サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数!
トップへ戻る
2025年ランキング
techblog.lycorp.co.jp
この膨大なリソースをいかに効率よく、かつ止めることなく運用していくか、私たちのクラウドを支える設計思想とコア技術、そして次世代基盤Flavaが目指す世界について掘り下げていきます。 なお、本記事では私たちのクラウドの土台となるIaaS、ネットワーク、ストレージといったレイヤーの技術スタックに焦点を当てています。その上で稼働するKaaS(Kubernetes as a Service)やDBaaS(Database as a Service)、PaaS(Platform as a Service)などの上位レイヤーについては、また別の機会に譲り、今回は割愛します。 設計思想と運用について 私たちのクラウドは、以下の思想に基づいて設計・運用されています。 障害を前提とした設計と利用 サービス開発のスピードを最大化するため、インフラ単体での過剰な可用性担保には固執せず、障害は常に起こりうることを
こんにちは、フロントエンドエンジニアの岡崎です。2022年にリリースしたLINEのコーポレートフォント「LINE Seed JP」は、おかげさまで多くのプロジェクトで採用されてきました。 これまではセルフホストや特定のCDNを通じての利用が主流でしたが、この度、Google Fontsからの提供を開始しました。公開に至った背景については、LINEヤフーDESIGN 公式noteの「LINE Seed JPをGoogle Fontsで公開した理由」で詳しくご覧いただけます。 本記事では、Google Fontsへの登録による技術的背景と、そのメリットについて解説します。 https://fonts.google.com/specimen/LINE+Seed+JP なぜGoogle Fonts登録を目指したのか? Webフォントのデプロイと運用コストを削減し、世界中どこからでも最速でLINE
はじめに:大規模プロジェクト復帰とレビュー負荷の課題 こんにちは、DevRelの大熊です。本記事では、育休復帰直後という制約の大きい状況の中で、AIを活用したコードレビューの仕組みを構築し、週6時間の業務削減とレビュー品質の向上を同時に実現した事例を紹介します。 お話を伺ったのは、リサーチプラットフォーム「LINE Surveys」の開発を担うソフトウェアエンジニア、上土井涼馬です。約1年の育休を経て復帰した先に待っていたのは、歴史が長く、レガシーコードや複雑なSQL(Structured Query Language)が多い大規模なプロジェクト。育児と仕事を両立しながら成果を出し続けるという、大きなチャレンジでした。 そんな状況の中、Claude Code、Model Context Protocol(以下、MCP)、NotebookLMなどを組み合わせて「AIレビュー」の仕組みを構築。
This post is also available in the following languages. English, Korean はじめに:ガードレールとは? AIを安全に使用するためのさまざまな仕組みを総称して、一般的に「ガードレール(guardrails)」と呼びます。自動車の走行中、道路から外れたり対向車線にはみ出したりするのを防ぐガードレールのように、AIサービスにもAIが誤った方向に進まないよう抑制するガードレールが必要です。 チャットボット型AIは基本的に、ユーザーが入力したプロンプト(prompt)を読み取り、それに適した回答を生成します。しかし、この特性が悪用されると、AIに設定されていたルールを無視させたり、意図しない挙動を誘発したりする恐れがあります。このように意図的に誤動作を引き起こすような内容をプロンプトに注入することを「プロンプトインジェクション(p
こんにちは。モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです。ここわずか1年あまりで、コーディングAIを用いた開発は日常的なものになりました。LINEアプリの開発においても、Claude Codeをはじめとした、コーディングエージェントの活用が進んでいます。 この記事では、LINE iOSのような大規模プロジェクトにおいて、Claude Codeを効果的に活用するための、インストラクションの設計思想を紹介します。 適切なインストラクションはなぜ必要か? Claude Codeはデフォルトの状態でも高い精度を発揮しますが、プロジェクト固有のルールや知識を適切に与えることは実装の効率化に重要です。 まず、本稿では便宜的にメモリファイル(CLAUDE.md)やAgent SkillsなどのようなClaude Codeに指示を与えるプロンプト全般を「インストラクション」と呼ぶことに
