はてなブックマーク

はじめに AmebaLIFE事業本部でWebフロントエンドエンジニアをしている湯本航基（@yu_3in）です。 本記事では、PRレビューコメントをもとにコーディングガイドラインを継続的に更新する仕組みについて紹介します。 最近は、AIの支援を受けながら実装を進めることが当たり前になってきました。 その一方で、チームの中にある判断基準やレビュー観点が整理されていないと、成果物の品質は安定しません。 今回取り組んだのは、その判断基準をレビューの中から継続的に回収し、ガイドラインとして育てていく仕組みです。 やりたかったのは、PRレビューの中にある判断基準を、継続的に再利用できる形にすることでした。 課題 背景にあった課題は、大きく2つありました。 レビュー知見がPRの中に埋もれて、チームの資産になりにくい ガイドラインを作っても、更新されずに形骸化しやすい もちろん、一般的なベストプラクティス

はじめに ABEMAのData Scienceチームで、2025年9月から半年間、ミッション型インターンに参加した田名部智也と申します。 東京大学電子情報工学科の4年生で、大学では音声情報処理の研究を行っています。 インターンでは、ABEMAのプロダクト上で行われるA/Bテストの分析や、A/Bテスト分析基盤の機能改善、LLMを活用した分析レポート要約のPoCなど、さまざまな業務に取り組みました。本記事では、その中でも「マルチエージェントシステムによる過去の施策の検索と示唆出し」についてお話しします。 Data Scienceチームの現状 ABEMAでは、データに基づいた意思決定を行うために、A/Bテストの結果を踏まえて判断する文化の醸成に注力してきました。A/Bテストの流れは下図の通りです。 検証設計：検証したい施策について、元になった仮説や背景、そしてそれを検証するための評価指標や適用判

はじめに こんにちは、26卒内定者でバックエンドエンジニアの相馬大和です！ 本記事では、内定者バイト期間中の、Amebaブログのストレージ移行と、それに伴う周辺システム刷新の取り組みをご紹介します。 背景 Amebaブログは様々なコンポーネントから構成されており、その多くでDynamoDBを利用しています。 DynamoDBはスケーラビリティに優れたNoSQLデータベースであり、かつてのAmebaブログの要件には適していました。しかし、サービスの成長とともにデータの参照パターンが多様化した結果、現在の運用においてはRDBの方が適しているという判断に至りました。 その背景として、まず運用負荷の観点があります。DynamoDBのスループット制御はWCU（Write Capacity Unit）によって管理されますが、障害復旧時のリトライ処理においてWCUの調整が難しく、運用負荷となっていました

システムアーキテクチャ ABEMAでは、リアルタイムプロトコルを各マイクロサービスで個別に実装するのではなく、WebSocket、SSE、Polling をサポートするリアルタイムゲートウェイを別途配置する方式を採用しています。これにより、各マイクロサービスはリアルタイム通信方式や接続状態を直接管理する必要がなく、特定のタイミングでユーザーへイベントを通知したい場合には、リアルタイムサービスに対して標準化された RPC リクエストを送信するだけで、リアルタイムメッセージを配信することが可能です。このような構成により、リアルタイムプロトコルに関する実装および運用の責務をリアルタイムゲートウェイに集約し、マイクロサービス間の結合度を低減するとともに、各サービスが本来のドメインロジックに集中できるようにしています。 Fastly Fanout リアルタイムシステムの実装にあたり、ABEMAでは

目次 はじめに 仕様書AI活用の前提 組織状況の整理 理想の仕様書の定義 AIツールとインターフェースの構築 まとめ おまけ：Slackリアクションで仕様書を更新する仕組み 参考リンク この記事で学べること 仕様書 AI 活用を組織に定着させるためのプロセス 理想の仕様書を言語化し AI に読み込ませる方法 AI ツール導入時に「使われない」を防ぐ工夫 想定読者 仕様書作成に AI を活用したい人 組織への AI ツール導入・定着に興味がある人 はじめに 株式会社 WinTicket でエンジニアをしている長田卓馬(@ostk0069)です。 本記事では、WINTICKET における仕様書の AI 活用について紹介します。2025 年 12 月〜 2026 年 1 月の 2 ヶ月間で 36 件の仕様書が作成され、そのうち 33 件（92%）は AI と一緒に書かれたものです。WINTICK

ジャンプTOON ソフトウェアエンジニアの國師 (@ronnnnn_jp) です。 この記事では、仕様書の作成・レビューに生成 AI を活用するための実践的なアプローチを紹介します。 目次 生成 AI による開発効率の変化 LLM の特徴と制約 コンテキスト情報の整備 手順や制約の明確化 評価と効果 なぜ Notion AI か おわりに 生成 AI による開発効率の変化 2024 年 5 月にサービスを開始したジャンプTOON は、モバイルアプリケーションと Web ブラウザアプリケーションを提供しています。バックエンドも含め、ジャンプTOONの開発は大きく次の流れで進みます。PM が企画と仕様策定を行い、開発メンバー (エンジニア、デザイナ、QA など) を巻き込んで仕様をブラッシュアップします。その後、デザイナが UI デザイン、エンジニアが実装を進めます。 昨今ではコーディング A

