Devinの週報、今週分です。

週次開発報告 - 2025年9月16日〜22日

概要

今週（2025年9月16日〜22日）は、組織全体で11件のPull Requestがdevin-ai-integration[bot]によって作成・処理されました。主要な開発活動として、新しいDashboardプロジェクトの立ち上げ、類似商品システムの機能拡張、そして複数のフロントエンド・バックエンドシステムの改善が行われました。

PR統計情報

• 総PR数: 11件
• マージ済み: 7件 (64%)
• オープン: 4件 (36%)
• クローズ: 0件

主要プロジェクト別活動

🆕 Dashboard（新規プロジェクト）

リポジトリ: devin-dashboard

今週、Devin活動監視のための新しいダッシュボードプロジェクトが本格始動しました：

• [PR #2] AWS アーキテクチャ設計（マージ済み）
• • 低コスト設計
  • Lambda Function URL + DynamoDB + S3 + CloudWatch構成
  • 日本語での包括的技術文書作成
• [PR #4] React/TypeScript フロントエンド基盤（オープン）
• • React 19 + TypeScript 5 + Vite 7の最新技術スタック
  • Tailwind CSS 4によるレスポンシブUI
  • モックAPIクライアントと50+のサンプル活動データ
  • GitHub Actions CI/CDワークフロー

🔄 類似商品システム（repo-a）

リポジトリ: repo-a

バッチ処理システムに4件の重要な機能追加：

• [PR #258] スケジュール実行設定（オープン）
• • 早朝の時間帯
  • systemdタイマー設定による自動化
• [PR #256] client.py 日次実行サービス（マージ済み）
• • 日次12:00実行
  • systemdサービス・タイマー設定
• [PR #253] client.py プロセッサ新規追加（マージ済み）
• • CSV over HTTPS インポート機能
  • 日本語ヘッダーマッピング（25+フィールド）
  • メンバー価格・在庫管理サポート
• [PR #251] データパイプライン登録（マージ済み）
• • データ処理パイプライン全体でのブランド名対応

🎨 フロントエンドUI改善

repo-d:

• [PR #112] お気に入りアイテムAPI機能（オープン）
• • postFavoriteItemとputFavoriteItem関数追加

repo-h:

• [PR #416] 検索ページ機能追加（マージ済み）
• • modalWithTextサポート
  • Vue.jsリアクティブプロパティ設定

repo-c:

• [PR #250] title-changedイベント最適化（マージ済み）
• • organism → species コンポーネントへのリファクタリング
  • イベント発火ロジック改善

🗄️ データベース・インフラ

repo-i:

• [PR #8] マルチデータベースDDL抽出（オープン）
• • dwhとreport両データベース対応
  • ディレクトリ構造変更と386ファイルの移行

repo-j:

• [PR #366] 男性向け機能追加（マージ済み）
• • 新スタイル追加

技術的洞察

🚀 モダン技術スタックの採用

今週は特に最新技術への移行が顕著でした：

• React 19: 新しいDashboardで採用
• TypeScript 5: 型安全性の向上
• Vite 7: 高速ビルドツール
• Tailwind CSS 4: ユーティリティファーストCSS

🔧 システム自動化の強化

バッチ処理システムでsystemdベースの自動化が大幅に拡張：

• 新規クライアントの自動処理
• 時間ベースの精密なスケジューリング
• ログ管理とプロセス監視の標準化

📊 データ処理パイプラインの拡張

• 日本語CSVヘッダーマッピングの実装
• メンバー価格システムの統合
• ブランド名データの一貫した処理

今週の主要な改善点

注目すべき技術的課題と解決策

1. 大規模ディレクトリ構造変更

課題: repo-iでの386ファイルの移行 解決策: データベース別ディレクトリ構造への段階的移行

2. イベント駆動アーキテクチャの最適化

課題: repo-cでの不要なイベント発火 解決策: organism → species レベルでのイベント管理リファクタリング

3. 多言語データ処理

課題: 日本語CSVヘッダーの処理 解決策: 25+フィールドの包括的マッピングシステム

来週への展望

• Dashboard: フロントエンド基盤のレビュー完了と本格開発開始
• バッチ処理: 自動実行の本番環境デプロイ
• UI改善: お気に入り機能のAPI統合完了
• インフラ: マルチデータベースDDL抽出の本番適用

