本記事は 2026 年 4 月 29 日に公開された、 Features and workflows with Amazon Timestream for InfluxDB 3 を翻訳したものです。 本記事では、時系列データベースの技術を大きく進化させた Amazon Timestream for InfluxDB 3 のアーキテクチャ設計、機能、ケイパビリティについて、技術的な観点で解説します。この次世代時系列データベースは、従来のエンジンバージョンからアーキテクチャが再設計されています。コア性能を支える Rust、列指向データ処理を実現する Apache Arrow 、効率的なストレージを提供する Apache Parquet 、高性能クエリを可能にする Apache Arrow Flight SQL といったモダンなテクノロジーでゼロから構築されています。 このマネージドサービスは、InfluxData の最新データベースと AWS のインフラストラクチャおよびツールを組み合わせ、お客様の時系列データワークフローをサポートします。Amazon Timestream for InfluxDB 3 を今すぐ使い始めるには、 ドキュメント をご覧ください。 新しいエンジンの機能 InfluxDB 3 のコアエンジンは、ストレージフォーマット、クエリエンジン、ネットワークプロトコルにオープンソースのテクノロジーを使用してゼロから設計された、オープンソースソリューションです。Apache Arrow Flight SQL が InfluxDB 3 の新しい高性能 SQL インターフェイスとして導入されたことで、バージョン 2 で使われていた Flux のような独自言語を使用してクエリする必要がなくなりました。ネイティブ SQL のサポートにより、データベースとのやり取りの障壁が下がり導入が容易になるだけでなく、 Amazon S3 などのオブジェクトストレージに大量のデータを保存できるエンジンの特性を活かし、分析指向のユースケースにも対応しやすくなります。オブジェクトストレージを活用することで、大規模なデータセットを手頃なコストで保持しつつ、Parquet の効率的な列指向フォーマットと Apache Arrow のインメモリ機能により優れたパフォーマンスを実現します。 InfluxDB 2 から得た知見を基に、InfluxDB 3 は InfluxDB 2 では対応できなかったユースケースに対応しています。InfluxDB 3 では、アーキテクチャの変更により、事実上無制限のカーディナリティをサポートしています。変動の大きいデータセットでも、インデックス付きタグとデータベースパフォーマンス低下のトレードオフを気にする必要がなくなりました。InfluxDB 3 はコアなストレージレイヤーとして Amazon S3 を使用しており、Amazon S3 のマルチ AZ アーキテクチャと 99.999999999% のデータ耐久性の恩恵を受けながら、永続ストレージのコスト削減も実現します。 InfluxDB 3 には、時系列データの収集、整理、変換のための新しくて強力な処理エンジンが統合されています。処理エンジンは InfluxDB 3 に組み込まれた Python 仮想マシンであり、時系列データに対してゼロコピー操作を実行できます。例えば、ストレージコストとデータ量を削減するためのダウンサンプリングや、閾値条件や異常検知に基づいて通知をトリガーするためのアラームといった、リアルタイムでのデータ処理機能が利用できます。Python で記述されたプラグインで、トリガーイベントを契機として処理エンジンがデータに対して何をどのように実行するかを定義します。トリガーイベントの種類には、スケジュールされたイベントと WAL フラッシュイベントがあります。Amazon Timestream for InfluxDB 3 には、セキュリティ強化が施された処理エンジンプラグインが用意されています。Timestream for InfluxDB 3 で利用可能なプラグインの一覧は、 処理エンジンのドキュメント で確認できます。 豊富な新機能により、InfluxDB 3 は変動の大きいデータを扱うシステム、直近のデータに対する最適化されたクエリを必要とするワークフロー、マルチノードソリューションを必要とする大量のデータ取り込みに最適です。ユースケースとしては、システムモニタリング、アプリケーションモニタリング、IoT センサーデータなどがあります。また、InfluxDB 3 は、現在メンテナンスモードにある Amazon Timestream for LiveAnalytics の後継として、拡張された機能、優れた柔軟性、そして AWS における時系列ワークロードの今後の道筋を提供します。 Core エディションと Enterprise エディション AWS では、InfluxDB 3 を Core エディションと Enterprise エディションの 2 つで提供しており、それぞれ特定のユースケースに最適化された異なる機能を備えています。