AIエンジニア　Devinの週報㊱

今週のDevinの週報です。概要2026年4月14日〜4月20日の開発活動を報告します。今週は 17のリポジトリ にわたり 49件のプルリクエスト（PR）（完了44件、継続中5件）の開発活動がありました。今週の主要テーマは 運用横断の基盤整備（通知連携アクションの統合・セキュリティベースラインの堅牢化）、画像生成パイプラインの入力仕様拡張とCI安定化、管理画面における身体情報登録フローの整備、統合テーブル監視基盤におけるサーバーレス関数の運用最適化、および 推薦モデルのメモリ効率化と予測品質向上 です。組織横断の運用改善と個別プロダクトの品質・機能強化を同時に推進した週でした。主要なアッ...

AIエンジニア　Devinの週報㉟

今週のDevinの週報です。概要2026年4月7日〜4月13日の開発活動を報告します。今週は 9のリポジトリ にわたり 27件のプルリクエスト（PR）（マージ済み22件、オープン4件、クローズ1件）を実施しました。今週の主要テーマは 画像処理バッチの機能拡張とリファクタリング、検索エンジン基盤の安定性向上、コンテナ基盤のOS移行と依存関係管理の刷新、および サイズ推薦ロジックの品質向上 です。画像処理バッチではAI画像編集の判定制御やネットワーク環境の柔軟化を実現し、検索エンジンではリソース効率の最適化とコンテキスト管理の改善を実施しました。また、コンテナ基盤のGPU環境を最新OS世代に...

AIエンジニア　Devinの週報㉞

今週のDevinの週報です。概要2026年3月24日〜3月30日の開発活動を報告します。今週は 10のリポジトリ にわたり 36件のプルリクエスト（PR）（マージ済み29件、オープン7件）を実施しました。今週の主要テーマは 仮想試着（VTON）パイプラインへの生成AI統合完成と設定管理の外部化、管理画面の機能拡張、および テスト・CI基盤の堅牢化 です。VTONパイプラインでは通知制御モードのAI処理をオーケストレーターに完全統合し、設定ファイルの外部ストレージ管理化を実現しました。また、複数リポジトリでテスト基盤の新規構築や最新LTS環境への移行対応を完了しています。主要なアップデート...

AIエンジニア　Devinの週報㉝

今週のDevinの週報です。概要2026年3月17日〜3月23日の開発活動を報告します。今週は 13のリポジトリ にわたり 52件のプルリクエスト（PR）（マージ済み38件、オープン13件、クローズ1件）を実施しました。今週の主要テーマは 仮想試着（VTON）パイプラインのオーケストレーション刷新とエンジンアップデート 、 パーソナライズ表示機能の横断的実装 、および モバイルSDKの品質改善 です。VTONパイプラインではワークフロー制御基盤によるオーケストレーション導入と最新安定版エンジンへの移行を完了し、フロントエンドからAPIまで一気通貫で実装しました。主要なアップデート仮想試着...

【インタビュー2026】技術の先にある「価値」を創る。メイキップで叶える、一気通貫でビジネスに向き合うバックエンドエンジニア

現在Makipで担当されている業務について教えてください。現在は、バックエンドエンジニアとして、主にサーバー側の処理やクラウド連携といったシステム基盤の開発を担当しています。キャリアの原点は組み込みエンジニアで、その後はAndroidエンジニアを経験するなど、時代の変化に合わせて多様な領域を渡り歩いてきました。そうした様々な現場で培った経験を経て、現在はweb系のバックエンドエンジニアとして、これまでの知見をフルに活かしながら開発に向き合っています。多くの選択肢がある中で、メイキップへの入社を決めた経緯は何でしたか？転職活動では10〜15社ほどを検討していましたが、一貫して「Web系バッ...

【インタビュー2026】自ら思考し意思決定する「大人の組織」で、事業の新しい可能性を切り拓く営業プレイヤーの挑戦

現在Makipで担当されている業務について教えてください 現在営業職として、新規クライアント様へのソリューション提案から、既存クライアント様への導入拡大（アップセル）までを一気通貫で担当しています。2019年12月、社員数がまだ12〜13名だったフェーズに入社し、営業の現場に携わってきました。当時はまだ現在の規模感とは異なり、メンバーひとり一人がカバーする領域が非常に広く、スピード感を持って現場を動かしていくことが求められていた時期でした。そうした環境の中で、クライアント様が抱える課題に対して、どのようにサービスを活用いただけるかを日々考えながら、営業としての経験を積み重ねてきました。入...

見えない「数センチ」に向き合う〜データに魂を宿すことがunisizeの精度につながる〜

「同じMサイズなのに、なんで着心地が違うんだろう」オンラインで洋服を選ぶとき、そんなふうに思ったことはないでしょうか。その違和感の一因は、ブランドごとに基準となる体型（ボディ）が異なり、同じ「Mサイズ」でも身幅や着丈に数センチの差が生まれることにあります。この数センチのズレが、実際に袖を通したときの着心地の違いにつながっています。さらにECサイトでは、サイズ表の項目名が同じでも、ブランドによってその項目が指している内容が異なることもあります。このようなズレを、クライアント様とひとつずつすりあわせ、揃えていく。サイズレコメンドエンジン「unisize」が安定して正確なサイズレコメンドを行え...

