デジタルスキル標準（DSS）活用事例集、リンク集 | デジタル人材の育成 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
本ページに掲載する事例、リンクについて IPAは、デジタルスキル標準（DSS）を活用している企業にヒアリングを行い、本ページでご紹介しています。 事例をまとめて参照したい場合は、以下のPDFをご覧ください。なお、資料内の図表等の著作物、商標等は各企業に帰属します。 デジタルスキル標準（DSS）活用事例集(PDF:6.5 MB) また、経済産業省やIPAからのDSSに関する発信、各メディアに掲載されたDSSに関する記事をリンク集に掲載しています。 本ページに追加したい事例、記事などありましたらお問い合わせ先までご連絡お願いいたします。
公開日 2024/05/27更新日 2024/12/02注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 現代のITサービスは、ユーザーに高品質で安定した体験を提供するために、より効率的で柔軟な技術選定が不可欠です。 本特集では、注目企業のシステムアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々より、それぞれの技術選定における工夫と、未来を見据えた展望についてご寄稿いただいています。 各企業がどのように課題を乗り越え、開発生産性や品質を向上させるためにどのようなアプローチを採用しているのか ー この記事を通じて、実際の現場で活用される最先端の技術や戦略を学び、皆さんのプロジェクトに役立つ洞察を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介はサービス名のアルファベット順となっております airCloset - 株式会社エアークローゼット会員限定コンテンツ無料登録してアーキテクチャ
2025年1月、天気予報専門メディアである「tenki.jp」は約2週間にわたり、大規模なDDoS攻撃を受け、複数回のサービス障害が発生しました。 2025年6月25日〜26日に開催された「AWS Summit Japan 2025」では、tenki.jpの企画開発を管掌し、DDoS攻撃への対処・復旧にあたった森島 昌洋氏が、被害時の社内の状況や、事後対応のなかで得られた教訓、ソリューション選定時に定めた基準など、対応当時の裏側を明かしました。 この記事のポイント tenki.jpは2025年1月、断続的なDDoS攻撃に見舞われた。台風・地震発生時の高負荷にも耐えられるシステムと運用体制を備えていたが、対応は困難だった セキュリティインシデントが発生した際、事業部門は対応をエンジニアに任せきりにせず、事業的側面からの判断を行わなければならない tenki.jpでは、対策ソリューションの選定
freee会計からマイクロサービスを切り出すのに4年かかりました / 4 Years for Carving Out A Micro Service from freee Accounting.
freee会計からマイクロサービスを切り出すのに4年かかりました / 4 Years for Carving Out A Micro Service from freee Accounting.
Rails Tokyo Meetup 02 登壇資料。
フロントエンドを Vue.js から React にリプレイスしたお話 (前編) - NTT docomo Business Engineers' Blog
はじめての方、はじめまして。久しぶりの方、お久しぶりです。 イノベーションセンターの何縫ねの。(@nenoMake)です。 普段の業務ではソフトウェアエンジニアとして Node-AI という WEB アプリケーションの開発をしています。 パブリックな活動としては、好きな言語である C# 関係の OSS 開発や技術ブログの投稿、登壇などをしています。 ですが、今回は C# ではなくフロントエンドのお話をします...! この記事では今まで Vue.js 2.x で開発されていた Node-AI の WEB フロントを完全に捨て去り、React にリプレイスしたお話をつらつらとしていきます。 まずは前編ということで、リプレイスプロジェクト発足時の課題感からはじめ、プロジェクトの進め方や選定技術などについてお話しします。 後編には内部の設計などのより技術的なお話をしたいと思います。では前編スタート
「"犯人"はこの中にいる」——年間数億円のAzureコスト削減に向けてイオンが取り組んだ10のコト
年間数億円のAzureコスト削減のためにイオンスマートテクノロジーSREチームが取り組んだ10の施策を公開。予約購入、ログ基盤整備、異常検知アラート——巨大インフラの「見えないコスト」との戦いを追いました。
A collaborative AI workspace, built on your company context. Build and orchestrate agents right alongside your team's projects, meetings, and connected apps.
