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目次 はじめに プロジェクトの発足 直面した「2つの壁」 完璧なインポートは幻想（技術の壁） 金融事業ゆえの厳しい制約（コンプライアンスの壁） 現状と今後 もし過去に戻れるとしたら？ Confluence導入時まで戻れたら… Confluence→Notion移行プロジェクト開始時に戻れたら… おわりに はじめに こんにちは。Engineering Officeのkikoです。 今、私はCentral Knowledge Management Committeeのメンバーとして、社内のドキュメント基盤をConfluenceからNotionへ移行するプロジェクトを推進しています。 当プロジェクトはまだ完遂していませんが、3月末に一つの節目を迎えたので、同Committeeメンバーのt-yamaさんと共に、これまでの振り返りをまとめました。 これから社内ドキュメントツールを導入しようとしている

DBRE (DataBase Reliability Engineering)チームの taka-h です。 大規模なデータ更新や削除は、やりたいこと自体はSQLで表現できても、そのまま一度に実行すると運用上のリスクが高くなります。例えば大きなトランザクションが発生すると、レプリケーション遅延やDB負荷の増大、UNDOログの肥大化などにつながり、結果としてサービス影響を招く可能性があります。 そこで私たちは、UPDATE/DELETEのような「最終的にやりたい操作」をSQLに近い形で記述しつつ、実行時には安全な単位に分割して処理できる汎用ツールを実装しました。さらに、実行中に処理速度などの設定を変更できることや、監視結果に応じて自動で一時停止できることなど、実運用で必要になる制御も組み込んでいます。 本記事では、なぜこの問題が起きるのか、従来どのように回避してきたのか、そして今回のツールが

こんにちは、メルカリのAI Task Forceでイネーブラー（Enabler）をしている @akkie です。 この記事は、Mercari Advent Calendar 2025の21日目の記事です。 すでにご存知の方も多いかもしれませんが、現在メルカリは「AI-Native」をテーマに掲げ、AIを基盤として組織とプロダクトを抜本的に変革する取り組みを進めています。AI Task Forceは、メルカリをAI Nativeな組織へと変革するために立ち上がった100名規模のチームで、Enablerは「各領域でAI Nativeな業務変革を主導する役割」とされています。 既存のAI/LLMツールの活用はもちろん、プロダクトへのAI組み込みや、マニュアル作業が多い業務のDX推進など、その活動は多岐にわたります。 最近では、特に開発における生産性向上を目的としてpj-doubleに多くのエンジ

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、まだまだ不確実性の高い領域です。さらに新たな技術が次々と登場することで、今日述べる内容も、近い将来には更新が必要になるかもしれません。しかし、だからこそ「現時点で我々がどこを目指し、どのような方向性で進んでいるのか」を言語化し、共有しておくことは、この変革期において非常に重要だと考えています

こんにちは。メルペイ Payment Mobileチームで iOSエンジニアをしている @kubomi です。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の23日目の記事です。 はじめに 最近、自分の手でコードを書いていますか？ AIに任せれば動くコードが出てくる「Vibe Coding」時代。便利な反面、私はこんな不安を感じるようになりました。 「このコード、本当に理解できてる？」 「雰囲気で理解しているつもりになってるのでは？」 同じ不安を感じているエンジニアの方々は、きっと多いのではないでしょうか。 AIがコードを書いてくれる時代だからこそ、AIを使って「学ぶ」ことは重要ではないか——そう考えて私が試したのが、「AIにコードを書かせる」のではなく「AIに学習を設計させる」というアプローチです。 この記事では、私が実践した「AI駆動学習」の

こんにちは！メルカリ Engineering Office チームの@kikoと@aisakaです。 この記事は、Mercari Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 先日の t-hiroi の記事「メルカリが、AI時代にナレッジマネジメントに投資したわけ」では、メルカリが推進するナレッジマネジメント戦略について紹介がありました。その中で特に重要なのが、AI-Native な会社を実現するためには 「AI が正しく学習できるコンテクスト（文脈）を整える」ことが不可欠であるという点です。 この考え方を軸に、メルカリでは全社を挙げてナレッジマネジメントを再設計してきました。 また先日も発表がありましたが、ナレッジの蓄積・共有基盤としてNotion の全社導入を進めています。 メルカリがNotion 全社導入で「AI-Native」企業への変革を加速 私たちは、このN

