まっつー

プラットフォーム開発本部

[mlops_community_jp @MlopsJ]

9月のMLOps/AgentOps/LLMOps勉強会は来週9/29（火）に開催します！

ご登壇は
◯DMM @matsui_tk 様 『AI駆動開発で仕様はどこまで書くべきか？ ― 人とAIの責務境界から考える開発プロセスの実践』

◯Mento @qluto 様 『正解のない対話の品質をどう運用するか ―― 自由度の高いLLMコーチングプロダクトの評価と継続改善』
になります。

ぜひご参加ください！ https://t.co/6l0IKXkk8Z
#mlopsコミュニティ

[DMM.com Tech @DMMcom_tech]

📣登壇のお知らせ
9月29日開催「第68回 MLOps/LLMOps/AgentOps 勉強会」に松井が登壇します！

AI駆動開発における人とAIの責務境界と、実案件での実践事例をご紹介します。

#mlopsコミュニティ
https://t.co/i1rBYdzDxD

[mlops_community_jp @MlopsJ]

9月のMLOps/AgentOps/LLMOps勉強会は9/29（火）に開催します！
ご登壇は

◯DMM @matsui_tk 様
『AI駆動開発で仕様はどこまで書くべきか？ ― 人とAIの責務境界から考える開発プロセスの実践』

◯Mento @qluto 様
『正解のない対話の品質をどう運用するか ―― 自由度の高いLLMコーチングプロダクトの評価と継続改善』

になります。
ぜひご参加ください！ https://t.co/6l0IKXkk8Z
#mlopsコミュニティ

[まっつー @matsui_tk]

AI駆動開発で「仕様を詳しく書くほど、人の負担が増える」という壁に直面しました。

そこで、人が決めるWhat（目的・制約・外部仕様）と、AIに任せるHow（内部設計・実装・検証）を分離。
実運用の知見と課題をまとめました。

仕様量 84.5%減
https://t.co/4ZbreBLTv6

#AI駆動開発 #仕様駆動開発

[DMM.com Tech @DMMcom_tech]

✏️ テックブログ更新
「AI駆動開発で仕様はどこまで書くべきか？ 人とAIの責務を分けた開発プロセス」を公開しました。

生成AIを用いた開発において、人がどこまでを仕様として決め、どこからをAIへ任せるのかという課題を実案件へ適用したことについて記載しています！

https://t.co/M16yDDWpsa

[mlops_community_jp @MlopsJ]

9/29（火）にMLOps/AgentOps/LLMOps勉強会を開催します！

ご登壇は
◯DMM @matsui_tk 様『AI駆動開発で仕様はどこまで書くべきか？ ― 人とAIの責務境界から考える開発プロセスの実践』
◯Mento @qluto 様『正解のない対話の品質をどう運用するか ―― 自由度の高いLLMコーチングプロダクトの評価と継続改善』
になります。

ぜひご参加ください！
https://t.co/6l0IKXkk8Z

#mlopsコミュニティ

[DMM.com Tech @DMMcom_tech]

✏️ テックブログ更新
「レビューAI基盤の再構築 — AIを特別扱いしない設計原則 —」を公開しました。

ユーザーレビューなどDMMのバックエンドを支えるAIにDevOpsモデルを適用するための課題や設計原則を紹介しています。

https://t.co/LhoukjOpmw

[まっつー @matsui_tk]

https://t.co/gy5tMf3tRk

[さーや_88 @techpr_d_m2_sh]

＼DMMテックブログ 3/6 更新！／
「DMM Developers Blog」にて、大野さんによる新しい記事が本日公開となりました！ぜひご覧ください🙌
https://t.co/mvwlrjWkTH
#dmmtech #AI #レビュー基盤 #AIワークフロー #プラットフォーム開発 #LLM #バックエンド

[まっつー @matsui_tk]

Cursor × GitHub MCPによる開発生産性向上の実践知 - DMM Developers Blog https://t.co/7ruYs7eejy

[DMM.com Tech @DMMcom_tech]

🎄 DMM グループ Advent Calendar 2025 2日目 📝

「AIが教えてくれたコードレビューの本質　― 意図共有という学び ―」を公開しました。ぜひご覧ください！
#DMMアドカレ2025

https://t.co/EQvPTlQCwY

[まっつー @matsui_tk]

生成AIに「HSS型のHSP」にほぼ間違いないって言われたんだけど調べると確かにそうなのかもしれない。今まで知らんかった・・

[Qiita（キータ）公式 @Qiita]

【11/5-7開催】Qiita Conference 2025🚀

「AI時代のエンジニアへー」Qiita最大規模！『良いコード／悪いコードで学ぶ設計入門』著者 ミノ駆動氏登壇！
QiitaConference

▼参加申し込みはこちら✨

[ミノ駆動 @MinoDriven]

