GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
LookerStudioでDevOpsのレポーティングを自動化する - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ZOZOTOWN開発本部アプリ部バックエンドの髙井です。普段は筋肉のビルドが趣味のエンジニアをやっています。私のチームではZOZOTOWNアプリのバックエンド全般の開発から運用までを行っています。 突然ですが、皆さんご存知でしょうか？ ZOZOTOWNはカスタマーサポートセンターの運営管理や従業員のマネジメント等を総合的に評価する「HDI五つ星認証プログラム」にて、五つ星認証を4回連続で取得しています。これは、CS（カスタマーサポート）対応をする弊社社員の皆さんの愛あるサポートの賜物で、同じサービスに携わる身としてもとても誇らしい気持ちです。 そんなCS対応ですが、問い合わせによっては原因調査をエンジニアが行っています。本記事では、CSからエンジニアに来たお問い合わせ（以後、CS問い合わせと呼ぶ）をまとめたレポート作成の自動化についての事例を紹介します。運用コストを抑
ZOZOFITアプリにおけるGoogle Analytics 4導入の取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部の井上です。 私たちはZOZOFIT、ZOZOMAT、ZOZOMAT for HandsやZOZOGLASSなどの計測技術に関わるプロダクトのサービス開発をしています。先日ローンチしたZOZOFITではGoogle Analytics 4(以下、GA4)を導入しました。本記事ではGA4を導入する際に工夫した点と注意点について紹介します。 目次 はじめに 目次 計測プラットフォーム開発本部 計測プロデュース部とは 計測プロダクトとデータ分析 ZOZOFITとは GA4の導入 自動計測screen_viewイベントの無効化 手動計測screen_viewイベントの実装 GA4のDebugView設定 GA4とBigQueryの連携 Looker Studio Looker Studioのフィルタ機能 Looker Studi
Cloud Runで新規サービスを構築・運用するためにSREとして取り組んだこと - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。メディアプラットフォーム本部 WEAR部 WEAR-SREの笹沢（@sasamuku）です。 ZOZOが新しく展開する「FAANS」というショップスタッフ向けアプリをクローズドβ版としてテスト運用しています。本アプリは、WEARと連携したコーディネート投稿や、その成果を可視化する機能などをショップスタッフの皆さんに提供するtoBのソリューションです。現在、正式リリースに向け開発を進めています。 そして、FAANSのAPIはCloud Runと呼ばれるサーバレスなコンテナ実行基盤で稼働しています。本記事では、FAANSの実行基盤としてCloud Runを選定した理由や、構築・運用するためにSREとして取り組んだことをご紹介します。 Cloud Runを選んだ理由 まず、クラウドサービスはGCPを選択しています。FAANSでは開発速度の向上と運用負荷の軽減のため、認証やメ
意思決定の理由の可視化が可能なグラフ構造の学習アルゴリズムの紹介 - ZOZO TECH BLOG
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence（XAI）」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図．XAIに関連する文献数の推移（引用：https://arxiv.org/abs/1910.10045） その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか？」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
AI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines)による機械学習パイプラインの構築と本番導入 - ZOZO TECH BLOG
ZOZOテクノロジーズ推薦基盤チームの寺崎（@f6wbl6）です。ZOZOでは現在、米Yale大学の経営大学院マーケティング学科准教授である上武康亮氏と「顧客コミュニケーションの最適化」をテーマに共同研究を進めています。 推薦基盤チームでは上武氏のチームで構築した最適化アルゴリズムを本番環境で運用していくための機械学習基盤（以下、ML基盤）の設計と実装を行っています。本記事ではML基盤の足掛かりとして用いたAI Platform Pipelines (Kubeflow Pipelines) の概要とAI Platform Pipelinesの本番導入に際して検討したことをご紹介し、これからKubeflow Pipelinesを導入しようと考えている方のお役に立てればと思います。記事の最後には、推薦基盤チームで目指すMLプロダクト管理基盤の全体像について簡単にご紹介します。 上武氏との共同研