こんにちは。メルカリで暗号資産交換業を提供しているメルコインCTOのpoohです。 この記事は、Mercari Advent Calendar 2025 の24日目の記事です。 メルカリグループ内で、CAST分析の取り組みが広がりつつあります。メルコインではすでに導入しており、他のプロダクトチームでも検討や試行が始まっています。 私はこれまで10年以上、SREとして障害対応やオンコール運用に関わってきました。 インフラ、SRE、データ基盤と領域は違っても、やってきたことは同じです。 障害が起きる。 振り返る。 再発防止策を考える。 それなりに真剣にやってきたはずなのに、 しばらくすると、よく似た構図の問題がまた起きる。 この違和感を、長い間うまく説明できずにいました。 再発防止は「サボられている」わけではない 最初に強調しておきたいのは、 多くの現場で再発防止はちゃんと考えられている、とい

こんにちわ。AI Task Force の @ISSA です。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の11日目の記事です。 概要 ワークフローや業務自動化のツールは以前から数多く存在していますが、 Zapier や Make のようなノーコード・ローコードツール、Workato のようにエンタープライズ寄りの iPaaS、そして MuleSoft、Talend、Informatica といった本格的な統合基盤まで、選択肢は幅広く揃っています。 しかし、ノーコード・ローコードツールは構築スピードが速い一方で複雑なロジックや AI 活用には限界があり、エンタープライズ向け ETL は強力である反面、開発・運用コストが大きくスピードを求める現場では扱いづらい側面があります。 さらに AWS / GCP / Azure が提供する workflo

こんにちは。メルペイ Manager of Managers の @abcdefuji です。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の14日目の記事です。 アドベントカレンダー内のn8nの連載企画の最終日です。 本記事では、メルカリにおける n8n Enterprise 導入の PoC（Proof of Concept）をどのように成功させたか を紹介します。 近年、生成 AI の爆発的な普及により、企業内には日々膨大な AI ツールが流れ込んでいます。コード生成、文章要約、データ連携、AI エージェント、自動化、その他毎日どこかで新しいツールが誕生し利用されている状態 です。 この状況が生む課題はシンプルであり、深刻です。 PoC ツールが乱立する 情報アップデートに追いつけず、すべてを触り切る余裕がない PoC を始めても Adopt

こんにちは。Backend Enablement Team のエンジニアの @goccy です。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の7日目の記事です。 時は今から4ヶ月ほど前の8月下旬、とても暑い日でした。珍しくチームの On Caller の PagerDuty がアラートを上げました。内容は Gateway からあるマイクロサービスへの呼び出しが突然 Timeout するようになり、gRPC の Deadline Exceeded が急増しているというものでした。対象のマイクロサービスは gRPC Federation を利用した BFF ( Backend for Frontend ) で、基本的にはさらに後ろのマイクロサービスにプロキシするだけの単純なサービスです。少し調査すると、該当の gRPC メソッドには Timeout

pj-double: メルカリの開発生産性向上に向けた挑戦 — AI-Native化が辿り着いたASDDとプロセス変革の全貌 こんにちは。メルペイ VPoE室マネージャーの @nnaakkaaii です。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2025 の2日目の記事です。 はじめに この記事では、メルカリで2025年7月からスタートした取り組みであるProject Double（以下、pj-double）についてご紹介します。 「AIと協業する開発体験」「開発プロセスの再設計」「AI‑Nativeな組織づくり」に関心のあるエンジニア・PM・マネージャーの方にとって何かしらの参考になればと思い、本記事を執筆しました。 pj-doubleは、プロダクト開発における生産性を2倍に向上させることをミッションに掲げ、開発体制・プロセスをAI-Nativeに再

1. イントロダクション こんにちは、Cross Border(XB) Engineeringのバックエンドエンジニアのosari.kです。本日は私が所属するリーダビリティチームの活動と、具体例として開発したバックエンドの共通パッケージについて紹介します。 メルカリグローバルアプリは、開発複雑性を抑えながら拡張性を保つためモジュラモノリスアーキテクチャを採用しています。モジュール間の依存関係を厳格化するため、システムはBFF層とTier1-4の階層構造で構成され、リクエストは上位から下位Tierへ流れます。モジュール間通信はProtocol Buffer + gRPCで標準化されています。詳しくはブログシリーズをご参照ください: グローバル展開にむけたアプリと基盤の再構築 グローバル展開を支える基盤の裏側 しかし、モジュラモノリスを採用するだけでは、マイクロサービス開発で発生した課題を解決

