エンジニアとして働く魅力

多くの人の毎日を支えるサービスには、簡単には解けない技術課題があります。LINEヤフーには、大規模なプロダクトを支える難しさ、優秀なエンジニアと学び合える環境、AIとともに仕事の進め方そのものを変えていく挑戦があります。ここでは、エンジニアが向き合う技術課題や開発環境、成長機会を通じて、LINEヤフーで働く魅力を紹介します。

技術的な挑戦

サービスの規模が大きくなるほど、求められる品質も、スピードも、責任も大きくなる。LINEヤフーには、多くの人に使われるサービスを支えるからこそ向き合える、難易度の高い技術課題があります。各領域で、いまどんなテーマに挑んでいるのか。その一部をご紹介します。

データ・AI膨大なデータを、AIで体験価値へつなげる

データを、活用資産として整える

LINEヤフーは、1億を超えるユーザー基盤と100を超える多様なサービスから生まれる行動ログ・コンテンツデータを、数百ペタバイト規模で扱っています。データエンジニア・AIエンジニアは、大規模分散基盤を安定運用しながら、必要なデータを安全かつ迅速に使える状態へ整え、分析・レコメンデーション・AIなどの実機能の実現を通し、価値創造できる状態をつくることが求められます。

AIエージェントの社会実装を支える

また、リアルタイム機械学習やLLM活用に加え、AIエージェントを実サービスに組み込むためのAI Platform整備も重要なテーマです。社内データやAPIと接続したエージェント開発基盤、ユーザー文脈を適切に扱うメモリ基盤、権限・品質・安全性を制御するガバナンス基盤を横断して設計しています。基盤を用意することに閉じず、事業組織と課題設定から検証・改善まで並走し、ユーザー体験と事業価値につなげていく。データ×AIを社会実装まで実現していけることが、LINEヤフーでデータ・AIに携わる面白さです。

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プロダクト日常も特別な瞬間も、次世代の体験も両立する

平時のユーザー体験を支え、非日常に応える

LINEヤフーのプロダクト開発では、日々のコミュニケーション、買い物、情報収集などの日常を支えるだけでなく、年越しの「あけおめ」メッセージ、「超PayPay祭」などの大型セールなど、特定の瞬間に通常の十数倍のトラフィックが生まれる局面や、災害時・スポーツイベント・選挙といった、瞬間的な社会的関心の集中、平時と異なるユースケースに対応する必要があります。平時の品質を維持しながら、過去データに基づく需要予測、サーバーやネットワークのキャパシティ計画、API単位の流量制御をおこなったり、専用線でのデータ取得、処理対象の絞り込み、CDNキャッシュや静的ファイルの活用などを組み合わせ、必要な情報や体験を届け続ける実装が求められます。

既存サービスを進化させ、新しい体験を実装する

新たな機能をつくるだけでなく、多くのユーザーに使われ続ける既存サービスを、アーキテクチャの制約や運用要件、事業上の優先度を踏まえながら進化させていくことも重要なテーマです。AIエージェントを実サービスに組み込み、情報の提示にとどまらず、ユーザーの意図理解や次の行動支援まで体験を拡張するプロダクトの実装を進めています。1億ユーザーのスケール感の中で、日常的な場面や非日常的な利用を支え信頼を追求すること、同時にまだ正解のない領域で、新しい価値の実装も追求していけること。この課題のスケール・複雑さ・新しさが、LINEヤフーのプロダクト開発の面白さです。

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インフラクラウドを「使う」ではなく、「つくる」。

物理層から開発基盤まで。新クラウド「Flava」への統合と再定義

LINEヤフーでは、データセンターなどの物理層からプライベートクラウド、開発者向けプラットフォームまで、サービスの土台となる技術基盤を一気通貫で自社開発・運用しています。現在は旧LINE・旧ヤフーがそれぞれ持っていた大規模基盤を、新クラウド「Flava」へ統合する取り組みを進めています。多くのサービスを支えながら、パフォーマンス・信頼性・セキュリティを高度に両立させ、次のLINEヤフーに最適なインフラへ再定義していく挑戦です。