こんにちは!モバイルデベロッパーエクスペリエンスチームの@giginetです!普段はLINEアプリの基盤改善をしています。 LINE iOSは巨大なプロジェクトです。日々、開発者が多くの時間をビルドに費やしています。これまでビルド時間はCIの実行時間などで一部計測されていましたが、開発者が日常的にどれぐらいビルド待ちを体感しているのか推し量るのは容易ではありません。 この記事では、LINE iOSで開発者のビルド時間を集計するローカルビルドメトリクス基盤を構築し、開発者生産性の可視化、改善に活用している事例をいくつか紹介します。 なぜローカルビルドメトリクスが必要なのか 本稿では、開発者のローカルマシンでビルドした際の詳細なログをローカルビルドメトリクスと呼びます。CIで実行したログも含めて集計していますが、これらはあとから区別が付くようになっています。 これまでのメトリクスは、CIの実行
こんにちは。LINEヤフー株式会社のaikawaです。普段はYahoo!マップ・Yahoo!乗換案内のiOSアプリ開発を担当しつつ、iOS領域のDeveloper Relationsも担当しています。 LINEヤフーでは、AIを活用した開発や業務改善が、社内で急速に広まり、現場で日々活用されています。活用事例や知見を各現場に閉じることなく社内外に共有し、次の挑戦につなげていくために、全エンジニア向けのOrchestration Development Workshopを定期的に開催しています。 今回は、Orchestration Development Workshopで発表した「AIエージェントを拡張する:MCPサーバー連携による開発効率化の実践」の内容に触れつつ、LINEヤフー社内でどのような体制でMCPサーバーを利活用しているかをご紹介します。 MCPサーバーとは MCPサーバーとは
こんにちは。LINEヤフーのFoundation Models研究開発チームです。われわれのチームでは、画像と言語のマルチモーダル基盤モデルの研究開発を行っています。 この記事ではわれわれが開発した日本語マルチモーダル基盤モデル「clip-japanese-base-v2」について紹介します。弊チームでは以前「clip-japanese-base」を公開しましたが、今回は学習データと学習方法の改善によって高性能化したモデルを公開します。商用利用可能なApache-2.0 ライセンスで公開していますので、ぜひ気軽にご利用ください。 公開するリソース:clip-japanese-base-v2 はじめに CLIPは画像と言語の代表的なマルチモーダル基盤モデルで、インターネットから収集した大規模データで学習することでゼロショットでの分類や検索が可能となりました。高い汎用性と拡張性をもつCLIPは
LINE アプリのアーキテクチャの統一を推進するプロジェクトをリードしている Hiraki と申します。アーキテクチャの議論をするうえで、ビジネスロジックという言葉はカジュアルに使われますが、人によっ...
こんにちは。iOS エンジニアのもとにしです。iOS 版 LINE のバージョン 15.14.0 において、アプリ内通知をシステム通知で表示するようアップデートしました。 変更前変更後 このように、これまでカスタムビューで表示していた通知が、iOS 標準の通知バナーで表示できるようになりました。 表示を変更するだけのシンプルな作業に思えましたが、開発を進めていく中で、想像以上に考慮すべきポイントが多いことに気づきました。この記事では、これまでの iOS や LINE アプリでの制限をふり返りつつ、移行の過程で向き合ったことや工夫した点を紹介します。 なぜこれまでカスタムビューが使われていたのか? 昔は OS による制限があった iOS 9 まで、OS の制限により、アプリがフォアグラウンド状態のときに OS 標準のシステム通知を表示することはできませんでした。LINE アプリでは、フォアグ
はじめに こんにちは!LINEギフトのフロントエンド開発をしている片山です。 LINEギフト開発チームでは、日々の業務効率化と品質向上を目指してAI技術の導入を進めています。本記事では、AI導入の一環としてフロントエンドメンバーで実施した2つの取り組みについてご紹介します。 LINEギフトとは LINEギフトは、ギフトを贈りたい人の住所を知らなくても、LINEの友だちになっていれば簡単にギフトを送ることができるサービスです。友だちの誕生日プレゼントから会社の同僚へのお礼のギフト、結婚・出産祝いなどの本格ギフトまで、さまざまなシーンでご利用いただけます。2015年のサービス開始から約10年続いているサービスで、累計ユーザー数は3,500万人(※2024年7月時点)を突破しています。幅広い年齢層のユーザーにご利用いただいており、今でも成長を続けているプロダクトになっています。 より詳しいサービ
