こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし

概要 畳み込みニューラルネットワークによる画像生成モデル（DCGAN）に弊社のワンピース画像10万枚を学習させました。 得られた生成モデルを使って、乱数で作った100次元ベクトルからワンピース画像を生成しました。 逆に、一枚のワンピース画像を100次元ベクトルに圧縮し、可視化しました。 可視化したことで、モデルがワンピースの【色】【形】【柄】【モデルやマネキンの有無】など、基本的な特徴を捉えられていることがわかります。 この技術は、自動タグ付けや類似画像検索に応用することができます。 はじめに はじめまして。データサイエンスチームの後藤と申します。現在、アイテム画像のカテゴリ判定モデルを作ったり、各部門のKPIの日々の変動やシステムの異常を知らせるダッシュボードを作る仕事をしています。 また、最新の研究論文にもアンテナを張り、提案手法の検証にも取り組んでいます。今回は、去年の暮れあたりから

こんにちは。デザイナーの権です。 アプリ開発に関わるデザイナーの方々は、仕様とデザインが決まって実装に移る際、どのようにチームでやりとりしていますか？ それぞれの開発体制や状況に合わせて進めていくので、会社によって様々だと思います。弊社でも効率的な開発のために、デザインデータや仕様書、指示書、プロトタイプの準備等、日々試行錯誤しながら最適な方法を探しています。 数ある開発手段の中で今回は、弊社が運営するサービス「iQON」の機能改善やデザインリニューアルに効率的に対応できるよう新たに作成した、デザインガイドラインについてご紹介したいと思います。 デザインガイドライン作成の背景 弊社では1年ほど前からデザイナーが5人に増えたことにより、プラットフォームごとに一人づつオーナーシップをとって制作を進める体制に変更されました。 私も以前は、アプリデザインや広告のデザインなどジャンル関係なく携わって

こんにちは。生産プラットフォーム開発部の中嶋です。生産プラットフォーム開発部はアパレル生産のDXを進めている部門です。具体的には服作りのIT化を含めたアパレル生産の効率化の促進と「生産支援」のシステムを主にGoで開発しています。今回はその運用の中でGoプログラムの実行時間をどのように短縮したのかを紹介します。 目次 目次 学べること・解決できること 背景 エラー発生 調査・対応 インスタンスの変更 原因 実装アプローチの見直し ゴルーチンを使ったタイムアウト処理 サンプルコード チャネルのクローズについて Goのメモリマネジメントについて スタックとヒープ ゴルーチンとメモリについて ヒープについて 問題の仮説 どのように解決したか 実装イメージ 利用したパッケージ サンプルコード 結果 まとめ 最後に 参考リンク 学べること・解決できること Goのメモリエラーに対するアプローチ例 Go視

はじめに こんにちは。EC基盤本部SRE部プラットフォームSREの三神です。 2021年3月18日、ZOZOTOWNは大規模なリニューアルをしました。その中でも、コスメ専門モールのZOZOCOSMEと、ラグジュアリー&デザイナーズゾーンのZOZOVILLAを同時にオープンし、多くの反響をいただきました。 今回のリニューアルではBackends For Frontends（以下、BFF）にあたるZOZO Aggregation APIを構築しています。本記事ではZOZOTOWNが抱えていた課題とBFFアーキテクチャを採用した理由、またZOZO Aggregation API構築時に発生した課題と解決法についてご紹介します。 ZOZO Aggregation APIのサービスメッシュについてはこちらの記事でご紹介していますので合わせてご覧ください。 techblog.zozo.com BFFと

こんにちは、MA基盤チームの田島です。私達のチームではMAIL、LINE、PUSH通知といったユーザへの配信をしています。その中でもマス・セグメント配信という一斉に行う配信では、配信対象者のセグメント抽出にBigQueryを利用しています。また、配信前に必要なデータをBigQueryに連携しデータマートの集計をしたり、配信後には配信実績の登録などの更新処理をしています。 そのような処理を定期的に行っているため、ネットワークの問題やサーバーの不調などにより処理が途中で失敗することがあります。そこで、リトライを容易にするため、すべての処理を冪等にしました。今回その中でも、BigQueryの追記処理に絞ってどのように冪等化したのかについて紹介します。 目次 目次 マス・セグメント配信基盤の紹介 課題 冪等化 BigQuery追記処理に関する冪等化の取り組み 冪等にならないケース INSERT 初

こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ

こんにちは、データ基盤の開発、運用をしていた谷口（case-k）です。最近は配信基盤の開発と運用をしています。 ZOZOではオンプレやクラウドにあるデータをBigQueryへ連携し、分析やシステムで活用しています。BigQueryに連携されたテーブルは共通データ基盤として全社的に利用されています。 共通データ基盤は随分前に作られたこともあり、様々な負債を抱えていました。負債を解消しようにも利用者が約300人以上おり、影響範囲が大きく改善したくても改善できずにいました。 本記事では旧データ基盤の課題や新データ基盤の紹介に加え、どのようにリプレイスを進めたかご紹介します。同じような課題を抱えている方や新しくデータ基盤を作ろうとしている方の参考になると嬉しいです。 データ基盤の紹介 旧データ基盤の紹介 旧データ基盤の課題 変更があっても更新されないデータ 性質の異なるテーブルを同じ命名規則で管理

こんにちは。ECプラットフォームサービスSREチームリーダーの川崎（@yokawasa）です。本記事では、コードレビューを通じたチームのパフォーマンス向上のための取り組みについてご紹介します。なお、コードレビューそのもののテクニックに関する話はしないので、あらかじめご了承ください。 目次 目次 はじめに コードレビューはチーム全体のパフォーマンス向上のため 複数ユニット、複数チームで行う 活動状況を定量的に評価する コードレビュー体験を向上させる レビュアーの負担を減らす 同期・非同期コミュニケーションを使い分ける 参加しやすい雰囲気を作る 1. 心理的な安全性を高める 2. チームの共通目標にする さいごに はじめに まずはじめに、我々はGitHubのPull Request（以下、PR）機能を活用してコードレビューをしています。下記の記事でも書いているようにIaCとCI/CDを基本ルー

はじめに BtoB開発部の増田です。 BtoB開発部は、主にFulfillment by ZOZO（以下、FBZ）の開発を担当しているエンジニアチームです。FBZの初回ローンチから間もなく3年経過しますが、サービスの拡大、拡張とともに見直すべき課題も増えてきました。日々の運用負荷の増大や、それに伴う開発効率の低下の話しを耳にする機会も増えています。そこで、今期の開発計画では、運用改善のための開発も優先度を上げて取り組むこととしていました。 一方で、新型コロナウィルスの影響もありチーム全体がリモートワークに移行して1年が経過しました。リモートワークが浸透する過程にはさまざまなコミュニケーション課題があり、上記の運用改善の施策を進める上でもコミュニケーションの円滑化が急務でした。 そのようなコミュニケーション課題の対策のひとつとして1on1に力を入れているチームも多いでしょう。この記事では、1

はじめに こんにちは。ZOZOTOWN開発本部フロントエンドの菊地（@hiro0218）です。 現在、ZOZOTOWNではWebフロントエンド技術のリプレイスプロジェクトが進行しています1。本記事では、WebフロントエンドのリプレイスでCSS in JSの技術選定をした際の背景や課題についてご紹介します。 既存技術スタックの課題 リプレイス以前の環境は、Classic ASPのテンプレートエンジンに依存したUI実装が多く存在しており、新規開発や変更のタイミングで実装をReact + CSS Modulesへ改修しています。そのため、レガシーな実装とモダンな実装が共存した状態です。 こういった背景から、リプレイス以前のUI開発では以下のような課題がありました。 グローバルなCSSが多く、CSSの変更がどこへ影響するのか予測しづらい Classic ASPのテンプレートエンジンに依存したUI実

はじめに こんにちは、計測プラットフォーム部バックエンドチーム、テックリードの児島（@cozima0210）です。この記事では、ZOZOSUITとZOZOMATの違いにより生じたバックエンド開発における課題と、その解決のためにCQRSアーキテクチャを採用した経緯、そしてその実践について紹介します。 ZOZOSUITとは ZOZOSUITは、2017年に発表した全身の計測を目的としたツールです。現在も計測機能は提供されていますが、新規の販売は終了しています。現在、ZOZOSUITの計測データは、マルチサイズ商品の開発に活かされています。 ZOZOMATとは ZOZOMATは、2019年に発表した足の計測を目的としたツールです。足の計測データから、足型診断や推奨サイズの提案に活用されています。今年の2月にリリースし、ZOZOSUITに続く計測技術として、とても注目をいただきました。 計測プラッ

こんにちは！　開発部の@ahiru_starrrです。 本稿では、ZOZOTOWN iOSにSnapshotTestを導入したのでその経緯や導入方法、導入するメリット・デメリット、どんな場面で役に立つのかなどについて書いていきます。 SnapshotTestがどのようなものかよく分からない方や導入を検討している方々のお役に立てれば幸いです。 SnapshotTestとは SnapshotTest導入の背景 2つの課題 エンジニア ↔︎ デザイナー間のコミュニケーションコスト レガシーからモダンへの取り組み 導入方法 環境変数を設定 実装方法 テストクラスを作成 recordModeを設定 テストコードを実装 フォルダ名を設定 ファイル名を設定 stubの設定 FBSnapshotVerifyView SnapshotTestのユースケース リファレンス画像を生成 SnapshotTest!

はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い

こんにちは、ECプラットフォーム部の権守です。普段はID基盤やAPI Gatewayの開発を行い、ZOZOTOWNのリプレイスに携わっています。 本記事では、ID基盤で開発・導入したMySQL実行計画の簡易検査を行うツールを紹介します。 ツール開発の経緯 RDBにおけるテーブル設計は利用するクエリに応じて適切なインデックスを設定するなど専門的な知識を必要とし、設計できる人が限られてきます。しかし、アプリケーション上で利用されるクエリは機能の追加・改修に伴って日々変化していくため、それら全てに目を通し、漏れなく適切な設計することは困難です。そこで、専門的な知識がなくても設計に問題がないかの簡易的な検査を行えるツールを開発し、CIに組み込むことで自動的に問題を検出できるようにしました。 ツール開発のアプローチ ID基盤ではDBMSとしてAmazon Aurora MySQLを使用しています。そ

はじめに こんにちは。基幹システム本部・物流開発部の岡本です。普段はZOZO基幹システムのリプレイスを担当しています。 ZOZOではさらなる成長のため、様々なリプレイスプロジェクトが進行しており、これまでにZOZOTOWNやWEARなどのプロダクトにおける多くのリプレイス事例を公開してきました。本記事では、2022年8月より本格始動したZOZO基幹システムリプレイスの第一弾であるZOZOの物流拠点「ZOZOBASE」を支える「発送システムリプレイス」を紹介します。「発送システムリプレイス」は設計を終えた開発段階で、リリースに向けて進行中です。本記事を皮切りに今後も継続的に発信を続けていくので、是非ご注目ください。 現状の「発送システム」は、Classic ASPのトランザクションスクリプトで実装された大規模なモノリス構成のシステムの一部であり、「障害リスク」と「開発速度の低下」に課題を抱え

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本（@tm73rst）です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリブンという言葉をよく耳にします。ZOZOTOWNのホーム画面は、ホーム画面の各パーツごとにViewable Impression（以降、view-impと表記）を取得できるようになったことでデータドリブンな評価や意思決定が促進されました。 本記事では特にZOZO独自のview-impの設計とview-impを用いてどのようにホーム画面を改善しているかについて紹介します。データドリブンな施策の推進を検討している方に向けて、本記事が参考になれば幸いです。 本記事におけるViewable Impressionの定義 本記事ではホーム画面のvi

どうも品質管理部エンジニアチームの木村です。 最近の話ではないんですがWeb UIテスト自動化をしようとなった時の事を書きます。 まずは初期段階の実行環境についてです、自動テストスクリプトの構築や処理そのものはまた次回。 Seleniumでテストを自動化したい！ ZOZOTOWN に限らず最近のサービスはなんでもリリース頻度が高いです。 そして何故なのか、いついかなる時も、開発スケジュールは押し気味になります。 これは業界七不思議の1つです。たぶん。 品質管理部としてのテストは開発スケジュールの一番最後に置かれます。 つまり…短期決戦必須となります…。 そんなよくある話からSeleniumを使ってWeb UIテストを自動にしたいという流れになりました。 リリース頻度が高ければ高いほど、リグレッションテストはおろそかになると思うので、そこを自動テストで改善できると素敵です。 じゃあ自動テスト

Gopher's design for Ryuta Tezuka（@Tzone99） こんにちは、ZOZOテクノロジーズ開発部の池田（@ikeponsu）です。 本記事では、 Go言語における画像処理の可能性を、ベンチマークを通して探ってみたいと思います。 はじめに 業務内でGo言語での画像処理を行う機会があり、Goの標準パッケージやGoCVについて調べていました。 ただ、画像処理に関する記述はまだまだ少なく、実装している人自体も少ないのかなという印象でした。 今回行った「Go言語での画像処理の速度はどの程度か」のベンチマークが、これからGo言語で画像処理の実装を行おうとしている方の参考になればと思います。 ベンチマークの内容 比較対象 C++のOpenCV内のバイリニア補間 GoCV内のバイリニア補間 Go言語とimageパッケージを使って実装したバイリニア補間 処理内容 画像入出力 バ

こんにちは、サーバーサイドエンジニアの竹若です。今回GraphQLにおけるエラーハンドリングを調査、Ruby on Railsとgraphql-rubyを使って実装する機会があったので、そこで得られた知見を共有させていただきたいと思います。(なお今回の実装はプロダクション環境には出ていません) GraphQLの仕様とプラクティス それではまず初めに、GraphQLが仕様に定めているレスポンスの返し方を見ていきましょう。 レスポンスのフォーマットに関するプラクティス GraphQLのプラクティスの1つに、レスポンスのhttp statusを200で統一し、レスポンスのerrorsキーにエラーの詳細な情報を持たせるというものがあります。 なぜならGraphQLではリクエストに複数のクエリを含めることができるからです。 https://www.graph.cool/docs/faq/api-ee