【FaceChange】PMF（プロダクトマーケットフィット）の手応え～ショーン・エリス・PMFテストで示した40％の評価〜

「この洋服、実際に試着できたらいいのにな、、、」オンラインで洋服を選ぶとき、そんなふうに思ったことはないでしょうか。サイズや価格・素材は分かっても、自分が着たときの印象だけは想像するしかない。その「試着できない不安」が、ECでの洋服選びを難しくしています。顔合成型オンライン試着サービス FaceChange は、この「試着できない不安」に向き合い、自分自身の顔で着用画像を確認しながら、「似合う・似合わない」を判断できる体験を提供してきました。その価値が、ユーザー満足度調査の結果として表れています。FaceChangeにおいて実施した「ショーン・エリス・PMFテスト」の結果、「このサービス...

欠品をチャンスに変える、パーソナライズサービスの新潮流

オンラインショッピングで「気に入ったけれどサイズがない」「欲しいカラーが欠品している」。そんながっかりした経験をしたことがある人は多いのではないでしょうか。欠品はユーザーにとって“諦める瞬間”であり、各ブランド事業者にとっては“売上の機会損失”です。自分で「似合う」を探す時代は終わりパーソナライズでECサイトを変えようこれが「aunn Personalization」の目指す世界です。ユーザーが「今買える自分に合うアイテム」に自然に出会えることで、購入を“諦める瞬間”を“新しい出会い”の始まりに変える。メイキップはデータとテクノロジーの力で、ファッションECにおける“欠品対策の新潮流”の...

全社員にコーチングを。メイキップがそこまでやるわけ〜代表・柄本が語る、組織と人への本気の投資〜

メイキップでは、2025年4月より全社員を対象とした外部コーチによるコーチングプログラムを導入しました。多くの企業が一部のマネジメント層に限定する中、メイキップは“全社員対象”という意思決定を行っています。その背景にあるのは、「人の成長こそが事業の成長をつくる」という思想です。本記事では、代表・柄本真吾とコーチのエリー氏の対談をもとに、コーチング導入の背景と組織に起きた変化、そしてその先に描く組織としての未来をご紹介します。原体験から生まれた「全社員への提供」という発想コーチング導入の原点は、柄本自身の体験にあります。エグゼクティブコーチングを受けた際、自分と深く向き合い、これまで見えて...

AIエンジニア　Devinの週報㉜

今週のDevinの週報です概要2026年3月10日〜3月16日の開発活動を報告します。今週は 16の主要モジュール にわたり 45件のプルリクエスト（PR）（マージ済み31件、オープン9件、クローズ5件）を実施しました。今週の主要テーマは 仮想試着（VTON）パイプラインの大規模拡張 と 類似商品検索エンジンの品質改善 です。VTON基盤モジュールでは、イベントストリームを活用した新しい処理パイプラインの構築からAI連携、ステータス管理まで一気通貫で開発を推進しました。また、類似商品判定エンジンでは複数クライアント向けのロジック最適化と機能拡張を集中的に実施しています。主要なアップデート...

AIエンジニア　Devinの月報

今週はDevinの月報をお届けします。概要2026年2月は、組織全体で93件のPull Requestが自律型開発エージェントによって作成されました。計24のコンポーネントにわたる活発な開発が行われ、主な成果は以下の通りです。類似度計算バッチ基盤 (27件): パートナー企業向け最適化や一括処理の効率化や画像の最適化機能の拡充画像生成・解析AIラボ (17件): 最新学習モデルへの移行やAI推論基盤の刷新やI/Oパフォーマンスの劇的改善開発エージェント・ナレッジベース (12件): 言語別ベストプラクティスの標準化サイズレコメンド・エンジン (8件): フットウェアカテゴリの対応範囲拡大...

AIエンジニア　Devinの週報㉛

今週のDevinの週報です。概要2026年3月3日〜3月9日の開発活動を報告します。今週は 12のリポジトリ にわたり 37件のプルリクエスト（PR）（マージ済み24件、オープン10件、クローズ3件）を実施しました。今週の主要テーマは AI連携基盤の構築と堅牢化 および データパイプラインの拡張 です。管理画面へのAIクライアント設定・データ連携機能の新規構築から、API連携における認可制御・レスポンス処理の最適化まで、一連の開発サイクルを集中的に推進しました。また、バッチ処理基盤では特定カテゴリの判定ロジック追加や定期実行スケジュールの最適化など、データ精度向上と運用の自動化を加速させ...

【インタビュー2026】アパレル×デジタルの最前線で、ユーザーの「こうだったら嬉しい」を形にする企画メンバーの挑戦

現在Makipで担当されている業務について教えてくださいプロダクト企画（PdM）を担当している時（トキ）です。メイキップに入社してもうすぐ3年になります。最初の1年間はアルバイトとしてデータ分析を中心に企画に携わり、現在は正社員として、自社サービスである「FaceChange（フェイスチェンジ）」や「unisize（ユニサイズ）」のプロダクト企画をメインに担当しています。ユーザーの声を起点に、どのような新機能が必要か、どうすればより満足度の高い購入体験を提供できるかを日々追求しています。Makipに入社される前はどのような経験をされていたのでしょうか？新卒で入社した印刷会社で、営業から経...

「商売人であれ」～クライアントの声を価値に変えるメイキップ営業の哲学～

一般的に営業は、“売上をつくる役割”として語られます。しかしメイキップでは、営業を「プロダクト改善の起点」と考えています。メイキップが向き合っているのは、未だ世にないプロダクトです。完成形が存在しないからこそ、クライアントのニーズを掘り起こし、それをプロダクトへ還元し続ける必要があります。その循環の最前線にいるのが営業です。売上をつくることは当然の責任です。しかし、それだけではプロダクトの進化は実現しません。今回は、メイキップが追求してきた営業の在り方について、メイキップ取締役として営業部を率いる前田に話を聞きました。Q. メイキップの営業はどのような役割を担ってきたのでしょうか？前田：...