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
一休の現在と、ここまでの道のり
Search
Naoya Ito
July 04, 2019
Technology
42k
91
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
一休の現在と、ここまでの道のり
Naoya Ito
July 04, 2019
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
アルゴリズムは何を圧縮しているのか ─ Haskell から育った「圧縮代数」というメンタルモデル
naoya
16
3.8k
Haskell を武器にして挑む競技プログラミング ─ 操作的思考から意味モデル思考へ
naoya
13
4.5k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
21
7.9k
Functional TypeScript
naoya
19
6.8k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
77
38k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.8k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
87k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
63
110k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
37k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWS ネットワーク構築でハマった(ハマりかけた) 5選とそこから得た教訓
nagisa53
4
180
【CEDEC2026】『ウマ娘 プリティーダービー』 英語版のキャラクターの方言や口調をローカライズするための創造的アプローチ
cygames
PRO
1
180
もう一度考える SRE チームの作り方・育て方 / Rethinking SRE #1: Building and Growing SRE Teams
rrreeeyyy
5
970
Master Dataグループ紹介資料
sansan33
PRO
1
4.8k
Pavlokで始める電撃駆動開発
sgrsn
0
170
つくって納得、つかって実感! 大規模言語モデルことはじめ ver2.0
recruitengineers
PRO
2
560
組織にどうSREを根付かせるか?〜IVRyの場合〜
abnoumaru
0
320
データ組織の転換期 一足飛びしない段階的戦略
leveragestech
PRO
0
150
トヨタ⽣産⽅式(TPS)⼊⾨
recruitengineers
PRO
1
320
AIエージェントの知識表現と推論に なぜグラフが使われるのか - 記号的AIの復権とニューラルAIとの統合
yohei1126
1
280
[しろおび夏祭り2026] チャットするAIから、作業するAIへ - 使われ方の変化と、その裏側で起きていること
kk0n
0
1.6k
MIRU 2026 チュートリアル
keisuke198619
0
800
Featured
See All Featured
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
510
