
fukabori.fm
141 episodes — Page 1 of 3
140. 勝てるプロダクト開発の教科書 w/ PassionateHachi
139. AIエンジニアリングの最前線(後編) w/ ry0_kaga
138. AIエンジニアリングの最前線(前編) w/ ry0_kaga
137. サプライチェーン攻撃 w/ stefafafan
136. 日本IBMへの就職から、メルカリUSを経て、SFで起業してDeNAに買収されるまで w/ tomoaki_imai
135. タイミーのプロダクトエンジニアリング w/ go0517go

134. Noを伝える技術 w/ LoveIdahoBurger
LoveIdahoBurgerさんをゲストに、書籍『Noを伝える技術』やプロダクトマネジメントについて語っていただいたエピソードです。話したネタ書籍『Noを伝える技術』についてなぜ「No」と言うのは難しいのか「Yes」と言うほうが楽な理由と説明責任「断る」ことを通じて信頼関係を築く方法「1日くらいでできるからやっちゃおう」というアンチパターン優れたプロダクトマネージャーは断るのが上手い要望を機能単位ではなく「Why」で掘り下げる「No」の分解(今ではない、この方法ではない、このプロダクトではない)プロダクトビジョンと「ブレない軸」プロダクトビジョンの作り方勇気よりも大切な3要素(軸・信頼・伝え方)リモートワークのテキストコミュニケーションにおける「No」の伝え方akiさんにとってのプロダクトマネジメントとは?See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

133. gpt-ossを支える技術 w/ yasukawa0713
yasukawa0713さんをゲストに、gpt-ossを支える技術(アーキテクチャ、RoPEとYaRN、MXPF4など)ついて語っていただいたエピソードです。話したネタgpt-ossgpt-ossのモデルアーキテクチャMoEの仕組みとメリットコンテキスト長を伸ばす工夫RoPEとYaRN量子化とその手法MXFP4 とはgpt-oss で使われているトークナイザBPE(Byte-Pair Encoding)とはHarmony Chat Format (HCF)とは何か、その概要Agentic Tool Usemodel cardで安全性周りで述べられていることgpt-oss の使用感rokadocSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

132. CTO/CPOに至るまでのキャリア、AI時代のプロダクトマネジメント w/ nekokak
LayerX CPOのnekokakさんをゲストに、CTOとCPOに至るまでのキャリア、参考になった書籍、AI時代のプロダクトマネジメントなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタキャリアの始まり、文系(法学部)から未経験でIT業界(SES)初期の仕事、Perlを使ったECサイトの開発・運用DeNAのCTOになるまでの経緯、キャリア変遷マネジメントの学び方「コトに向かう」ことと、メンバーのモチベーションを重視読んで参考になった本1分間マネジャー良いストーリーとは?大企業の意思決定の裏側経営陣に響くメッセージの作り方LayerXへの転職理由nekokak普段使っているAIツールAI時代のプロダクトマネジメントCPOとしての役割AIプロダクト開発の難しさBet AI DaySee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

131. AIコーディングの現在地 w/ twada
twadaさんをゲストに、Vibe Coding、Agentic Coding、Context Engineering、実際の活用方法、AI時代のエンジニアの育成などについて語っていただいたエピソードです。話したネタVibe CodingAgentic CodingAgentic Engineering (Zed)Prompt Engineering と Context Engineering開発生産性カンファレンスでの講演twadaさんの使っているAIコーディングツールは?AIコーディングツールを何に活用している?8割の機能は一瞬で完成、残りの2割の作り込みが大変AI時代におけるエンジニアの育成可処分時間の差とアンラーニングの重要性設計判断力の鍛え方共通言語の重要性SQLアンチパターン 第2版See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

130. MCP(Model Context Protocol) w/ hudebakonosoto
やまぐちさんをゲストに、MCPの登場背景、MCPの概要、MCPの仕様などについて語っていただいたエピソードです。話したネタ「MCPを使ってる人」が より詳しくなるための解説MCP登場以前の状況LLMの限界Function Callingの役割と課題ReActStructured OutputMCPの登場背景差異吸収のためのアダプタ開発の煩雑さ (例: Vercel AI SDK)MCP (Model Context Protocol)とはMCP が解きたかった課題と、MCP による解法クライアント、サーバー、プロトコルの役割stdio、HTTP+SSE、Streamable HTTPWebSocket不採用の理由とは?MCP自体の課題エージェント間通信 (A2Aプロトコル) の重要性参考:「MCP?聞いたことあるけど使ってない…😅」人向けに初歩から少し踏み込んだ内容まで解説参考:MCPの仕様参考:Streamable HTTPのPRSmartHRの採用ページSmartHR ウェブアプリケーションエンジニア(AI専任チーム)Smart HRのAIチームについてのブログSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

129. Tech業界のDE&Iの現状と課題、その解決に向けた活動事例 w/ kamiyaU
kamiyaUさんをゲストに、Tech業界のDE&Iの現状、米国のバックラッシュによる日本への影響、国内の活動事例などについて語っていただいたエピソードです。話したネタDE&Iとは何か?エクスクルージョンの具体例DE&Iが注目された背景とは?日本のIT/テック業界におけるDE&Iの現状と課題とは?なぜ女性比率が他産業よりも低いのか?昨今、主に米国で起きているDE&Iへのバックラッシュ米国のバックラッシュによる日本への影響はどうなのか?kamiyaU さんのDE&Iへの取り組み3つの活動(Community、Resource、Paper)マジョリティ側のエンジニアは何をすれば良いのか?アライ(Ally: 支援者、仲間)としての行動『LEAN IN (リーン・イン) 女性、仕事、リーダーへの意欲』(シェリル・サンドバーグ著)りっちゃ・りょかちのやいやいラジオ、#28 ジェンダーギャップについて思うこと【前編】 from Radiotalkmomit.fmmomit hub書籍レビュワー募集フォームSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

