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Podcast こんにちは、Amebaのデザインシステム「Spindle」でテックリードをしている原 (@herablog) です。 本記事では「Spindle 2025」と題し、今年の変化と具体的な取り組みを振り返ります。 ※ 本文は2025年時点の活動を振り返った内容のため、現在の状況とは一部異なる場合があります。 2024年から2025年への変化 2024年までの Spindle は、「人と人の協業」を軸に、ブランドガイドラインやデザイントークン、UIライブラリを整備してきました。特に UI ライブラリでは、デザイナーとエンジニアが Design Doc を共に作り、実装・運用まで進めることで、職種をまたいだコミュニケーションの円滑化に注力してきました。 2025年からは、この流れに AI が本格的に加わりました。要件整理や事例収集、デザイン案や命名支援、Design Doc のドラ

目次 はじめに 抱えていた課題 解決策: スキーマ駆動開発の導入 カスタムプラグインの実装 運用のフロー 導入してみて まとめ はじめに 株式会社 WinTicket でWebエンジニアをしている原島(@1keiuu)です。 Web開発を主に担当しつつ兼任でデータマネジメントチームにも在籍しています。 WINTICKETはサービス開始から6年以上が経ちますが、データマネジメントチームは比較的新しく少人数のチームです。 専任で担当できるエンジニアがいない期間もあり、事業の成長に対してデータマネジメントに関する課題がいくつかありました。 本記事ではクライアントエンジニアとしてログ実装に関して抱えていた課題とその解決策を紹介します。 抱えていた課題 WINTICKETではWeb、App(ネイティブアプリ)、Serverの3つのプラットフォームから、クリックや投票といったユーザーの行動ログを社内の

本記事は、CyberAgent Group SRE Advent Calendar 2025 18日目の記事になります。 はじめに ABEMA SRE チームでエンジニアリングマネージャーをしているの宮﨑（@zakimiiiii）です。 また、サイバーエージェント全体では Developer Experts 制度における、 SRE 分野の NextExperts を担っています。 これまで WINTICKET、ジャンプTOON から「DarkCanary」の導入に関する記事が公開されてきました。 WINTICKET Web の Canary / Dark Canary リリースを支える Release Manager の紹介 DarkCanaryリリースによるWINTICKETサーバーの開発生産性・品質向上 Fastly と Cloud Load Balancing によるダークカナリアリ

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 の 18 日目の記事です。 1. はじめに こんにちは、サービスリライビリティグループ(SRG)に所属している石川雲(@ishikawa_kumo)です。普段は Ameba Platformの運用・改善に関わりながら、プロダクト横断でのセキュリティと信頼性向上に取り組んでいます。 本記事では、Ameba Platformがこれまで取り組んできたことを振り返りつつ、以下についてまとめています。 Ameba PlatformでのPlatform Engineeringをどのように捉え直したのか Ameba Platformの現在地をどう整理しているのか そしてこの先に向けて、どのような方向を目指しているのか 特定の技術やツールの紹介というよりは、プラットフォームを長期的なプロダクトとしてどう育てて

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 の17日目の記事です。 こんにちは！ハノイ開発センターに所属しているminhquangです。普段はAI事業本部の協業リテールメディアカンパニーで、小売企業様向けアプリ開発のバックエンド開発を担当しています。 CyberAgentではエンジニア一人あたり200ドルの開発AIエージェント費用サポートが全社展開されました。私のチームでも半年ほど前からCursorやClaude CodeやCodexなどのAIツールを導入しています。導入後、チーム全体のコミット数が導入前の約2倍になり、AIエージェントによる生産性向上の効果が数字としても表れています。 一方で、コード量が倍増したことにより、レビュー負荷も跳ね上がりました。それに対し、エンジニアのレビューに割く工数を2倍にするような対応はしづらいので、こ

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 16 日目の記事です 🎅 みなさん、IPv6やってますか？ サイバーエージェントの黒崎( @kuro_m88 ) です。 今年はIPv6でクリスマスツリー🎄を作ってみました！ 既にIPv6を活用している人も、よくわからないので無効化してしまっている人もこの記事を通してIPv6を身近に感じていただければと思います。 AWS上に構築することで真似したいと思った方が挑戦できるようにほぼterraformで完結させるようこだわりましたが、サポートチケットをあげないと解決不能な問題に直面するなど、個人的にはかなり頑張ったので最後までお楽しみください！ つくったもの🎄 こちらです。綺麗なクリスマスツリーが見えますね。IPv6がある環境ではMac, Linuxをお使いの方はcliで tracerout

