Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
社内勉強会資料 オートマトン超入門
Search
hidenorigoto
March 25, 2016
Programming
0
890
社内勉強会資料 オートマトン超入門
カルテットコミュニケーションズ社内勉強会 2016年3月
hidenorigoto
March 25, 2016
Tweet
Share
More Decks by hidenorigoto
See All by hidenorigoto
ドメインと向き合う - 旅行予約編
hidenorigoto
4
1.1k
「ソフトウェア設計」のドメイン - 「データモデリングでドメインを駆動する」を読んで
hidenorigoto
10
3.3k
メルカリ バックエンド領域のこれまでとこれから
hidenorigoto
1
580
メルカリのエンジニアリング組織の変化〜Engineering Managerの視点から〜
hidenorigoto
0
8.5k
The changes of the engineering organization in Mercari - from the view of an engineering manager -
hidenorigoto
0
330
PHPerKaigi 2019 ランチセッション (3/31)
hidenorigoto
1
4.3k
抽象化って何? (What is abstraction?)
hidenorigoto
9
4.7k
抽象化って何? (What is abstraction?)
hidenorigoto
11
7.3k
続・SOLIDの原則ってどんなふうに使うの? 〜オープン・クローズドの原則 センパイのコーディングノート編〜
hidenorigoto
14
6.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
Deno Tunnel を使ってみた話
kamekyame
0
330
JETLS.jl ─ A New Language Server for Julia
abap34
2
480
CSC307 Lecture 03
javiergs
PRO
1
480
Denoのセキュリティに関する仕組みの紹介 (toranoana.deno #23)
uki00a
0
240
HTTPプロトコル正しく理解していますか? 〜かわいい猫と共に学ぼう。ฅ^•ω•^ฅ ニャ〜
hekuchan
2
650
AtCoder Conference 2025「LLM時代のAHC」
imjk
2
680
PostgreSQLで手軽にDuckDBを使う!DuckDB&pg_duckdb入門/osc25hi-duckdb
takahashiikki
0
260
公共交通オープンデータ × モバイルUX 複雑な運行情報を 『直感』に変換する技術
tinykitten
PRO
0
200
20251212 AI 時代的 Legacy Code 營救術 2025 WebConf
mouson
0
250
Fragmented Architectures
denyspoltorak
0
110
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