128. 冒険する組織のつくりかた w/ YukiAnzai
YukiAnzaiさんをゲストに、書籍『冒険する組織のつくりかた』の概要、軍事的世界観、組織文化に変化を起こす方法、などについて語っていただいたエピソードです。話したネタ『冒険する組織のつくりかた「軍事的世界観」を抜け出す5つの思考法』書籍の概要従来の経営・組織論における「軍事的世界観」(戦略、戦術、目標管理など)偶発性理論(Planned Happenstance Theory)現代の価値観(キャリア観、自己実現、心理的安全性)とのズレ「冒険的世界観」へのパラダイムシフトの提案目標設定の再考:「スマート(SMART)の法則」から「アライブ(ALIVE)の法則」へ組織文化における「ハレとケ」の活用理念・パーパス・MVVの浸透と形骸化トップダウン「浸透」の限界と、現場での「再解釈」「再編集」の重要性半年に一度の「理念の再解釈」転勤・異動の意味づけの変化PR:株式会社MIMIGURI エンジニアリングマネージャー(EM)募集中See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

127. 詳解システム・パフォーマンス is all you need w/ kumassy_
くまっしーさんをゲストに、プライベートクラウドの開発と運用、低レイヤのデバッグの実態、トラブルシューティングのコツなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタ書籍:詳解 システム・パフォーマンス 第2版プライベートクラウドの開発・運用の仕事内容チョークのマークひとつプライベートクラウドの運用の難しさライブマイグレーション今回発生した、技術的に興味深い問題とは?Linuxカーネルのタイムスタンピング機能CPUコアの割り当て(占有)CPUの電源管理の設定とステートトラブルシューティングのコツPR: 新卒採用情報PR:【インタビュー公開】NTT もクラウドを作っているって知ってた?国産クラウド開発の「秘密」に迫るPR:中途採用PR:NTT Communications Engineers’ BlogSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

126. パスキーのすべて w/ agektmr
えーじさんをゲストに、書籍『パスキーのすべて』、パスワード認証や2要素認証の課題、WebAuthn、パスキーなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタ書籍:パスキーのすべて ── 導入・UX設計・実装書籍を書いたきっかけは?書籍の概要・ターゲットパスワード認証の問題点には何があったのか?2要素認証やマジックリンクの問題点は?WebAuthn とは?パスキーの動作概要パスキーの課題これからパスキー認証を実装する開発者へのアドバイスパスキー開発者の集い (2025/2/13)OAuth & OpenID Connect 勉強会 ー パスキーの組み込み方 (2025/2/26)See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

125. オトバンク社のエンジニア組織の変遷 w/ toru_kita
オトバンクVPoEの北川さんをゲストに、オトバンクの開発組織の変遷、組織課題に対する試行錯誤、シニアレベルの人材採用、酒屋などについて語っていただいたエピソードです。話したネタオトバンクの事業概要開発組織の歴史、VPoEとして持たれていたエンジニア組織の課題感スクラム導入と試行錯誤技術的負債返済と新機能開発のバランスを取る方法スキルマップの作成キーパーソンの離脱後の立て直しシニアレベルの人材採用でうまくいった方法現在の組織状態と今後の課題酒屋を始めたきっかけオトバンク採用情報エピソードスポンサー株式会社オトバンクSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

124. AI時代のGPUクラスタ、DCネットワーク w/ markunet, aztecher_
LINEヤフーのKobayashiさん、Michishitaをゲストに、GPUネットワークやGPUクラスタの仮想化の複雑さなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタEthernetベースのGPUクラスタ導入による学びと展望GPUクラスタとその必要性GPUクラスタの運用上の課題自社でGPUを運用するメリットとデメリットGPUを自前で運用する際の課題と対策GPUネットワークと従来のネットワークとの違いCLOSRDMA(Remote Direct Memory Access)とその特性TCP/IPとの比較、およびRDMAの利点GPU間通信のための専用物理GPUネットワークGPUネットワークにおける輻輳制御とその課題ロスレスイーサネットRoCEv2仮想化による複雑性とネットワーク構成への影響仮想化環境でのGPUとNICの扱いJANOG55LINEヤフー Tech BlogSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

123. トヨタコネクティッド社での研究開発(技術と組織) w/ danno
トヨタコネクティッド社の檀野さんをゲストに、注力している技術や音声操作の難しさ、研究開発組織のプロセスやマネジメントなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタトヨタコネクティッド社の業務概要最近の注力分野生成AIと音声操作音声操作する中での技術的課題R&D中心の開発組織・マネジメントR&D組織の目標設定と評価、そのコツ先が見通せない取り組みに対する意思決定はどのように実施しているか?チームのメンバー構成・人数社内の技術者のキャリアパス技術的なチャレンジ:生成AIを使った実装トヨタコネクティッド株式会社 先行企画部エピソードスポンサートヨタコネクティッド株式会社See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