AI時代のサービス開発を支える基盤へ

AI活用を前提にしたサービス開発が広がる中で、社内のエンジニアが価値創造に集中できるよう、技術基盤そのものを進化させていくことが重要になります。大規模なクラウド基盤をただ運用するだけでなく、これからのサービス開発を支える基盤へ、自分たちの手でつくり変えていける。それが、LINEヤフーのインフラ領域で働く面白さです。

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セキュリティグループの成長を支える「信頼」を実装する

広くリスクを見据え、組織で事業を支える

LINEヤフーのセキュリティは、グループ会社を含む多様なプロダクトのリスクに向き合います。
グループ会社や委託先、インフラ、グローバル規制まで視野に入れ、NIST CSFなどの標準も参照しながら、機密性・可用性・完全性を高めるための設計・運用を担います。
SOC/CSIRT、脅威分析、セキュリティエンジニアリングなどの専門領域が連携し、SOCを中心とした24時間365日の監視体制に加え、ログ分析、脆弱性診断、インシデント対応に取り組んでいます。

OSSや商用ソリューションも適切に活用しながら、認証認可・アクセス制御・証明書管理・検知・分析などの全社共通のセキュリティ基盤を自社で開発・運用しています。

変化し続ける攻防に向き合う

AIの進化により、攻撃手法も防御手法も進化し続ける中、AIを活用した脆弱性検出や監視・分析の高度化だけでなく、AIエージェントの権限設計・ガードレール、Zero Trustといった安全な実行環境づくりにも取り組んでいます。技術・基盤・ガバナンスを横断し、多くのユーザーの体験と信頼を支えるセキュリティの実現は、ライフプラットフォームであるLINEヤフーだからこそ向き合える課題です。

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次の当たり前を、ここから変える

AIの進化により、プロダクトのつくり方や開発プロセスは大きく変わり始めています。
変化の速い技術を取り入れ、試し、共有し、実際のプロダクトや開発現場に活かしていく。
LINEヤフーには、エンジニア一人ひとりが自分の技術や開発のやり方をアップデートし続けられる環境があります。

室内で2人の人物が並んで立っているバストショット。左側の人物は濃い色のジャケットと白いTシャツを着用し、右側の人物はグレーのジャケットを着用している。2人ともカメラの方向を向いており、背景には観葉植物や自然光が差し込む窓が見える明るいオフィス空間が広がっている。

「LINEヤフーが掲げた新バリューの真意」CEO出澤剛×CPO慎ジュンホ対談

オフィスで人物が腕を組んで立っているバストショット。濃い青色のジャケットと黒いインナーを着用し、カメラの方向を向いている。背景にはオフィスの通路や照明、緑色と黄色の装飾が見え、左下には「LINEヤフーストーリー」の文字が表示されている。明るく開放的なオフィスで撮影された写真である。

「AIを使いこなす会社では終わらない」LINEヤフーが目指すAIネイティブ組織とは?

LINEヤフーのAXの取り組み

ステージでプレゼンテーションを行っている人物の写真。人物は黒いTシャツを着用し、眼鏡とヘッドセットマイクを身に着け、横を向きながら話している。背景にはスクリーンと木目調の壁があり、講演中の様子が写されている。右側には「LINEヤフーのAXの取り組み」という見出しと、TechVerse 2026で発表したAI戦略の一環として、開発環境や組織をAI前提へ変革する「AX(AI Transformation)」の取り組みや、CTOの解説、LINEヤフーが目指す方向性を紹介する説明文が掲載されている。また、AXに関するKeynoteレポートや、Agent i構想、AI Platformについて紹介していることが記載されており、下部には「詳細はこちら」と書かれたボタンが配置されている。