1回のポーリングで9回のAPIを呼び出していたのは、予約一覧、予約詳細、ステータス情報など、画面表示に必要な情報を複数のエンドポイントから取得していたためです。これに加えて、多数の薬局クライアントが同時にポーリングを実行するため、リクエスト数が膨大になっていました。 また、予約データは日々構造が複雑になっていき、検索のためにデータベースのテーブルにインデックスを張っても大きな負荷がかかる状況だったため、より本質的な問題の解決を行う必要がありました。 問題の本質：「無駄な」リクエスト ポーリング方式の根本的な問題は、データに変更があってもなくても、定期的にリクエストが発生するという点にあります。 実際の運用データを分析してみると、興味深い事実が分かりました。予約データに変更が発生する頻度は、ポーリング頻度と比較するとかなり低いのです。つまり、大半のリクエストは「変更なし」という結果を返すだけ

はじめに 株式会社AJA でバックエンドエンジニアをしている片山です。 Infrastructure as Code (IaC) の運用において、Terraform は広く使われていますが、その運用方法は組織によって様々です。私たちのチームでは、当初 Dev Container 上で Terraform を実行していましたが、運用上の課題を抱えていました。また、module を積極的に活用していたことで、管理コストの増加にも悩まされていました。 この記事では、Dev Container での Terraform 運用から Atlantis へ移行した経緯と、module 戦略の見直しによって得られた恩恵を紹介します。 想定読者： Terraform をローカルまたは Dev Container で運用している方 IaC の運用課題（誰が何を変更したか分からない、オペレーションが属人化など）

L4（全プロセスの自動化）を実現するためには、従来の開発スタイルの限界を理解し、「Spec駆動開発」へとシフトする必要があります。 3. Spec駆動開発」とは Spec駆動開発とは、仕様書（Spec）を単なる「人間が読むためのドキュメント」としてではなく、「AIがコードを生成するための構造化されたコンテキスト」として再定義する開発手法です。 従来、ドキュメントは開発の「副産物」や「後付け」になりがちでしたが、この手法ではドキュメントこそがコードを生み出す「源泉（Single Source of Truth）」となります。 Spec駆動開発がもたらす3つの「副次的効果」 この手法のメリットは、開発プロセスの自動化そのものよりも、開発プロセス自体に「健全な強制力」が働く点にあります。 1. ドキュメントの鮮度と網羅性の維持 これまでは、コード変更後にドキュメントを更新し忘れる「ドキュメントの

この記事は Datadog Advent Calendar 2025 11日目の記事です🎄 ABEMAの広告配信システム開発チームでバックエンドを担当している黒崎 ( @kuro_m88 )です。 今年DatadogのVectorを本番環境に導入したため、その事例を共有します。 DatadogのRust製オブザーバビリティデータパイプラインVectorとは？ Vector自体はDatadogのサービスではないため、Datadogユーザの中でも初めて聞いた人は多いかもしれません。 元はTimber Technologies社が開発していて、2021年にDatadogが同社を買収し、DatadogのCommunity Open Source Engineering teamが開発するソフトウェアとなりました。 https://www.datadoghq.com/blog/datadog-ac

はじめに この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 9 日目の記事です 🎅 こんにちは。ABEMA の広告配信システム開発チームでバックエンドを担当している戸田朋花です。 ABEMA の広告配信システムは大規模なシステムなため依存するパッケージが多いです。 セキュリティの観点から依存パッケージは定期的にバージョンアップして最新に近い状態を維持するのが重要です。しかし、依存が多いプロジェクトではひとつひとつ更新を確認し必要なバージョンアップを行う作業が負担になります。 この作業を自動化する方法の一つに Dependabot の活用があります。Dependabot とは GitHub で利用可能な依存関係を管理するためのツールで、リポジトリで使用している依存関係の脆弱性について通知したり、依存関係を最新に保つための Pull Reque

この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 の2日目の記事です。 AI Shift で AI Worker の開発・運用に携わっています、鈴木 (@amata1219) と申します。 今年度に配属されて以降、AI Worker の非同期タスク実行基盤としての Redis Streams を利用したキューコンシューマーの開発・運用に主として取り組んできました。この経験を踏まえ、直近の業務ではキューコンシューマーの信頼性を向上するための抜本的な改修を行い、以降のここ1ヶ月は実行基盤に起因する確認された障害は0件になりました。 本記事では Redis Streams をベースに、耐障害性と優先度制御を備えた、スケーラブルかつ高信頼性のキューコンシューマーの設計方法を紹介します。 Redis Streams ベースのキューコンシューマー？ Re