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.5k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
211
24k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2.1k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
9.2k
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.7k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
510
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
190
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
650
Transcript
Ұٳͷݱࡏͱɺ͜͜·ͰͷಓͷΓ /BPZB*UP גࣜձࣾ Ұٳ $50
ΞδΣϯμ • ձࣾͷΦʔόʔϏϡʔ • Ұٳͷ։ൃͷݱঢ় • Ͳ͏ͬͯ͜͜·Ͱ͖͔ͨ • লͱߟ
גࣜձࣾ ҰٳͷΦʔόʔϏϡʔ
None
None
株式会社一休 会社紹介資料 https://speakerdeck.com/kensuketanaka/introduce-ikyu
γϯϓϧͳϏδωεϞσϧ
None
TypeScript Vue.js Node.js Python 3 Linux Kubernetes Apache Airflow GitHub
CircleCI AppVeyor Datadog
ϗςϧ༧ɺϨετϥϯ༧γεςϜͷಛ ։ൃͷ໘ന͞ • ચ࿅͞Εͨ6*ͱ࣮֬ͳۀγεςϜ – ʮϗςϧ Ϩετϥϯͷ༧ʯͱ͍͏ۀγεςϜ • ۭ੮ཧ ࡏݿ
ɺ࣌ͷྉۚߋ৽ɺ༧ۀɺ࣮ूܭɺܾࡁ ŋŋŋ • ࢪઃͷγεςϜɺ֤ࣾαΠτίϯτϩʔϥʔͱ "1*Ͱܨ͕ΓࣗಈͰࡏݿྉۚσʔλ͕࿈ܞ • γϯϓϧͳϏδωεϞσϧ – ։ൃ͕ࣄۀʹ༩͑ΔӨڹ͕Θ͔Γ͍͢
Ұٳͷ։ൃͷݱঢ়
None
ҰٳͷΫʔϙϯɺҰٳͷ։ൃͷࠓ͕ू͞Εͨܳ • ෳνʔϜͷγεςϜ͕࿈ܞͯ͠ɺࣗಈͰɺϢʔβʔʹϏδωεޮՌͷߴ͍Ϋʔϙϯ Λૹ͍ͬͯΔ – Ϛʔέλʔ͕࡞ͬͨػցֶशͷϞσϧ – جװ%#͔Βͷ &5-Ͱߏங͞ΕΔ %8)
– جװγεςϜʹ͋Δۀ࣮ߦ"1* – ৴པੑͷߴ͍ϝοηʔδ৴γεςϜ ϚʔέςΟϯάΦʔτϝʔγϣϯ
• ͨͱ͑ɺϚʔέλʔ͕ +VQZUFS 1ZUIPO ͰɺػցֶशͰΫʔϙϯΩϟϯϖʔϯͷ ϞσϧΛ࡞Δ – ΫʔϙϯΛ͍ͨ͠ϢʔβʔΛ౷ܭσʔλ͔Β֬ఆͤ͞ΔϞσϧ – Ϋʔϙϯ֫ಘ"1*Λݺͼɺ֤ϢʔβʔʹΫʔϙϯίʔυΛׂΓͯ
• ຖɺجװ%#ͦͷଞ͔Βͷ &5-Ͱɺ%8)ʹۀσʔλ͕ߏங͞ΕΔ • "JS'MPX͕ɺ%8)ߏங͕ऴΘͬͨ͋ͱʹɺ+VQZUFSʹॻ͔ΕͨϞσϧʹΑΔΫʔϙϯ ରऀநग़ϩδοΫΛ࣮ߦ • ͷϚʔέςΟϯάΦʔτϝʔγϣϯπʔϧ .BSLFUJOH$MPVE ͕ɺநग़݁ՌΛर͍ɺ ରऀʹΫʔϙϯΛҰ੪৴͢Δ
None
Δ͜ͱલ ŋŋŋ 一休での開発における改善の取組み https://speakerdeck.com/kensuketanaka/devops-at-ikyu
ݱࡏ(JU)VCϨϙδτϦͷ 3&"%.&ΑΓ
None
None
None
1ZUIPOEBUBDMBTT UZQFTŋŋŋ ϓϨʔϯͳΦϒδΣΫτʹΑΔυϝΠϯϞσϧ
ϨΠϠʔυΞʔΩςΫνϟ ŋŋŋ 42- 1ZUIPOͷσʔλߏͰهड़
None
(SBQIFOFͰ (SBQI2-ʹ