本記事では、RAGの精度を向上させるための「ドメイン特化埋め込みモデル」の手法について、ざっくり解説します。 株式会社ナレッジセンスは、「エンタープライズ企業の膨大なデータを掘り起こし、活用可能にする」プロダクトを開発しているスタートアップです。 この記事は何 この記事は、メルカリの研究チームがAAAI 2026で発表した「ドメイン認識型テキスト埋め込み」に関する論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 ちなみに、この論文自体はRAGについて直接言及したものではありません。しかし、 RAGとは検索エンジンそのものです。一般的な検索技術の精度向上手法は、そのままRAGに使えることも多いです。 今回は特に、「一般的なベクトル検索だけでは、業界用語・日本語データをうまく検索できない」 という、RAGで「あるある」な課題に対する、強力な解決策が示されています。 今回も「そもそもRAGと
リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ リクルートが『スタディサプリ』で Amazon Aurora Serverless v2 を採用。コストを最適化しつつ Aurora の管理工数を大幅削減 株式会社リクルートは、日本国内のHR・販促事業及びグローバル斡旋・販促事業をおこなう事業会社です。リクルートでは、『スタディサプリ』というスマートフォンアプリ、パソコンで利用可能なオンライン学習サービスのデータベースとして Amazon Aurora PostgreSQL を採用しています。 2023 年 5 月にこの Aurora PostgreSQL を Aurora Serverless v2 に変更しました。採用検討から 1.5 ヶ月と短期間で導入を決定しましたが、入念な検証の結果 Aurora の運用負荷を大幅に削減し、サービスの安定運用も実現しています。本ブログは、『スタディサ
バクラクのモノレポにおける AI Coding のための環境整備と {Roo,Claude} Code活用事例 / AI Coding in Bakuraku's Monorepo: Environment Setup & Case Studies with {Roo, Claude} Code
AI Coding Meetup #2 Cline/RooCode/Claude Codeの活用事例 https://layerx.connpass.com/event/355449/ での登壇資料です。
デロイト トーマツ コンサルティングの森氏が、ChatGPTやLLMの活用法とアジャイルガバナンスの必要性について発表しました。前回はこちら。 海外版のピザ屋のデモ森正弥氏：海外版のピザ屋のデモを流せればと思います。英語がちょっと流れますが、こんな感じです。 ピザ屋に店員のAIアバターがいて、お客さんが来て……お客さんがだいぶぶっきらぼうですけど（笑）、答えていくのをハンドリングして、最後はペイメントまでやるという感じでした。シナリオは一定はありますが、これは裏がLLMで、ここではNVIDIAのNeMoを使って会話をやっているので、シナリオじゃないアクションにももちろん普通に対応できます。 例えばいきなり「アジャイルって知っている？」と聞いたらきちんと答えてくれます。NeMoは英語とスペイン語がすごく得意なので、このデモは英語のデモになっていますが、日本語でも動きます。 あと、単にこれは単
2024/05/08 AWS オンラインセミナー、「AI Agent 開発の 0→1 - AWS の実証事例に学ぶ、企画から組織展開までのメソッド」での発表資料になります。 https://pages.awscloud.com/eib-aiml-250508-reg.html
こんにちは。メルペイSREの@foostanです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の14日目の記事です。 皆さんはインシデント対応は好きですか。多くの方はこの答えにNoと答えるかもしれません。ただこの業界にいるとYesと答える方もいてなかなか楽しい気分になることがあります。ちなみに私はインシデントの非日常感に少し高揚するタイプではありますが、同僚がたくさんいる昼間に限ります。夜はできる限り携帯電話をスリープ状態にしたいものです。 さて、今回ご紹介するのはメルペイがローンチしてからの約6年間で培ってきたインシデント対応や管理のノウハウです。また実際に直面した課題を例としていくつか取り上げ、その改善をどのようにしてきたか共有します。 なお内容は以前登壇させて頂いた Incident Response Meetup vol.2 の
Just make it scale: An Aurora DSQL storyMay 27, 2025 • 3404 words At re:Invent we announced Aurora DSQL, and since then I’ve had many conversations with builders about what this means for database engineering. What’s particularly interesting isn’t just the technology itself, but the journey that got us here. I’ve been wanting to dive deeper into this story, to share not just the what, but the how
Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依
2025年5月19日に開催されたFindyさん主催「Mastra創業者がリアルを語る 〜AIエージェント開発の“今”と“未来”」で発表した資料です。
Tauri Mobile - Develop mobile apps with JavaScript and Rust
2/28/2023Tauri Mobile - Develop mobile apps with JavaScript and Rust#code#vue#rust Studio Terabyte is a full stack web development studio who finds and builds solutions that fit your project What is TauriTauri describes itself as a framework for building tiny, blazingly fast binaries for all major desktop platforms. Developers can integrate any front-end framework that compiles to HTML, JS and CSS
