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【"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ドル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 ×ばつ 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

はじめに こんにちは、ABEMA の広告配信システム開発チームに所属している2025年新卒の戸田朋花です。 この記事は KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 特集 Blog 10 日目の記事です。 本記事では、2025 年 6 月に東京で開催された KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 に参加した際、特に印象に残ったセッション「Exploring Tenant-centric Strategies to Simplify Multi-cluster and Multi-cloud Complexities」について、レポートします。 また、昨日、私が第二新卒としてサイバーエージェントに入社した経緯についてのインタビュー記事が公開されました。もしご興味があれば、あわせてこちらもご覧ください! サイバーエージェント独自の第二新

こんにちは。 CIU(CyberAgent group Infrastructure Unit)所属、 KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 Co-Chairの1人の青山真也(@amsy810)です。 みなさん、KubeCon + CloudNativeCon Japan 2025 は楽しめましたか? このブログでは、サイバーエージェント、そして私自身がどのようにCloud Native技術やOSSコミュニティと向き合ってきたのかをご紹介させていただきます。 Cloud Native 領域とサイバーエージェントと私 サイバーエージェントでは、早い段階からKubernetesやCloud Native技術を事業の成長に重要な柱と位置づけ、技術を採択してきています。 社内では2016年頃からオンプレミスのコンテナ基盤の開発を始め、翌2017年4月にはリリース。

CTO統括室の黒崎です。エンジニア職の社員を対象に、開発を目的としたAIエージェントの活用に年間で総額約4億円投資することが決まりました! 背景 昨年開催されたCyberAgent Developer Conference 2024では、専務執行役員の長瀬よりAIに対する基本方針として「AIを徹底的に活用するためにあらゆる手を尽くし、変革を推進する。」と対外的に発表しました。 CyberAgent Developer Conference 2024での発表 サイバーエージェントグループでは、2023年4月よりGitHub Copilotの利用を開始し、その後もCursor、Cline、Windsurf、Devinなど開発に生成AI系のツールがどんどん適用されています。 今年の4月には65名の新卒エンジニアが入社し、研修では生成AIを全面的に取り入れさっそく配属後から「生成AIネイティブ世代

はじめに こんにちは、FANTECH本部の前田(@arabian9ts)です。 私の所属する事業部では、海外展開を行っている複数事業において、ファンコミュニティサービスや動画配信プラットフォームを運用しています。 その中で、アーティストの海外進出を支援するための技術的な取り組みの一部である、ライブ配信中の多言語字幕機能をリリースしたので、そのシステムについてご紹介します。 なお、ライブ配信中の字幕機能については、今後の海外展開戦略の一部であり、現在も海外を意識した技術投資を行っています。 HLSで字幕を利用するには FANTECH本部では、HLS(HTTP Live Streaming)を利用しており、HLSで字幕を利用する場合はマスタープレイリストと呼ばれるm3u8ファイルに、字幕ソース情報をメディアタグで記載します。 ■しかくマスタープレイリストの例 #EXTM3U #EXT-X-VERSI

CodeAgentとMCPで実現するデータ分析エージェント / CA DATA NIGHT #6 〜活用から実務へ──生成AI・LLMの"業務の入り口"を探る〜 CA DATA NIGHTは、サイバーエージェントが主催するデータサイエンスに特化した技術者向けの勉強会です。機械学習、統計学、自然言語処理、コンピュータビジョン、情報推薦、検索、経済学など様々な専門分野のエンジニアやデータサイエンティストから技術・取り組みなどを紹介いたします。 今回は、急速に進化する生成AI/大規模言語モデル(LLM)の活用が、それぞれの現場でどのように根づいてきているのかに着目。コンテンツ領域におけるABEMAでのLLMレコメンドの実験・検証結果、マッチングアプリ「タップル」での自然言語からSQLを生成する社内エージェントの導入フロー、そしてCodeAgentとMCPを活用した企業内LLM運用の事例など、異な

