レビューAI基盤の再構築 — クリーンアーキテクチャでAIワークフローを再定義する

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…

レビューAI基盤の再構築 — AIを特別扱いしない設計原則 —

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…

現実の「ワクワク」をオンラインで再定義 DMMオンクレが挑んだ『検索体験改善』プロジェクト

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…

Cursor × Maestro MCP で実現!自然言語によるネイティブアプリの自動テスト

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…

新卒2年目によるECS Blue/Greenデプロイ奮闘記

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…

SRE Kaigi 2026スタッフ体験記:現場で学んだ判断力と3つのコツ

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…

AWS re:Invent 2025 参加記と体験談 ~ 新卒視点 ~

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…

re:Invent 2025 で見えた、AI 時代の開発ロール再編と SRE の再定義

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 …

APIレイテンシを1300msから300msへ。重いクエリを1/20に高速化できた話

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…

小さな面倒を解決する!QA業務でAIを使いこなすための3つのポイント

AI QA

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…

Cursor × GitHub MCPによる開発生産性向上の実践知

AI

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…

機能テストだけでは足りない。「ユーザー視点」の回帰テストをAIで再構築した話。

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…

QA部の生成AI活用実態調査~2025年秋期~

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…

BigQueryで毎月数十TB増えるセキュリティログのストレージコストを60%削減した方法

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…

ジャーナリングを続けることで得られた気づき

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…

AWS re:Invent 2025 参加記 ~ SRE視点でのre:Invent ~

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 - Au…

DMMデザイン組織の動き2025 - AI活用と人材戦略 -

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…

1ヶ月インターンのロードマップ設計 〜メンターとしての工夫〜

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…

Mermaid x AST x go:generate = コードとドキュメントの完全同期への道(完結編)

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…

Vertex AI PipelinesによるMLバッチ基盤の運用

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…

チーム改善の第一歩に。Webフロントエンド版DX Criteriaの活用法

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…

ドキュメントでは教えてくれないNext.js Cache handlerの挙動

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…

「MAC-VRF って結局なに?」QFX5120 で悩みながら整理した

1. はじめに 2. EVPN-VXLAN を設計するときのポイント 3. MAC-VRF に混乱した理由 3.1 instance-type mac-vrf を理解しないまま使っていた 3.2 MAC-VRF の概念と設定を混同していた 3.3 L2 と L3 が混在して混乱していた話 4. そもそも MAC-VRF とは何か 4.1…

CIで守るフロントエンドのコード品質 〜荒野から始める仕組み作り〜

はじめに コード品質とは なぜ仕組みが必要だったのか コード品質を保つ仕組みの構築 1. 循環的複雑度の検査と違反コードの解消 2. CIでの静的解析(ESLint)とマージルールの設定 3. 静的解析の強化(Prettier、ls-lint) まとめと今後の展望 最後に はじめ…

静的解析ツールを活用した、チームでのコードベース健全化戦略

はじめに 静的解析を取り入れた品質改善アプローチ 改善を進める中で見えてきた課題と気づき 品質改善の効果を最大化するための目標再設計 チームで取り組んだ改善プロセスと具体的な進め方 1. 優先順位付けとタスクの細分化戦略 優先順位付けの基準 タスク…

【n8n × Google Cloud】Slack をトリガーとした AI Agent ワークフロー基盤を構築した話

AI

背景と動機 部の取り組み「分科会」について なぜこれに取り組んだのか 解決したい課題 技術選定 実装方針 ツールの比較・選定 システムアーキテクチャ 直面した 2 つの課題 1. Slack からの Event は IAP を越えられない 2. LLM 単体では URL の先にあるロ…

Think! FrontEnd #9 開催レポート

はじめに Think! FrontEnd とは? Atomic Design から bulletproof-react へ – 構成リアーキテクト – DMMブックスを Next.js 化している話 大規模アプリをリアーキテクトした際の知見 データとコンポーネントの複雑さを整理整頓する おわりに はじめに こん…

社内SSoTツールを破壊してしまった話

はじめに SSoTとは? 利用しているSSoTツールについて どのように破壊したの? 1回目の破壊 2回目の破壊 3回目の破壊 破壊して得た学び Adapterの簡略図 まとめ はじめに 皆様ネットワーク運用自動化してますか? どうも、ITインフラ本部インフラ部ネットワ…

Slack上の作業スレでつくる、“点も線も残る日報”

はじめに “日報”と”分報” 作業スレのデモ 点と線の記録の共存による相互補完と効能 始めるには明日からでも かいつまんだ仕組み紹介 運用上の考慮 さいごに ※DMMグループ Advent Calendar 2025 12/16の記事です。本記事は飯田涼太 mesh1nek0x0 が担当します…

オブザーバビリティ成熟度モデルをGitHub公開!明日から使える評価フレームワーク

SRE

はじめに これまでの取り組みの流れ 第1段階:社内での実践と評価 第2段階:外部カンファレンスでの知見共有 第3段階:GitHubでの完全公開 なぜ公開したのか 1. 外部への貢献:明日から使える実用的なツール 2. 自社への学び:多様な視点からの発展 公開した…