ニュースイミー

dely株式会社

企業情報

dely株式会社

でりー

法人代表者名: -

法人番号: 2011001099829

証券コード: 299A

事業概要: -

郵便番号: 1080023

本社所在地: 東京都港区芝浦3丁目1番1号msbTamachi田町ステーションタワーN23階

従業員数: -

従業員数(男性): -

従業員数(女性): -

創業: -

最新ニュース

生成AIで情報翻訳を加速する

zenn.dev

生成AIを活用して情報翻訳を加速させる方法についての記事です。 技術情報やプログラミング言語など、様々な文脈における意味の橋渡しを、生成AIを使ってどのように行うかを解説します。 開発現場で情報翻訳ツールとして生成AIを活用するための具体的な方法を紹介します。

デザイン

キャラクター生成の再現度をグッと高めたい

zenn.dev

生成AIを活用してキャラクターを再現する方法について述べられています。 業務効率化のため、資料用カットやSNS用イラストを自分で作成したいと考えている人向けの記事です。 キャラクター生成に興味のあるデザイナーやマーケターにおすすめです。

キャラクター生成の再現度をグッと高めたい

zenn.dev

生成AIを活用してキャラクターを再現する方法について述べられています。 業務効率化のため、資料用カットやSNS用イラストを自分で作成したいと考えている人向けの記事です。 キャラクター生成に興味のあるデザイナーやマーケターにおすすめです。

インフラ

さらばTerraform Snowflake Provider地獄!AI「Cursor」様のおかげで生還した件について

zenn.dev

TerraformのSnowflakeプロバイダーのアップグレードにおける苦労と、AIツール「Cursor」によって解決できた経験について語られています。 Terraformのバージョンアップによる問題発生とその解決策に焦点を当てています。 インフラエンジニアやプラットフォームエンジニアが抱える可能性のある課題への示唆が含まれています。

dely株式会社 Presteniko Septi Rahadian

さらばTerraform Snowflake Provider地獄!AI「Cursor」様のおかげで生還した件について

zenn.dev

TerraformのSnowflakeプロバイダーのアップグレードにおける苦労と、AIツール「Cursor」によって解決できた経験について語られています。 Terraformのバージョンアップによる問題発生とその解決策に焦点を当てています。 インフラエンジニアやプラットフォームエンジニアが抱える可能性のある課題への示唆が含まれています。

dely株式会社 Presteniko Septi Rahadian
テックリード

さらばTerraform Snowflake Provider地獄!AI「Cursor」様のおかげで生還した件について

zenn.dev

TerraformのSnowflakeプロバイダーのアップグレードにおける苦労と、AIツール「Cursor」によって解決できた経験について語られています。 Terraformのバージョンアップによる問題発生とその解決策に焦点を当てています。 インフラエンジニアやプラットフォームエンジニアが抱える可能性のある課題への示唆が含まれています。

dely株式会社 Presteniko Septi Rahadian
iOS開発

Cursor × GitHubでPRレビューがめちゃくちゃ楽になった話(2025/5)

zenn.dev

CursorとGitHubを活用してPRレビューを効率化する方法を紹介します。 レビュー時間の短縮と見落としを減らすための具体的な手順が示されています。 iOSエンジニアや、PRレビューの効率化に関心のある開発者向けの情報をまとめています。

iOS開発

クラシルアプリのスクロールパフォーマンス最適化実践

zenn.dev

クラシルアプリのスクロールパフォーマンス最適化に関する記事です。 低スペックなデバイスでもスムーズにアプリを利用できるようにするための取り組みが紹介されています。 iOSアプリ開発者やモバイルエンジニアを対象としています。

dely株式会社 zhu tianren
モバイル

クラシルアプリのスクロールパフォーマンス最適化実践

zenn.dev

クラシルアプリのスクロールパフォーマンス最適化に関する記事です。 低スペックなデバイスでもスムーズにアプリを利用できるようにするための取り組みが紹介されています。 iOSアプリ開発者やモバイルエンジニアを対象としています。