コンピュートとストレージの分離から紐解くBigQueryの権限モデル - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。SRE部DATA-SREチームの塩崎です。Software Design誌の2021年9月号に弊社でのBigQuery活用事例を寄稿しましたので、書店などで見かけた際は購入していただけますと嬉しいです。 gihyo.jp さて、BigQueryはコンピュートとストレージを分離することで高いスケーラビリティを達成しているData WareHouse(DWH)です。しかし、そのアーキテクチャを採用したがゆえに権限モデルが複雑化し、初心者にとって理解の難しい挙動をすることもあります。この記事ではBigQueryの権限モデルをコンピュートとストレージの分離という観点から紐解きます。 なお、記事中に記載している費用は全てUS Multi Regionにおけるものです。asia-northeast-1 Resion（東京）とは異なりますので、ご注意ください。 よくあるエラーとそこから湧く疑
ZOZO研究所が実施する「検索/推薦技術に関する論文読み会」 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサマリーを紹介します。 目次 目次 検索/推薦技術に関する論文読み会 発表論文とその概要 SIGIR [SIGIR 2005] Relevance Weighting for Query Independent Evidence [SIGIR 2010] Temporal Diversity in Recommender System [SIGIR 2017] On Application of Learning to Rank for E-Commerce Search [SIGIR 2018] Should I Follow the Crow
ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
ユーザーログを活用したZOZOTOWNの検索サジェスト改善 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索クエリのサジェスト（以下、サジェスト）や検索後のアイテムの並び順といったZOZOTOWNでの検索改善にも取り組んでいます。 本記事では、ZOZOTOWNにおける実例を交えながら、サジェストの改善方針についてご説明します。 目次 目次 一般的なサジェストの概要 サジェストの分類 サジェストの評価指標 ZOZOTOWNでのサジェストの改善 サジェスト改善のサイクル 1. サジェスト改善方針の仮説 2. KPIの策定 3. サジェストの改善施策 4. ABテストの実施 まとめと今後の改善案 おわりに 一般的なサジェストの概要 はじめに、一般的なサジェストの分類や評価指標を説明します。 サジェストの分類 サジェストとは、検索窓にキーワードが入力された際に関連するクエリを表示する機能を指します。また、本記事ではサジェストに候補として表れ
【ZOZOTOWNマイクロサービス化】API Gatewayを自社開発したノウハウ大公開！ - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ECプラットフォーム部のAPI基盤チームに所属している籏野 @gold_kou と申します。普段は、GoでAPI GatewayやID基盤（認証マイクロサービス）の開発をしています。 ZOZOテクノロジーズでは、2020年11月5日にZOZO Technologies Meetup〜ZOZOTOWNシステムリプレイスの裏側〜を開催しました。その中で発表されたAPI Gatewayによるマイクロサービスへのアクセス制御に関して、当日話せなかった内容も含めて、API Gatewayについてこの記事で網羅的にまとめました。 API Gatewayやマイクロサービスに興味ある方、「API Gateway」という言葉は知っているけど中身はよく分からないという方向けの記事なので、読んでいただけると幸いです。 はじめに ZOZOTOWNのリプレイス マイクロサービス化の目的 ストラ
