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こんにちは。モノタロウの大道です。 2019年に新卒入社し、現在入社7年目です。 普段はプロジェクトマネージャー（以下、PM）としてモノタロウサイトの開発に携わっています。 本記事では、私が担当した「加工品プロジェクト」の経験をもとに、Minimum Viable Product（以下、MVP）のプロジェクトを進める難しさに焦点を当てて、次の2点についてお話しします。 MVPプロジェクトにおいてミニマム（以下、M）を定義する難しさ MVPでプロジェクトを進めるうえで大切にしてほしいこと ※MVP以外の手法を否定する意図はありません。 1．背景：なぜMVPで挑むのか はじめに、モノタロウの過去の新規事業プロジェクトの傾向と、MVPで新規事業に挑む理由、そして本プロジェクトの概要についてお伝えします。 モノタロウの過去の新規事業プロジェクトの傾向 どうしても開発が重い 当社は2025年10月に

どうもこんにちは！ プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループの舛田です。 今期テックブログ 2本目です(運用負荷軽減！Google Groupを活かしたGitHub Teamメンバーの自動同期の仕組み)。 私たちソフトウェアデリバリーチーム（SDチーム）では現在、JenkinsからGitHub Actionsへの移行を全社で推進しています。 移行を進める中で、実際にGitHub Actionsを使い始める開発者の皆さんから、環境取り違えの懸念の声があがりました... 「Jenkinsを使っていた頃は、環境ごとにURLや画面の色が違ったさかい、パッと見でわかって安心やったんやが…」(弊社一応、関西の会社なので関西弁が社内標準です（大嘘）) 開発環境Jenkins STG環境Jenkins本番環境Jenkins GitHub Actionsに移行して早々『あっ、本番環境だ

みなさんはじめまして！ プラットフォームエンジニアリング部門、サービスインフラグループの見市です。私たちのインフラグループは、年間売上高2700億円を超える事業を支えるインフラ環境をわずか十数名で構築・運用しています。 今回は、インフラ運用の中で避けては通れないOS EOL対応に、私たちがどのように向き合い取り組んでいるのかをご紹介したいと思います。 モノタロウのインフラ構成 従来のOS EOL管理と課題 OS情報の収集自動化による課題の解決 実装の詳細 AWS / オンプレミス Google Cloud サーバ毎にJIRAチケットを起票 工夫したポイント 本番環境への導入に対する懸念の払拭 データ転送の安定化 既存設定の移行 運用の標準化 導入効果 今後の展開 まとめ モノタロウのインフラ構成 モノタロウのインフラ構成は、オンプレミスとマルチクラウドのハイブリッド構成になっています。今は

はじめに こんにちは、モノタロウ、CTO-Office AI駆動開発チームの市原です。 このブログは、2025年8月23日に開催された「Cursor Meetup Osaka」で発表した内容を再構成したものです。 モノタロウでは2023年からAI駆動開発に積極的に取り組んでおり、GitHub Copilot、Cline、Devin、そしてCursorと、様々なツールを導入してきました。 その過程で得られた知見、特に「AIツールを配るだけでは生産性は上がらない」という現実と、それをどう乗り越えようとしているかについて共有させていただきます。 Cursor Meetup Osaka - connpass この記事は、2025/7/2に公開した、Clineを200人で試してみた - モノタロウのAI駆動開発実践記 の続編でもあります。 tech-blog.monotaro.com モノタロウのA

はじめに こんにちは！新卒２年目 プラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの開出です。 私たちコンテナ基盤グループは、アプリケーション開発者の皆さんがインフラ周りの複雑な設定に時間を割かれず、開発業務に集中できるようなプラットフォームを提供しています。 今回は私たちが直面したDocker Hubのレート制限という壁を、AWSの「Pull Through Cache」と「Repository Creation Template」という２つの強力な機能を組み合わせることで、課題を解決しつつより安定かつ効率的な基盤を構築した話をします。 見所は Docker Hubレート制限の回避とコスト削減 イメージキャッシュによる安定運用と、AWS・Dockerアカウント双方でのコスト最適化 クロスアカウントアクセスによる環境差分の解消 本番環境のECRを活用し、開発環境からのイメージプル