両エディションともストレージレイヤーに S3 を使用していますが、アーキテクチャ、想定されるワークロード、料金モデルは大きく異なります。 Amazon Timestream for InfluxDB Core は、直近のデータ（集計要件やタイムスタンプの粒度に応じて通常は過去 3〜5 日間）を常時効率的にクエリする必要があるリアルタイムモニタリングシナリオ向けに設計されています。Core は、高速なクエリレスポンスタイム、ディスクレスアーキテクチャ、Parquet ファイルの永続化、処理エンジンなど、時系列ワークロードに不可欠な機能を提供します。ただし、Core クラスターは単一ノードデプロイに制限されており、データの取り込み、クエリ、圧縮、プロセッシングの 4 つの主要機能が同一インスタンス上で実行され、これらの機能が限られたコンピューティングリソースを共有して使用します。特に、Core にはコンパクター（圧縮を行うコンポーネント）が含まれていないため、大量の時系列履歴データを効率的に保存およびクエリする機能が制限されます。そのため、直近のデータに焦点を当てたユースケースに最適です。 Core クラスターの場合、コストは主にコンピューティングとストレージの料金で構成されます。例えば、バージニア北部リージョン (us-east-1) で db.influx.large インスタンス (2 vCPU) を 1 台使用する場合、コンピューティング料金は 1 時間あたり約 $0.264 × 月 730 時間 = 月額 $192.72 に加え、ストレージ料金が 1 GB あたり $0.023 となります。Core の料金の詳細については、 料金ページ をご覧ください。 Amazon Timestream for InfluxDB Enterprise は、履歴データの保持と分析を必要とする本番ワークロード向けに設計されており、Core の機能を拡張します。Enterprise クラスターにはコンパクター（圧縮を行うコンポーネント）が含まれており、大量の履歴データを保存しつつ、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えて効率的にクエリできます。また、Enterprise はマルチノードクラスターデプロイをサポートしており、異なるノードに個別の役割を割り当てることで、データの取り込み、クエリ、圧縮、プロセッシングの各機能を分離し、リソース使用率を最適化できます。Enterprise のその他の機能には、細かいアクセス制御、より柔軟に設定可能なデータ保持ポリシー、高負荷な本番環境向けに強化されたスケーラビリティが含まれます。 InfluxDB 3 Enterprise は、データの取り込みとクエリ負荷の要件に合わせて最大 15 ノードのクラスター構成で利用できます。1〜4 のライターノード、0〜13 の読み取り専用ノード、1 つのコンパクターノードから選択できます。すべてのマルチノードデプロイメントでは、クラスターの可用性を最大化するために異なるアベイラビリティゾーンにインスタンスを分散させます。 Enterprise の料金には、コンピューティングとストレージのコストに加えて、 AWS Marketplace を通じて自動的に有効化される InfluxDB 3 Enterprise ライセンスが含まれます。Enterprise ライセンスは従量課金制で、ノードあたりの時間単位で課金されます。例えば、バージニア北部リージョン (us-east-1) で db.influx.large インスタンス 3 台のクラスターを使用する場合、おおよそのコストは以下のとおりです。 コンピューティング : $0.264/時間 × 3 ノード × 730 時間 = $578.16/月 ライセンス : $0.264/時間 × 1.5 × 3 ノード × 730 時間 = $867.24/月 コンピューティング + ライセンスの合計 : $1,445.4/月、これにストレージ料金 1 GB あたり $0.023 が加算 Enterprise の料金の詳細については、 AWS Marketplace listing をご覧ください。 InfluxDB 3 への時系列データの書き込み 時系列データに InfluxDB を使用するメリットの 1 つは、データ取り込みに使用される人間が読みやすいラインプロトコルテキスト形式です。ラインプロトコルはシンプルで可読性が高いため、InfluxDB が初めてでも始めやすく、複雑なフォーマット要件なしにデータ取り込みのテスト、データモデルの微調整、取り込みパスのデバッグを迅速に行えます。ラインプロトコルは InfluxDB 1 から使用されており、InfluxDB 3 でも引き続き標準として採用されているため、既存ユーザーは継続して使用できます。