はじめに みなさんこんにちは、東京大学大学院工学系研究科修士1年の海野 大輔です。 2026年1月の約1ヶ月間、サイバーエージェントで「CA Tech JOB」という就業型インターンシップに参加させていただきました。私は株式会社AJA の DSP チームで、バックエンドエンジニアとして勤務させていただきました。 この記事では、インターンシップ期間中に私が取り組んだこととその成果についてご紹介します。 背景 AJA では Demand Side Platform (DSP) と呼ばれる、広告配信プラットフォームの開発・運用を行っています。大量のトラフィックをリアルタイムで処理することが求められ、高速かつ安定したシステムが非常に重要になります。 AJA DSP は、複数のコンポーネントに分割されたマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、各サービスは Google Kubernetes E

はじめに 特に、OpenAIのCodexに代表される「大規模なコードコンテキストを理解するAIモデル」のポテンシャルを最大限に引き出すため、各フェーズで使用するプロンプト、AIの予想出力、そしてコンテキスト管理の方法を具体的に紹介します。 この記事で学べること Codex等のコード生成モデルを「単なる補完」ではなく「開発パートナー」にするプロンプト術 AI駆動開発の各フェーズにおける具体的なプロンプトの書き方 UIワイヤーフレームをAIに生成させる方法 コードベースだけでなくJSONを用いたプロジェクト進捗・コンテキスト管理 小規模Webアプリ開発に最適化されたワークフロー 目次 プロジェクト概要 Phase 0: プロジェクト構想 Phase 1: プロジェクト初期化 Phase 2: 要件定義・ドメインモデリング Phase 3: アーキテクチャ設計・技術スタック選定 Phase 4:

はじめに こんにちは、株式会社GOODROID（ハイパーカジュアル系スマホゲーム開発）の洞秀和です。 ゲーム開発歴は半年ほどの「業界駆け出し」エンジニアですが、AIはWebアプリ開発などで以前から活用しています。 本記事では、Unity製パズルゲーム「WormEscape」を 開発期間1ヶ月でソフトローンチ するまでの過程で、Codex（AIエージェント）をどう使いこなしたか を実体験ベースでまとめます。 経験が浅いからこそ「AIを味方につけて短期間で形にする」ことにこだわりました。同じような立場の方や、AI活用に興味があるエンジニアの参考になればうれしいです。 開発したゲーム「WormEscape」とは 「WormEscape」は、ステージ内のワーム（芋虫）をタップして外へ逃がすパズルゲームです。 ワーム同士や障害物にぶつからないよう、順番やタイミングを考えながらタップするのがポイントで

目次 はじめに なぜCodex MCPを活用するのか Codex MCPの活用方法 知識ドキュメントの重要性 実際の活用例 活用の成果と今後の展望 0. はじめに はじめまして、AI事業本部 極AIでMLエンジニアをしている吉原 (X:@sou_squared) です。 僕は普段からAIを活用した開発効率向上に興味を持っており、いろいろ試行錯誤をしております。そんな中、Codex MCPに設計や実装案を任せ、なるべく自分はコーディングしないようにしていたら、いつのまにかCodex利用率社内3位にランクインしていました。本稿では、その背景と具体的な活用方法、実際のワークフロー、そして得られた知見について詳しく解説します。 1.なぜCodex MCPを活用するのか AI Codingを用いた開発に置いて責務を分離するためです。 僕はメインエディタとしてCursorを使用しています。そこで、計画

はじめに はじめまして。株式会社タップルで SRE（25新卒）をやっている鈴木友也です。 最近はセキュリティエンジニアみたいなことをやっています。 本記事は CyberAgent Group SRE Advent Calendar 2025 の 24 日目の記事です。 明日の記事は @ren510dev さんによる ABEMA 広告配信プラットフォーム強化における移設戦略とハイライトです。 直近タップルでは JavaScript で書かれた巨大なモノリスを TypeScript で書かれたマイクロサービスに移行するプロジェクトに取り組んでいました。このプロジェクトは事業的にも優先度が高く、SRE である僕もガッツリ開発に入り込み、大きめの機能移行を二つ担当しました。開発に参加する中で、色々な苦労や学びがあったため、本記事ではそれらについて SRE 視点で振り返ってみようと思います。 移行プ

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

この記事は、CyberAgent Developers Advent Calendar 2025 19 日目の記事です。 こんにちは。株式会社 WinTicket の@dora1998です。 Platform チームに所属し、現在は Cloudflare Zero Trust の導入に向けて検証を進めています。 今回は、Cloud Run Worker Pools で cloudflared を立て、内部のみに公開している Cloud Run へ簡単に接続できたという検証のまとめとなります。 背景 Cloudflare Access (以下 Access)は、Cloudflare の Zero Trust 製品群の 1 つで、社内アプリケーションを安全に公開するプロキシの役割を持っています。 Access で社内アプリケーションを接続する方法としては、主に以下の 2 種類が考えられます (

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