こんにちは。株式会社MonotaRO CTO-Office AI駆動開発チームリーダーの市原です。 先日、2025年6月24日に開催されたFindy様のイベントにて、「モノタロウのAI駆動開発 Cline編」というテーマで発表させていただきました。今回は、その内容をベースに、私たちがClineを200人規模で導入し、運用してきた実体験をお伝えしたいと思います。 findy.connpass.com speakerdeck.com なぜモノタロウはClineに着目したのか モノタロウでは、AIの登場をインターネット登場に比肩する変革と捉えており、「大きく導入、後から検証」という方針で全社的にAI活用を推進しています。 具体的には、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Windsurf、ClineやClaude Codeなどを中心に比較的広く実践しながら試していっているところ

はじめに モノタロウのプラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの宋 明起です。 私たちコンテナ基盤グループは、アプリケーション開発者がコンテナシステムの複雑さに悩まされることなく、アプリ開発に専念できる環境を提供しています。コンテナ基盤の構築・改善を通じて、開発者がより簡単かつ安全にアプリケーションをデプロイ・運用できるように支援しています。 はじめに 背景 共通の課題 コンテナプラットフォームでのジョブ運用 Argo Workflowsを選定した理由 マルチテナント環境でのArgo Workflowsの構築と運用に関する検討 マルチテナント環境における運用上の課題 検討ポイント 結論 SSO・RBACの検討 Argo WorkflowsのSSO設定 Argo WorkflowsのRBAC設定 初期設定 課題 対応 結果 グローバル設定 Service Accountの統

初めまして、プラットフォームエンジニアリング部門DevSecOpsグループ ソフトウェアデリバリーチーム(以降SDチーム)の舛田です。 今回は、GitHub Teamのユーザ管理を半自動化しようと奮闘中の取り組みについて書いていこうと思います。 GitHub導入とTeam管理 これまでのTeam管理 Google Groupを元にしたTeam管理 具体的な取り組み 完成した構成 運用上の懸念と対策 メールグループの削除・リネーム時の対応について GitHub導入とTeam管理 過去のTech Blog記事でも紹介されているのですが、弊社では2023年にBitbucketからGitHub Enterprise Cloudに移行しました。 そこで使えるようになった機能は様々、、、GitHub Copilotを始め、GitHub Actions(以降GHA) やGitHub Pagesなどなど、

こんにちは！ コアシステムエンジニアリング部門 商品ドメイングループの流川です。普段は商品管理に関わるシステムの開発・保守を担当しています。 ※以前公開した記事はこちら：基幹システム運用安定化のアプローチ戦略~困難から見つけた解決の糸口~ - MonotaRO Tech Blog 皆さん、AI使いこなしていますか？昨年11月末から今年の3月末まで育休を取得しており、復帰すると社内にAIムーブメントが到来していてびっくりしました！オフィスのあちこちでAIツールが活用されている光景を目の当たりにし、約4か月ちょっとのお休みの間にすっかり別世界になったような感じで、「乗り遅れるわけにはいかない！」と思った次第です。 ※モノタロウのAIの取り組みに関する記事はこちらをご覧ください tech-blog.monotaro.com そんな私も波に乗るべく、商品データパイプライン構築プロジェクトではプロジ

