オムニチャネルメディア購入プラットフォーム

クライアントは、パフォーマンス、使いやすさ、統合機能を強化した、モダンでスケーラブルなシステムへと従来のメディア管理プラットフォームをアップグレードすることを希望していました。新プラットフォームは、リアルタイム処理や高度な分析機能を備え、財務・外部データソースとの接続もシームレスに行える必要がありました。さらに、成長に応じたスケーラビリティとレスポンシブなUIも求められていました。

• 大規模データの処理負荷： 1件で15,000行以上のアイテムを含むメディアプランもあり、グリッド表示とデータ処理に大きな負荷
• リアルタイム同期の必要性： 財務システムや調査データとの即時同期が必須
• APIの低速化： 一部APIの応答時間が長く、UXに悪影響
• データ不整合： 社内外システム間での整合性チェックと修正が常時必要
• 旧式技術スタック： 保守が困難で、再設計が頻繁に必要
• スケーラビリティの欠如： 頻繁な実装要求と改善要望により、開発・テスト・リリース業務に支障

60名体制のクロスファンクショナルチーム（開発者、アーキテクト、テスター、DevOps）により、メディア管理プラットフォームを刷新しました。ブランド、代理店、サプライヤー、アドテク企業を1つのワークフローに統合し、チャネル横断で業務を効率化。

Spring Bootによるレガシーモジュールの移行で保守性とスケーラビリティを向上。モダンなマイクロサービスアーキテクチャを採用しました。また、柔軟なスキーマ設計と拡張性を重視し、データベースにはMongoDBを導入しました。

• 業務効率の大幅向上： UX改善により、メディアプランナーの生産性を向上
• 財務精度の担保： システム間の整合性が請求精度と監査信頼性を確保
• 将来対応力の強化： スケーラブルな最新基盤により、今後の成長にも対応可能
• 高信頼・高レスポンスなシステム基盤： リアルタイム同期、継続的モニタリング、最適化により、エンタープライズ規模のメディアバイイングを強力に支援

1. パフォーマンス最適化

• 非同期処理の導入： リサーチデータなど重い列を非同期化し、グリッド初期表示の高速化を実現
• バックグラウンドサービス化： 非クリティカルな処理をワーカーに分離し、UI応答性を改善
• グリッド仮想化： 大規模データでも安定したパフォーマンスを実現するグリッド再設計

モニタリングとチューニング

• New Relic統合： APIのパフォーマンス監視を継続的に実施し、低速APIを特定
• APIチューニング： ボトルネックAPIに対して、インデックス化、バッチ処理、キャッシュ最適化などの改善を実施
• エラー検出： ログとパフォーマンストレースを分析し、メモリリークやDB呼び出しのオーバーヘッドを特定

データ同期と整合性強化

• 外部検証スクリプト： クライアントのプラットフォームと財務システムのデータを比較する自動スクリプトを活用
• 可視化ツール導入： 不一致を視覚的に表示し、迅速な対応を可能にするカスタムツールを実装
• 自動同期レポート： 同期遅延や未実行イベントをステークホルダーに通知する自動生成レポートを導入

• IntelliJ IDEA
• Bitbucket
• GitHub Copilot
• JDK
• Maven
• Spring Boot Core
• Spring Data JPA
• Hibernate
• Spring Cloud Config
• Spring Actuator
• ReactJS
• Knockout.js
• MongoDB
• MongoDB Compass
• RabbitMQ
• Hazelcast
• Apache Solr
• New Relic
• JProfiler
• JConsole (JMX)
• Spring Boot Actuators
• Jenkins
• JaCoCo
• SonarQube
• JUnit
• Mockito
• Karate
• Selenium
• JMeter
• Amazon Web Services
• Docker
• Rancher
• Jira Cloud
• Confluence