みなさんこんにちは。Amebaデザインシステム「Spindle」テックリードの原 ( @herablog )と AI 活用に詳しい Spindler の柳 ( @pagu0602 ) です。 本記事では2025年5月30日に開催された Spindle SUMMIT 2025 での発表をもとに、AIを活用してデザインシステム開発を劇的に加速させる「Spindle MCP Server」について、その詳細と成果をご紹介します。 さらに、この記事では2025年6月4日に発表された Figma 公式の Dev Mode MCP Server との連携についても触れています。 NOTE: 本記事にはPodcast風のまとめもあります (NotebookLM で作成) 目次 Spindle MCP Server とは Spindle MCP Server の仕組みと実装 Spindle MCP Ser

はじめに こんにちは!ABEMA の広告配信システムの開発チームのバックエンドエンジニアの戸田朋花です。 本記事では、CRDT(Conflict-free Replicated Data Type)の基本概念を学びながら、その一種である GCounter を Go 言語で実装してみます。 分散システムにおいて「書き込みのスケール」や、「結果整合性の担保」といった課題に対して、CRDT がどのような解決策を提供してくれるのかを、実装とベンチマークを通じて探っていきます。 分散システムにおけるデータ管理の課題 強い一貫性のあるデータベースは、Leader/Follower 構成のアーキテクチャが代表的です。 このアーキテクチャでは、書き込みは単一の Leader ノードのみに許可されており、Follower ノードは基本的に Read 専用となります。 読み込みのスケーラビリティは Follo

目次 はじめに JavaScript Callback の課題 TypeSpec とは プロジェクト構成 実装方法 まとめ この記事で学べること WebView とネイティブアプリ間の JavaScript Callback の仕組みと実際の課題 TypeSpec と OpenAPI 定義を活用した型定義の共通化手法 Flutter と React 間での型安全なデータ連携の具体的な実装例 自動コード生成による開発効率向上とメンテナンス性改善の実践方法 想定読者 モバイルアプリ開発者 WebView を使用したハイブリッドアプリ開発者 型安全性を重視するフロントエンド開発者 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。 現在、WINTICKET ではスマホアプリとブラウザ版の両方を提供しています。アプリは Flutter で開発され、ブ

ABEMAの広告システムのバックエンド開発をしている黒崎 (@kuro_m88) です。 GoでLuaのユニットテストの実装を試みた事例をご紹介します。 GoでLuaのユニットテストを書くモチベーション 端的に言うとGoで書いているアプリケーションサーバでValkeyを使っており、Valkeyの機能を拡張するのにLuaで処理を記述する必要が出たためです。 Valkeyとは Valkeyはインメモリデータベースで、2024年に諸般の事情からRedisをforkする形でLinux Foundation傘下で開発がはじまりました。 ValkeyはRedisからforkされたため大半の機能はRedisと互換性がありますが、AWS, Google Cloud, Oracle Cloudなどの大手企業が開発に参加しており、積極的にサポートする姿勢が見てとれます。 Amazon ElastiCache

透明性を高める公開ロードマップ 利用者との信頼構築のためにも、現在運営として何を考えているかわかるよう、機能ロードマップもSlackのリスト機能を活用して公開しています。 v0 (Vercel社が提供する生成AIによって画像・自然言語からUIコードを生成するツール)を使ったプロトタイプなどを使い、ここでやり取りすることにより、各部署/グループ会社のAI活用推進者とも連携をとりつつ、個々のステークホルダーとのやり取りが断片化しないように合意形成を進められます。 OpenView Partners (PLGの提唱企業)によるNotionなどの事例 継続的なカスタマイズ開発 私たちのプロジェクトでは、Difyをシングルテナントのまま、全ユーザーが自由な相手を選べるReBAC(関係ベースのアクセス制御)のアプリ共有機能を独自に実装しました。これにより、利用者ごとの組織・利用形態に合わせた柔軟にアプ