TL;DR 社内の開発情報にアクセスするMCPサーバーを作成して、AI開発ツールが業務知識を活用できるようにしてみた。 具体的なツール事例（DBスキーマ参照、コード検索など）と、AIに活用させるための命名、レスポンス、権限などの考え方とコツを紹介。 TL;DR はじめに MCPとは MonotaROでのMCP DBスキーマを使ったコード生成 既存ソースコードからの業務知識抽出 共通モジュールの使用例の検索 MCPツール実装のコツ プロセスの状態に依存せずツールを利用できるようにする できるだけ具体的なツール名をつけてパラメータを修飾する レスポンスとしてinformativeなフィードバックを返す (なるべく)実行ユーザーの権限を使う まとめ はじめに MonotaROでは、ドメインモデリングでリアーキテクチャに挑むと同時に、モノタロウのAI駆動開発の全貌をご紹介しますのようにAIツールを

はじめに MonotaROの販促とパーソナライズチラシについて 間接資材の推薦における課題 「もう一度購入する枠」における推薦手法 Buy It Again: Modeling Repeat Purchase Recommendations (KDD'2018) Personalized Category Frequency Prediction For Buy It Again Recommendations (RecSys'23) リピート行動を考慮する推薦手法 RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine for Session-based Recommendation(AAAI'19) ReCANet: A Repeat Consumption-Aware Neural Network for Next Basket

はじめに こんにちは！モノタロウ CTO-Office 所属の市原です。AI駆動開発チームのリーダーを務めています。 近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、ソフトウェア開発の世界にも大きな変化をもたらしています。 モノタロウでは、「AIを活用して生産性を非連続に向上する」ことを目指してAI駆動開発への取り組みを積極的に進めています。 来月5月7日には、AI駆動開発カンファレンスにて、CTO 普川、プラットフォームエンジニアリング部門長 香川、私市原で登壇します。モノタロウでの取り組みについて、詳しくお話しさせていただく予定です。 本記事では、カンファレンスに先駆けて、モノタロウがAI駆動開発にどのように取り組んでいるのか、概要をご紹介したいと思います。 はじめに モノタロウのAI駆動開発推進体制 活用・検証中のAIツール セキュリティへの配慮について 生成AIを活用したレガシーシステム

はじめに こんにちは、モノタロウの コンテナ基盤グループの田中です。 現在、私たちはプラットフォームエンジニアリングの取り組みとして、EKS クラスタにのっているアプリの開発支援を行っております。 今回その一環として、ArgoCD Pull Request Generator（以降：PR Generator）を導入することで、アプリのプルリクエスト（以降：PR）を作成するだけで環境が自動生成され、PRの単位で動作確認がすぐにできるようにしました。 見どころは PR Generator の機能を知ることができる アーキテクチャから設定まで再現できるように詳細に記載 マルチクラスタ環境での活用法 の 3点です。 背景 元々、VM時代で動作確認を行うためには、ApacheのVirtual Host機能を使用してPort単位でアプリケーションを展開し、確認作業を行っていました。その際、Portは数

こんにちは。ECシステムエンジニアリング部門の野口(id:celitan / @regtan)です。MonotaROでは購入者向けのマーケティングオートメーションシステムのプロダクトマネージメントとその開発チームのエンジニアリングマネージャを担当しています。 今回は、2024年12月に社内で行われたアドベントカレンダーの取り組みについてご紹介します。一般的なアドベントカレンダーは12月1日からクリスマスである12月25日まで一つずつ小さなプレゼントを取り出して楽しむものですが、Tech系でアドベントカレンダーといえば12月1日から12月25日までお題に沿ってリレー形式で記事を公開する取り組みを指します。企業単位やTech系コミュニティやTech系ブログサイトでも盛んにおこなわれていることもあり、目にする方も多いかと思います。私自身もいろいろな記事を読むことを楽しみにしているのと同時に、今年