122. EMConf JP 2025 w/ dora_e_m
190(いくお)さんをゲストに、EMConf JP 2025の開催背景や概要、トーク選定などについて語っていただいたエピソードです。話したネタEMConf 2025開催の背景日本のエンジニアリングマネジメントの現状への課題感そもそもエンジニアリングマネージャーとは?Konifar's ZATSUなぜカンファレンスという形式で開催したのか?テーマに「増幅」と「触媒」を選んだ理由は?CFPで応募されたトークの選定で重視している点は?カンファレンスを通して、持ち帰ってほしいポイントは?EMConf JP 2025 オフィシャルサイトSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

121. 音声基盤モデル w/ noriyuki_kojima
コトバテクノロジーズCEOのKojimaさんをゲストに、音声基盤モデルの概要や学習方法、評価の難しさなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタコトバテクノロジーズの概要・創業ストーリーFugaku-LLMGENIAC成果報告会ChatGPT Advanced Voice Mode従来の音声処理音声分野でのスケーリングの難しさ音声データにおけるNext Token Prediction学習データの収集方法良いデータと悪いデータ音声生成AIの評価音声同時通訳への応用デモ動画コトバテクノロジーズへのコンタクトフォームSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

120. ニューラルかな漢字変換 w/ miwa_ensan
Miwaさんをゲストに、従来のかな漢字変換の仕組みや課題、ニューラルかな漢字変換であるAzooKeyのモチベーションや仕組みなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタきっかけの記事: ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します従来のかな漢字変換手法とは?N分割最長一致法ビタビアルゴリズム従来のかな漢字変換の課題は?ニューラルかな漢字変換とはAzooKey 開発のモチベーションAzooKey の仕組み従来手法とGPT-2ベースのLLMを組み合わせたハイブリッドな手法投機的デコーディング変換精度現在の AzooKey の技術的課題と今後の方針AzooKeyのGitHubリポジトリSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

119. 生成AI導入で成功する企業・失敗する企業、国産基盤モデルの意義 w/ piqcy, kosukearima
久保さん、有馬さんをゲストに生成AIの導入成否のポイントや、国産モデルの意義などについて語っていただいたエピソードです。話したネタ生成AI成功企業の特徴定量的評価の難しさ、定性的な評価指標の重要性実データに基づいた独自の評価指標の必要性 (例: 100件テスト)生成AI導入における課題インターフェースの問題とカルチャーの問題出島的アプローチの成功と失敗パターン失敗の成否を分けるものは?過去のBIツール導入失敗からの学び巨大言語モデルの学習方法と人間の学習方法クラウドネイティブ化と生成AI活用の相関日本における生成AIビジネスの挑戦国産基盤モデル開発の意義と期待生成AIの進化と次のステージとはaws-ml-enablement-workshopClaude 3.5 Sonnet Model Card AddendumSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

118. Autify社のプロダクト組織およびプロダクトの開発方法 w/ chikathreesix
Autify CEO の近澤さんをゲストに、Aufity社のプロダクト組織やプロダクトの開発方法などについて語っていただいたエピソードです。話したネタAutifyの組織はどのように成長していった?CTO を設けていないのは?組織の戦略、事業目標はどういうタイミングで考えている?コンテキストスイッチの多さへの対応方法Autifyの組織構成EM と Dev の比率PdM と Designer の配置日本人が少ない開発組織で何か気をつけていることは?PdM はどうやってPRDを書いているのか?バーニング加減を探るn=1 をめちゃくちゃ大事にする誰が、どういうシチュエーションで、なぜこうなっているの、何人言っているのか、金額価値は?3つの変数:課題の大きさ・金額・実装コスト基本はスクラム、2週間スプリントプロダクト開発からの学びをどう活かしているか?実装コストが高いものは先にデモを作るオンボーディングプロセスはどうしている?エンジニアが入ってからプロダクションへの初めてのPRを出すまでの期間は?オーティファイ株式会社 採用情報See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

117. バーニングニーズの見つけ方、ソフトウェアテストの未来 w/ chikathreesix
Autify CEO の近澤さんをゲストに、Autifyのバーニングニーズの見つけ方、事業進化、生成AIによる影響、ソフトウェアテストの未来などについて語っていただいたエピソードです。話したネタ顧客のBurning needsを解決するAutify は「誰の」「どんな課題」を解決したのか?Founderが売れない製品は絶対売れない顧客の意見を聴くためにアンケートは使うのか?売りに行くのではなく「アドバイザーになりませんか?」とアポを取る製品が無い状態で契約を取るとして、技術的実現性の不安・覚悟は?Webからモバイルへの進出生成AIによるソフトウェア開発・テストへの影響テスト対象(What)を見つけるのは、なぜこんなに難しいのか?自動化しやすいテストと、自動化しにくいテストとは?自動化可否を判定するモデルRAGに組み込むドキュメントは?非機能要件のテストはどのようにカバーしていく?ソフトウェアテストは今後、どのように変化する?自動化にかかるコストの考え方・バランス探索的テストとの相性オーティファイ株式会社 採用情報書籍: エンジニアリングが好きな私たちのための エンジニアリングマネジャー入門See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

