はじめに こんにちは。 CX部門 データ・AI戦略室 データ戦略Gの田中です。 ぐるなびには2018年に新卒として入社し、レコメンドエンジンの開発や在庫・予約関連のデータ分析等に携わってきました。 現在は主に検索結果の並び順アルゴリズムの改善を行っています。 私たちのチームではアルゴリズム自体の改善に伴い、MLOps（機械学習の運用改善）にも取り組みました。 今回は、 MLOpsとは どうやって導入したか 導入で何が得られたか についてお話ししていきたいと思います。 検索アルゴリズム改善プロジェクトについて 検索の並び順アルゴリズム改善のプロジェクトが始まったのは約2年前でした。 それまでの並び順は複雑なルールベースで決められていました。 そこで機械学習のモデルを用いてより効果的な並び順を予測し、検索結果の改善・CVRの向上を試みました。 2020年の2月からプロジェクトがスタートし、3月

こんにちは！店舗開発チームの滝口です。 ぐるなびでは、認証・認可のプラットフォーム開発に携わったのち、現在はレストランデータの運用をしつつ、ぐるなび掲載ページや、店舗向け管理画面の開発をしています。 はじめに このたび、オンプレで稼働していた「非構造化データストレージ（通称：UDS）」をAWSに移行しました。 UDS は NAS に保存されているファイルを REST API を介して CRUD 操作できるシステムで、ぐるなびで掲載している店舗の画像や CSS 、Javascript 等の保存に利用されています。 この記事では NAS に保存されたファイルをどのようにして AWS に移行したのか、その移行方式や AWS アーキテクチャを紹介します。 目次 はじめに 目次 UDS 基本情報 今回使った主な AWS AWS を活用して実現したいこと AWS 導入におけるアーキテクチャ AWS へ

こんにちは、フロントエンドエンジニアの寺澤です。 今年も新卒が入社しまして、フロントエンド新卒研修の内容についての検討を開始しました。 検討にあたり、昨年（2019年）の実施内容について振り返りましたので、公開したいと思います。 ぐるなびの新卒研修 ぐるなびでは新卒研修を毎年行っており、エンジニアについてはフロントエンドやバックエンド、インフラ等の業務内容を研修を通じて知ってもらい、本人と面談で相談しながら配属先を決定しています。 また、2019年においては、若手のデザイナーからアニメーション等が JavaScript で制御できることをもっと早く知りたかったというフィードバックを受け、デザイナーも合同で実施しました。最後の課題については、エンジニアとデザイナーで別の課題にすることで、より職能にフィットするようにしました。 実施する上で、以下の内容をゴールと設定しました。 何も知らないとこ

こんにちは、Salesforceを活用した営業支援システムを担当している松山です。 私の所属するチームでは、同システムを社内でより効果的に活用するための開発・改修をメインに行っています。 私自身は、2019年1月からぐるなびに入社して、Salesforceに関わってまだ1年ほどの新米です。現在もSalesforceについて日々勉強し、社内のユーザが使いやすいシステムを目指し、試行錯誤を繰り返しています。 今回は、どのようにぐるなびのシステムにSaleforceを活用し、Salesforceの活用技術向上に取り組んでいるかを紹介したいと思います。 Salesforceとは Salesforceは、セールスフォース・ドットコム社が提供する、顧客管理ソリューション。 Salesforceとは マーケティング、営業、コマース、サービスなどすべての部署で、顧客一人ひとりの情報を一元的に共有できる統合

自己紹介 はじめまして。新卒2年目のみのちです。 1年目はBtoCサービスであるぐるなびの店舗ページと、BtoBサービスである店舗ページ管理ツール「ぐるなび PRO for 飲食店」の開発・運用の担当の店舗チーム、 2年目はレストラン検索の開発・運用の担当の検索チームに所属しています。 私は8月に店舗チームの部署に配属になり、10月からOJT研修を始めました。 11月に課題をやってみて、1月に勉強会を開きました。 この記事の3行まとめ 部署配属のあとにOJT研修課題としてISUCONの過去問に挑戦した 環境構築が思うようにいかなくて、まず環境構築で使われていたAnsibleの技術に興味を持った 社外のAnsibleもくもく会に参加し、社内ではチームで勉強会をした 研修内容を決める(10月) 毎年新卒で配属された人はOJT研修課題を行っており、前回うちの部署では自動販売機の機能実装などを行っ