ジャンプTOON バックエンドチームの國師 (@ronnnnn_jp) です。 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。 今日では、Web ブラウザアプリケーションを安全に本番環境へ展開するためのさまざまな手法が存在します。その中でも「ダークカナリアリリース」は、一般ユーザに影響を与えることなく、本番と同等の環境で動作確認を行うための有効な手法です。 本記事では、Fastly と Google Cloud の Cloud Load Balancing を活用して、Web ブラウザアプリケーションのダークカナリア環境を構築した実装について解説します。 目次 ダークカナリアリリースとは インフラ構成 要件 アプローチ おわりに ダークカナリアリリースとは ダークカナリアリリースとは、一般ユーザ

はじめに はじめまして、CyberAgentの26卒内定者として、株式会社QualiArtsで働いている masaです。 本記事では、内定者バイト期間中に実装したNGワード検出アルゴリズムと実装例をご紹介します。 NGワード検出が必要な理由 ゲームにおいて、ニックネームやコメントなど、ユーザーが入力する箇所が多く存在します。その際に、不適切な表現を検知し、入力させないことはコンプライアンス、ユーザー体験に非常に重要です。 要件 開発チームがゲームの設定やデバッグを行う管理画面では、以下2つを設定できるようにします。 拒否リスト NGワードの一覧で、ここにある単語が含まれているとNG 許可リスト 拒否リストに含まれていても、ここに含まれている単語はOK 例: 拒否リストにhoge、許可リストにhogefugaと設定されている場合、hogefugafooはOK 簡単なNGワード検出アルゴリズム

AIエージェントは、これからの社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めた技術です。本セッションでは、AIエージェントの可能性と具体的な活用方法について、わかりやすくご解説いたします。Difyを用いた簡単な構築方法や、自社製品の競合分析を行うAIのデモをご紹介いたします。 本記事は、2025年03月21(金)に開催した「CA. ai#1」において発表された「未来を切り拓くAIエージェントの可能性」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。 株式会社サイバーエージェント AIオペレーション室 ソフトウェアエンジニア 李 俊浩(イ ジュンホ) 全社的なAI活用戦略を推進するテクノロジーリーダー。生成AI活用コンサルティングの第一人者として、数々のプロジェクトを成功に導く。Dify Community Meetup (JP)の運営

応用AIエンジニアのスキルを最大限活かせるMCPの現在と未来を解説。LLM活用経験を持つエンジニアが今すぐ取り組める基本機能から、これから実現するリモートMCP、階層型AI連携などの可能性まで紹介。私たちが描く次世代AIエコシステムのロードマップと、その実現に向けた取り組みを共有します。ツールやLLMを使いこなす応用エンジニアにとって、新たな可能性を切り拓くための必須セッションです。 本記事は、2025年03月21(金)に開催した「CA. ai#1」において発表された「MCP世界への招待:AIエンジニアが創る次世代エージェント連携の世界」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。 株式会社サイバーエージェント CTO統括室 Developer Productivity室 Günther Brunner(グンタ ブルンナー

こんにちは、Service Reliability Group(SRG)の鬼海 雄太(@fat47)です。 SRGは主に弊社メディアサービスのインフラ周りを横断的にサポートしており、既存サービスの改善や新規立ち上げ、OSS貢献などを行っているグループです。 本記事では2025年度のサイバーエージェントの新卒研修で「100分で学ぶ サイバーエージェントのデータベース活用事例とMySQLパフォーマンス調査」という研修を実施した話と、その内容について簡単に紹介しています。 例年の新卒技術研修について サイバーエージェントでは毎年、新卒のエンジニア全員を対象にした技術研修が実施されており、 セキュリティ研修やAWSなどのクラウド実習、ハッカソン形式のチーム開発研修 などの研修が実施されています。 しかし、データベースに関する内容は新卒のエンジニア全員を対象にした研修では実施されておらず、各部署(子