もしあなたが様々なシステムの品質保証を担ってきた QA エンジニアとして、QA 組織がない・QA エンジニアがいない会社に「入りたい」と思いますか？ もしあなたがエンジニアリングマネージャーとして、QA 組織がない・QA エンジニアがいない中 CTO から「QA エンジニアを採用・オファーするか？（面倒を見れるか？QA 領域で活動していく覚悟はあるか？）」と言われて「はい」と答えますか？ もしどちらも「Yes」となり、1年後にどうなったと思いますか？ はじめに QA領域の組織を立ち上げたい発端 QA領域の活動の方向・方針を考える CTOとの議論（1回目） テストプロセスの学習と実践 CTOとの議論（2回目） テストプロセスの課題・価値探索と仮説検証 システム開発・プロダクト開発におけるQA CTOとの議論（3回目） 今後 はじめに こんにちは。 プラットフォームエンジニアリング部門 Dev

はじめに こんにちは、新卒3年目の佐藤です。 ちょうど1年半ほど前に生成AIのSlackbotを社内向けに導入したブログを書き、ありがたいことに多くの反響をいただきました。 tech-blog.monotaro.com このブログにあるようにMonotaROでは、2023年5月にGPT-3.5のSlackbot「MonoChat (β)」を全社員向けに開発・導入しました。 本ブログでは導入の"その後"の話として、実際にMonotaRO社内でどれだけSlackbotが活用されているかという話とその要因、そして社内での更なる生成AI活用に向けた直近の取り組みを紹介したいと思います！ はじめに 1. 全社員の"相棒"として定着したSlackbot 2. Slackbotのその先へ：より自由度の高い「LibreChat」の導入 3. SlackbotとLibreChatの使い分け 4. Libre

アナリティクスエンジニアリンググループのマネージャーをしている吉本です。 モノタロウでは昨年7月よりアナリティクスエンジニアリンググループを立ち上げ、データ管理をより高度にするための取り組みを始めております。 今回はモノタロウにおいてアナリティクスエンジニアリンググループができた背景と取り組みについて紹介いたします。 またこの記事を読んでモノタロウのアナリティクスエンジニアリングに興味がある！詳しい話を聞きたいと思ったかたは2/13にイベントを開催いたしますのでぜひご参加ください！ monotaro.connpass.com データ活用と管理の歴史 各業務におけるデータ管理の課題 各業務の指標の管理先がない データ管理を進めるうえで業務とデータ仕様の理解が必要 ドメイン内におけるデータ品質の維持管理が難しい データメッシュとアナリティクスエンジニアリング モノタロウが目指す自律的なデータの

はじめに こんにちは！コンテナ基盤グループの楠本です。 今回はマルチテナント運用におけるKubernetesクラスタ内のコスト把握方法についてご紹介します。 見どころは EKSでKubecostを使ってみたがうまくいかなかったこと OpenCostを導入して解消したこと Datadogを使ってマルチクラウドのKubernetesを把握できるようにしたこと の３点です。 はじめに 結果：OpenCost・Datadogを使って出来たもの EKSにKubecostを試験導入してみた スプレッドシートで頑張っていた頃 EC2にかわって出番が回ってきた 過去分は取得できない EBSボリュームの管理 EBSボリュームタイプ レポート出力 インスタンスの割引率 Kubecostに躓いた コストに対するモチベーション OpenCostでリトライ 必要なものはOpenCostとPrometheus Pro

TL;DR BigQuery Emulator と fake-gcs-server を組み合わせることでbqコマンドでCSVファイルを読み込んでETLのインテグレーションテストができた。 はじめに こんにちは。先日こちらの記事を書いたCTO-Officeの藤本です。そこでは書ききれなかったETLについて書いておきたいと思います。 ビッグデータを扱うETLのテストを行いたい場合に、DBからExtractするEの部分など、ユニットテストやモックでは担保できないところが出てきます。 そのようなインテグレーションテストに、OSSのBigQuery Emulatorを活用できる場合があります。 背景 モノタロウでは、マイクロサービスで実装したGoのロジックをApache Beam Go SDKでラップして、Cloud Dataflowで定期実行することで商品の出荷目安のデータを生成して様々なチャネル