InfluxDB 1 または 2 からワークフローを移行する際、ラインプロトコルをそのまま使い続けられるだけでなく、InfluxDB 3 では v1・v2 との下位互換性がある書き込みエンドポイントも利用できます。この互換性により、既存のアプリケーション、スクリプト、ツールは変更なしにデータの書き込みを行うことができ、InfluxDB 3 へのアップグレード時に既存の時系列ワークフローの移行をスムーズに行えます。 InfluxData は、InfluxDB 3 へのデータ取り込み用のクライアントライブラリセットを提供しています。これらのライブラリはアプリケーションと統合することで、バッチ処理、ラインプロトコルの構築、gRPC を使用した Arrow Flight プロトコルによるクエリのためのボイラープレートコードを別途記述することなく、データの書き込みとクエリを実行できます。クライアントライブラリは C# .NET、Go、Java、JavaScript、Python で利用可能です。クライアントライブラリの詳細については、「 Client libraries for InfluxDB 3 」を参照してください。 クエリと DSL InfluxDB 3 は、Apache DataFusion をクエリエンジンとして、Apache Arrow Flight SQL をネットワークプロトコルとして使用することで、標準 SQL を主要なクエリ言語として採用しました。このアーキテクチャの転換により、InfluxDB 2 の Flux スクリプト言語が、馴染みのある SQL 構文に置き換わり、学習コストが大幅に低下するとともに、既存の SQL ツールやビジネスインテリジェンスアプリケーションとのシームレスな統合が可能になります。 Apache Arrow Flight SQL は、効率的な列指向データ転送と gRPC ベースの通信を使用して、従来の HTTP ベースのインターフェイスと比較して優れたパフォーマンスの向上を実現します。基盤となる Apache Arrow の列指向フォーマットにより、ベクトル化実行や述語プッシュダウンが可能になり、大規模なデータセットに対する生データクエリと集計クエリの両方でパフォーマンスが向上します。Apache DataFusion のクエリオプティマイザは、フィルターやプロジェクションのプッシュダウンによりデータ処理を最小化し、パフォーマンスをさらに向上させます。 InfluxDB 3 は、リアルタイム分析向けに設計された専用キャッシュ戦略により、時系列ワークロードのクエリパフォーマンスを最適化します。2 つのインメモリキャッシュが最も一般的なクエリパターンを高速化します。 Last Value Cache (LVC) は各フィールドの最新値を保存し、リアルタイムダッシュボードで使用される「最終ポイント」を取得するクエリをミリ秒のレスポンスタイムで返します。 Distinct Value Cache (DVC) はテーブル内の一意なタグ値とフィールド値を保持し、ホスト名やセンサー ID の一覧表示などのメタデータクエリを高速化します。これらのキャッシュにより、一般的なクエリパターンがほぼ瞬時に実行され、大量のデータ取り込みが行われている最中でもダッシュボードの応答性が維持されます。これらの最適化により、InfluxDB 3 は直近のデータ（通常は過去 3〜5 日間）に焦点を当てたモニタリングユースケースに特に効果的であり、これはリアルタイム分析向けの Core エディションの設計と合致しています。 移行の互換性と幅広いデプロイシナリオに対応するため、InfluxDB 3 はモダンな SQL インターフェイスに加えて v1 互換の InfluxQL エンドポイントを提供しており、レガシーアプリケーションを変更なしに引き続き運用できます。InfluxDB 3 Explorer と Timestream for InfluxDB の利用を開始するには、 InfluxData のドキュメント を参照してください。 Explorer ユーザーインターフェイス InfluxDB 3 は、InfluxDB 3 Explorer のグラフィカルインターフェイスを通じて管理できます。 InfluxDB 3 Explorer を使用すると、データベースの管理、データの取り込みやクエリ、可視化など、さまざまな操作を実行できます。Timestream for InfluxDB 3 で InfluxDB 3 Explorer を使用するには、 InfluxData のクイックスタートガイド に従って Docker で Explorer を実行してください。 データベースの管理 Explorer では、InfluxDB 3 インスタンスのホストアドレスと、関連付けられたトークンを指定して新しい接続を作成できます。インスタンスが追加され検証されると、Explorer を使用してデータベースを管理できます。Explorer では、新しいデータベースの作成や既存のデータベースの削除が可能です。 