TechVerse 2026にてLINEヤフーのAI戦略を発表。その発表の中で、開発環境・組織をAI前提へと変革する「AX(AI Transformation)」の取り組みを、CTOが解説。LINEヤフーがどう進化を遂げていくのか、その現在地と方向性を語っています。

AXの取り組みについて詳しく知りたい方は、KeynoteレポートのAXパートをご覧ください。
記事全体では、Agent i 構想やAI Platformについても紹介しています。

詳細はこちら

AI前提の開発を、実践に変える環境

LINEヤフーでは業務構造そのものをAI Readyに変える課題に向き合っています。

事例紹介

「Why Doesn't AI Reduce the Workload as Much as Expected?」「The Limits of Human-in-the-Loop and AI-Ready Workflow Design」と書かれたプレゼンテーション表紙画像。左側は水色の背景にタイトル、Tech-Verse 2026、LY Corporation、登壇者名、日付が配置され、右側には黒い背景にオレンジ色と水色のドットで構成された抽象的なグラフィックが描かれている。AIと業務設計をテーマとした、モダンでテクノロジー志向のデザインである。
Human-in-the-loopの限界と、AI-Readyな業務設計

AI導入により審査効率は最大50倍に向上。一方で、人の最終確認を前提にした構造では、業務時間の削減に限界がありました。AIが判断できる領域、責任分界、判断基準、例外処理までを再設計し、業務そのものをAI-Readyに変えていく取り組みです。

詳細はこちら

AI駆動開発の実践知を、再現可能な型へ

「Orchestration Development Workshop」と書かれたバナー。濃い青色の背景にネットワークを表現したノードと線のパターンが描かれ、中央に白い大きな文字でタイトルが配置されている。AI駆動開発やエンジニアリングの連携を想起させる、シンプルでテクノロジー志向のデザインである。

Orchestration Development Workshop(ODW)

AI前提の開発を一部の先進的な取り組みで終わらせず、組織全体で再現できる状態へ広げるための取り組みです。CTOが選出したエンジニアで構成されるGuild Membersが、現場の実践知を持ち寄り、Technical Directors(TD)が技術戦略との整合性や品質を確認。DevRel Unitと連携しながら、AI駆動開発の知見を質と再現性のある形で全社へ展開しています。

ODWに関する記事一覧を見る

技術を学び合い、実践知を広げる文化

社内では、エンジニアが自らテーマを持ち寄り、勉強会やMeetup、LT、ハンズオンなどを日々開催しています。
AI・データ、モバイル開発、セキュリティ、プロダクトマネジメントなど、扱うテーマは多岐にわたります。
各領域のプロフェッショナルが、実際のプロジェクトで得た技術的な知見や試行錯誤、意思決定の背景を共有することで、職種やチームを越えて実践知を広げています。
聞くだけでなく、自らの経験を発信し、互いの知見をもとに議論する。そうしたアウトプットの循環が、一人ひとりの専門性を深め、組織全体の技術水準を高めています。

※1年間の開催件数218件(2025年6月1日~2026年5月31日集計)

テーマ 件数 関連テーマの一例
生成AI・AIコーディング 43件 変化の速いAI技術を実務に活かす事例共有や研修
開発・エンジニアリング基盤 35件 サーバーサイド、API、開発基盤、Tech Talkなど
PM・PdM・デザイン・UX 33件 プロダクトづくりの視点を広げる
セキュリティ・インフラ・運用・QA 30件 大規模サービスを支える品質・運用知見
モバイル・LINE Platform 21件 Android / iOS / LINE Platformの知見共有
データ活用・分析・リサーチ 19件 データやユーザー理解をプロダクト改善に活かす
コミュニケーション・キャリア・カルチャー 37件 文章、プレゼン、英語、キャリア、社内交流など

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エンジニアのキャリアについて

自分の強みや志向に応じて、専門性を深める、技術で組織をリードする、チームを率いる、新たな領域に挑戦する。LINEヤフーでは、それぞれが対等なキャリアオプションとして設計され、多様な道から、自分らしいキャリアを広げていくことができます。

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