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…

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…

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…

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…

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…

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…

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 - Mult…

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 …

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…

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…

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…

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…