116. エムスリーのエンジニアリング組織運営 w/ vaaaaanquish
vaaaaanquishさんをゲストに、エムスリーのエンジニアリング組織運営について語っていただいたエピソードです。話したネタ聴くエンジニアtypeマネジメントに目覚めたきっかけVPoEとしてのばんくしさんの仕事ばんくしさんの目標設定エムスリーのROI文化目標設定はツリー構造にしている?エンジニア組織のチーム構成とは?エンジニアリングマネジメントの役割は、チームの外にある?共通のインフラチームやSREチームはある?技術選定の方法オペレーションは誰が担っている?技術的負債の対応方法は?採用時にギークさをどう見極めているか?チーム内でどのように合意するか?プロダクトマネージャーと開発エンジニアはどのようにコミュニケーションしている?開発エンジニアの顧客接点は?ギークかつプロダクト志向な人を求めている?目標設定と評価はどうしている? 期間は?チーム間の異動はどういう契機で発生する?プロダクトのクローズはどう判断している?チーム間の情報交流を促す仕組みはある?採用情報 エムスリー株式会社See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

115. システムコーチング® w/ spring_aki
Aki さんをゲストに、システムコーチング®について語っていただいたエピソードです。コミュニティからの学びコーチングとは?システムコーチング® とは?ここでいう「システム」とは?関係性システム™何のためにシステムコーチングを使うのか?3つの現実レベルConsensus Reality、Dream Land、EssenceCRレベルだけで話していると何が問題になるのか?響くプレゼンテーションの要素書籍:プロセスワーク入門 歩くことで創られる道書籍:人と組織の進化を加速させる システム・インスパイアード・リーダーシップ Systems Inspired Leadershipシステムコーチングを実際に受けるときのプロセスセンシティブなトピックについて、腹を割って話せるのか?システムコーチングは関係性を良くするものではないRight Relationship™(正しい関係)アジャイル開発チームへの適用例書籍:エレガントパズル エンジニアのマネジメントという難問にあなたはどう立ち向かうのか上記の™および®がついている言葉は、CRR Global Japan 合同会社の登録商標です。See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

114. テスト駆動開発とは何であって、何でなかったのか? w/ twada
twadaさんをゲストに、テスト駆動開発(TDD)、TDDに関するよくある誤解などを語っていただいたエピソードです。話したネタ【翻訳】テスト駆動開発の定義自動テストとテスト駆動開発、その全体像保守しやすく変化に強いソフトウェアを支える柱 自動テストとテスト駆動開発、その全体像テスト駆動開発とは何だったのか?テスト駆動開発と同じレイヤの手法はある?テスト駆動開発と品質保証との関連は?TDD Boot Camp 2020 Online #1 基調講演/ライブコーディングテスト駆動開発に関するよくある誤解アジャイル開発との類似点(みんな丸い)IPAの試験での誤解今回のブログを書いた(翻訳した)ことによる懸念サバンナ便り ~ソフトウェア開発の荒野を生き抜く~ 記事一覧書籍レビュワー募集フォームSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

113. アジャイルコーチがウクライナ軍に入隊したときの話 w/ Dmytro Yarmak
Dmytro Yarmak さんに、アジャイルコーチがウクライナ軍に入隊して、どのようにアジャイル関連のスキルやリーダーシップを適用したのか、について語っていただきました。話したネタRSGT での講演 "A True Story of Agile Coaching in Ukrainian Armed Forces"入隊して分かった組織の大きな課題スクワッド・プラトゥーン・カンパニーReactive to Proactive各部隊のリーダーシップレベルを変えるために実施した3つのこと(訂正:途中で、ダニエル・ピンクの Management 3.0 とiwashiが発していますが誤りで、 Motivation 3.0 が正しいです)明確さを与えること・心理的安全性を確保すること・能力を高めることTrello のカンバンによる透明性の確保計画を立てるスパンの短さクネヴィンフレームワークの応用1日2回のデイリースタンドアップ短すぎる締め切り(締め切り=今すぐ / right now)ウクライナの募金先(NHKのまとめ)See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

112. あなたの知らないERPの世界 w/ tai
JSOLの田井さんに、ERPとは、インフラエンジニア・アプリケーションエンジニアの仕事、テスト方法、運用保守などについて語っていただきました。話したネタERP とはそもそも何か?どのような業界で ERP は使われるのか?基幹システムとは何か?ERP は Web SaaS の企業でも活用されるものか?ERP を使うことによって嬉しいことは何か?ERP を導入するために、何をすればいいのか?ERP(SAP) のインフラエンジニアとアプリケーションエンジニアの役割オンプレ or クラウド?データベースは何が使われる?ERP(SAP) のアプリケーションエンジニアは何をどう実装している?ABAP(Advanced Business Application Programming) 言語ERP(SAP) エンジニアの面白さERP(SAP) のシステムのテストでは、何をするのか?システム監視では、何をするのか? ツールは何を使うのか?ERP(SAP) ならではでのメッセージ検知の代表例ERP(SAP) の運用保守では何をしているのか?障害が起きてもそわそわしないための工夫今後のERPエンジニアリングの世界はどう変わっていく?SAPエンジニア経験者の人事担当が語る、JSOLで働くエンジニアの市場価値JSOLキャリア採用ページエピソードスポンサー株式会社JSOLSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