はじめに この記事はDatadog Advent Calendar 2025 2 日目の記事です 🎄 ABEMA の広告配信システム開発チームでバックエンドを担当している戸田朋花です。 Datadog APM にはサービスという概念があり、サービス単位でメトリクスやトレースをみたりサービス間の依存関係をみたりできます。 基本的にはアプリケーションの処理全体をひとつのサービスとして扱います。しかしアプリケーション内でデータベースや外部の API などアプリケーションとは別の処理に依存する場合は、呼び出し元のサービスとは別でメトリクスの把握やモニターの作成等を行いたいため別のサービスとして扱いたいです。 本記事では、このような場合に依存先を自動的に検出する Inferred Services について紹介します。 Datadog APM のサービスについて Datadog APM におけるサ

1. はじめに：2028年、「開発プロセス完全自動化」への挑戦 サイバーエージェント 専務執行役員 技術担当の長瀬（@lionbaby）です。 CyberAgent Developers Advent Calendar 2025、トップバッターを務めさせていただきます。 今年は私たちにとって、中期戦略を根底から見直す「変革」の年でした。 10月に開催した社内イベント「CA BASE VISION 2025」において、「2028年までに開発プロセスの完全自動化（AI成熟度Level 4）を目指す」というビジョンを掲げました。 これは、単に「楽をする」ための自動化ではありません。AIエージェントとエンジニアが協働し、開発のあり方そのものを再発明する挑戦です。 プレゼンテーション終了後、エンジニアの皆さんから本当にたくさんの質問をいただきました。 「AIに仕事を奪われるのか？」「評価はどう変わる

はじめに こんにちは！初めまして！ 東京工科大学 学部2年の 広瀬エイトル（@Heitor_Hirose）です。 この夏、大学の休みを利用して2025年8月から2ヶ月間、株式会社サイバーエージェントの就業型インターンシップ に参加しました。配属されたAI事業本部では、LLMを活用したプロダクト「AI POS」の開発に携わり、LLMの挙動を監視・分析するためのObservability（可観測性）基盤をゼロから設計・構築する というミッションを担当しました。 実際に社内でインターン終了時に発表した資料は以下になります。 この記事では、2ヶ月間に行った技術選定からアーキテクチャ設計、構築までの過程を紹介します。具体的には、以下の3つの技術的な意思決定について深掘りしていきます。 LLM Observabilityツールの比較検討 Langfuse, Traceloop等を比較し、最終的に「La

はじめに こんにちは。ABEMA の広告配信システム開発チームでバックエンドを担当している戸田朋花です。 ABEMA ではパーソナライズした広告配信ができるため、「ユーザー × 属性」がキーとなる高カーディナリティなデータに対する読み書きのリクエストが大量に発生します。 また全てのユーザーが全ての属性を持っているわけではないので、リクエストに対して実際にデータが存在しないことが多くあります。 その結果、読み取りのアクセスパターンとして「リクエストのカーディナリティがデータのカーディナリティを大きく上回る」状態になります。 ABEMA の広告配信サーバーには、このような性質のリクエストがピーク時には数千から数万 RPS で発生します。 データベースへ大量にリクエストが発生するとデータベースが高負荷となりシステム全体のボトルネックになります。 これを防ぐための一般的な方法として、キャッシュ用デ

AIを駆使できるエンジニア育成のために1000名の社員の学びの機会を作った話｜エンジニア職向けの「生成AI徹底理解リスキリング」 目次 この記事の投稿者について 前回記事のおさらいとその後の歩み 2回目以降を実施した「for Developers」と1度きりで終えた施策 看板そのままで中身を作り直し カリキュラムと教材のアジャイル開発 ターゲットと効果を説明して順番を決める より多くの受講者に「学習者」になってもらう 世の中の進歩と社内のニーズの変化 エンジニア向け「生成AI徹底理解リスキリング」の自己評価 ところで「生成AIで業界を牽引している状態」になりましたか？ 【参考】関連記事 この記事の投稿者について こんにちは。株式会社サイバーエージェントの経営推進本部という組織に所属している片岡です。 2005年に中途入社し、ここ３年ほどは「リスキリングセンター」という全社横断施策で、主にエ