310
高速開発のためのコード整理術
sutetotanuki
1
140
Featured
See All Featured
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
0
510
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
Building Experiences: Design Systems, User Experience, and Full Site Editing
marktimemedia
0
390
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
0
1k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
260
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.1k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.2k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
8k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
99
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Transcript
ΦʔτϚτϯೖ Χϧςοτίϛϡχέʔγϣϯζɹޙ౻लએ IJEFOPSJHPUP!HNBJMDPN Χϧςοτίϛϡχέʔγϣϯζ։ൃ෦ ࣾษڧձ ฉ͍ͨ͜ͱ͋Δʂ͘Β͍ʹͳΕΔ
IUUQEFWFMPQFSDZCP[VDPKQBLLZ[VOEPLP LJZPTIJJOQIQBOEGTN
༗ݶΦʔτϚτϯʢ8JLJQFEJBʣ ༗ݶΦʔτϚτϯʢΏ͏͛Μɺӳ pOJUF BVUPNBUPO '" ·ͨ༗ݶঢ়ଶػցʢΏ͏͛Μ ͡ΐ͏͍͖͔͍ͨɺӳ pOJUF
TUBUF NBDIJOF '4.ʣͱɺ༗ݶݸͷঢ়ଶͱભҠͱಈ࡞ͷΈ ߹Θ͔ͤΒͳΔֶతʹநԽ͞Εͨʮ;Δ· ͍ͷϞσϧʯͰ͋Δɻ
l͜ͷΦʔτϚτϯͱܗ ࣜจ๏ʹؔ͢Δ֓೦ɺ ίϯύΠϥࣗવݴޠॲ ཧͳͲͷใՊֶͰ ͘༻͍ΒΕ͓ͯΓɺ ใܥͰֶͿਓʹͱͬͯ ඞ ཁ ෆ Մ
ܽ ͷ ࣝ Ͱ ͋ Δɻz
γϯϓϧʹݴ͏ͱ ΦʔτϚτϯʹ ίϯϐϡʔλՊֶͰ͍͏ʮܭࢉʯͷ ݪཧΛදֶ͢తϞσϧͷ૯শ
ΦʔτϚτϯͷྨ w ௨ৗʢελοΫͳ͠ʣʗϓογϡμϯʗνϡʔϦ ϯάػց w ܾఆੑʗඇܾఆੑ w มػցʗೝࣝػց
ϓογϡμϯʗνϡʔϦϯάػց w ௨ৗɺΦʔτϚτϯͱ͍͏ͱɺೖྗͱݱࡏͷঢ়ଶͷ ΈΛҾͱͯ͠ѻ͏ؔɻελοΫΛ࣋ͨͳ͍ɻ w ελοΫΛ࣋ͪɺঢ়ଶભҠ࣌ʹελοΫ࡞༻Ͱ͖ ΔΑ͏ʹͨ͠ͷΛϓογϡμϯɾΦʔτϚτϯ ͱݺͿ w ελοΫͰͳ͘ҙͷಡΈॻ͖ՄೳஔΛ༗͢Δ
Α͏ʹͨ͠ͷΛνϡʔϦϯάػցͱݺͿɻ
ܾఆੑʗඇܾఆੑ w ܾఆੑ༗ݶΦʔτϚτϯ w ঢ়ଶͱೖྗͷʹରͯ͠ɺߴʑҰ͔ͭ͠ঢ়ଶભҠ ͕ఆΊΒΕ͍ͯͳ͍ w ඇܾఆੑ༗ݶΦʔτϚτϯ w ঢ়ଶͱೖྗͷʹରͯ͠ෳͷঢ়ଶભҠ͕ఆΊΒ
Ε͍ͯΔ