111. eBPF w/ udzura
入門 eBPF 訳者のUchio Kondoさんに、eBPF の経緯・用途、iptablesとの違い、カーネルモジュールとの違い、CO-REなどについて語っていただきました。話したネタ入門 eBPF ―Linuxカーネルの可視化と機能拡張Raft + Redis な内製Redisサーバの紹介eBPF の始まりcBPF(classic BPF) と eBPF(extended BPF)eBPFの用途の広がりパケットフィルタリングとは何か?iptables との違いCiliumカーネルモジュールでも同じことはできるのか?カーネルモジュールの問題点eBPF VM と eBPF検証器Facebook での eBPF 利用XDP(eXpress Data Path)CO-RE(Compile once, run anywhere) とは?task_struct 構造体 と BTF (BPF Type Format)コンパイラのリロケーション翻訳するにあたって意識していたこと株式会社ミラティブ 採用特設サイトSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

110. Jasmine Tea と 日本の中高生向けIT教育 w/ yoichiro
Tably CTOのyoichiroさんに、Jasmine Tea、プログラミング言語を新たに実装、日本の中高生向けIT教育などについて語っていただきました。話したネタJasmine Tea とは?ブロックプログラミングとは?ファミリーベーシック現代の言語で、プログラミング初学者がGUIアプリを作るのは大変Jasmine Tea の想定ユーザー新たに言語を作ると考えたときに何から考え始めるのか?インタープリタの自作、とは?Web上に言語を実装する場合に大変だったことは?JavaScript のメインスレッド専有への対応setTimeout() によるペナルティブラウザの差 と デバイスの差 による苦労中学生向けの技術の授業でのIT教育高校の情報Ⅰ で教わる内容教育を起因とする日本のIT業界の課題教材の重要性@JasmineTeaProgJasmine Tea に関する問い合わせSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

109. フリマアプリ運営からのふりかえりとFinTech業界でのプロダクト開発 w/ yutadayo
スマートバンク CTOの堀井さんをゲストに、フリマアプリの運営経験からふりかえり、FinTech業界、スマートバンク社でのプロダクト開発などについて語っていただきました。話したネタなぜレッドオーシャン化する前にサービスをグロースできなかったのか? - フリマアプリ編 - @yutadayoフリマアプリ開始時の外部環境・市場は?リリース以降の成長は?上手くいっているときの経営判断の難しさn=1 に愛されるプロダクト作りからペルソナを判断するポイントユーザーの課題を解決する得意な会社の作り方CxO職の採用の重要性と難しさ権限委譲が遅かった、という振り返り会社を動かすレバーで良かったものは?最適な組織構造を考えるためのステップは?FinTech業界とスマートバンクの事業クレジットカード決済の裏側の通信0からプロダクトを開発するときに考えていたことFinTech業界の難しさとは?金融業界特有の非機能要件金融要件に対応するシステムアーキテクチャエンジニアの採用における工夫スマートバンク エンジニア採用See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

108. Azure Functions チームでの開発方法やマネージャの役割 w/ sandayuu
牛尾さんをゲストに、書籍「世界一流エンジニアの思考法」、Azure Functions チームでの開発方法、マネージャの役割などについて語っていただきました。話したネタ書籍: 世界一流エンジニアの思考法Azure Functions チームの体制は?チームでOpsまで対応している?オンコールでの呼び出しAzure Functions チームでのアジャイル開発デプロイに必要な承認プロセスはある?チームでのレトロスペクティブの有無?障害発生時のふりかえりマネージャの役割は?バックログのプライオリティ付けは誰が担う?1on1で主に何を話す?何が狙い?採用活動は誰が担う?パフォーマンス評価の仕組み失敗に対する考え方の違いリファクタリングに向けた意思決定はどうしている?Azure Functions のスケーラビリティのテスト方法Azure Functions Flex ConsumptionSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

107. LLMをゼロから作るということ w/ Takahiro Omi
ストックマークの近江さんをゲストに、大規模言語モデルをゼロから作る方法、学習のデータセット、モデルアーキテクチャ、学習環境への取り組みなどについて語っていただきました。話したネタどのような大規模言語モデルと作ったのか?特徴は何か?データセットに何を使ったのか?日本語と英語とのバランスは?最終的なToken数は?事前学習モデルを作りたいとして、何から考えるのか?ノイズのクリーニングと、その方法今回活用したモデルアーキテクチャ(Llama)前回のアーキテクチャは GPT-NeoX今回の学習環境は?AWS Trainum 32コア x 16ノード学習にかかった時間は?学習時に大変だったこと・上手くいかなかったことは?学習中のチェックポイントとは何か?なぜ、Token生成が速いのか?手元でLLMを動かすときの一番のネックは?bit数を落とすFineTuningTokenizerとは何か?日本語の単語区切りはどのように考えるのか?今回のLLM作成のTokenizerは何を使ったのか?ビジネスドメインでのLLM評価ストックマーク株式会社のRecruitページSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

106. 提供者としてクラウドネットワークを作るということ w/ y.kajiura
y.kajiuraさんをゲストに、クラウド内でL2をつなげる大変さ、セキュリティグループの仕組み、スケーラビリティへの取り組みなどについて語っていただきました。話したネタ異なるハイパーバイザーにVMが収容されていてもL2でつながっているように見せることの大変さなぜ、L2で接続することが大変なのか?encapsulationした上でのマルチキャスト・ブロードキャストのサポートアンダーレイ側のネットワークで対応していないものは、ユーザー側のオーバーレイ通信を提供できない当初のモチベーションとしてVRRPを提供したかったクラウドサービスでセキュリティグループを提供するための裏側の仕組み経路処理をOpsする上で大変なことは?OpenTechLunchの資料: クラウドの作り方(使い方じゃないよ)ライブマイグレーションの前後での通信継続における課題当たり前の前提を見直す重要性Prometheus Exporter 自作監視ツールの技術選定方針Cassandra / RabbitMQちょっと足りないのがJavaScriptチームの雰囲気チーム内のSPOFへの対策求人ページ: SDPFクラウド 仮想サーバ開発エンジニアSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

