食べログの開発者による技術ブログです
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はじめに 本記事のTL;DR（要約） Figma Config 2026とは 前夜祭の様子 Opening keynote - Dylan Field（CEO & Co-founder, Figma） AIは床を下げる。天井を上げるのは人間 品質は、Noと言った数で測られる Google Design Engineer Lead Andy Zhang 「Designing in the age of the 10x engineer」 AIエージェントによる開発プロセスの「逆転」 Bitovi CEO Justin Meyer 「AI will upend your process—for the better」 誰もモデルの賢さの話をしていない 「Your best practices are trapped in your head—and your AI has no…
はじめに AI DevEx Conference 2026 とは 登壇：CTO 京和のセッション ブース「AIネイティブ時代のみんなの現在地」アンケート結果 Q1. あなたの新規コード、何%をAIが書いていますか？ Q2. 機能を「やる」と決めてからリリースされるまでの時間、AI 導入でどれくらい速くなりましたか？ Q3. AIが入っても、まだ一番時間がかかっている工程はどこですか？ Q4. その工程にAIをさらに使い込む上で、最大の壁は何ですか？ アンケート全体の考察 ブースで聞いた声 価格.comリプレイスへの関心 コードレビューの次の一手 AI活用の温度差 ボトルネックはさらに上流へ コーディングしない時代の過ごし方 参加してみて はじめに こんにちは。カカクコム 技術広報の辻です。 2026年7月22日・23日に開催された AI DevEx Conference 2026…
はじめに 食べログカンパニー開発本部 技術部 フロントエンド基盤チームの遠藤司樹です。 AI Excellence Meetup（AIEM）は、AIに関する知識習得や知見共有を目的に、カカクコムおよびグループ会社の全社員を対象として開催している社内勉強会です。 本記事は、2026年6月19日に開催されたAIEMで発表した「使いながら育てる Claude Code」の内容を、当日のスライドに沿ってご紹介するものです。 カカクコムでは全社的にClaude Codeを導入しています。私たちのjQueryからReactへのリプレースプロジェクトでもClaude Codeを活用しました。実装スピードは上がったものの、Claudeが生成するコードは品質にばらつきがあり、PRレビューと修正にかなり時間がかかっていました。 この課題を解決するため、 独自のSkillを設計する…
こんにちは！食べログ開発本部技術部SREチームの浅野 @atpons です。食べログでは、各種サービス間の通信において、Envoyの導入を進めています。今回はその中でもOutlier Detection機能について検証と導入を進めた話をします。 Envoyを導入した経緯 食べログにおいて、システムの安定性を高めるためにサービス間のトラフィックの制御を行おうと考え、いくつかの手法・プロダクトから選定しました。選定の結果、Envoyをサイドカーのように導入しサービス間にプロキシとして導入しました。その上で、サーキットブレーカーの機能を利用して障害を防ぐ仕組みを導入しました。 Envoyは、クラウドネイティブな環境で広く利用されているオープンソースのプロキシサーバーです。サービス間通信の制御を目的に導入されることも多く、その中でもサーキットブレーカーがよく知られていますが、Outlier…
こんにちは！ 食べログカンパニー 飲食店プロダクト開発部 販売管理チームでチームリーダーをしている新井です。 今回は、食べログの販売管理システム内に構築した、契約情報を各サブシステムに提供する中間データ層「Deal Provider」の設計思想と実装パターンについてお話しします。また、システムが複雑になり導入すべきと思っていたがなかなか実践できずにいた、DDD（ドメイン駆動設計）が掲げる設計原則に、私たちが AI の存在によってようやく踏み出せた経緯もあわせて紹介します。 販売管理システムと Deal Provider の背景 食べログの「販売管理システム」とは 「販売管理システム」という名前は外部の方には馴染みが薄いかもしれません。 私たちが担っているのは、飲食店のプラン契約・オプション管理・請求処理といった「食べログの売上を支える業務システム群」開発・運用です。…