どうも、ご無沙汰しています。 ピエール高木です。 前回の投稿から、早いもので3年近く経ちました。 景色も変わりました、糖質制限で痩せた私も、滑らかな曲線を描き体重が戻りました。 なので、最近また制限を開始したところです。 今回は、デザイングループでLINEスタンプをリリースしましたので、 そのプロセスをまとめました。 プロジェクト発足の経緯と目的 基本的に、WEBサービスを運用するには、開発のリソースも案件に左右されます。 その中で、まずデザイナーだけで完結できる案件はないかと、メンバーが起案したのがきっかけでした。 さらに、LINEスタンプならデザイナーだけで収益化を測れたり、 プロジェクトの合間などのリソースを有効活用していきたい、という背景もあります。 結果としてメンバーのスキルやモチベーションの向上、さらにはグループの社内外認知、という目的としてプロジェクトをスタートしました。 固

勉強会プロジェクトとは こんにちは。このブログでは5度目の登場になるエンジニア人事のOKANOです。 直近2つでは勉強会文化の立ち上げ（芽生え期）と、運営の試行錯誤（成長期）についてお伝えしてきました。 かれこれこの取り組みも丸3年続けてきました。今回は、メンバー全員でこれまでの動きを振り返った結果をリレー形式でお伝えしたいと思います！ メンバー紹介 この取り組みを運営している勉強会プロジェクト（以降勉強会PRJと書きます）は、担当するコンテンツや対応箇所、立場もバラバラなエンジニアが集まっており、多様性のあるメンバーで構成しています。 それでは簡単に一言ずつ自己紹介していきます。 OKANO 僕の話はもういいですね。興味がある方はtwをご覧いただけるとうれしいです。 ふじい 社内で数少ないSalesforceエンジニア。最近は営業企画周辺も徘徊中。 荒海 golangエンジニア。社内でg

こんにちは！　豊濱です。 今回は、AWSのre:Invent 2019にぐるなびのエンジニアが参加した様子をインタビュー形式でお届けします。 re:Inventとは AWSが毎年1回、ラスベガスで開催する同社最大のイベント。今年で8回目になります。 日本からの参加者も多く、アメリカの入国審査で航空チケットを見せると「AWSのイベントに行くのかい？」と聞かれるほど(実際わたしも過去に参加した際きかれました)。 基調講演ではCEOのAndy Jassy、CTOのWerner Vogelsが目玉となる機能やサービスを発表したり、プレゼンテーション形式のセッションだけでなく、体験型のイベントやワークショップなどさまざまな催しが行われます。 参加するまでの経緯について、まずはぐるなびの開発を束ねるマネージャーに今回の取り組みについてインタビューしました。 「会社が成長軌道に乗るときに、開発が追い風に

こんにちは！ IT統制グループの中島です。 メタデータ管理に関わるブログ第二弾になります。第一弾の記事はこちらをご参照ください。 以前と組織は変わっていますが、引き続きメタデータ管理にも携わっています。 第一弾の記事で、「メタデータ管理を流行らせたい」と書いたので、 今回は弊社のメタデータ管理の仕組みをお伝えしようと思います。 これからメタデータ管理を始められる方の参考になると幸いです。 ちなみに弊社のメタデータ管理システムは「MetaBo」と言います。 Meta Bibliography（メタ書誌情報）を略してMetaBoと名付けられました。 MetaBoの全体概要 MetaBoは、社内に散在するデータに関する情報（メタデータ）を一元管理し、横断的に検索する仕組みです。 収集したメタデータをキーワード検索することで、スキーマ・テーブル・カラム・インデックスなどに辿り着けるWebアプリケー

こんにちは、ぐるなびのインフラを担当している飯田です。 私の所属するグループでは、ぐるなび全体のサイトインフラの構築や運用を行っています。 私自身は、新卒で入社して今年で四年目となります。現在は、ぐるなび全体の仮想基盤やコンテナ基盤の運用、IaCなどを主に担当しています 。 今回は、我々が開発し提供している社内システムをコンテナ化し、そこでどういう技術に取り組んでいるかという話をしたいと思います。 インフラが提供する社内システムとは ぐるなびでは、サーバの払い出しやミドルウェアの設定変更などが発生する度にインフラへ依頼し、それに対してインフラが対応するフローをとっています。 このフローだと間接工数が増え、サービスの開発スピードが遅くなるなどの課題がありました。 そのため、開発効率やスピードの向上のため一部のオペレーションに対してGUI化やAPI化を実施し、社内システムとして提供しています。