はじめまして、AI事業本部プリズムパートナーカンパニーでデータサイエンティストをしている金子です。 AI事業部本部では、近年も広告配信プロダクトをいくつか立ち上げており、それに伴い、複数人の中途や新卒のデータサイエンティストが参画してくれています。無論、技術的なオンボーディングプログラムを社内でも組んでおり、例えば効果検証であったり予測モデル構築であったりといったトピックを扱ったりはするのですが、このようなオンボーディングをしていく中で最近ある課題に直面しました。それは、広告におけるデータサイエンスの扱っているトピックの多様性と歴史の長さというものです。 まず、 広告領域におけるトピックの多様性についてです。広告におけるデータサイエンス領域のリサーチがもっとも盛んであったのはおそらく2010 ~ 2015年の期間であったと思いますが、初期の興味は専ら予測モデルを中心としていました。例えば、

はじめに こんにちは!AI事業本部 アプリ運用カンパニーでバックエンドエンジニアをしている26卒内定者の荻原瑛史です。 本記事では、CyberAgent内定者バイト期間中にトランクベース開発(Trunk‐Based Development)をバックエンドチームへ導入し、それを支えるFeature Flag管理ツールをOpenFeature仕様に準拠して内製した取り組みを紹介します。 トランクベース開発とは トランクベース開発は各開発者が作業を小さな単位に分割し、少なくとも1日に1回メインブランチへマージを行うことで継続的インテグレーションを実現します。長期間存続するブランチを排除し、マージコンフリクトとレビューコストを大幅に削減できる点が最大のメリットです。 しかしながら未完成の機能がそのままmainブランチにマージされると本番環境に反映されてしまうため、Feature Flagで機能の切

AI事業本部 アドテクディビジョン SREグループに所属している平田聡一朗と申します。SREグループではAI事業本部 アドテクディビジョンをメインとしてその他事業部のインフラおよびSRE支援を担当しているグループです。 本記事ではDynalystにおけるMySQLアップデートの取り組み内容について説明します。 はじめに Dynalystとは Dynalystとはスマートフォン向けのパフォーマンス広告配信プラットフォームです。秒間数十万リクエスト規模のトラフィックを処理しており、この膨大なトラフィックを支えるインフラは「AWS」と「Cycloud」のハイブリッドクラウド環境で運用されています。 「AWS」から「Cycloud」への移設について 2024年に「AWS」のコスト削減を目的に、ビッドサーバーを「Cycloud」内のマネージドサービス「AKE」へ移設しました。その際「Aurora M

Datadog Continuous Profiler活用事例: Goのiteratorの導入でCPU時間半減、メモリ確保量1/100を達成 🎉 はじめに こんにちは!ABEMAの広告配信システムの開発チームでバックエンドエンジニアとしてバイトをしている内定者の戸田朋花です。 本記事では、Datadog Continuous Profiler を用いてボトルネックを特定し、Go1.23 から追加された iterator を活用してコードをリファクタリングした結果、CPU 時間を 57%短縮し、メモリ確保量を 99.4%削減した取り組みについてご紹介します! 背景 ABEMA の広告配信システムは多数のマイクロサービスで構成されていますが、とあるコンポーネントにおいて、CPU使用率が定期的にスパイクしている課題がありました。 性能改善と今後の安定した機能追加を実現するため、原因の分析とリフ

目次 はじめに 対象読者 値オブジェクトパターンとは Goでドメインオブジェクトを実装する時の注意点 具体的な課題 試したこと 最終的な意思決定 終わりに はじめに AmebaLIFE事業本部でバックエンドエンジニアをしています、23新卒のみねしんです。 最近のニュースはAmebaLIFE事業本部とCAのCyberOwlからなるライフスタイル管轄が株式会社AmebaLIFEとして子会社化することが発表されたことです。 この規模の経営統合はCA全体でも初めてのことなのだとか。驚き...! 本記事の内容 私の所属するチームでは、Goを使用し「DDD(ドメイン駆動開発)」の考え方に則ったアプリケーション開発をしています。 後述しますが、GoでDDDを実践する場合には言語仕様の問題で実装方法に幾つかの選択肢が存在します。 本記事では、DDDにおける「値オブジェクト」をGoで実装する際に直面した課題につ