こんにちは。メルペイ Payment & Customer Platform Manager of Managers の@abcdefujiです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の19日目の記事です。 要旨 2024年末から2025年6月の半年間で、メルカリではAIツールの導入において劇的な変化を遂げました。数十名から始まったパイロットプロジェクトが、わずか4ヶ月で1,100アカウントを超える全社規模の導入に成功しました。エンジニアの9割以上がAIコーディングアシストを活用する組織へと変貌しています。 この記事では、エンジニアリングマネージャーの視点から、組織変革の成功要因を分析し、技術負債解消への新しいアプローチや個人の開発体験の変化について紹介します。特に、トップダウンのビジョン、ボトムアップの自発性、環境整備、そして可

Search Infra Teamのmrkm4ntrです。 画像検索にElasticsearchのベクトル検索(kNN検索)を活用しています。しかし、従来のキーワード検索と比較して、同等のリソースで処理できるQPS（Queries Per Second）が大幅に低いという課題がありました。そこで、Elasticsearch 8を基に、kNN検索のパフォーマンスをどこまで改善できるのかを調査しました。 kNN検索の構成と課題 今回の検証で使用したkNN検索のクエリ構成は以下の通りです。 { "size": 100, "query": { "knn": { "image_embedding": { "vector": [ 0.1, 0.2, ... (128次元のベクトル) ], "k": 100, "num_candidates": 100, "filter": { "term": { "s

こんにちは。メルペイで機械学習とAIのチームのEMをしている@hiroです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の21日目の記事です。 メルカリ、メルペイでは生成AIの活用を非常に積極的に推進しています。今回の「Merpay＆Mercoin Tech Openness Month 2025」においても、自然発生的に多くのメンバーが生成AIをテーマに選択しており、これは会社全体でのAI活用の機運の高まりを示していると感じています。従前からAIの取り組みはありましたが、会社としてのコミットメントの深まりとエンジニアを含むメンバーたちの熱量が高くなっており、数々のプロジェクトが生まれています。 この記事ではその中から、CXOの@naricoと共に推進している「PJ-Aurora」（プロジェクトオーロラ）について共有します。 Desig

Design System チームの engineering manager をしている vwxyutarooo です。 私達はメルカリのアプリ・ウェブ開発に利用している Design System をフルリニューアルしました。 この記事で Design System に抱えていた問題とそれをどのように解決しようとしているのか、そのコンセプトを紹介していきます。 既存の Design System に抱えていた課題 既存の Design System は社内で 3.0 と呼ばれており、GroundUp と呼ばれるメルカリのアプリとウェブを刷新するプロジェクトの一部として2020年頃からデザイン・開発が始まりました。 3.0 と聞くと随分進んでいるように見えますが、様々な開発背景により特定プラットフォームを対象にしたものや、日の目を浴びることのなかった過去のバージョンなどが含まれており、実質

こんにちは。メルペイSREの@foostanです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の14日目の記事です。 皆さんはインシデント対応は好きですか。多くの方はこの答えにNoと答えるかもしれません。ただこの業界にいるとYesと答える方もいてなかなか楽しい気分になることがあります。ちなみに私はインシデントの非日常感に少し高揚するタイプではありますが、同僚がたくさんいる昼間に限ります。夜はできる限り携帯電話をスリープ状態にしたいものです。 さて、今回ご紹介するのはメルペイがローンチしてからの約6年間で培ってきたインシデント対応や管理のノウハウです。また実際に直面した課題を例としていくつか取り上げ、その改善をどのようにしてきたか共有します。 なお内容は以前登壇させて頂いた Incident Response Meetup vol.2 の

こんにちは。メルペイ Payment & Customer Platform / Client EM の@anzaiです。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 10日目の記事です。 E2E テスト実装におけるDevin活用の現状について紹介します。 はじめに モバイルアプリケーション開発において、テスト自動化の重要性は言うまでもありません。特に、メルカリアプリのような大規模かつ複雑なプロダクトでは、品質保証の観点からリグレッションテストは欠かせないプロセスであり、その自動化は非常に重要な課題となっています。 本記事では、AIソフトウェアエンジニアである「Devin」を活用してE2E（End-to-End）テスト実装の課題に取り組んだ事例を紹介します。テスト自動化の効率化やAI技術の導入に関心のある開発者の方々の参考になれば幸いです

