製造業のデータ利活用は、AIツールを導入する段階から、事業成長や顧客価値の創出につなげる段階へ移りつつあります。欧米の先進企業では、データを資産として扱うData as a Productの考え方を取り入れながら、生成AIだけでなく、物理世界を動かすフィジカルAIをコア業務や人材育成に組み込んでいます。これを実現する上で注目すべきは、ITなど一つの中央部門に依存せず、データ活用の主導権を各部門に分散して持たせるデータメッシュアプローチです。これらを通じて、データ基盤の再設計と組織変革を同時に推し進めていま

決済や送金などを扱うFinTechシステムでは、「一般的なWebシステムと同じテストをすれば十分なのか」と判断に迷う場面があります。 画面や機能が仕様どおり動くことはもちろん重要ですが、金融サービスでは、わずかな処理ミスでも残高不整合や二重決済といった大きな問題につながる可能性があります。 そのため、 取引・データの正確性、API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）による外部連携、性能、セキュリティ、障害時の復旧 まで含めて考えることが欠かせません。 また、テスト項目を大量に増やせば安心

こんにちは。メルペイの Balance Team で Tech Lead をしている @kobaryo です。この記事は「 Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2026 」の18日目の記事です。 はじめに Balance Team では お客さまの残高やポイントを扱うマイクロサービスをはじめ、債権を取り扱う Debt Service も管理しています。先日公開された @imamu さんの「 事業者請求払いのための与信管理マイクロサービスの設計 」で、与信を扱う

本稿は、2026 年 06 月 04 日に公開された “ Gain visibility into DDoS attacks with flow logs in AWS Shield Advanced ” を翻訳したものです。 これまで、分散型サービス妨害 (DDoS) 攻撃のトラフィックを再構成するには、事後に複数のデータソースを組み合わせる必要がありました。 AWS Shield Advanced の攻撃フローログは、これを変革します。攻撃中にトラフィックのメタデータをキャプチャするため、送信元の特定

本記事は 2026 年 5 月 5 日 に公開された「 Amazon Aurora DSQL for global-scale financial transactions 」を翻訳したものです。 Amazon Aurora DSQL を使えば、強い整合性と低レイテンシーを両立しながら、複数の AWS リージョンにまたがるグローバル規模の金融トランザクションを実行できます。従来はこの選択にコストが伴いました。夜間のリコンシリエーションバッチ、手動フェイルオーバー手順、顧客残高や決済を扱うシステムでの短時間

脱「モンキーAI」、Gemini Enterpriseによる「インラインAI」への移行 AIを導入しても成果が出ない企業の多くが陥っているのが、いわゆる「モンキーAI（Monkey AI）」の状態です。これは、あるツールからデータをコピーし、別のAIチャットツールに貼り付けて結果を得て、また元のツールに戻すという、非効率な「往復作業」を指します。

本記事は 2025 年 5 月 19 日に公開された How Amazon maintains accurate totals at scale with Amazon DynamoDB を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architect の嶋田 朱里が担当しました。 Amazon の Finance Technologies Tax チーム (FinTech Tax) は、世界中の法域で税額計算、税額控除、納付、報告といった重要なサービスを管理しています。このアプリケーションは、複数の国

こんにちは、プロダクト部 部長の稲垣です。（自己紹介やこれまでのキャリアについて↓をご覧ください。） tech-blog.rakus.co.jp 以前は自社の戦略について書きましたが、今回は視点を変えてみます。 これまで大手・ベンチャー・外資など様々な企業で社内システムに触れてきたユーザーとしての経験、そして現在バックオフィス系SaaSに携わっている提供者としての知見。 これらを踏まえて、自分なりに整理してみました。 目次 はじめに：SaaSの普及と、残された「巨大な壁」 第1章：前提となる「企業の基幹シ

はじめに 株式会社エニグモでプロダクトマネージャー（PdM）を務めているKNです。2025年2月に入社し、約1年が経過しました。 前職では新卒でWeb系企業にエンジニアとして入社し、3年間従事しました。 文系出身ながらAWSでのインフラ構築・メンテナンスからバックエンド・フロントエンドの開発まで、幅広く経験しました。 その後、社内転職でPdMへとキャリアをシフトし、フィンテックサービスのグロースを担当していました。 私がエニグモへの転職を決めたのは、20年続く「BUYMA」というプロダクトが持つ圧倒的な蓄

.entry .entry-content .table-of-contents > li > ul { display: none; } はじめに こんにちは、グローバルシステム部フロントエンドブロックの平田です。 私が所属するチームでは ZOZOMETRY というtoBサービスを開発しています。スマートフォンを用いて身体計測し、計測結果を3Dモデルやデータとして可視化します。計測結果はWeb上で管理できます。 このサービスのフロントエンドではReact（Next.js）を採用しています。さらにそれらの

こんにちは、メルカリCTOの木村(@kimuras)です。 今年は、ついに開催されたメルカリ主催のエンジニアイベント 「 mercari GEARS 2025 」 にて、Keynoteを担当しました。本記事では、その内容を改めて文章としてまとめ、皆さんにお伝えしたいと思います。メルカリがAI-Native Companyになることを宣言して以来、エンジニアリング組織に限らず、全社としてどのようにAI-Native化を進めていくのか、その指針についてお話しします。 ご存じのとおり、AI活用による生産性向上は

この記事は、 Building a Credit Card Payment Processing Platform on AWS を翻訳したものです。 金融サービス業界（FSI）は大きな変革のただ中にあり、デジタル化が果たす重要な役割を考慮すると、電子決済はこの変革の中心的存在です。決済のキャッシュレス化が進展する中、業界がインクルージョン（包摂性）を促進する役割は重要な優先事項となっています。デジタル経済の革新と発展は、世界経済の安定した基盤として機能する決済によって支えられています。カード決済取引の裏

本稿は、2024 年 11 月 7 日に公開された “ Securing PartyRock: How we protect Amazon Bedrock endpoints using AWS WAF ” を翻訳したものです。 PartyRock は、 Amazon Bedrock をベースとした直感的で実践的な生成 AI アプリ構築プレイグラウンドです。それは、ユーザーが生成 AI テクノロジーを実験でき、 クイズジェネレーター や レジュメオプティマイザー などコーディングなしで楽しいアプリケーショ

はじめに この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の21日目の記事です。 ntk1000 です。MerpayのKYCおよびPartner Platformチームのエンジニアリングマネージャーを務めています。 半年前、メルカリグループにおける開発者体験（DevEx）改善のための 全社的な取り組みを紹介 しました。四半期ごとの改善サイクルを設計し、エンジニアとEMから100%の参加を得て、Deep Work（集中するための中断されない時間）やCross

はじめに こんにちは。メルペイのPayment Core team/Backend Engineerの@tomoです。 この記事は、 Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の17日目の記事です。 都度払いから継続決済へ これまでメルペイの決済は、メルカリでの買い物や、お客さまがスマホを取り出してバーコードを提示したりボタンを押したりすることで完了する、いわゆる都度決済が中心でした。しかし、メルカリのエコシステムが拡大するにつれ、決済のあり方は大きく変化していま