Next.js featuresディレクトリ構成で実現するスケーラブルなフロントエンド設計

こんにちは。フロントエンドエンジニアの禹です。 弊社で開発中の商品データを管理するWebアプリケーションに選定したfeaturesディレクトリ構成について解説し、自分が思ったメリットやデメリット、そして実装のポイント事例を紹介します。

技術だけじゃない!2025年新卒エンジニア研修で得た本当の学び

こんにちは! 2025年4月に入社した新卒エンジニアのおねねです。 今回は、5月23日から6月20日までの約1ヶ月間にわたって行われたエンジニア研修について、実際に体験したことや感じたことを、等身大の目線でお届けできればと思います!

マイクロサービス開発におけるKubernetesを活用したローカル結合テスト環境の検証

はじめに こんにちは! アスクルのがっしーです! 私は2025年6月より入社しまして、「ASKULの注文領域に関するバックエンド機能開発を担当するチーム」に所属しています。 普段は次のような業務を行なっています。 (1)新機能の要件定義を業務担当チームの…

生成AIプロンプト最適化の実践ノウハウ

AI

こんにちは、2025年1月に入社したアスクルの松尾です。 業務で初めて生成AIに触れることとなり、入社間もない私がプロンプトを使ったレビュー要約機能の開発をお任せいただきました。 今回はそこで得た知見を共有していこうと思います。

平均誤差率5%達成!「内製AI汎用予測システム」が支えるアスクルの物流DX

AI

ご挨拶 こんにちは。アスクル先端テクノロジーの楊です。 私たち先端テクノロジーチームでは、機械学習などAI技術を活用し、社内業務の効率化やお客様の満足度向上に取り組んでいます。私は主に、物流の最適化を目指して、需要予測や在庫管理のアルゴリズム…

PostgreSQLの論理削除と物理削除について

こんにちは!アスクルのうっしーです。 社内業務をシステム化するチームに所属しており、要件定義からアプリケーション開発まで幅広く業務を担当させてもらってます。 本記事では、私たちのチームでも使用しているPostgreSQLの論理削除と物理削除について、少…

GitHub Copilot Agent × Confluenceで設計書からシーケンス図を簡単に生成する

AI

こんにちは。LOHACOのバックエンド開発部のさわだです。 新規開発するバッチの設計書を作成することになったのですが、設計書内のシーケンス図の作成にGitHub Copilot Agentを使用してみたところ作成にかかる時間を短縮できました。 今回は、GitHub Copilot …

若手エンジニアがPdMに!AIトランスフォーメーションを加速させる生成AI基盤の進化へ

アスクルでは、ECサイトをはじめ、配送、物流など多様なシステムやサービスを展開しています。近年はAI技術の急速な進化を受け、社内でも生成AIを活用したサービス開発が加速しています。 社内向け生成AI基盤であるASKUL GPTも、その取り組みの1つです。 「A…

2025 Japan All AWS Certifications Engineers にアスクルエンジニアが初選出されました!

AWS

こんにちは、テックブログ運営のさとうです。 このたび、アスクルエンジニア 荒木泰詞(@news_it_enj)さんがAWSのパートナープログラム「AWS Partner Network(APN)」において、「2025 Japan All AWS Certifications Engineers」 に選出されました! 弊社…

スレッド処理の限界とコルーチン登場の理由

こんにちは! アスクルの程です! 今回は、スレッド処理の限界とコルーチンが登場した理由についてお話しします。

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