dely株式会社 zhu tianren
デザイン

コミュニケーション量を増やすためにクラシルリワードのデザインチームが取り組んでいる3つのこと

zenn.dev

クラシルリワードのデザインチームが、コミュニケーション量を増やすために行っている3つの取り組みを紹介する記事です。 チーム内でのUI/UXの向上を目指す取り組みや、デザインレビューの様子がまとめられています。 デザイナーやUI/UXに興味のある人にとって参考になる内容です。

dely株式会社 Matsumoto Yu
Android開発

iOSエンジニアがAndroidの後追い実装する際にAIエージェント(Devin)を活用して感じたこと

zenn.dev

iOSで先行実装された機能をAndroidで後追い実装する際に、AIエージェントDevinを活用した際の経験についてまとめた記事です。 ローコストでの後追い実装を目指し、Devinを用いた取り組みとその結果、改善点について言及しています。 Androidアプリ開発に関わるエンジニアや、AI活用に関心のある技術者向けの技術情報です。

モバイル

iOSエンジニアがAndroidの後追い実装する際にAIエージェント(Devin)を活用して感じたこと

zenn.dev

iOSで先行実装された機能をAndroidで後追い実装する際に、AIエージェントDevinを活用した際の経験についてまとめた記事です。 ローコストでの後追い実装を目指し、Devinを用いた取り組みとその結果、改善点について言及しています。 Androidアプリ開発に関わるエンジニアや、AI活用に関心のある技術者向けの技術情報です。

QA・テスト

Protocol を利用したライブラリに依存しないテストを書く方法

zenn.dev

この記事では、Protocolを利用したライブラリに依存しないテストの実践方法を紹介しています。 テスト可能なコードを書く重要性とその設計パターンを解説しています。 Swift開発者やテストエンジニア、モバイルアプリ開発者を主な対象としています。

dely株式会社 t.kobayashi
Swift

Protocol を利用したライブラリに依存しないテストを書く方法

zenn.dev

この記事では、Protocolを利用したライブラリに依存しないテストの実践方法を紹介しています。 テスト可能なコードを書く重要性とその設計パターンを解説しています。 Swift開発者やテストエンジニア、モバイルアプリ開発者を主な対象としています。

dely株式会社 t.kobayashi
モバイル

Protocol を利用したライブラリに依存しないテストを書く方法

zenn.dev

この記事では、Protocolを利用したライブラリに依存しないテストの実践方法を紹介しています。 テスト可能なコードを書く重要性とその設計パターンを解説しています。 Swift開発者やテストエンジニア、モバイルアプリ開発者を主な対象としています。

dely株式会社 t.kobayashi
コーポレート

dely IPOの舞台裏:IPO前に絶対知っておきたい、内部監査の「審査対策6ヶ条」

note.com

delyのIPOに関する内部監査対策の記事です。 IPO前に内部監査で重要となる6つの審査対策について解説しています。 内部監査担当者にとって役立つ情報が掲載されています。

AI で変わったユーザーインタビュー

zenn.dev

AIを活用したユーザーインタビューの効率化方法について解説しています。 プロダクトマネージャー向けに、ユーザーインタビューをAIで効率化する具体的な事例と方法論が記載されています。 仮説検証のためのインサイトを得るためのユーザーインタビューの最適化に役立つ情報です。

リサーチ

AI で変わったユーザーインタビュー

zenn.dev

AIを活用したユーザーインタビューの効率化方法について解説しています。 プロダクトマネージャー向けに、ユーザーインタビューをAIで効率化する具体的な事例と方法論が記載されています。 仮説検証のためのインサイトを得るためのユーザーインタビューの最適化に役立つ情報です。

デザイン

AI で変わったユーザーインタビュー

zenn.dev

AIを活用したユーザーインタビューの効率化方法について解説しています。 プロダクトマネージャー向けに、ユーザーインタビューをAIで効率化する具体的な事例と方法論が記載されています。 仮説検証のためのインサイトを得るためのユーザーインタビューの最適化に役立つ情報です。

AI で変わったユーザーインタビュー

zenn.dev

AIを活用したユーザーインタビューの効率化方法について解説しています。 プロダクトマネージャー向けに、ユーザーインタビューをAIで効率化する具体的な事例と方法論が記載されています。 仮説検証のためのインサイトを得るためのユーザーインタビューの最適化に役立つ情報です。