こんにちは。DS.INSIGHTのサービスサイトを担当しています、猪目です。 「問い合わせ対応を自動化したい!」 そんな課題から、私たちのプロジェクトは始まりました。本記事では、ノーコード×RAG (Retrieval-Augmented Generation) を活用してAIチャットを構築し、問い合わせ対応を自動化した取り組みをご紹介します。 (記事の内容とは全然関係ないのですが、本記事のタイトル画像は、私が個人で開発した「Featured Image Maker」をベースにLINEヤフー Tech Blog向けにカスタマイズしていただいたOGP (Open Graph Protocol) 画像生成ツールを使って作成しました。実際に自分で使うのは初めてで感無量です!) 背景と課題 DS.INSIGHTとは、法人向けのデータ分析ツールで、LINEヤフーが保持する検索データ・位置情報データな
はじめまして。慶應義塾大学環境情報学部3年の佐藤心紀です。 私は、8月18日〜10月8日の8週間、インターンシップとして社内向けサービスのリニューアルに伴う開発に参加いたしました。 この記事では、インターンシップで取り組んだ業務内容をご紹介いたします。 インターンシップの概要 私がアサインされたタスクは、社内向け Chrome 拡張ストアの追加機能に関する仕様検討およびその設計・実装で、メンター社員の方や企画チームの方からフィードバックをいただきながら、最終的に新バージョンのリリースまで行いました。 社内向け Chrome 拡張ストアとは LINEヤフーでは、社内のエンジニアによって作成された便利な Chrome 拡張機能が幅広く利用されています。しかしながら、それらは GitHub Enterprise (GHE)で配布されており、非エンジニアの社員は利用しにくい状況にありました。また、
こんにちは。@potato4dです。今回は2025年10月25日に開催された Vue Fes Japan 2025 の参加・協賛レポートをお届けします。Vue Fes JapanとはVue Fes J...
こんにちは。大阪大学情報科学研究科修士1年の石森大路です。私はサービスインフラグループCloud Infrastructure本部のインターン生として、プライベートクラウドで提供しているService...
はじめに こんにちは、iOSアプリエンジニアの羽柴です。 本記事では、プルリクエストにおけるコードオーナー不足を防ぐために導入したGitHub Actionsの効果測定を行った話を紹介します。 コードオーナー不足を検出するGitHub Actions: Codemap Checker 2024年12月、LINEアプリレポジトリのGitHub Actionsに"Codemap Checker"を導入しました。これはプルリクエスト(以下PR)におけるコードオーナー不足を検出するワークフローです。PRで追加・変更されたファイルにコードオーナーが設定されていない場合はこのワークフローが失敗し、コードオーナーが不足しているファイル一覧が出力されます。 導入経緯や実装などについての詳細は、以前のブログ記事であるLINEのアプリ開発を支えるコードオーナー管理をご覧ください。 Always Data-dr
2025年8月19日に生成AI活用ワークショップを社内で開催したのでレポートします。 ワークショップの目的と進行方式 今回のワークショップの目的は、特定の機能を習得するにとどまらず、メンバー全体が生成AIを日常業務に自然に活用できるようサポートすることでした。 そのために Claude Code で、参加者が自ら何かを実装してみる ハンズオン に焦点を置きました。 特に以下のような点に配慮しました。 Claude Codeを初めて使用する方や操作に慣れていない方を主なターゲットとして進行サンプルアプリケーションを準備し、Claude Codeを実際に実行しながらその性能を体感できるようにハンズオン課題を設計ハンズオン課題自体もClaude Codeを活用して作成し、運営側の負担を軽減複数の運営メンバーが同時並行でハンズオンを進行し、参加者を分散させて質問に柔軟に対応できる体制を整備 ハンズ