มػցʗೝࣝػց w มػց w ೖྗΛܭࢉͯ͠ɺग़ྗΛಘΔ w ೝࣝػց w ೖྗ͕डཧ͞ΕΔ͔ɺ͞Εͳ͍͔ͷΈΛฦ͢ w
ೝࣝػցͰडཧ͞ΕΔه߸ྻΛʮडཧ͢Δه߸ྻʯ w डཧ͢Δه߸ྻͷू߹Λʮೝࣝ͢ΔݴޠʯͱݺͿ
ΦʔτϚτϯͷֶతఆٛ w ఆٛঢ়ଶભҠؔʢ༗ݶΦʔτϚτϯʣ w ༗ݶΦʔτϚτϯͷঢ়ଶભҠؔМɺঢ়ଶQ˥2ͱೖྗB˥Єʹ ରͯ͠ɺ࣍ͷঢ়ଶR˥2ΛఆΊΔؔͰ͋ΓɺҎԼͷΑ͏ʹද͞Ε Δɻ ɹМ Q B
R w ఆٛ༗ݶΦʔτϚτϯ w ༗ݶΦʔτϚτϯ.ɺࡾͭͷू߹2ɺЄɺ'ͱɺಛผͳঢ়ଶ R˥2ɺ͓ΑͼɺؔМΛࢦఆ͢Δ͜ͱʹΑΓఆ·ΔܭࢉͷϞσϧ Ͱ͋ΓɺҎԼͷΑ͏ʹද͞ΕΔɻ ɹ. 2 Є М R ' ʰ͡ΊֶͯͿΦʔτϚτϯͱݴޠཧʱQ
࣮ࡍͷྫ
w ࣗಈൢചػ w ਓͷࣧౄਂ͍ w ζϯυί
ࣗಈൢചػ IUUQXXXGFTJLFODPNLBLPNPO@IBSVRIUNM
w ঢ়ଶɿݸʢ͏ͪɺ&͕डཧঢ়ଶʣ w ঢ়ଶભҠؔɿ্ͷͱ͓Γ w ॳظঢ়ଶɿ2 w ೖྗɿԁɺԁɺԁʢͭʣ ܾఆੑ༗ݶ ΦʔτϚτϯ
ਓͷࣧౄਂ͍ ɹ ͷ්͕ΛΒͳ͚ΕͳΒͳ͍ɻस͋Δ ͕Ұʹਓ·Ͱ͔͠Εͳ͍ͷͱ͢Δɻ͞Βʹ ͍͜͜͠ͱʹɺͲͪΒͷେมࣧౄਂ͍ͷͰɺࣗ ͕͍ͳ͍ͱ͖ʹࣗͷ࠺ͱ૬खͷ͕Ұॹʹ͍Δ͜ ͱΛ·ͳ͍ɻ͜ͷ݅ͷԼͰΛΔ͜ͱͰ͖Δ ͔ʁ ʰΞϧΰϦζϜύζϧϓϩάϥϚͷͨΊͷֶύζϧೖʱQ
༷ʑͳঢ়ଶ ্͑͛ )) 88 ˔ )) 88 ˔ ) 88
˔ ) ) 8 ˔ ) 8 ॳظঢ়ଶ ࠷ऴঢ়ଶ ෆՄ ෆՄ ) 8 ˔ ) 8 ঢ়ଶ: 88 ˔ )) ঢ়ଶ9 ɿ
ঢ়ଶۭؒάϥϑ ܾఆੑ༗ݶ ΦʔτϚτϯ w डཧঢ়ଶ౸ୡ͢Δܦ࿏ Λ୳ࡧ͢Δ w ঢ়ଶͱೖྗͷ྆ํʹ݅ ͕ద༻͞ΕΔ w
࠷ճͷભҠͰडཧঢ় ଶ౸ୡ͢Δ͜ͱ͕อূ ͞ΕΔ
ζϯυί w ༗ݶΦʔτϚτϯͰղ͘ʹɺͲ͏ϞσϧԽ͢Δ͔ʁ w ظ͢Δΰʔϧ౸ୡ͢ΔભҠʹඞཁͳঢ়ଶ͚ͩ ϐοΫΞοϓ͢Δ w डཧ͠ͳ͍ঢ়ଶΛʮυίճʯʹٵऩ w ʮζϯυίζϯʯ࠷ॳ͔Βআ֎
IUUQEFWFMPQFSDZCP[VDPKQBLLZ[VOEPLP LJZPTIJJOQIQBOEGTN ζϯ υί ζϯ ζϯ ζϯ υί ζϯ υί
ζϯ υί υί ζϯ ܾఆੑ༗ݶ ΦʔτϚτϯ ೝࣝػց ঢ়ଶݸ
ͱ͜ΖͰ w ΦʔτϚτϯͰ Λղ͘ʹɺ ΦʔτϚτϯʢঢ় ଶɺભҠؔʣ ΛఆٛͰ͖ͳ͚ ΕͳΒͳ͍ɻ
ʢ͓·͚ʣζϯυίʢޙ౻ղʣ w ζϯζϯζϯζϯυίɹ?ύλʔϯ w ϏοτͰશύλʔϯཏɻϏοτύλʔϯΛͦͷ··֤ঢ়ଶʹ ׂΓͯΔ w ζϯυίυίζϯυίʹ w ೖྗه߸͔Βͷঢ়ଶભҠ
ɹˠঢ়ଶͷϏοτࠨγϑτʴཧ w ঢ়ଶʹͳͬͨΒऴྃ ऴྃہ໘ΛμΠϨΫτʹ ఆ͢Δํ๏͕ʢ͜ΕҎ ֎ʹʣແʹ͋ΔͨΊ ΦʔτϚτϯΛ͏·Ͱ ͳ͍؆୯ͳɾɾɾ UXFFUʹ͓͞ΊΔͨΊʹ͘͢Δͷ͕తͷղ๏
ΦʔτϚτϯͷ͍ॴ w ঢ়ଶʗܦ࿏ͷѻ͍͕த৺ͱͳΔ w ύλʔϯΛמΓࠐΊΔάϥϑ w ʮදʯͰද͍ͯ͠ΔΑ͏ͳʢঢ়ଶભҠදʣ w ܗࣜݴޠ w
ਖ਼نදݱίϯύΠϥ ࢲݟ
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ ࣍ճ͜ͷܥ౷͕ଓ͘ʂ
ࢀߟจݙ w ౻ݪڿஶʰ͡ΊֶͯͿΦʔτϚτϯͱݴޠཧ ʱग़൛גࣜձࣾ