バックエンドエンジニア

モダン技術で月数億アクセスを支える、自社サービスのバックエンドエンジニア

株式会社メイキップは、ECの「サイズ不安」を解消するサービス「unisize」をはじめ、ITを活用したサービスを開発・提供するファッションテック企業です。社名「Makip」は Make IT Possible（ITで不可能を可能にする） に由来しています。インターネットとテクノロジーの力で、これまで不可能だったことを可能に変え、世界に新しい価値あるサービスを生み出すことを使命としています。 【unisize】 unisizeは、ECサイトで洋服やバッグなどを購入する際に、ユーザー一人ひとりに最適なサイズを提案するサイズレコメンドエンジンです。国内外ブランドの豊富なサイズデータと、ユーザーの身体情報を組み合わせ、特許取得済みの独自アルゴリズムで最適なサイズを提示します。現在までに 約300のECサイトに導入 されており、月間アクティブユーザー（MAU）は 400万人を突破。ファッションECにおける新しい購買体験を支えるサービスとして成長を続けています。 【aunn Personalization 】 aunn Personalization は、サイズレコメンドサービス「unisize」に蓄積された膨大な体型データと好みデータを活用し、ユーザー一人ひとりに最適化された商品やコーディネートを自動で表示します。これにより、ユーザーが欲しいものに自然と出会える、次世代のカスタマーエクスペリエンスを実現しています。 ・aunn コーディネート ユーザーの体型データやサイト内行動を解析し、自分の体型や趣向に合うスタッフコーディネートを優先表示するサービスです。探す手間なく自分の体型に近いスタッフの着こなしをチェックでき、購買体験をスムーズにします。 ・aunn 在庫・類似アイテム 欲しいアイテムが欠品している場合に、ユーザー体型に合う在庫のある類似商品を表示するサービスです。これまで購入を断念していたユーザーに新しい選択肢を提供し、機会損失を防ぎます。 【FaceChange】 FaceChange は、ECサイト上のモデルやスタッフの着用画像とユーザーの顔写真を合成し、自分の顔を合わせた着用イメージを可視化できるサービスです。ユーザーは自分に似合うかどうかをオンラインで確認できるため、「自分に似合うかどうかわからず購入をためらう」という課題を解消します。 【UOS】 UOS（ウオス） は、制服メーカーや学校関係者が行う採寸・オーダー集計業務をDX化するサービスです。サイズレコメンドエンジン「unisize」を搭載し、スマートフォンで撮影した全身写真からAIが身体を測定してリモート採寸を行います。さらに、ECサイトを持たない販売店向けには、商品登録・採寸・自動集計・決済・購入完了までを一貫して行える仕組みを提供。利便性向上のため、管理画面や結果画面の改善も進められています。

株式会社メイキップ

プロダクト開発＆QAエンジニア

最新技術で自社サービス開発を効率化し、自分の成長も実感できるエンジニア職

株式会社メイキップは、ECの「サイズ不安」を解消するサービス「unisize」をはじめ、ITを活用したサービスを開発・提供するファッションテック企業です。社名「Makip」は Make IT Possible（ITで不可能を可能にする） に由来しています。インターネットとテクノロジーの力で、これまで不可能だったことを可能に変え、世界に新しい価値あるサービスを生み出すことを使命としています。 【unisize】 unisizeは、ECサイトで洋服やバッグなどを購入する際に、ユーザー一人ひとりに最適なサイズを提案するサイズレコメンドエンジンです。国内外ブランドの豊富なサイズデータと、ユーザーの身体情報を組み合わせ、特許取得済みの独自アルゴリズムで最適なサイズを提示します。現在までに 約300のECサイトに導入 されており、月間アクティブユーザー（MAU）は 400万人を突破。ファッションECにおける新しい購買体験を支えるサービスとして成長を続けています。 【aunn Personalization 】 aunn Personalization は、サイズレコメンドサービス「unisize」に蓄積された膨大な体型データと好みデータを活用し、ユーザー一人ひとりに最適化された商品やコーディネートを自動で表示します。これにより、ユーザーが欲しいものに自然と出会える、次世代のカスタマーエクスペリエンスを実現しています。 ・aunn コーディネート ユーザーの体型データやサイト内行動を解析し、自分の体型や趣向に合うスタッフコーディネートを優先表示するサービスです。探す手間なく自分の体型に近いスタッフの着こなしをチェックでき、購買体験をスムーズにします。 ・aunn 在庫・類似アイテム 欲しいアイテムが欠品している場合に、ユーザー体型に合う在庫のある類似商品を表示するサービスです。これまで購入を断念していたユーザーに新しい選択肢を提供し、機会損失を防ぎます。 【FaceChange】 FaceChange は、ECサイト上のモデルやスタッフの着用画像とユーザーの顔写真を合成し、自分の顔を合わせた着用イメージを可視化できるサービスです。ユーザーは自分に似合うかどうかをオンラインで確認できるため、「自分に似合うかどうかわからず購入をためらう」という課題を解消します。 【UOS】 UOS（ウオス） は、制服メーカーや学校関係者が行う採寸・オーダー集計業務をDX化するサービスです。サイズレコメンドエンジン「unisize」を搭載し、スマートフォンで撮影した全身写真からAIが身体を測定してリモート採寸を行います。さらに、ECサイトを持たない販売店向けには、商品登録・採寸・自動集計・決済・購入完了までを一貫して行える仕組みを提供。利便性向上のため、管理画面や結果画面の改善も進められています。

株式会社メイキップ