こんにちは、FANBASEの中川(@kqito_n)です。 突然ですが、みなさんのGitリポジトリに実施されていないTODOコメントやFIXMEコメントはありませんか？ 開発を進めていく中で、以下のようなコメントを書いた経験は誰にでもあるのではないでしょうか。 // TODO: APIの仕様変更後にこの処理を削除する // FIXME: パフォーマンス改善が必要 これらのコメントはコードの中に埋もれ、開発チームから忘却される事もあるかと思います。 その上、これらが残り続けると、複雑性や認知負荷の増加、延いては最終的に技術的負債として蓄積される側面が危惧されます。 reminder-lintとは このような課題を解決するべく reminder-lint という検査ツールを開発し、多くの社内部署で利用していたものを、今回OSSとして公開しました。 https://github.com/Cybe

AWS Lambda + Bedrock + Athena で S3 Tables (Iceberg) に自然言語でクエリするMCPサーバーを構築してみた はじめに 全社データ技術局データインテグレーションチームに所属している與田龍人です。 Amazon S3 Tables を利用して Iceberg 形式でデータを管理すると、Iceberg テーブルの自動コンパクションやテーブル単位の権限制御が可能になります。これにより、従来の S3 バケット運用に比べてクエリ性能とデータガバナンスの両立が容易になります。 そこで今回は、Claude から自然言語で質問を送ると、自動で対応する SQL クエリを生成し、Athena がそのクエリを実行して結果を JSON と要約付きで返す仕組みを構築します。 Lambda 関数は MCP（Model Context Protocol）サーバーとして動作し

はじめに こんにちは、株式会社タップルで機械学習エンジニアをしている田中宏樹です。主に生成AIを活用した業務効率化を行っております。 タップルではデータ基盤としてSnowflakeを採用しており、日々の施策検証においてデータが必要な際には、データ分析チームにSQLの作成を依頼しています。そこで私たちは、SQLを書かずに自然言語だけでデータを取得できる「SQL Agent」を開発・運用しています。 そのような状況の中、先日SnowflakeからSQL生成を支援する機能である「Snowflake Intelligence」がPublic Previewとして公開されました。 本記事では、Snowflake Intelligenceと「SQL Agent」を比較し、Snowflake IntelligenceのSQL生成機能が実務でどの程度通用するかを検証していきます。 Snowflake In

【“使われる”生成AIとは?】ChatGPTでもDifyでもない。新卒で挑んだSlackで週300本の議事録を生み出すBot「議事録くん」の開発ストーリー こんにちは、サイバーエージェント AIオペレーション室の大城 海斗(@Kaito14123925)です。 2024年にバックエンドエンジニアとして新卒で入社し、現在は生成AIを活用した社内プロダクト開発に取り組んでいます。 この記事では、私が入社1年目で開発したSlack上の議事録生成Bot「議事録くん」について、 なぜ議事録Botを作ったのか（背景と課題） どんな工夫で“使われる”プロダクトになったのか 技術スタックとアーキテクチャ 実際の利用状況 を振り返り、新卒エンジニアの目線でお話しします。 PM目線で書いた記事が下記となります。 併せて読んでいただけたら幸いです。 週100人以上が使うSlackBOT「議事録くん」、“使われる

はじめに こんにちは、2025 年新卒で ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している戸田朋花です。 生成 AI を活用したアプリケーション開発では、「ハルシネーション」と呼ばれる問題がしばしば課題になります。これは、生成 AI がもっともらしく見える誤情報を自信満々に出力してしまう現象です。 こうした問題に対して、形式的な検証技術を応用し、ハルシネーションの発生を抑制する新しいサービス「Automated Reasoning checks」が先日 AWS 上で GA されました。 本記事では、この 「Automated Reasoning checks」を実際に試してみた内容を、検証結果とあわせてご紹介します。 Automated Reasoning checks とは Automated Reasoning checks は Amazon Bedrock Guardrails

はじめに こんにちは、FANTECH本部 の 前田 です。 サイバーエージェントでは、AIツールへの投資を積極的に行っており、2025年6月には 年間で約4億円のAI活用予算をエンジニアに支援 することを発表しています。 私が所属するチームでも、Claude CodeやCursorなど、AIエージェントを利用した開発が導入されており、開発フローの中にAIがいます。 一方、全職種がAIを活用して然るべきフェーズに来ていますが、担当業務よっては個人の業務最適化に閉じているケースが多いです。 個々人がAI活用について知り、自身の業務を最適化していくことがファーストステップですが、組織としてのAI活用の成果創出も考えていく必要があります。 $200の支援を組織に還元していくためにも、AIを利用しやすい土壌整備はエンジニアのミッションの1つになってきていると感じています。 AIイネーブリングという考