Cloud Composerによるデータバリデーション ～常に正確なデータ集計を実現するために～ - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。ECプラットフォーム部データエンジニアの遠藤です。現在、私は推薦基盤チームに所属して、データ集計基盤の運用やDMP・広告まわりのデータエンジニアリングなどに従事しています。 以前、私たちのチームではクエリ管理にLookerを導入することで、データガバナンスを効かせたデータ集計基盤を実現しました。詳細は、以前紹介したデータ集計基盤については以下の過去記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 本記事では、データ集計基盤に「データバリデーション」の機能を加えて常に正確なデータ集計を行えるように改良する手段をお伝えします。 データバリデーションとは バリデーション導入後のデータ集計基盤 ジョブネット構築 テンプレートによる効率的なDAGの作成 DAG間の依存関係の設定方法 バリデーションDAGのタスク構成 まとめ データバリデーションとは データバリデーションとはデータ
バンディットアルゴリズムを用いた推薦システムの構成について - ZOZO TECH BLOG
はじめに ZOZO研究所ディレクターの松谷です。 ZOZO研究所では、イェール大学の成田悠輔氏、東京工業大学の齋藤優太氏らとの共同プロジェクトとして機械学習に基づいて作られた意思決定の性能をオフライン評価するためのOff-Policy Evaluation（OPE）に関する共同研究とバンディットアルゴリズムの社会実装に取り組んでいます（共同研究に関するプレスリリース）。また取り組みの一環としてOPEの研究に適した大規模データセット（Open Bandit Dataset）とOSS（Open Bandit Pipeline）を公開しています。これらのオープンリソースの詳細は、こちらのブログ記事にまとめています。 techblog.zozo.com 本記事では、ZOZO研究所で社会実装を行ったバンディットアルゴリズムを活用した推薦システムの構成について解説します。バンディットアルゴリズムを用い
Serverless時代のシステム監視、ノイズ通知だらけな日々を経験しての反省点 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ZOZOテクノロジーズBtoB開発部の三好です。 今回はServerlessなシステムの監視、保守、運用を行う中で、これまでやってきたことや、その反省点などを紹介します。マネージドサービスでの開発・運用で同じ苦悩をされている、もしくはこれからマネージドサービスを利用して構築する方々の参考になれば幸いです。 サービス紹介 私の所属するBtoB開発部は、Fulfillment by ZOZO（以下FBZ）を提供しています。FBZはZOZOBASEと自社EC、店舗の在庫を一元化し、在庫切れの無い世界を実現するためのサービスです。 その中で、ZOZOBASEと自社ECをつなげるためのデータ連携API開発を担っています。 なぜ監視をするのか 私たちは、日々APIが正常に稼働しているか、不正なデータが発生していないかを監視してます。マネージドなサービスを使って、Serverles
物流支援サービスを支えるAWSサーバーレスアーキテクチャ戦略 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。SRE部BtoBチームの蔭山です。Fulfillment by ZOZO（以下FBZ）で提供しているAPIシステムの運用及び監視を担当しております。 FBZではAWS Lambdaを主軸としてAWSが提供しているフルマネージドサービスのみを利用するサーバーレスアーキテクチャを採用し、構築・運用してきました。今回は実際にどのようにサーバーレスアーキテクチャを活用してサービスを構築・運用・監視しているかご紹介します。 これからサーバーレスアーキテクチャを活用してサービスを構築されようとしている方の参考になれば幸いです。 なぜサーバーレスを採用したのか FBZはZOZOTOWNとブランド様が運営されている自社ECサイト間でリアルタイムに在庫情報を連携し、ZOZOTOWNと自社ECサイトでの在庫の一元管理を実現するAPIサービスです。そのため、マスタであるZOZOTOWNの在
BigQueryでユーザー定義関数（UDF）は武器になるという話 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ZOZOTOWN部サービスグロースチームでアナリティクスをしている井ノ口です。 この記事ではBigQueryで使える、ユーザー定義関数（UDF）という便利な武器をご紹介します。「UDFって何？」「何のために使うの？」という方に向けた記事のため、高度な分析などはこの記事では扱いません。 UDFとは UDFとは、最初から用意されているSUMやCOUNTのような関数を、ユーザー自身が定義する関数です。 私のチームではGoogle Analyticsのデータから、ユーザーが閲覧したページを分類したり、日時を計算したりする際などにUDFを用いてます。利用法など詳細は公式のドキュメントに記述されているため、そちらをご参照ください。 参考：標準 SQL ユーザー定義関数 | BigQuery | Google Cloud UDFを使うメリット 使い方によって様々なメリットを受けられ