こんにちは。検索連動型ショッピング広告のレポートシステムを担当している眞井です。 レポートシステムでは、広告主が広告の成果の可視化や分析を行うためのレポートを作成する機能を提供しています。 作成するレポートはCSVやTSVなどのテキストファイルで、広告の運用状況によっては数GB規模の巨大なサイズになることもあります。 普段はなんてことない処理でも、扱うデータのサイズが巨大になると多くのメモリが要求されてサーバ費用が高くついたり、OOME(Out Of Memory Error)が発生して処理が失敗してしまうといった問題が発生します。 今回は、このような問題を回避するためにレポートシステムで行っている2つのテクニックを紹介します。 巨大なデータを扱う場合に発生するOOME まず、どのようなシーンでメモリが要求されOOMEが発生するのかを、レポートシステムの例で説明します。 レポートシステムが
はじめに こんにちは、LINEヤフーで音声AIの研究開発を担当している三宅純平と木下泰輝です。 私たちの所属組織「Speech and Acoustic AI部」では、音声認識(ASR)や音声合成(TTS)を軸とした技術開発とサービス応用に取り組んでいます。 本記事では、2025年6月30日に開催されたTech-Verseで「LINEヤフーの音声AIがもたらす未来:ASR/TTSと対話技術の新たな可能性」というテーマで登壇した内容をもとに、LINEヤフーの音声AIの取り組みを紹介します。 発表スライドや発表動画は以下から視聴できます。 https://tech-verse.lycorp.co.jp/2025/ja/session/1226/ また、宣伝にはなりますが、直近の国内外会議での発表論文もご紹介します。 会議でお見かけの際は、ぜひお立ち寄りください。 LINEヤフーの研究開発 Ne
This post is also available in the following languages. English, Korean 「良い画像」を生成するのは簡単ではない LINEヤフーには、特定の比率で最小限のディテールを維持しながら人体やオブジェクトを定義する画像スタイルが存在します(参考)。私たちのチームでは、生成AIを利用して、このスタイルが適用された画像をプロンプトのみで生成するtext-to-image(テキストトゥイメージ)モデルを作成するプロジェクトを行いました。 このプロジェクトは、社内デザイナーの反復的な画像作成業務を最小限に抑えるために始まりました。社内のデザイン業務の中には、状況に応じて少しずつ異なるイラストを描く作業があります。この作業を自動化することで、デザイナーがよりクリエイティブな業務に集中できる環境が整うと考えました。 以下の画像は、私たちが求
こんにちは。LINEヤフー株式会社の牧山です。 私は現在データ分析の部署で働いており、自社サービスのデータ分析をしたり、自分の体重データを眺めては「減らないな……」と思ったりしています。 このような本来の業務とは別に、当社の分析部門には、好きなテーマで自由研究に取り組める時間があります。Google の「20%ルール」に近い制度ですが、特徴は自由研究をサポートする専門のチームが存在することです。 このチームは、「新しい論文の手法を試してみたい」というような自由研究のテーマを思いついたときに、手法を適用できそうな社内データを探してくれたり、データを持っていそうな関係部署を紹介してくれたり、論文を一緒に読んで理解を深めてくれたりと、非常に頼れる人たちです。 このチームに関しては別記事をご覧ください: "成長を自己責任にしない"分析組織の実現に向けた取り組み この記事では、そんなサポートを受けて
物体検出(object detection) 物体検出は、与えられた画像から対象とした物体の位置を見つける問題です。画像分類とは異なり、検出の場合、画像に特定の物体が含まれているかどうかを判断するだけでなく、その物体がどこに位置するかまで特定する必要があります。この違いから、検出タスクでは評価基準を決める際、下の画像のように正解の物体とその位置を「バウンディングボックス(bounding box)」の形で記録し、モデルの予測結果をその記録と比較することで性能を評価します。 検出では、上の画像のようなGTをもとに「mAP@[ IoU=0.50 ]」または「mAP@[ IoU=0.50:0.95 ]」などの評価方法を主に使用します。この方法は、特定の正解基準(intersection of union, IoU)での平均予測性能(mean average precision、mAP)を測定する