We've been experimenting with running coding agents autonomously for weeks. Our goal is to understand how far we can push the frontier of agentic coding for projects that typically take human teams months to complete. This post describes what we've learned from running hundreds of concurrent agents on a single project, coordinating their work, and watching them write over a million lines of code a
Posted on September 8, 2025 I get asked on my stream and at talks I give, “What is it like to work in Haskell in production, full-time?” From November of 2020 until August 2025, I was employed at Mercury where I wrote code in Haskell. During that time I also started up a live video stream where I’ve built several libraries, games, and applications in Haskell for an audience. This post is a summary
Rust in Production: Qovery
In this article of our Rust in Production series, I interview Benjamin Chastanier, a senior software engineer at Qovery. We talk about Qovery, the pros and cons of Rust, and what developers should keep in mind when working on Rust projects. Cloud providers came on the scene in the early 2000s to allow anyone to start a tech company and manage infrastructure. Over the years, these providers have be
「NIKKEI Tech Talk #3」のテーマはフロントエンド。高速なWebサービス、信頼性、安定性を重視して開発をしてきた日本経済新聞社が、「爆速の電子版開発」や「爆速生産性の爆上げ」における直近の取り組みを紹介しました。全2回。前半は、日経電子版における「爆速のユーザー体験のための取り組み」について。 2022年に新卒で入社 フロントエンド、CDN開発を担当林仁氏：「NIKKEI Tech Talk #3」、「メディア企業のWebフロントエンド～多様な開発と技術選定～」のトップバッターとして「爆速の日経電子版開発の今」というテーマで発表します、よろしくお願いします。 まず、自己紹介から始めたいと思います。林仁と申します。「Twitter」「GitHub」は「Shinyaigeek」というIDで活動しているので、プライベートではしにゃい君と呼ばれることが多いです。 会社でも本名よりも
Full-Stack TypeScriptで型安全な開発サイクルを実現！ ── Legal Brain 開発事例 - 弁護士ドットコム株式会社 Creators’ blog
こんにちは！ Legal Brain エージェントを開発している下山です。 Legal Brain エージェントはリーガル特化型 AI エージェントで、法律事務所や企業の法務部門での複雑なリサーチ業務を支援するリーガルリサーチ機能を提供しています。 このプラットフォームはマイクロサービス構成で、フロントエンドとバックエンドに TypeScript を採用することで開発サイクルを大幅に向上させました。本記事では、その実践事例をご紹介します。 プロジェクト概要と課題 Legal Brain エージェントではバックエンド（Go）とフロントエンド（TypeScript）で異なる言語を使用していたため、型定義の不整合や開発効率の低下といった課題に直面していました。 開発で直面した課題 バックエンド・フロントエンド間の型定義の不一致 異なる言語で開発することで、バックエンドとフロントエンド間で型定義の
DuckDB as a Pipeline: Findyデータ基盤におけるDuckDBの活用事例 - Findy Tech Blog
この記事は「ファインディエンジニア #1 Advent Calendar 2025」の24日目の記事です。 沢山のアドベントカレンダー記事が執筆されていますので、年末のお供に是非読んでみてください。 adventar.org はじめに ソフトウェアエンジニアの土屋(@shunsock)です。私の所属するデータソリューションチームでは、ファインディ全体のデータ活用を推進するためのデータ基盤を構築しています。 今回、我々はデータ基盤のRDSとBigQueryのテーブル同期システム (EL Pipeline) のリプレースを行い、DuckDBを本番導入しました。本稿では、活用に至った経緯と実際に組みこむにあたる課題、および成果を紹介します。 はじめに ファインディにおけるテーブル同期システムの立ち位置 リプレイスの背景 補足 技術選定 Datastream DuckDB Datastream,
How We Saved $500,000 Per Year by Rolling Our Own “S3”
Camera → N3 → S3 FallbackWe used S3 as a landing zone for Nanit’s video processing pipeline (baby sleep-state inference), but at thousands of uploads/second, S3’s PutObject request fees dominated costs. Worse, S3’s auto-cleanup (Lifecycle rules) has a 1-day minimum; we paid for 24 hours of storage on objects processed in ~2 seconds. We built N3, a Rust-based in-memory landing zone that eliminates
2x Performance, $300k Savings: A Case Study in Rewriting a Critical Service in Rust