データのクエリと可視化 InfluxDB 3 Explorer 内の Data Explorer を使用すると、SQL クエリを実行したり、自然言語を使用してデータを確認できます。InfluxDB 3 の SQL 実装の詳細については、 InfluxData の SQL reference documentation を参照してください。 結果は Explorer 内で折れ線グラフや棒グラフとして表示でき、CSV、JSON、Parquet にエクスポートすることもできます。さらに、結果をダッシュボードに追加して、データのインサイトを整理することもできます。 現行バージョンの Explorer は、Timestream for InfluxDB 3 エンジンの基本を理解し、クエリ構文を試し、管理オプションに慣れることを目的として設計されている点に留意してください。パフォーマンステスト、複雑なクエリパターン、本番ワークロードに必要な機能は、InfluxDB CLI または API ですべて利用できます。Explorer は、より高度なツールに移行する前にシステムの基本を安全に学べる学習環境として活用してください。 データの取り込み Explorer から直接データを取り込むことができます。Explorer には、ラインプロトコル、InfluxDB 3 のクライアントライブラリ、InfluxDB 3 の REST API、Telegraf の使用方法、CSV や JSON データのインポート方法、サンプルデータの取り込み方法など、InfluxDB へのデータ書き込みを支援するガイドが用意されています。 すぐに使い始められるよう、Explorer 内からサンプルデータを取り込むことができます。サンプルデータセットには、大気質センサーデータ、鳥の渡りデータ、ビットコインの過去の価格と取引量データ、気候データが含まれます。 デプロイメントの監視 インスタンスのデプロイ後、サイジングの妥当性を検証し、最適化の余地がないかを確認するため、パフォーマンスをモニタリングすることが重要です。Amazon CloudWatch は、CPU 使用率やメモリ使用量など、Timestream for InfluxDB 3 の重要なメトリクスを提供します。InfluxDB 3 の処理エンジンに含まれる System Metrics Plugin は、CloudWatch と同様のサーバーレベルのパフォーマンスデータを収集します。これには、詳細な CPU 統計（全体およびコアごと）、メモリ使用量の内訳、ディスク I/O パフォーマンス、ネットワークインターフェイス統計が含まれます。 データベース固有のパフォーマンスメトリクスについてより深い洞察を得るには、メトリクスエンドポイントをスクレイピングすることで、クエリパフォーマンス、書き込みスループット、その他のサービスレベル指標を詳細にモニタリングするための包括的な内部メトリクスを収集できます。Timestream for InfluxDB インスタンスの /metrics エンドポイントをスクレイピングする包括的なメトリクス収集ソリューションを提供しています。このソリューションは、Telegraf を実行する EC2 インスタンスをデプロイし、クエリパフォーマンス、書き込みスループット、メモリ使用パターンなどの内部エンジンメトリクスを継続的に収集した後、CloudWatch に取り込み、事前設定された Grafana ダッシュボードで可視化します。ダッシュボードには、インスタンスのサイジング仕様に基づく主要パフォーマンス指標をモニタリングするパネルが含まれており、サイジングの判断の検証と最適化の機会の特定に役立ちます。 デプロイ手順、設定オプション、サンプルスクリプトについては、 GitHub リポジトリ をご覧ください。リポジトリには、Telegraf の設定から Grafana ダッシュボードの作成まで、セットアッププロセスを自動化する完全な CDK アプリケーションが含まれています。 まとめ Apache Arrow、Parquet、Flight SQL を採用した InfluxDB 3 の再設計により、ビジネスニーズに対してパフォーマンス上のメリットと長期的な相互運用性を提供するオープンソースフレームワークが構築されました。ネイティブ SQL サポートにより独自のクエリ言語を学ぶ負担が軽減され、処理エンジンの組み込み Python ランタイムによりゼロコピーのデータ変換が可能になります。 InfluxDB 3 Explorer は、データベース管理、クエリの実験、データの可視化に使用できます。本番環境への移行に際しては、CloudWatch 統合やメトリクス収集によるモニタリングソリューションがパフォーマンス特性の可視性を確保します。 InfluxDB 3 は、統合された処理エンジン、無制限のカーディナリティサポート、コスト効率の高い S3 データストレージにより、強力な新機能を提供します。 