(2024/12/10 13:35) Elastic Stack (Elasticsearch) Advent Calendar 2024のリンクを追加 初めまして。ECシステムエンジニアリング部門 EC商品基盤グループ サーチチーム 松浦です。 今回は、全文検索エンジンElasticsearch のバージョンアップの具体的な取り組みについて取り上げます。 このブログ記事の内容はElasticsearch株式会社が主催するElasticsearch Community in Osaka - connpassで発表した内容を元に作成しました。 また、Elastic Stack (Elasticsearch) - Qiita Advent Calendar 2024 - Qiita の10日目の記事です。 所属チームとシステムの概要説明 今回のバージョンアップの詳細と、これまでのバージョンアッ

はじめに こんにちは！コンテナ基盤グループの楠本です。 前回の記事EKSコンテナ移行のトラブル事例：FargateにおけるAZ間通信遅延の解消 - MonotaRO Tech Blogを投稿してから半年以上も経ちました。（時が流れるのは早い… 前回はSREグループコンテナ化推進チームとしてでしたが、今回は挨拶の通りコンテナ基盤グループとしての投稿です。 元々ECエンジニアリング部門のSREグループとして活動していましたが、今年初めに組織編成があり、プラットフォームエンジニアリング部門の１グループとして活動しています。 今回は組織とのミスマッチからEKS on FargateからEKS on EC2へ切り替えた話をご紹介します。 見どころは EKS on Fargateとプラットフォームエンジニアリングとの相性 EKS on EC2へ移行する際に検討したこと 移行して得られたこと の３点です

こんにちは、モノタロウ コアシステムエンジニアリング部門 配送ドメイングループの安見です。 この記事では私が関わっていた社内システムを仮想サーバ(AWS EC2)からコンテナに移行した後にコンテナをやめて仮想サーバに戻した話をご紹介します。 諸説明 コンテナ移行について コンテナ化対象システムについて 直面した様々な問題 リリース後の多数の残課題 展開する機能の数が多すぎる コンテナ化のメリットが薄かった なぜこうなったか よかったこと まとめ 追記： 現在なら... 諸説明 コンテナ移行について システムのコンテナ移行とは、アプリケーションやサービスを動作させるための必要なすべての環境を、一つの「コンテナ」としてパッケージ化して動作できるようにすることです。これにより、アプリケーションは他のシステムと独立して実行され障害分離ができたり、環境の違いによる影響を受けにくくなるため移植性が向上

こんにちは、モノタロウ コアシステムエンジニアリング部門 配送ドメイングループの安見です。 この記事では私が関わっていた社内システムを仮想サーバ(AWS EC2)からコンテナに移行した後にコンテナをやめて仮想サーバに戻した話をご紹介します。 諸説明 コンテナ移行について コンテナ化対象システムについて 直面した様々な問題 リリース後の多数の残課題 展開する機能の数が多すぎる コンテナ化のメリットが薄かった 長期継続するシステムでもなかった なぜこうなったか よかったこと まとめ 追記： 現在なら... 諸説明 コンテナ移行について システムのコンテナ移行とは、アプリケーションやサービスを動作させるための必要なすべての環境を、一つの「コンテナ」としてパッケージ化して動作できるようにすることです。これにより、アプリケーションは他のシステムと独立して実行され障害分離ができたり、環境の違いによる影

はじめに こんにちは。MonotaROで機械学習エンジニア兼、Tシャツのモデルを務めている新卒3年目の長澤です！ 最近は健康のためにスポーツをしているのですが、そのスポーツの疲れで日々が辛くなってきました。観戦と自分で身体を動かす方の割合(重み)をバンディットを使ってうまく最適化していきたいこの頃です。 今回は、自分がここ1,2年(2023~2024)で取り組んできたMonotaROにおけるMLOpsの取り組みについて、実例を交えながら紹介します。MLOpsの実例はあまり世の中に出回っていないので、一つの事例として読んでもらえれば嬉しいです。 はじめに この記事で紹介すること この記事で紹介しないこと MonotaROにおける機械学習エンジニア パーソナライズドランキングとは MLOpsに取り組むにあたっての背景と課題 MLOpsのプロジェクトスタート時 MLOpsとりあえず始めてみる期