はじめに みなさんこんにちは。 AmebaLIFE事業本部でAmebaブログのバックエンド開発を担当している宮野 奎太朗(@38ke1)です。 私たちのチームでは現在、約20年以上にわたって運用を続けているJavaベースのバックエンドシステムを Goで実装したシステムへ移行するプロジェクトを機能開発と並行して進めています。 本記事では移行に踏み切った背景、そして最近導入したTypeSpecによるスキーマ駆動開発の具体的な取り組みについてご紹介します。 移行の背景 AmebaブログのバックエンドシステムはJava言語をベースとしたシステムを構築&運用していましたが、 大きく以下3つの課題に直面しており継続した開発が難しい状況にありました。 複雑化したシステムのメンテナンス性 Javaエンジニア人材の縮小 コンテナ化への移行推進 Amebaが掲げる「100年愛されるメディアを創る」ビジョンの実

はじめに はじめまして、AI事業本部 極AIでML/DSエンジニアをしている吉原です。 サイバーエージェントが実施する新卒機械学習エンジニア（ML）・データサイエンティスト（DS）向け研修「DSOps研修」は、単なる技術習得を超え、ビジネス価値を自ら創出できる実務者としてのスキルとマインドセットを体系的に育成するプログラムです。本稿では、研修の背景と目的、プログラム構成、新たに導入した取り組み、これまでの成果、そして今後の展望を詳しくご紹介します。 1. DSOps研修の概要 1.1 研修の狙いと定義 DSOps（Data Science Operations）とは、AI事業本部で定義された社内用語で、「データサイエンス技術をビジネス課題解決に活用するための実践的プロセス」を指します。新卒ML/DSがプロダクトの　ビジネスモデルを理解し、KPIの設計から施策立案、効果検証まで一連の流れを習

はじめに こんにちは、2025 年新卒で ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している戸田朋花です。 生成 AI を活用した開発が広がる中で、コードを書くこと自体のハードルは大きく下がりました。 一方で、生成 AI に「どのようなシステムを実装して欲しいのか」を正確に伝える難しさを日々感じています。 2 週間ほど前には spec-driven development を掲げた AI 統合開発環境の Kiro が AWS からリリースされ、話題となりました。 Kiro ではユーザーとの対話を通じて Requirements, Design, Task list を順に作成することで、まずシステムの設計を明確にしてからコーディングに入るプロセスが取られています。この方法は冒頭で述べた課題に対する 1 つのアプローチになるでしょう。しかし、依然として生成 AI と自然言語で設計の微妙な

みなさんこんにちは。最近渋谷でクレカを落としたところ、偶然弊社の人事が拾って届けてくれたことで事なきを得たラッキーボーイ、柳(@pagu0602)です。 本記事は 2025 年 6 月 6 日に公開されたSpindle MCP で変わるデザインシステムの開発 ~ Figma 連携で実現する超高速開発 ~で触れられていた、Figma Dev Mode MCP Server について、具体的な利用方法や特徴を紹介します。 サードパーティ製 Figma MCP Server デザインツール「Figma」のデザインデータをテキストデータとしてコンテキストに追加できる MCP ツールが登場しました。 有名なものだと Figma-Context-MCPが挙げられます。 これを受けて、Ameba でも Figma MCP Server を利用して開発がどのように変化するか検証しました。 機能とその実現方

SGE の技術コミュニティの一つであるSGE.Webでは、SSG（システムセキュリティ推進グループ）の小笠原さんをお招きし、MCPとセキュリティというテーマでご講演いただきました。 「MCPサーバーを活用できる（使える・作れる）ようになる」を目的として、社内のMCPの利活用を推進するために開催されました。 本記事は6月12日に社内で開催した「SSG × SGE.Web MCP 勉強会」の発表内容に対して、社内の生成AI議事録ツール「コエログ」を活用して書き起こし、登壇者本人が監修役として加筆修正しました。 NOTE: Podcast風のまとめもあります (NotebookLM で作成) では、MCPとセキュリティというテーマで勉強会を始めさせていただきます。 まず自己紹介をさせてください。私は小笠原と申します。2017年にサイバーエージェントに中途入社して、今はシステムセキュリティ推進グル