105. メモリとパケットにはすべてがある w/ y.kajiura
y.kajiura さんをゲストに、SDNの開発、カーネルモジュールのデバッグ、コアダンプの読み方などについて語っていただきました。話したネタSDNとはLazy KSDNの開発って何をやるの?Tungsten FabricSDNでの低レイヤ開発とは?カーネルモジュールデバッグ見えないようと見ようとしてコアダンプを取ったコアダンプの読み方カーネルモジュールのお作法任意のパケットをどうやって作る?ScapyCよりも低レイヤにいく場合気づいたらアセンブリを読むようになっていた低レイヤに携わることによる成長求人ページ: SDPFクラウド 仮想サーバ開発エンジニアSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

104. Platform Engineering w/ jacopen
jacopenさんをゲストに、Platform Engineering、話題となっている背景、DevOpsやSREとの差分、Platform as as Product などについて語っていただきました。話したネタPlatform Engineering とは?Platform Engineering におけるツールチェインとは?セルフサービスのイメージPlatform Engineering で解きたい課題とは?なぜ盛り上がっている?その背景とは?認知負荷、課題外在性負荷DevOps との差分は?SRE と Platform Engineering との関係は?ちいとぽ本におけるプラットフォームチームと、Platform Engineeringとの関連性書籍: チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計69. チームトポロジー(前編) w/ miholovesq70. チームトポロジー(後編) w/ miholovesqIDP (Platform/Portal) とは?業界でコンセンサスが取れているプロダクトはある?CNCF Platforms White Paper社内共通プラットフォーム と何が違うのか?社内共通プラットフォーム が上手くいかなかった要因Platform as a Productプラットフォームチームにプロダクトマネージャがいるということ?Platform Engineering を自社内で考えはじめるタイミングとは?Platform Engineering Meetup #5See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

103. カケハシのエンジニア組織づくり w/ g1m1et0212
カケハシCTOの海老原さんをゲストに、カケハシの事業領域、創業期からのエンジニア組織づくり、帰属意識の高め方、医療ドメインの難しさ・技術選定などについて語っていただきました。話したネタスタートアップの離職率の低さカケハシの事業領域創業期の技術開発はどう進めていったのか?初年度のエンジニア・デザイナーの採用方法2年目以降の開発組織のスケール方法1社目でのCTO経験の反省とは?メタ文化:文化を大切にする文化1年目から採用ハードルを高めに設定している背景は?開発チームの命名方法帰属意識をなぜ高める必要があるのか?意図的に組織に刺激を促しているか?「わたし考える人、あなた作る人」とならない組織分断を生まない組織にするための組織デザインマトリクスにおける目標設定・評価スクラムを愚直にやるために書籍: ゾンビスクラムサバイバルガイド: 健全なスクラムへの道医療領域におけるドメインの難しさとは?入社後・オンボーディングのカリキュラム技術選定の方針とは?堅牢性・耐障害性を高めるための工夫は?今後のエンジニア組織の展望は?エンジニア採用情報 株式会社カケハシ 採用サイトKAKEHASHI Tech Blogエピソードスポンサー株式会社カケハシSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

102. A Philosophy of Software Design (3/3) w/ twada
twadaさんをゲストに、A Philosophy of Software DesignをテーマにしたエピソードのPart3です。今回は「認知負荷」についてひたすら語っていただきました。話したネタ書籍:A Philosophy of Software Design, 2nd Edition認知負荷 (Cognitive Load) とは何か?書籍:チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計"クソコード" という言葉をなんとかしたい認知資源の消費量課題内在性負荷 と 課題外在性負荷波動拳課題内在性負荷が高いことは、悪いことではない循環的複雑度99. Podcastを編集する技術 w/ tomiyama における課題外在性負荷の下げ方例外と課題外在性負荷の関連横断的関心事アスペクト指向プログラミング書籍は対象レイヤを意識して読むDesigning for Performance における時間の単位See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

101. A Philosophy of Software Design (2/3) w/ twada
twadaさんをゲストに、A Philosophy of Software DesignをテーマにしたエピソードのPart2です。今回は「例外」についてひたすら語っていただきました。話したネタ書籍:A Philosophy of Software Design, 2nd Edition書籍における例外・エラーの扱いDefine error out of existence例外はなぜ複雑性を増大させるのか?プロダクションレベルのコードにおけるエラーハンドリングの分量結果に着目する設計へのシフト防御的プログラミングとはDesign by Contractエラーを適切に出すための「適切」とはその例外は回復可能なものかどうか?プログラミングミスなのか?という観点エラーの運用側への通知例外のバッドパターン:例外を catch して boolean で返すログレベルの使い分けはどう学べかいいのか?Debug/Info/Warn/Error/CriticalやFatal冪等な処理に対するエラーハンドリングの考え方資料:予防に勝る防御なし - 堅牢なコードを導く様々な設計のヒントfew-shot.fmSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