Amazon Timestream for InfluxDB 3 にアクセスしてクラスターをデプロイし、この新しい時系列データベースで利用可能なすべての機能を実際にお試しください。 著者について Victor Servin Victor は AWS の Amazon Timestream チームのシニアプロダクトマネージャーです。プロダクトレッドグロース戦略やスケーラブルなアーキテクチャでスタートアップを支援してきた長年の専門知識を持ち、データドリブンなアプローチで Timestream のような分析プロダクトの普及を推進しています。豊富な経験とカスタマーサクセスへの取り組みにより、お客様が効率的に目標を達成できるようサポートしています。 Forest Vey Forest は Improving 社のチームリードです。時系列およびサーバーレステクノロジーの経験を持ち、クラウド開発と組み込みシステムへの情熱が高まっています。ソフトウェア開発の学習以外の時間では、友人とのロッククライミングやハイキングを楽しんでいます。 Trevor Bonas Trevor は Improving 社のシニアソフトウェア開発者です。時系列データベースと ODBC ドライバーの開発経験があります。プライベートでは小説の執筆や、ゲーム開発にも取り組んでいます。 Fred Park Fred は Improving 社のシニアソフトウェア開発者で、時系列データベースと AI エージェントのオブザーバビリティを専門としています。VR やクラウドサービスから量子コンピューティングまで幅広いバックグラウンドを持ち、新しいテクノロジーに惹かれています。コーディング以外の時間は、ハイキングに出かけたり友人と音楽を作ったりしています。 本記事の翻訳はクラウドサポートエンジニアの平出が担当しました。

こんにちは！医療プラットフォーム本部 コンシューマーサービス室 第一開発グループの森です。 2026年4月にメドレーへ新卒入社し、 いつもの医療が変わるアプリ「melmo」 を開発しています。 株式会社メドレーは、2026年9月11日(金)〜13日(日)に開催された iOSDC Japan 2026 に、ゴールドスポンサーとして協賛しました。 私はブーススタッフとして3日間参加しました。新卒1年目で参加する、初めての技術カンファレンスです！ 本記事では、当日の会場やブースの様子、印象に残ったセッションをレポートします。 メドレーと iOSDC Japan メドレーは複数のモバイルアプリを開発しており、コミュニティとのつながりを通じた開発力・プロダクト価値の向上を目指して、2017年から iOSDC Japan への協賛を続けています。そして iOSDC Japan 2026 で、節目の10回目を迎えました！ その一つが、私も開発に携わる melmo です。 インターネットを通じて、自宅や職場からいつもの医師との診察、薬剤師との服薬指導を受けることができるサービスです。オンラインで処方されたお薬はご自宅に直接届けられます。 iOS アプリでは Swift Package Manager によるマルチモジュール構成を採用し、Swift 6 への移行を進めています。iOSDC Japan 2025 では、この取り組みについて弊社の吉田が登壇しました。 止められない医療アプリ、そっと Swift 6 へ 2025年9月21日（日）に開催のiOSDC Japan 2025の登壇資料です。 イベントURL：https://iosdc.jp/2025/ 発表者情報：医療プラットフォーム本部　エンジニア　吉田将吾 speakerdeck.com 2025年の参加レポートもぜひご覧ください！ iOSDC Japan 2025 参加レポート - ゴールドスポンサーとして協賛しました！ | MEDLEY Developer Portal こんにちは！株式会社メドレーでDevRelを担当している重田です。 株式会社メドレーは、2025年9月19日(金)〜21日(日)に開催された iOSDC Japan 2025に、ゴールドスポンサーとして協賛しました。昨年同様、今年はセッショ... developer.medley.jp 会場の様子 iOSDC Japan 2026 は、有明セントラルタワーホール & カンファレンスでの現地開催に加え、ニコニコ生放送でのオンライン配信も行われるハイブリッド形式で開催されました。 3日間で70本以上のトーク・ライトニングトークが行われました。 オンライン・オフラインあわせて、1,100名を超える参加者が集まったそうです。 朝には、先着でドーナツの配布もありました！ ブースに立つ前に、メドレーメンバーもいただきました。運営の皆様、ありがとうございます！ セッションの様子 Track A〜D の4トラック並行で、どのセッションを聴講するか迷うほどの充実ぶりでした！ エンジニアに聞いた面白かったセッション ブース運営の合間に、さまざまなセッションを聴講しました。 弊社エンジニアが気になった・聴講して面白かったセッションをご紹介します！ 