕組みを解説します。 これはなに？ 背景 DMMプラットフォームとは 組織全体で増大する技術的負債 負債の分析精度に課題 Modifius（モディフィウス）の開発 Modifius CIの構築 CI化の背景と狙い Modifius CIの全体像 技術スタックと仕組みの裏側 Claude Code Base ActionとM…

はじめに DEIM2026の概要 参加レポート 一般発表（技術報告） スポンサーブース インタラクティブセッション [1F-04] ターゲットベクトルを用いた SPLADE への明示的な知識注入による概念マッピング効果検証 [5G-01] マルチドメイン推薦のための協調知識グラフとGNNによる知識転移手法 おわりに はじめに こんにちは！データサイエンスグループの森と田中です。私たちは2025年にDMM.comに新卒入社し、データサイエンスグループで検索・レコメンド機能の改善に取り組んでいます。グループの活動で、今年も『DEIM2026（第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）…

はじめに 背景と課題 背景 従来の対応と限界 課題の整理 対応方針：Phase分けによる段階的導入 Phase分けの全体像 Phase1:通報の登録(PoC) 実装の進め方 Phase1の特徴 Phase2：管理画面での通報管理 実装の進め方 Phase2で実装した機能 実装時に気をつけたこと 導入支援資料の作成 プロジェクト全体の効果と今後の課題 データ分析から見えた効果 見えてきた課題 今後に向けた方針 まとめ 得られた知見 はじめに こんにちは。プラットフォーム開発本部 第一開発部 ユーザーレビューグループの富澤です。 DMMのユーザーレビューサービスを支えるバックエンドチームで、システ…

1. はじめに 2. AWS WAF導入の背景 定期的な攻撃への対応 AWS WAFを選んだ理由 3. 導入前の検討事項 対象リソースの選定 リージョンの注意点 WCU（Web ACL Capacity Units）の制約 どのルールを選ぶべきか 4. 段階的な導入アプローチ まずはCountモードで開始 誤検知の発見と対応 誤検知の例：サービス間通信 検証期間について 5. ログ設計とコスト最適化 CloudWatch LogsではなくS3を選択 S3バケットの命名規則に注意 ルールの適用順番とコスト最適化 Athenaでのログ分析 誤検知判断のためのクエリ 6. Blockモードへの切り替…

PHPerKaigi とは？ PHPerKaigi 2026 開催概要 チャレンジトークン企画概要 AI時代のPHPでの検証方法を考えよう 問題提起 Agentの禁止設定 静的解析 PHPStan Deptrac テスト AIが動作確認するためのテスト PHPUnit Infection 仕様のテスト ユーザーシナリオのテスト 性質のテスト Eris PHP-Fuzzer 契約のテスト Pact PHP その他 AIによって何が変わったのか 仕様をどう管理するのかという問題 まとめ 最後に こんにちは！二次元コンテンツ開発部 のozaki-kotaです。 3月20日（金）より3日間にわたるカン…

はじめに ワークフローをインフラに委ねなかった理由 全体構造：クリーンアーキテクチャの適用 DDDでワークフローを表現する Value Object Rich Domain Model Domain Service （ワークフロー） ① 実行形態からの完全分離 ② Protocolによる依存性逆転 ③ Model Adapterで将来耐性を確保 ④ Observabilityと整合する構造 まとめ はじめに こんにちは。プラットフォーム開発本部 第４開発部 ユーザーレビューグループの大野です。 私たちは、DMMに投稿されるユーザーレビューを処理するバックエンド基盤を開発・運用しています。 レビ…

はじめに プロダクトAIはバックエンド機能である なぜAIはワークフロー化するのか 分散SaaSが生んだ構造的負債 設計原則 — AIを特別扱いしない 再設計の3つの軸 1. 実行基盤の統一（Kubernetes） 2. ドメイン境界の明確化（DDD） 3. ワークフロー内部の可観測性（Observability） 統合の成果 まとめ はじめに こんにちは。プラットフォーム開発本部 第四開発部 ユーザーレビューグループの松井です。 私たちは、DMMに投稿されるユーザーレビューを処理するバックエンドAPIを開発・運用しています。レビューの投稿・表示は、ユーザー体験を支える基盤機能です。 そのため…

チャオ！DMMオンクレのプロダクトマネージャー（PdM）青井裕紀です。 本日は、昨年の大規模アップデートで実施した『検索体験改善』プロジェクトについてのお話をしようと思います。 ※この記事は画像の一部に生成AIが利用されています。 第1章：いち消費者として感じた「見つからない」もどかしさ 第2章：リアルの「ザッピング体験」を手のひらに 第3章：「映り込み」をめぐる現場との対話 第4章：DMMオンクレが描く「持続可能」な幸せの形 執筆に当たって / スペシャルサンクス まず、DMMオンクレはミッションとして『誰もが夢中になれるエンタメスペースを創造する』というものを掲げてきました。オンラインクレ…

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…