弊社DMMのエンジニアによる、AIを活用したリファクタリングの事例です。
私が社内で実施した設計講座についても触れています。

『AIエージェントで挑んだ大規模リファクタリング』
https://t.co/B2JJQzIBgf

[さーや_88 @techpr_d_m2_sh]

📣9月のDMM登壇です！
松井さん（@matsui_tk）が25日に登壇します🌈
【セッション】
🎙[オンライン] 15:35 〜　生成AIを用いたレビュー承認自動化に関する研究 Human-AI Agreement Zone（HAZ）の定量的活用 [B2-3]
https://t.co/5WAbcw638x
#dmmtech #オンライン開催 #Bストリーム #ソフトウェア品質シンポジウム2025 #本会議１日目 #HAZ #HITL #経験論文

[まっつー @matsui_tk]

リファクタは効果の定量化が難しいし、「負債」も人によって基準がバラバラ。でも、リファクタしない組織はメンバーのスキルが落ちて、大きな改善やトラブル対応がしづらくなる。リファクタは訓練、本番は価値あるプロダクト作り。どっちも大事だと感じる

[DMM.com Tech @DMMcom_tech]

【DMMテックブログ】
「AI研究と難聴から教えられた人間らしさ　ーHAZ（Human-AI Agreement Zone）ー」を公開しました。
生成AIでレビュー承認業務を大幅削減した成果を、学術的に体系化。HAZの理論的基盤や社会的意義を深掘りし、論文・資料も公開しています。
https://t.co/O31iumwYXI

[LayerX Tech @LayerX_tech]

5/13（火）に開催の「LLM Tech Night #6」のテーマは「LLMを本番システムで活用する開発と評価の苦労！」

https://t.co/ptfYuz3eDM 松井様（@matsui_tk）をゲストに、生成AIを用いて商品レビューの承認作業を完全自動化した事例をお話いただきます。ぜひご参加ください💁

https://t.co/XlNMUN8eUO

[まっつー @matsui_tk]

すごく理解できる！

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

Amazonのエンジニア文化の中で興味深いアプローチの一つが、「Working Backwards（逆算型の進め方）」という手法です。これは、プロダクトやプロジェクトの開発に取りかかる前に、完成した状態を最初に思い描き、そこから逆算して設計や開発を進めるという考え方です。

たとえば、実際には開発が始まっていない段階でも、まずはユーザーガイド、プレスリリース、使用チュートリアル、FAQ、ユーザー制限・上限など、「リリース後に作られるもの」を先に作ってみる。

このように完成後の姿を先に描くことで、本当に作るべきものや設計方針が自然と明確になっていきます。ビジネスの観点では、コストをかけて作り始める前に、そもそもそのプロダクトが価値あるものなのか、ニーズがあるのかを見極める手段としても活用されます。

これを開発の現場に応用すると、「何を作るかを最初に具体的にイメージする」ということに繋がります。特に、テストプロジェクトやポートフォリオなど、実際のユーザーがいない開発の場合でも、仮想のユーザーを設定して現実的な使われ方を想定することで、プロジェクトにリアリティが生まれます。

完成後の姿や利用シーンを先に決めてしまえば、あとはそこに向かって設計や開発を進めていくだけです。その結果、開発内容や方針が「その日の気分」で左右されるような曖昧なものにならず、実践的で再現性のあるプロジェクトとして仕上がっていきます。

プロトタイプであっても、「どう使われるか」を起点に考えることで、より深い学びや成長につながるはずです。

[Jeffry Alvarado @jalva_dev]

Amazonのエンジニア文化の中で興味深いアプローチの一つが、「Working Backwards（逆算型の進め方）」という手法です。これは、プロダクトやプロジェクトの開発に取りかかる前に、完成した状態を最初に思い描き、そこから逆算して設計や開発を進めるという考え方です。

たとえば、実際には開発が始まっていない段階でも、まずはユーザーガイド、プレスリリース、使用チュートリアル、FAQ、ユーザー制限・上限など、「リリース後に作られるもの」を先に作ってみる。

このように完成後の姿を先に描くことで、本当に作るべきものや設計方針が自然と明確になっていきます。ビジネスの観点では、コストをかけて作り始める前に、そもそもそのプロダクトが価値あるものなのか、ニーズがあるのかを見極める手段としても活用されます。

これを開発の現場に応用すると、「何を作るかを最初に具体的にイメージする」ということに繋がります。特に、テストプロジェクトやポートフォリオなど、実際のユーザーがいない開発の場合でも、仮想のユーザーを設定して現実的な使われ方を想定することで、プロジェクトにリアリティが生まれます。

完成後の姿や利用シーンを先に決めてしまえば、あとはそこに向かって設計や開発を進めていくだけです。その結果、開発内容や方針が「その日の気分」で左右されるような曖昧なものにならず、実践的で再現性のあるプロジェクトとして仕上がっていきます。

プロトタイプであっても、「どう使われるか」を起点に考えることで、より深い学びや成長につながるはずです。