通話はつながれば終わりじゃない ― CallKitで通話機能の裏側 by 金 瑠加須さん 通話はつながれば終わりじゃない ― CallKitで通話機能の裏側 私も最初はそう思っていました。しかし実際に開発してみると、CallKitはあくまで”電話らしいUI”を提供してくれるだけで、本当に難しいのはその先でした。 リアルタイム通信サービスとの連携、AVAudioSessionによる音声ルーティング、着信音やBluetooth・スピーカーの切り替え、PushKitによる着信、バックグラウンドでのライフサイクル管理、そしてネットワーク切断やユーザーの途中退出など、実運用では数え切れないほどのエッジケースが待っています。 本セッションでは、Agoraを利用した音声通話機能を題材に、「ユーザーが毎日安心して使える通話機能」を実現するために、どのような設計や実装が必要になるのかを紹介します。 具体的には、以下の内容を扱います。 * CallKitとAgoraを組み合わせた通話アーキテクチャ * AVAudioSessionによる着信音・通話音声・Bluetooth・スピーカーの制御 * 発信・着信・拒否・切断・通信断・途中退出まで考慮した通話ステート設計 * PushKitやバックグラウンド実行を含めたライフサイクル管理 * 実際に遭遇した不具合や設計上の落とし穴、デバッグ方法 CallKitのAPIを紹介するだけではなく、「通話ボタンを押した瞬間から通話が終了するまで」に起こるさまざまな課題をどのように設計し、解決したのかを実例を交えて共有します。 このセッションを通じて、実運用レベルのiOS通話機能を設計・実装するための考え方と実践的な知見を持ち帰っていただければと思います。 fortee.jp 純正の電話アプリと同じように扱える通話を実装するための、細かな工夫が詰まったセッションでした。 通話中にアプリを強制終了されると終了 API を呼べず通話が active なまま残ってしまうなど、正常系だけでなく異常系にどう向き合うかが具体的に語られていたのが印象的でした。 melmo もオンライン診療で通話を扱うアプリなので、業務に直結する話題として聞き入ってしまいました。 「誰ひとり取り残されない」サービスを作る。行政アプリとしてのアクセシビリティとの向き合い方。 by かじたにさん 「誰ひとり取り残されない」サービスを作る。 行政アプリとしてのアクセシビリティとの向き合い方。 GovTech東京では、東京都の行政DXの一環として「東京都公式アプリ」の開発・運営を行っています。現在はアプリの内製化を進めながら、アクセシビリティの向上にも継続的に取り組んでいます。 行政サービスは、子どもから高齢の方、障害のある方まで、幅広い利用者に届く必要があります。だからこそアプリのアクセシビリティの対応は特別な追加機能ではなく、行政サービスに求められる「あたりまえ品質」だと私たちは考えています。 一方で、アクセシビリティの実務経験を持つ開発者は多くありません。私たちも内製開発の体制や運用の仕組みそのものを一から立ち上げる中で、「何から手をつければいいのか」「支援技術が実際どう使われているのか」など手探りからのスタートでした。 本セッションでは、そんな私たちが、iOSアプリのアクセシビリティにどう向き合い、どんな工夫や仕組みで解決してきたのかを、実体験をもとにご紹介します。 GovTech東京には、支援技術を使う当事者の方が在籍しており、直接コミュニケーションを取りながら継続的に改善していける環境があります。こうした環境だからこそ得られた知見を広く共有することも、私たちの大切な役割の一つだと考えています。 このセッションが、アクセシビリティ対応への理解を深め、明日からの実践への一助となれば幸いです。 fortee.jp 社内に知見がない状態から、アクセシビリティ対応を開発プロセスに組み込むまでの手順が整理されたセッションでした。 WCAG（Web Content Accessibility Guidelines）の読み合わせから始めて受け入れ基準に落とし込み、最終的には仕組み化して AI に開発させるところまで到達しているのが印象的でした。 医療サービスを提供する私たちにとっても、誰もが使えるアプリづくりは向き合い続けたいテーマです。 （VoiceOverスクリーンリーダー実演）目が見えなくてもXcodeやApp Store Connectは操作できる？ by Yoshiyuki Koyanagi さん （VoiceOverスクリーンリーダー実演）目が見えなくてもXcodeやApp Store Connectは操作できる？ 趣味でアプリを開発している@moutendと申します。私は視覚に障害があり目が見えません。しかし、VoiceOverスクリーンリーダー、Appleが提供する画面の読み上げアクセシビリティ機能を活用することで完全に自力でアプリの開発から公開までを行えています。 今回のLTでは私物のMacBookを持ち込み、XcodeやApp Store Connectの操作を実演します。