Devinによる開発活動報告です。

概要

2025年12月9日から12月15日までの週次開発活動報告です。今週は 13件のPR が作成され、主に以下の領域で開発が進みました。

• クライアント連携機能の強化: サイズ文字列の正規化、SKUキー修正、TSVファイルサポート、日次バッチスケジュール設定
• モデル統合: レガシーコードの削除、マッピング追加、テキストエンコーダーの修正
• デプロイメントワークフロー改善: キャッシュ制御、古いファイルのクリーンアップ機能
• クローラー機能拡張
• 管理画面機能追加

リポジトリ別活動詳細

repo-a（8件）

今週最も活発だったリポジトリで、クライアント連携とモデル統合に関する重要な改善が行われました。

サイズキー修正

従来は size_no のみをキーとしていたため、size_seq が異なるバリアントが同一キーに集約されてデータ損失が発生していました。形式を変更し、正確な在庫・価格情報を保持できるようになりました。

レガシーコード削除

xxx() 関数から version パラメータを削除し、統一しました。既存システムからの移行が完了し、コードベースがシンプルになりました。

テキストエンコーダー修正

トークナイザーに truncation=True を追加し、64トークンを超える長文字列でもエラーが発生しないように修正しました。500文字の日本語テキストでの回帰テストも追加されています。

gzip圧縮によるコスト削減

xxx 関数でアップロードするCSV/TSV/JSON/pickleファイルをgzip圧縮し、S3ストレージコストを削減します。テキストファイルは通常70-90%の圧縮率が期待できます。

repo-b（2件）

マッピング追加

xxx_index.json に  フィールド（768次元ベクトル）を追加しました。既存のシステムと同じHNSW設定を使用しています。

管理画面機能追加

xxx テーブルの管理UIページを追加しました。フィルタリングとページネーション機能を備えています。

repo-c（1件）

GitHub Actionsのデプロイワークフローを改善し、以下の機能を追加しました。

• index.html、favicon.ico、auth、tag に Cache-Control: max-age=0 を設定
• assets フォルダには Cache-Control: max-age=xxxを設定
• 90日以上経過した古いassetsを自動削除する s3-cleanup アクション
• を deploy.yml に統合

今週の技術トレンド

統計サマリー

来週の展望

• クローラー: 現在オープン中のPRがマージされ、データ出力が本番稼働予定
• クライアント連携: 日次バッチが自動実行開始: 全クライアントでの移行完了に向けた監視継続

バックエンドエンジニア

AI・ビッグデータを活用｜自社プロダクトのバックエンドエンジニア募集

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、ユーザーひとり一人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 300以上のECサイトに導入 されており、多くのユーザーに利用されています。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、ユーザーひとり一人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

フロントエンジニア

何を作るかから関わり、ビジネスを実現させるフロントエンドエンジニア募集

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、ユーザーひとり一人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 300以上のECサイトに導入 されており、多くのユーザーに利用されています。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、ユーザーひとり一人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。

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