Posted on August 1, 2025 2x Performance, $300k Savings: A Case Study in Rewriting a Critical Service in Rust A Tale of Scale: When Your Service Hits a Wall In the world of high-traffic systems, success often brings its own set of challenges. During my internship at TikTok, one of our core payment services—a reliable workhorse built in Go—began showing signs of strain. As TikTok LIVE’s user base gr
【アドベントカレンダー2025】JavaのEOSL対応について取り組んだこと - ぐるなびをちょっと良くするエンジニアブログ
はじめに こんにちは、開発部の古川です。 普段は、ぐるなびの認証や個人情報、ポイントシステムといったぐるなび内の各サービスから利用される共通システムを担当しています。 今回は、私たちが担当しているシステムにおける JavaのEOSL (End of Support Life) 対応 について、検証から意思決定までの取り組みをまとめました。 現状について 扱っているシステムの特性上、なるべく無停止で安定したものが要求されます。 そのため、大きなシステム改修などは行わず、最低限の保守に留める運用となっていました。 しかし、オンプレミス環境のOSがEOSLを迎えるにあたり、オンプレミスのままリプレースをするか、クラウドにマイグレーションしていくかの検討を進めてきました。 まず、数年前の事例をお話しします。 当時、個人情報管理システムのAWS移行を機に、Java 6からJava 8へのアップデート
written on January 30, 2025 After Musk’s acquisition of Twitter, many people I respect and follow moved to Bluesky. I created an account there and made an honest attempt of making it my primary platform. Sadly, I found Bluesky to be surprisingly hostile towards AI content. There is an almost religious resistance to AI on there, at least in whatever corner of the platform I ended up in. Despite the
【イカしたUIを見る】Vol.6 UIデザイナーが触って嫉妬した2025年ベストアプリ3選｜Goodpatch Blog グッドパッチブログ
この記事はGoodpatch Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 こんにちは！UIデザイナーのsugasoです。今年もたくさんのアプリやサービスに触れました。昨年は2024年のベストアプリを紹介しましたが、今年も引き続き、2025年に触れたプロダクトの中から、「こんなかっこいいプロダクトを作りたい」と、心から嫉妬した “イカしたアプリ”を厳選してご紹介します。 アプリやUIのインプットが少し苦手な方にも、これからUIデザインの引き出しを増やしていきたい方にも、そして何より「良いUIに悔しくなりたい」デザイナーの方に向けた、ささやかなクリスマスプレゼントです。ぜひ、コーヒー片手にお楽しみください！ ▼ユーザー視点のUI/UX改善方法がよくわかるお役立ち資料（グッドパッチ） 1. MD Vinyl 一つ目のアプリは、まるでレコードに針を落としたかのような感覚で音楽
Photo by Parrish Freeman on UnsplashState of GraphQL todayWe started our GraphQL adoption journey by building our checkout experience. We saw tremendous benefits in adopting GraphQL when our checkout app built with GraphQL became our guiding light.We built more apps, provided infrastructure support, launched a public GraphQL API, and provided trainings and learning materials across the company. We
Database Design for Google Calendar: a tutorial May 20, 2024 Author: Alexey Makhotkin squadette@gmail.com. Introduction In this database design tutorial (~9000 words) I’m going to show how to design the database tables for a real-world project of substantial complexity. We’ll design a clone of Google Calendar. We will model as much as possible of the functionality that is directly related to the
Cognition | Rebuilding Devin for Claude Sonnet 4.5: Lessons and Challenges
Rebuilding Devin for Claude Sonnet 4.5: Lessons and Challenges We rebuilt Devin for Claude Sonnet 4.5. The new version is 2x faster, 12% better on our Junior Developer Evals, and it's available now in Agent Preview. For users who prefer the old Devin, that remains available. Why rebuild instead of just dropping the new Sonnet in place and calling it a day? Because this model works differently—in w