一般的に、アクセシビリティ機能は操作できるかどうかの2択で語られがちです。しかし、実際には、利用者の観点から「素早く快適に操作できる」「時間をかければ操作できる」「操作できないが代替手段がある」「全く操作できない」といった多様な側面があります。 アクセシビリティ機能では先進的な取り組みが目立つAppleですが、実際のところ開発向けツールの操作はどれくらい担保されているのでしょうか。ぜひアクセシビリティ機能が切り開く可能性を覗いてみてください。 fortee.jp VoiceOver を日常的に使われている方による実演のライトニングトークです。 普段お使いの読み上げ速度があまりに速く、それを聞き取って操作されている様子に会場からは驚きの声が上がっていました。 どんな単語が並んでいるかを記憶していて、読み上げの最初の一音で判別しているのだと考えると、人間の能力の底知れなさを感じました。 AI時代におけるiOS設計の守り方と人間の役割 by 遠藤拓弥さん AI時代におけるiOS設計の守り方と人間の役割 コーディングはもうAIのフェーズ」——チームでそう話すようになって、ふと考えました。 じゃあ、僕らiOSエンジニアは何をする人なんだっけ、と。 AIに"書く"を渡してまず気づいたのは、「AIが速く書くほど、設計が速く崩れる」ことでした。でも崩れ方をよく見ると、AIが悪いというより "AIにとって崩しやすい設計" になっていることが多い。そこで僕らが手を入れたのは、AIを監視して矯正することではなく、設計そのものをAIが扱いやすい形に作り替えることでした。機能ごとにモジュール（Package）を切って境界をはっきりさせる、AIが参照すべき場所が一目で分かるようにする——実際、新しく切ったPackageほどAIは優先して参照し、正しい場所に正しいコードを書くようになります。「AIが速く書けて、かつ崩れにくい設計とは何か」を、TVer iOSアプリでの試行錯誤とあわせて紹介します。 そしてもう半分は、"何を人間が決めるか" の話です。AIに"書く"を任せた結果、僕らの手が向かったのは、ずっと後回しにしてきた"質の仕事"（テスト、リファクタ、いらないコードの削除、仕様やルールの整備）と、"リード"でした。ここで言うリードは幅広くて、何を作って何を作らないかの優先順位づけ、やりたいことをissueに分解して設計方針を先に決める、人もAIも同じ前提を読めるようにルールとドキュメントを整える、レビューやチェックを属人化させず"仕組み"に落とす、そして複数のAIエージェントを並行で走らせるための役割分担と段取りを設計する——コードを書く時間が減った分、こうした"前提を作る仕事"に時間が向くようになりました。Howはお任せ、人間は"何を"に集中する。そこに辿り着くまでにやったこと・うまくいったこと・空回りしたことを、正直に話します。 fortee.jp AI が実装を担うようになった今、設計をどう守り、人間は何を決めるべきかを整理したセッションでした。 タスクには並行作業の向き不向きがあるという指摘や、「コードを書く時間が、仕様を書く時間に置き換わった」という話に強く共感しました。 機能仕様のドキュメントをどう管理していくかが今後のキーになりそうだと、エンジニア以外の方との仕様の共有まで含めて考えさせられる内容でした。 ブース出展の様子 60社を超える企業がスポンサーとして協賛し、ブースエリアには34社が出展。連日多くの参加者で賑わっていました。 ここでは、私たちのブースと特に印象に残ったブースをいくつかご紹介します！ 弊社ブースの様子 メドレーブースでは、医療や介護のお悩みとメドレーのプロダクトを結びつける「お悩み × プロダクト マッチングゲーム」を実施しました！ NFC カードをスマートフォンで読み取ってご参加いただき、正解数に応じてポータブル防災7点セットやポーチなどのノベルティをお渡ししました。 ゲームは、医療や介護にまつわるお悩みが出題され、そのお悩みを解決できるプロダクトを選択肢の中から選んでいただくクイズ形式です。 正解すると、そのプロダクトの紹介が表示されます。ゲームを楽しみながら、メドレーが医療ヘルスケア領域で幅広くプロダクトを展開していることを知っていただけたのではないかと思います。 あわせて、パネルとモニターではメドレーのプロダクトと技術スタックの一覧をご紹介しました。 ブースには、3日間で本当に多くの方にお立ち寄りいただきました！ 「ちゃんとサービスの内容が頭に残る」とクイズを褒めてくださる方や、App Store でメドレーのアプリをひとつずつ調べながら真剣に解いてくださる方もいて、嬉しい手応えがありました！ 会話の中では「AI でコードは書けるようになったけど、レビューはどうしている？」といった質問をいただくなど、AI を開発にどう活用しているかへの関心の高さを感じました。 また印象的だったのは、 「頭痛ーる」 の認知度の高さです！普段から使ってくださっている方が多く、会話が弾む場面が何度もありました。 ブースにお越しいただいた皆様、ありがとうございました！ その他のブースの様子 転職ドラフト 「いま評価される iOS エンジニア」をテーマに、来場者が付箋を貼っていく参加型のブースでした。 これからキャリアを積んでいく身として、どんなスキルや経験が評価されるのか、ヒントをもらえたような気がします。 株式会社エブリー 「iOSアプリ開発、AIにどこまで任せていますか？」というボードが設置されており、参加者の皆さんが AI をどこまで活用しているのかを知ることができる、興味深い展示でした。 ノベルティには、CTO の方がブレンドしたコーヒーをいただきました。「CTO ブレンド」という発想が面白く、飲むのが楽しみです！ 懇親会 最終日の夜には懇親会が開催されました。 会場には豪華な料理がずらりと並び、参加者の方々の交流で賑わっていました！ 新卒1年目、はじめての技術カンファレンス 冒頭でお伝えした通り、私にとって iOSDC Japan 2026 は、新卒1年目で参加する初めての技術カンファレンスでした。 正直、参加前は「技術の話を振られて、ちゃんと答えられるだろうか」という不安のほうが大きかったです。 実際にブースに立ってみると、その不安はいい意味で裏切られました。 初対面でも、iOS やアプリ開発、AI の活用といった共通の話題があるだけで自然と会話が始まります。 私が新卒目線でサービスや開発の話をすると、皆さんがご自身の経験も交えて話を広げてくださって、とても充実した時間を過ごせました！ 入社1年目でこのような機会をいただけたことに感謝しています。 次に参加する機会があれば、より深い技術の話ができるように、そして会社やサービスについての質問にももっと答えられるように、知識と経験を積んでいきたいと思います！ おわりに ブースに立ち寄ってくださった皆様、ありがとうございました！ 今後もメドレーは技術コミュニティへの貢献、そして弊社をより多くの方々に知っていただくためにイベントへの協賛を継続していきます。 またカンファレンスでお会いしましょう！ 過去にスポンサーとして協賛した技術カンファレンスの参加レポート記事はこちら！ Product Engineering Conference 2026 参加レポート -ゴールドスポンサーとして協賛しました | MEDLEY Developer Portal Product Engineering Conference 2026 について こんにちは！人材プラットフォームエンジニアの山河です。 弊社メドレーは、先日中野セントラルパークで開催された、Product Engineering Con... developer.medley.jp 関ケ原Ruby会議01 参加レポート - Goldスポンサーとして協賛しました！ | MEDLEY Developer Portal こんにちは。医療プラットフォーム本部 歯科診療所事業部 DENTIS開発グループの藤原です。 2026年4月にメドレーに入社、エンジニアとしてクラウド歯科業務支援システム「DENTIS」を開発しています。 メドレーは2026年5月30日に岐... developer.medley.jp TSKaigi 2026 参加レポート - Bronzeスポンサーとして協賛し、弊社の髙橋が登壇しました！ | MEDLEY Developer Portal はじめに こんにちは。医療プラットフォーム本部 CLINICS 開発グループの吉岡です。 メドレーは 5 月 22 日・23 日にベルサール羽田空港にて開催された TSKaigi 2026 に Bronzeスポンサーとして協賛しました。 T... developer.medley.jp RubyKaigi 2026 にRubyスポンサーとして協賛しました！ | MEDLEY Developer Portal こんにちは！メドレーDevRelの重田（@Shige0096）です。 4/22(水)-24(金) に函館で開催されたRubyKaigi に今年も参加してきたので、その参加レポートをお送りします👟 はじめに 株式会社メドレーはRubyスポン... developer.medley.jp We’re hiring! メドレーでは一緒に働く仲間を大募集しています！ カジュアル面談も実施しております。「お話だけでも聞いてみたい！」「ちょっと雑談してみたい！」でも構いませんので、お気軽にお問い合わせください！ メドレーで働く｜株式会社メドレー メドレーでの働き方や人事制度、求人情報など、採用に関する情報をご紹介します。 www.medley.jp Medley Engineer Entrance Book この度は株式会社メドレーに興味をお寄せいただきありがとうございます。本資料は、メドレーへの転職をご検討いただいている皆様に、当社をより深くご理解いただくために作成いたしました。 medley-inc.notion.site

これまで培ってきたソフトウェアエンジニアとしての技術力は、データエンジニアリングの世界でどう活きるのか。 今回の連載では、