Google Cloud Next '19で発表された新機能を紹介します！ (Cloud Run, BigQuery Storage API, Cloud Data Fusion) - ZOZO TECH BLOG
こんにちは！ App EngineのスタンダードランタイムにRubyが追加されて喜んでいるバックエンドエンジニアのりほやん（高木）と、オレンジ色のチンアナゴは実はニシキアナゴという別種だったことに驚きを禁じ得ない塩ちゃん（塩崎）です。 4/9, 10, 11の期間で開催されたGoogle Cloud Next '19にZOZOテクノロジーズから高木と塩崎が参加しました! GCPの新しい機能や活用についての事例が多く紹介されました。 その中でも2人がカンファレンスで気になった技術を紹介します。 Cloud Run Cloud Runとは Cloud Runの特徴 実際に使ってみる 1. アプリケーションの準備 2. コンテナイメージをビルドする 3. Cloud Runにサービスを作成する App Engineとの違い サービスの比較 各サービスの概要 App Engine Cloud Ru
ZOZOSUITからZOZOMATへ - CQRSによる解決アプローチ - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、計測プラットフォーム部バックエンドチーム、テックリードの児島（@cozima0210）です。この記事では、ZOZOSUITとZOZOMATの違いにより生じたバックエンド開発における課題と、その解決のためにCQRSアーキテクチャを採用した経緯、そしてその実践について紹介します。 ZOZOSUITとは ZOZOSUITは、2017年に発表した全身の計測を目的としたツールです。現在も計測機能は提供されていますが、新規の販売は終了しています。現在、ZOZOSUITの計測データは、マルチサイズ商品の開発に活かされています。 ZOZOMATとは ZOZOMATは、2019年に発表した足の計測を目的としたツールです。足の計測データから、足型診断や推奨サイズの提案に活用されています。今年の2月にリリースし、ZOZOSUITに続く計測技術として、とても注目をいただきました。 計測プラッ
近似最近傍探索Indexを作るワークフロー - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは。ZOZO研究所のshikajiroです。主に研究所のバックエンド全般を担当しています。ZOZOでは2019年夏にAI技術を活用した「類似アイテム検索機能」をリリースしました。商品画像に似た別の商品を検索する機能で、 画像検索 と言った方が分かりやすいかもしれません。MLの開発にはChainer, CuPy, TensorFlow, GPU, TPU, Annoy、バックエンドの開発にはGCP, Kubernetes, Docker, Flask, Terraform, Airflowなど様々な技術を活用しています。今回は私が担当した「近似最近傍探索Indexを作るワークフロー」のお話です。 corp.zozo.com 目次 はじめに 目次 画像検索の全体像説明 Workflow Develop Application 推論APIの流れ 近似最近傍探索とAnnoy 近似
深層学習×集合マッチングによるコーディネート選択 - ZOZO TECH BLOG
※AMP表示の場合、数式が正しく表示されません。数式を確認する場合は通常表示版をご覧ください ZOZO Researchの斎藤です。私たちはファッションコーディネートの推薦や生成の基礎として、深層集合マッチングという技術を研究しています。本記事では、深層集合マッチングを理解する上で必要な諸概念の説明と、ファッションデータを使った実験結果について紹介します。対象読者としては、機械学習系のエンジニアや学生を想定しています。 集合マッチングとは ある集合が与えられたとき、その集合にもっともマッチする集合を解の候補から選ぶという問題を考えます。 例えばコーディネートを画像集合として捉えると、あるコーディネートの一部分（部分コーデと呼びます）に対して合う部分コーデを選択するという問題設定を考えることができます。 図： ある部分コーデ（左）にマッチする部分コーデを候補（右）の中から1つ選ぶ このような
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