MonotaRO(モノタロウ)では、全社的にデータ活用研修を行うなど、数字に基づいた意思決定を行うデータドリブンな経営が根付いています。事業者向けECサイトとして、モノを買う時にかかる手間や時間を短縮し、顧客である事業者の時間を創出することが、モノタロウの提供価値です。この価値をさらに高めるため、「ほしいものがすぐ見つかる」という顧客体験の向上に注力しています。 その中心的な役割を担うのが、機械学習（ML）を活用した顧客体験の最適化です。MLエンジニアリング（MLE）チームは、この重要なテーマの最前線に立ち、日々革新的なソリューションの開発に取り組んでいます。 データサイエンスのアルゴリズムを実用的なサービスへと昇華させる重要な役割を果たすMLEチーム。高度な検索・推薦システムの構築から、大規模データパイプラインの設計、リアルタイムユーザー行動データを用いた実装まで、幅広い技術的課題にチャ

モノタロウのプラットフォームエンジニアリング部門 コンテナ基盤グループの宋 明起です。 私たちは、アプリケーション開発者からコンテナシステムの認知負荷を取り除き、アプリ開発に専念できるコンテナ基盤の構築と基盤を改善し、開発者はより楽に、より安全にアプリケーションのデプロイと運用できるように支援しています。 背景 基本設計 方針 構成 サンプル モニタリング サンプル 障害 障害1. Memory overflowエラーが発生 障害2. 大量のログが欠損になっている (refresh_interval) 障害3. まだ一部ログが欠損になっている (Prestop) [FAQ] 背景 モノタロウでは以下の記事にあるようにバックエンドのAPIをコンテナ化から始め様々なレイヤーの様々なアプリケーションをEKSの上で運用しています。 EKSコンテナ移行のトラブル事例：ALBの設定とPodのライフサイ

こんにちは。 この記事では、2024/5/22に開催された「アーキテクチャを突き詰める Online Conference」で弊社CTOの普川がお話しした内容（ビジネスの構造をアーキテクチャに落とし込みソフトウェアに可変性を注入する〜モノタロウ基幹システム刷新の実践例）を、現場目線から改めてご紹介します。 なお、本稿の執筆は頼と尾髙が分担しておりまして、途中で急に文体が変わったな？と違和感を持たれることもあろうかと思われますが、ご容赦いただけますと幸いです。 本稿をさらに深掘りするイベントを10/4(金)に開催いたします。 ご興味ある方はぜひご登録ください。 https://connpass.com/event/328360/ 問題領域は関連システムの密結合点 分割を試みる 最初のモデルを手に入れる レイヤードアーキテクチャに沿って実装 レイヤードアーキテクチャのメリット モデルを洗練させ

いきなりですが、皆さんは「どうしたらプロジェクトマネージャになれるの？」と思ったことは無いでしょうか。 こんにちは。モノタロウの川北です。 今回はプロジェクトマネジメントの技術や方法論ではなく、プロジェクトマネージャを担える人材になる為に私が重要だと考える「心構え」と「ふるまい」についてお話したいと思います。 １．はじめに 1.1.プロジェクトマネージャへの第一歩 1.2.担当プロジェクトの概要 ２．プロジェクト推進の中で直面した壁 2.1.その役割、担ったことないんですけど...の壁 2.2.その領域、無知なんですけど...の壁 2.3.高品質な上に納期厳守って、ハードル高いんですけど...の壁 ３．壁を打破する為に効果的な５つの考え方 3.1. 割り切っちゃおう 3.2.「ヤバい」って騒いじゃおう 3.3.何が「ヤバい」のか考えてみよう 3.4.誰に騒ぐか考えよう 3.5.騒ぐ＋αで自