こんにちは！かとうです。 今回、私は様々なIDE・エディタを渡り歩いてきて、社内の愛用IDE・エディタランキングが気になったので、調査をしてみました！そして愛用者の皆さんに便利な設定や小技を教えてもらいました！ 調査結果 一位はVisual Studio Code、僅差でPhpStorm、その後ろをVim等が追いかけるという結果になりました。 このランキング、回答者の所属チーム別で見ても顕著な偏りはありませんでした。同じチームでもやはり好きなものを選択しているようですね！ JetBrains製の有料エディタのPhpStormユーザが多い理由は、PHPで開発されたコンテンツが多いことや、会社でアカウント管理しているといった背景が影響している可能性も・・・？ ちなみに私はVimときどきサクラエディタ派です。 新人の時にVimからスタートして色々試してみましたが、結局最初のVimが自分に一番あっ

ぐるなびのインフラを支えるエンジニア、岩本と飯田。 今回はちょっと趣向を変えて、当社インフラストラクチャーサービスグループの岩本と飯田にぐるなびのインフラ全体からキャリアまでをざっくばらんに話してもらいました。 まずは飯田さんの質問から始まります。 ベンダーロック正直どうなんですか 飯田　これまで物理サーバで動いていたものが 仮想マシンやコンテナに代わり、オンプレミスからパブリッククラウドに向かっていますよね。 ぐるなびは 今 AWSを主に使っていて、今後もGCPとか色々なクラウドを使っていくと思います。ただ、AWSを使っているがためにベンダーロックされてしまって、例えばGCP使いたいけれど移行しづらいからAWSに寄ってしまう、なんてことがあるのではと思ったりもします。 そこらへんどう考えますか。 岩本　AWSを使い始めると、他に行きづらい反面、AWSをしっかり使っていかないとAWS上の恩

こんにちは、ぐるなび データマネジメントグループの中島です。 我々のグループは、全社的なデータマネジメントの企画・推進を行っております。直近では特に、メタデータ管理に力を入れています。 今回はその メタデータ管理 の一端についてお伝えしたいと思います。 そもそもデータとは？ そもそもデータとは何でしょうか。 メタデータの話をする前に、データについておさらいしておきます。 エンジニアブログを読んで頂いているみなさんに「データ」の話なんて いまさら何を……と思われるかもしれませんが、初心に返って調べてみると色々と発見ができました。 Wikipediaによると、 データ（英: data）とは、事実や資料をさす言葉。言語的には複数形であるため、厳密には複数の事象や数値の集まりのことを指し、単数形は datum（データム）である。 とあります。（Wikipedia データ 2019年4月10日 (水

こんにちは、IT統制セクション データマネジメントグループの宮澤です。 2009年にぐるなびに入社し、データベース管理者（DBA）としてキャリアを重ねてきました。2016年からは、データ管理者（DA）のチームを発足し、関係各部署と協力し、全社的なデータマネジメントの企画・検討と推進を行っております。 ぐるなびにおけるデータマネジメントの取り組みについては「メタデータ管理のすすめ」の中で公開されていますので、ご興味のある方は、合わせてお読み頂ければと思います。 私の所属するIT統制セクションは「データ利活用の促進」もミッションの一つに掲げており、社内データはもちろん、昨今話題になっているオープンデータの社内利用や連携なども検討しておりました。 そんな折、日頃からお世話になっている日本データマネジメント・コンソーシアム（JDMC）の「エンジニアの会」において、あるイベントの出場者を募集していま

こんにちは。開発部門HR（技術人事）のOKANOです。 前回は、それまで勉強会文化がなかったぐるなび社内に、学びの文化が芽吹くまで についてご紹介しました。 今回はこの話の「それから」についてお伝えしたいと思います。 とりあえずスタートを切った！けどこれからどうしよう、という方 社内の文化づくりに奮闘されている方 こんな皆様のご参考になれば幸いです。 「勉強会プロジェクト（以下、勉強会PRJ）の芽生え」は、「0を1にするお話」でした。この中でもそれなりにもがいてはいたのですが、成長期（1を5に増やすお話）に移る過程の今回のお話でも、かなりもがいてきました。 未だ努力の最中であり、完結はしていない事をご承知おきください。 運営体制の甘さが発覚 まずは行動を起こすこと！ が「芽生え」フェーズでの行動指針になっていたこともあり、なかば勢い（だけ）で運営していたところがありました。 具体的には、