こんにちは。Fintech SREの佐藤隆広(@T)です。 この記事は、Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の11日目の記事です。 Google社が提唱し、Site Reliability Engineering Bookによって広く知られるようになったSREの信頼性マネジメントは、開発と運用の関係性を再定義し、SLI/SLOとエラーバジェットに始まり、Availability・Latency・エラーレート・トラフィック・リソース飽和度・耐久性といったような指標で補強されてきました。 ところが近年、大規模言語モデル（LLM）の進歩が著しく、サービスにLLMを利用する機会が増えることによって、 プロンプトを数行変えただけで回答品質が変動する Latencyやエラーレートが良好でも幻覚（ハルシネーション）が急増する モデルの軽微なアップデートで回

この記事は Merpay & Mercoin Tech Openness Month 2025 の 4 日目の記事です。 こんにちは、Merpay の Payment Core チームでエンジニアリングマネージャーをしている komatsu です。 普段は決済基盤を開発するチームのマネージャーをしており、最近では社内で AI/LLM 関連の導入や登壇などもしています。 この記事では、私たちの組織で実施した「PCP LLM Week」という取り組みについてのレポートと、イベントを通して得られた知見についてご紹介します。 PCP LLM Week は、50 人程度のエンジニア組織で一週間にわたって一切の手動コーディングを禁止し、AI/LLM のみを使用した開発を強制的に行うという、かなりチャレンジングな実験でした。 PCP LLM Week とは 2025/05/08 から 2025/05/1

株式会社メルカリのPlatform Enablerチームで新卒エンジニアとして働くTianchen Wang (@Amadeus)です。今回は、Large Language Model (LLM)を利用してフリマアプリ「メルカリ」の次世代インシデント対応を構築した事例を共有します。 今日の急速に進化する技術環境において、堅牢なオンコール体制を維持することは、サービスの継続性を確保するために重要です。インシデントは避けられないものですが、迅速に対応し解決する能力は、お客さまに安心・安全の体験を提供するために不可欠です。これは、メルカリのすべてのSite Reliability Engineer（SRE）と従業員が共有する目標です。 この記事では、Platform Enablerチームが生成AIを活用して開発したオンコールバディであるIBIS (Incident Buddy & Insight

こんにちは、九州大学大学院1年の@masaと申します。 私は、2024年11月から12月末までの2ヶ月間、メルカリ ハロのフロントエンドエンジニアとして、インターンに参加しました。 左からインターンの@masa、メンターの@d–chanさん 今回は、その中で特に注力したインテグレーションテスト戦略と、メルカリでの学びについてお話しします。 なぜ「メルカリ ハロ」のインターンに参加したのか インターンに参加した主な目的は、大規模サービス、特にtoC向けのサービス開発を体験することでした。メルカリのサービスの中でもメルカリ ハロは、リリースして1年も経っていない新規のプロダクトであり、スピードと品質が求められる現場で、実践的な開発プロセスを学ぶ絶好の機会だと考えました。 また、メルカリという会社の雰囲気やカルチャーを直接体験して解像度を上げてみたいという興味も、参加の大きな動機の一つでした。

こんにちは。メルコインでバックエンドエンジニアをしているiwataです。 この記事は、Merpay & Mercoin Advent Calendar 2024 の記事です。 tl;dr バッチ処理のSLO定義って難しい… そんな悩みを解決するSLO定義方法 BigQueryとSpanner External Datasetを活用した具体的な監視方法の紹介 メルコインの安定稼働を支える技術 最近ではビットコインやイーサリアムを積み立てる機能を開発していました。 積立の開発では積立日にバッチ(以下、積立バッチ)を起動することでビットコインなどの仮想通貨の購入処理を実行するようにしました。 積立バッチはお客さまの資産をあつかうとても重要なバッチです。設定された積立日に確実に処理を実行し終える必要があります。このようにシステムの信頼性を考える上で広く認識されている考え方がSLOです。それではバッ