How GitHub uses GitHub Actions and Actions larger runners to build and test GitHub.com
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
How Notion build and grew our data lake to keep up with rapid growth
By XZ Tie, Nathan Louie, Thomas Chow, Darin Im, Abhishek Modi, Wendy Jiao In the past three years Notion’s data has expanded 10x due to user and content growth, with a doubling rate of 6-12 months. Managing this rapid growth while meeting the ever-increasing data demands of critical product and analytics use cases, especially our recent Notion AI features, meant building and scaling Notion’s data
At Faire, we recently completed the longest code migration in our frontend codebase’s history. We transitioned from class components and MobX classes to functional components and hooks in our largest React application. This migration enhanced our codebase’s maintainability through improved composability and access to powerful third-party libraries (TanStack Query and zustand). It also improved our
Migrating our Largest Mobile App to React Native - Shopify
Migrating our Largest Mobile App to React NativeIn 2020, we announced that React Native is the future of mobile at Shopify. As part of that journey, we’ve been migrating Shopify Mobile (our largest app at 300 screens per platform) from native to React Native. Here’s how it’s going. In 2020, we announced that React Native is the future of mobile at Shopify and since then we’ve been migrating all ou
Introducing our first Frontier Models!
Rebuilding A Large E-Commerce Website With Next.js (Case Study) — Smashing Magazine
Developing with Next.js is amazing, but there are definitely some challenges. The developer experience with Next.js is something you just need to experience. We made the switch from a more traditional integrated e-commerce platform to a headless platform with Next.js. Here are the most important lessons learned while rebuilding a large e-commerce site with Next.js. At our company, Unplatform, we h
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注目のITサービスを支えるアーキテクチャ特集 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools
tenki.jpのDDoS被害事例に学ぶ事業判断と対策フロー AWS Summit Japan 2025レポート
マイクロサービスへの5年間 ぶっちゃけ何をしてどうなったか
Notion | Where teams and agents work together
RAGの「業界特化」戦略（メルカリの成功例に学ぶ）
https://openai.com/index/harness-engineering/
大手企業がこぞって進める生成AIの全社導入 日本企業におけるChatGPTとLLMの活用事例 | ログミーBusiness
ペアーズにおける評価ドリブンな AI Agent 開発のご紹介
メルペイにおける6年間のインシデント対応・管理で直面した課題と改善 | メルカリエンジニアリング
Just make it scale: An Aurora DSQL story
生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services
LayerX における mastra の活用と課題
Scaling long-running autonomous coding
Agentultra - Using Haskell in Production
「日経電子版」は“ユーザー体験爆速化”をどう実現したのか ユーザー数80万人以上・月間アクセス数3億以上のメディアを支える開発の舞台裏 | ログミーBusiness
https://socket.dev/blog/password-manager-clickjacking
How I Use AI: Meet My Promptly Hired Model Intern
GraphQL at PayPal: An Adoption Story
Database Design for Google Calendar: a tutorial
The world’s longest React hooks migration
SWE-1: Our First Frontier Models
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