はじめに AI Engineering Summit Tokyo 2026 とは 参加の経緯 登壇：CTO 京和のセッション 展示ブース①「AIネイティブ時代のみんなの現在地」アンケート Q1. 新規コードの何%を AI が書いているか Q2. 月間 AI 利用額 Q3. コーディングエージェントの活用度 Q4. AI で開発は楽しくなったか アンケート全体の考察 展示ブース②プロダクト事例紹介 食べログ 価格.com 求人ボックス 参加してみて はじめに こんにちは。カカクコム 技術広報の辻です。 2026年6月8日・9日に開催された AI Engineering Summit Tokyo 2026 に、カカクコムとしてスポンサー参加しました。この記事では、イベントの概要・CTO 京和のセッション・ブースで実施したアンケート結果を中心に、当日の様子をレポートします。 AI…
目次 はじめに 改善前の開発フロー 直列処理のボトルネック 数字で見るコスト AIで直列から並列へ転換する 最初のアプローチ ── 直列のまま高速化しようとした（失敗） 方針転換 ── 並列化に切り替える（成功） 改善後の開発フロー（並列化） フィージビリティレポートを生成するAIワークフロー 実際に生成されたレポートを見てみる 店舗満足度アンケート 要件定義書 Part 1: 評価サマリ システムの目的 評価サマリ 主要な判断ポイント User Storyへの改善提案 Part 2: ユースケースと業務ルール ユースケース一覧 モーダル表示制御 回答収集 AIが追加で洗い出したユースケース ★ 業務ルール モーダル表示制御 BR-001: 月内1回表示制約 BR-005: 他モーダル優先 BR-006: 特定期間内のみ表示 BR-025: 複数端末同時回答の結果整合性 ★…
こんにちは、食べログ 飲食店プロダクト開発部 アワード予約チームに所属するジュニアエンジニアの南野です。 今回は、普段ほとんど触れていないフロントエンド領域の既存改修タスクにAIとともに取り組み、どう突破したかという経験をお話しします。 1. はじめに 食べログでは、特定のスタックに限定せずフルスタックに対応できるエンジニアを目指す方針があります。私が所属するチームでも、その方針に沿って「フロントエンドやAPIなど各領域に詳しい社内エンジニアの力を借りなくても対応できる領域を、日々の業務を通じて各自が広げていく」という考え方をチームで共有しており、今回の取り組みもその一環として私が担当したものです。…
1. はじめに：なぜ私たちはAIによるE2Eテスト自律生成を目指したのか はじめまして。食べログオーダーチームのしら酢です。本記事では、食べログオーダーの店舗管理画面（以下、店舗管理画面）で行なったE2Eテストの自律生成の取り組みについて紹介します。 店舗管理画面は、メニュー・テーブル管理、UI設定、ダッシュボードなど飲食店業務の中核を担う多機能なWebアプリケーションです。複数のエンティティに跨る仕様の複雑さに加えて外部POSとの連携といった特殊条件が絡み合うことで検証環境の整備が難しく、リグレッションリスクも高いため、テストの充実は長年の課題でした。 2023年からの大規模リプレースを経て、単体テストの文化は根付きました。カバレッジは22.48%から残り僅かなリプレース未完了のページを除けば約85%に達しています。…
はじめに こんにちは。食べログ飲食店プロダクト開発部の安村です。 カカクコムでは2025年3月度時点で育休取得率が女性100%、男性91%と、性別を問わず育休を取得しやすい環境が整っています（詳しくは データで見るカカクコム をご参照ください）。 食べログテックブログでは、これまでにも @araiguma47 さんの「新米パパ、育休を取る」 や @4palace さんの「新米パパ、産後パパ育休を取る」 など、パパエンジニアの育休体験記が公開されています。 先輩パパたちは「新米パパ」として1人目の育休を語っていましたが、今回は少し趣向を変えて、 2人目が生まれた際に取得した2回目の育休 について書いてみます。 「2回目の育休って、1回目と何が違うの？」と思われるかもしれませんが、立場も状況も育児の中身もまるで別物でした。まずは比較表をご覧ください。 1回目 2回目 期間 1.5ヶ月…