100. A Philosophy of Software Design (1/3) w/ twada
twadaさんをゲストに、A Philosophy of Software Designをテーマに色々と語っていただいたエピソードです。話したネタ書籍:A Philosophy of Software Design, 2nd Edition資料:“A Philosophy of Software Design” を30分でざっと理解する記事:ソフトウェア設計についてtwada技術顧問と話してみた 〜 A Philosophy of Software Design をベースに 〜記事:【続】ソフトウェア設計についてtwada技術顧問と話してみた 〜 A Philosophy of Software Design をベースに 〜本書籍の翻訳は出ない?Working Code isn't Enoughストラテジックアプローチ と タクティカルアプローチA Philosophy of Software Design | John Ousterhout | Talks at Googleストラテジックとタクティカルとのアプローチで交差する点までどのぐらいの時間がかかる?1.5年後のコードでもメンテできるような意識を開発チームでどうすれば持てるか?書籍:An Elegant Puzzle: Systems of Engineering ManagementDeep モジュール と Shallow モジュールUnix哲学Config があるとみんないじりたくなるZero Config には意思の強さが必要Rails の Convention over Configurationボブおじさん(Robert C. Martin)とのプロレス違う主張があることでエンジニアにとっての選択肢が広がる主張の間で、バランスを取るようになるためには?チームでプログラミングするときには一貫性が重要ChatGPT と GitHub Copilotチュートリアルをなぞる以外の学習パスChatGPT は気軽に聞ける怒らなくて疲れない先輩サンドイッチワークフローSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

99. Podcastを編集する技術 w/ tomiyama
PitPaの富山さんに、Podcastの編集、構成、音声品質の高め方、編集で使うエフェクトなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタPodcastの編集とは何か?収録前の編集と収録後の編集パンチラインを考える収録後の編集はなぜ必要なのか?聞きやすいPodcastとは?具体的に編集では何をするのか?編集で削る時間の目安Podcastの冒頭にハイライトをつけるべきか、否かフィラーをどれぐらい削るか?「なんか」プロとしてPodcastをどれぐらい聴いている?間の切り方・残し方・付け加え方編集に使うソフトウェアコンプレッサー、ノイズ処理の順番イコライザの適用有無ラウドネスの調整Podcastを収録する機材機材よりも環境iPhoneで収録する場合に気をつけることPitPaオウンドポッドキャストインタビュー by PitPafukabori.fm ep.100 公開収録(2023/7/24)の募集ページSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

98. LLMを活用したソフトウェアアーキテクチャと代表的なユースケース w/ ryohtaka
マイクロソフトの大髙さんに、LLMを活用したソフトウェアアーキテクチャ、langchain、LLM活用のコスト、代表的なユースケースなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタLLMを活用したソフトウェアアーキテクチャCopilot StackModel/Orchestrator/Copilot代表的なOrchestratorのフレームワークlangchaingsemantic-kernelフレームワークの抽象度デグレ探し・リグレッションテスト大変問題GPT-4 のコストの話チャット検索である必要性クエリとチャットの逆転現象検索の下地にあるデータが結局重要参考:チャット検索やRAGの話エンベディングとコサイン類似度参考:LangChain の Vectorstore として Azure Cache for Redis を使ってベクトルの格納と検索を行う抽象化すると、LLMを活用したユースケースはどういうものが多い?情報検索、情報分類、情報抽出非構造化データから構造化データへAzure OpenAI Service の GPT-4 を使ってギリシア神話に登場する神々の関係性を抽出してグラフデータベースに格納するMicrosoft Build 2023Microsoft Build JapanryohtakaのZennZennのMicrosoft PublicationQiitaのMicrosoft Organization公開収録fukabori.fm ep.100 公開収録(2023/7/24)の募集ページSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

97. プロンプトエンジニアリング w/ ryohtaka
マイクロソフトの大髙さんに、プロンプトエンジニアリング、In-Context Learning、Chain of Thought、ReAct などについて語っていただいたエピソードです。話したネタおさらい:ChatGPTの裏側プロンプトエンジニアリングとは?In-Context LearningX-Shot Learning (Zero-shot, One-shot, Few-shot)Few-shot の例Chain of Thought (CoT)Few-shot CoTGPT-4 Technical Reportプロンプトエンジニアリングの根幹で共通していることSelf ConsistencyReasoning and Acting (ReAct)ChatGPT PluginRetrieval Augmented Generation (RAG)See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

96. 組織デザイン w/ hamaken119
MIMIGURIの濱脇さんに、組織デザイン、CULTIBASE School、能力定義表、報酬・評価制度との関連などについて語っていただいたエピソードです。話したネタ組織デザインとは何か?組織のハード面とソフト面は表裏一体なぜ組織デザインは重要なのか?組織課題の捉え方、言語化のためのアプローチCULTIBASE School 組織デザインコースの感想組織デザイン研修の裏にある想いとは?学びを抑圧しない研修進行組織デザインコースの到達点とは?能力定義表とは何か?スキルマップ能力定義・報酬・評価制度はなぜ分けて考えるべきか?なぜ能力定義表が誕生するのか?職能ごとのアンフェアさをどう解消するか?能力定義表から事業戦略・中期経営計画までの背骨を通す戦略・人員計画について、従業員全員が納得する必要があるのか?能力定義表が上手く運用されている企業の特徴は?能力定義表の見直し、はどのように進めるのか?能力定義表へのValueの組み込みCULTIBASE Schoolイベント: ヒトと組織に強い経営人材になるための『新時代の組織づくり』See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