こんにちは。 データインテグレーショングループの長谷川です。 今回はTensorFlowでオートエンコーダを作成し、SageMakerのトレーニングジョブを使って分散学習を行いたいと思います。 SageMakerとは オートエンコーダ TensorFlowを使ったオートエンコーダの実装 エンコーダ デコーダ トレーニングモデル 誤差関数 tf.estimator tf.estimator.Estimator tf.estimator.EstimatorSpec トレーニング用データ関数 推論 SageMakerの分散処理を実装する model_fn train_input_fn eval_input_fn serving_input_fn トレーニングを実行する デバッグ 推論エンドポイントをデプロイ 推論 推論エンドポイントの停止 トレーニング済みモデルのアタッチ まとめ SageMak

こんにちは。ぐるなびのインフラを担当している湯原です。 ぐるなびは食に関する数多くのサイトを展開しており、私たちインフラ担当はこれらのサイトインフラの構築と運用を行なっております。 システム運用において「監視」というキーワードは、担当者にとってはとても重要な要素になるかと思います。 以前の監視システムでは、サーバが増えるたびに監視担当者に依頼を行い、監視登録を手動で行う運用がされていましたが、ぐるなびサイトの成長とともにリリーススピードも早くなり、対応できなくなってきました。 そのため、新しい監視システムを自分たちで作りました。今回はその設計から実装、運用までの取り組みについて紹介させていただきます。 設計フェーズ システム監視というと世の中にはさまざまなツールが存在します。ZabbixやNagiosといったツール類が有名ですね。 真っ先にどのツールを使うかといったツール選定に目が向きがち

こんにちは。株式会社ぐるなび 店舗・PFR開発Gの村山です。 以前はAlexaSkillAwardに関する記事を書かせていただきました。 今回は先日行われたAlexa Dev Day Tokyoに関しての記事を書かせていただこうと思います。 Alexa Dev Daysとは Alexa Dev Daysは世界各国で行われている開発者向けのトレーニングイベントです。日本での開催は初めてです。 本イベントでは、Alexaスキル開発の基本から最新のテクノロジーまでを網羅する特別セッションのほか、VUIワークショップ、アイデアソン、各種ラボセッションなど、実践的でインタラクティブなカリキュラムを2日間を通してご提供します（1日だけの参加も可能）。 Alexa Dev Day Tokyoより 10月12日、13日の2日に渡って開催されたのですが、Alexaスキルの開発に興味があったので、私は両日参加

こんにちは。 データインテグレーション開発グループの長谷川です。 弊グループではぐるなびのビッグデータを使ったサービスの開発業務を行っており、データライブラリもその1つとなります。 データライブラリはPhase1リリースして1年以上が経過し、今回なぜPhase2として改修を行ったのかという理由や、改善箇所などを説明させていただきたいと思います。 また、最後に飲食店メニューにおける今年のトレンドについて、データライブラリのデータから簡単にご紹介させていただきます。 ぐるなびデータライブラリとは 機能概要 Phase2の開発理由 有効語辞書の採用 バッチ処理の開発 メニュー抽出処理 データ抽出処理 サーバサイドプログラム 処理概要 テーブル設計の工夫とGo言語によるAPI開発 プログラムとクエリの最適化 テンポラリテーブルの使用 テキスト連結から[]byteに変更する インデックスの見直し 急

こんにちは！かとうです。 寒くなって来ると濃厚なチョコレートケーキやアイスクリームがおいしくなりますよね。 そしてシュトーレンやグリューワインなど冬スイーツのシーズン！！！ 先日、ぐるなびもゴールドスポンサーとして協賛させていただいているTechCrunch Tokyo 2018に行ってまいりました！ 僭越ながらレポートさせていただきます！ TechCrunch Tokyoとは TechCrunch Tokyoとは、『日本最大級のスタートアップの祭典』です。 Keynote Session、Fireside Chatと、100を超えるスタートアップの頂点を決めるスタートアップバトルの他に、 様々な個性あふれるプロダクトをひっさげて各社が出展するブースエリアがあります。 会場 昨年同様、今回も会場は渋谷ヒカリエさんのヒカリエホール！ 11Fからエスカレーターで9Fのヒカリエホールへと下ってい