比較の結果、クエリログを用いてトークナイザを構築し語彙数を増加させることで性能を向上できることがわかりました。特に同じ語彙数でSarashinaトークナイザと比較したときの性能差が大きく、自然文と大きく形式が異なる検索クエリの処理において専用のトークナイザを構築することの重要性が確認できました。 おわりに 本記事では、StaticEmbeddingを活用することでクエリ埋め込みの推論速度を大幅に改善した取り組みを紹介しました。構築したモデルはTransformerベースのモデルと比較して10倍以上の速度改善をしつつ、97%以上の性能維持を達成しました。 今後もより良いクエリ埋め込みを構築し、ユーザーの皆様の体験向上に努めたいと考えています。 参考文献 [1] Sosuke Nishikawa, Jun Hirako, Nobuhiro Kaji, Koki Watanabe, Hiroki
こんにちは。AndroidアプリエンジニアのMoriです。 先日、私が執筆した『良いコードの道しるべ 変化に強いソフトウェアを作る原則と実践』の出版を記念して、俺達はなぜ良いコードを書くのか 〜『良いコードの道しるべ』著者と探る変化に強いソフトウェア〜というトークイベントを開催しました。 本イベントでは、本書の紹介を行った後、類書の執筆者・翻訳者の方々を招き「コードの保守性」をテーマにパネルディスカッションを実施しました。この記事では、そのディスカッションで交わされた内容をダイジェストでお届けします。 登壇者紹介 森 篤史 / (@at_sushi_at) / LINEヤフー LINEヤフー株式会社所属、Androidアプリエンジニア。明石工業高等専門学校に入学後、プログラミングを学び始める。複数のプログラミングコンテストで受賞する一方、継続的な開発の難しさや大切さに気がつく。現在はコミュ
出前館開発本部でサーバーサイド開発を担当している本多です。LINEヤフーのグループ会社である出前館とは資本業務提携を結んでおり、LINEヤフーが開発をサポートしています。本ブログでは以下についてお話しします。 モノリス → マイクロサービスへのアーキテクチャ移行多くのマイクロサービスがデータベースを共有するというアーキテクチャの中でのデータ不整合や不正なデータが生じている負債(-1 の状態)の原因。0 → 1 ではなく、-1 → 1 での新規マイクロサービス開発における実践した手法。 出前館で取り組まれるマイクロサービスアーキテクチャとマイクロサービス化における"-1"の課題 近年、大規模なシステムを取り扱う企業・サービスでは、運用面や人的・インフラ的コスト面とトレードオフに、スケーラビリティや疎結合なシステムを構築するため、マイクロサービスアーキテクチャを推進しています。出前館においても
こんにちは、テクニカルライターの銭神です。私が所属するチームでは、LINE Developersサイトというドキュメントサイトを運営しています。このサイトでは、LINE APIに関するニュースや開発ドキュメントを公開しています。 主な業務はLINE Developersサイトのドキュメントを書くことですが、それ以外にも、文章を通した社内コミュニケーションの効率化に関する取り組みをしています。その一環として毎年実施しているのが、新卒向けの研修である「わかりやすい文章の書き方講座」です。 ふだん仕事をする上で、Slackやメールなど、文章を書く機会がたくさんあると思います。文章を書くときに、相手にきちんと伝わるかどうか不安になることはありませんか?この記事では、書き方講座の内容をもとに、わかりやすい文章を書くための基本的な文章術について紹介します。 この記事で紹介するのは、あくまで私が文章を書
はじめに こんにちは、iOSアプリエンジニアのKiichiです。こちらの記事で紹介されている通り、今年の3月に、LINEアプリ内ブラウザ上からYahoo!検索できる機能がリリースされました。本記事では、iOS実装を担当した私から、この機能の紹介と、開発における技術的詳細をお届けします。 新機能の紹介 LINEアプリでは、トークルームで送受信したリンクをアプリ内ブラウザで開くことが可能です。このブラウザはもともと、リロードや共有、ブラウザバックなどの基本機能を備えています。しかし、他のWebページへの導線となる検索機能は持っておらず、そのページ内で気になった内容がある場合は別のブラウザアプリで検索する必要がありました。 3月にリリースされた新バージョンのLINEアプリでは、アプリ内ブラウザに検索窓が追加され、そこに文字列を入力することでYahoo!検索をすることができます。Yahoo!検索は
This post is also available in the following languages. English, Korean
次のページ
このページを最初にブックマークしてみませんか?
『LINEヤフー Tech Blog』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く