95. Weights & Biases and Organization Management w/ l2k
Weights & Biases 創業者であるLukas Biewaldさんをゲストに、MLOpsプラットフォーム、起業のきっかけ、GPT-4の活用例、多くの従業員の考えを合わせる方法、OKR運用、全社オフサイトイベントなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタWhat is “Weights & Biases” as product?MLOps PlatformUse "Weights & Biases" for KaggleWhy did you start “Weights & Biases”? / Motivation?To make ML in production easierML doesn't give you errors; quietly failsIs there anything to find errors in ML?How do you think of a hype about generative AI?GPT-4 for code debuggingAny integration GPT-4 and "Weights & Biases"WandBot (Report, Discord)Which way do you use to improve documentation, fine tuning or few shots?Why "Weights & Biases" boost the business in Japan?How do you align your idea among employees?Goal setting and OKRHow long do you spend OKR?Blameless retrospectivesHow do you prioritize things?Fighting in goal planningBook: The Five Dysfunctions of a Team: A Leadership Fable, 20th Anniversary Edition翻訳書籍: あなたのチームは、機能してますか?How to build trust in company?A lot of trusts comes from by knowing each otherSlack channel for gratitudeCompany-wide of offsite eventPrograms of the eventWhat's the most amazing thing you have learned in management or entrepreneurship?AI Expo (東京ビッグサイト 1F, 8-36, 5月10-12日)Linkedin, Weights & BiasesSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

94. エンジニアとビジネスの距離感の難しさ と データの民主化とこれからのAI組織 w/ vaaaaanquish
vaaaaanquishさんをゲストに、エンジニアとビジネスの距離感の難しさ、データの民主化とこれからのAI組織、GPT-4による変化などについて語っていただいたエピソードです。話したネタエンジニアとビジネスの距離感の難しさ記事を書いたモチベーションは?要因としてのコモディティ化ビジネスの変化による、個人の役割の変化書籍: Engineering Management for the Rest of Us // 訂正、発言で「Rest of Management」と言ってますが、本概要のタイトルが正しいです書籍: 経営×人材の超プロが教える人を選ぶ技術ソース・オブ・エナジーと劣等感負の側面を整理できていることの重要性データの民主化とこれからのAI組織そもそも、多くのAI屋はこれまでに何をやってきたのか?データエンジニア、データサイエンティスト、運用する人という役割GPT-4の登場に伴い、2023年3月の時点で何が起きているのか?大規模言語モデルによる変化ドメインスペシフィックなモデルから汎用的なモデルへペーパープロトなどの仮説検証の変化llama.cppchatGPTによる既存のロールへの影響投資するタイミングの変化Transformer と スケーリング則See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

93. エンジニア組織の熱量 w/ vaaaaanquish
vaaaaanquishさんをゲストに、エンジニア組織の熱量とその重要性、熱量の高い組織の作り方などについて語っていただいたエピソードです。話したネタHRとして熱量を上げるエンジニア組織の熱量とは何か?技術とお金とハート熱量はなぜ重要なのか?熱量が高い組織では何が起こるのか?反対に熱量が低い組織で起こること熱量が低い組織で起こる典型的な症状スタンスのない否定 と 無関心熱量が伝播する、とは?停滞して良いことは会社においてはない熱量が高い組織・チームをどうやって作るのか?個人としてやれること、組織としてやれること実験的にやることを当たり前に着火しているのか、消化しているのか定量的な指標でわかりにくいモチベーションサーベイと熱量との関連マネージャーとして着火させるための行動即時性の重要性個人が「改善したい」というタイミングをどう拾い上げるか?人を入れ替えられない場合にどうする?See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

92. AWS上でモバイルコアネットワークを実装するということ w/ Oguma
SORACOMの小熊さんをゲストに、SORACOMにおけるモバイルコアネットワークの自前実装 on AWSについて語っていただいたエピソードです。話したネタソラコムではモバイルネットワークコンポーネントをどのように自前で実装していったのか?P-GW 、HSS、SMSC の順で実装していったGTP(GPRS Tunneling Protocol) とはパケットを転送する役割P-GW をAWS上で構築するということHSS(3GではHLR)はどのように実装していった?海外事業社との接続試験golang実装によるHLRの開発HLRで実装するプロトコルIPの上にSCTPSCTPの上に、SCCP、TCAP、MAPソラコムはSCTP上のプロトコルスタックも自前で書いているここまでのコンポーネントはすべてAWS上で開発しているAWS上でキャリアネットワークを開発する上で大変だったことソラコムで利用している言語SORACOM オープンハウスSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.

91. モバイルコアネットワークの仕組み w/ Oguma
SORACOMの小熊さんをゲストに、モバイルコアネットワークの概要、構成要素、トラフィックフロー、認証プロトコルなどについて語っていただいたエピソードです。話したネタモバイルコアネットワークとは何か?アクセスネットワークとコアネットワークモバイルコアネットワークの構成要素は?MME (Mobility Management Entity)SIM と eSIMHSS (Home Subscriber Server)SMSC (Short Message Service Center)Packet Data NetworkP-GW (PDN Gateway)MVNO と MNO との違いは?SIM発行の裏側で起きていることは?SIM番号の製造番号P-GW の処理能力は?SORACOMのトラフィック特性SIMの認証プロトコル・手順インターネットトラフィックはMMEを経由する?S-GW(Serving Gateway) と P-GWAPN(Access Point Name) とは何者?Procedures for the 5G System (5GS)仕様書ごとに機能の名前は変わる5Gアーキテクチャの方向性SORACOM オープンハウスSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.