'MBTL
None
None
None
None
৫ߏ • Ҏલ ŋŋŋ ػೳܕ৫ – ΤϯδχΞҰͰʮγεςϜ։ൃ෦ʯʹॴଐ • ࠷ۙ·Ͱ ŋŋŋ
తܕ৫ – σβΠφʔɺΤϯδχΞɺσΟϨΫλʔ͕খ͞ͳνʔϜʹͳͬͯϛογϣϯΛ࣋ͭ – ू٬νʔϜɺ༧͘͢͢͠ΔνʔϜ ŋŋŋ • ࠓ ŋŋŋ తܕ৫ ϓϩδΣΫτ৫ – جຊతܕ৫ – େ͖ͳϓϩδΣΫτɺϓϩδΣΫτ͕νʔϜʹͳΔ • ྫΧʔυܾࡁϓϩδΣΫτνʔϜɺݕࡧվળϓϩδΣΫτνʔϜ
৫తʹɺͲ͏ٕͬͯज़ج൫ΛਐԽɾҡ͍࣋ͤͯ͞Δ͔ • ςοΫϦʔυͷଘࡏ – αʔόʔαΠυ ŋŋŋ $50ؚΉ ໊ ΞʔΩςΫνϟɺ1ZUIPOϕετϓϥΫςΟε –
ϑϩϯτΤϯυ ŋŋŋ ॓ധࣄۀɺϨετϥϯࣄۀͦΕͧΕʹ໊ – ΠϯϑϥपΓ ŋŋŋ ໊ ओʹ $POUBJOFSJ[BUJPO.JDSPTFSWJDFTϓϥοτϑΥʔϜ • ʮ܅͕ςοΫϦʔυͩʯͱ໋ͨ͠Θ͚Ͱͳ͘ɺͩΜͩΜͦ͏ͳ͍ͬͯͬͨ • ςοΫϦʔυɺϚωʔδϟ͕͋Δఔɺٕज़ج൫ܥͷ͜ͱʹϑΥʔΧε͍ͤͯ͞Δ – ͨͩ͠ɺৗʹͦΕ͔Γ͍ͬͯΔΘ͚Ͱͳ͍ – ௨ৗͷػೳ։ൃӡ༻ΛΒͳ͍ͱɺυϝΠϯ͕ࣝखʹೖΒͳ͍
ͪͳΈʹ ŋŋŋ ػೳ։ൃΛࢥ͍͖ͭͰΔ͜ͱɺ·ͣͳ͍ • ΤϯδχΞͷࢥ͍͖ͭͰػೳՃΛߦ͏ɺ͜ͱઈରʹͳ͍ – ͲΜͳମݧΛϢʔβʔʹఏڙ͖͔͢ɺͱ͍͏ͷΛపఈతʹߟ͑Δ Α͏ʹͳͬͨ – ࣈͰޮՌݕূͪΖΜ͢Δ
• Ұٳϗςϧ༧ࣄۀɺϨετϥϯ༧ࣄۀͷձࣾͰ͋ͬͯɺιϑτΣΞ։ൃͷձࣾͰ ͳ͍ – ͘͜͜͢͝ॏཁɻҎ߱ͷ͜ΕΛલఏʹฉ͍ͯཉ͍͠ – ϗςϧΛ༧͍ͨ͠ɺϨετϥϯΛ༧͍ͨ͠ਓͨͪͷͨΊʹձ͕ࣾ͋ΔɻιϑτΣΞΛ͍ ͍ͨਓͷͨΊʹձ͕ࣾ͋ΔΘ͚Ͱͳ͍
લɺޙ
Ͳ͏ͬͯ͜͜·Ͱདྷ͔ͨ
https://speakerdeck.com/naoya/ji-shu-de-fu-zhai-toxiang-kihe-u
վળͷ࢝·Γ • લ ʮ*4)*/ʯϓϩδΣΫτ – ʮٕज़ސʯ Θͨ͠ ͕ ʙ िʹҰճɺ࣌ؒఔͷϛʔςΟϯάΛ։ൃϝϯόʔͱߦ͏
– ։ൃϝϯόʔɺϛʔςΟϯάͰܾ·ͬͨ͜ͱΛ࣮ߦ – ͜ͷ܁Γฦ͠ • Ͱɺ؆୯ʹղܾͰ͖Δ͜ͱ͔Β࢝·Γɺ৭ʑͳ͜ͱ͕վળͨ͠ – (JU)VCϑϩʔͷಋೖ – ίʔυϨϏϡʔͷश׳͚ͮ – σϓϩΠͷࣗಈԽɾ&&ςετʹΑΔ҆ఆతͳσϓϩΠ
ٕज़ސ࣌ɺͲΜͳΓͱΓ͕ߦΘΕ͍͔ͯͨ • ҎԼͷͭΛɺސͱͯ͠αϙʔτ – ʮΛղܾ͢ΔʯͰͳ͘ʮΛཧղ͢Δʯ͜ͱͷख͍ – ܧଓతʹʹऔΓΉ͖͔͚ͬͮ͘Γ ސͱͯ͠Ͱ͖Δ͜ͱɺ͜Ε ͙Β͍͔͠ͳ͔ͬͨ
バリューのある 仕事 解の質 (プロセス) イシュー度 『イシューからはじめよ―知的生産の「シンプルな本質」』 より Λղܾ͢ΔͷͰͳ͘ɺ·ͣΛཧղ͢Δ
None
ܧଓతʹʹऔΓΉ͖͔͚ͬͮ͘Γ • ϨΨγʔվળɺ৫վળʹܧଓతͳऔΓΈ͕ඞཁෆՄܽ – Ԛ͘ͳͬͨ෦Λɺগͣͭ͠ย͚͍ͯ͘ͷͱಉ͡ • ٕज़ސ͕ຖिདྷΔ ˠܧଓతʹʹऔΓΉཧ༝ʹͳ͍ͬͯͨ
ސΛɺͦͷޙ $50Λ • ٕज़ސ࣌ – ϘτϜΞοϓͷվળ • վળ͍Ζ͍Ζ͍͕ͯͨ͠ɺࠓৼΓସ͑Εͦͷنݶఆత • ͷຊջͰͳ͘ɺपลͷվળʹऴ͍࢝ͯͨ͠
• $50Ҏ߱ – ܦӦϨϕϧͷτοϓμϯͷΞϓϩʔνΛ࣮ߦ • Πϯϑϥͷ "84Ҡߦ • جװγεςϜ͔Β͞ΕͨϚʔέςΟϯάϓϥοτϑΥʔϜͷߏங • ΤϯδχΞ࠾༻ ŋŋŋ ΤϯδχΞͷ࠾༻ਓࣄͰͳ͘ɺΤϯδχΞ͕ߦ͏ • ػೳܕ৫͔Βతܕ৫ͷҠߦ • ҰٳϨετϥϯͷίʔυϕʔε৽ɺϦΞʔΩςΫνϟ
Πϯϑϥͷ "84Ҡߦ • લ ŋŋŋ ΦϯϓϨϛεͷσʔληϯλʔ – %$ͷϨϯλϧ۠ը͕͏֦ுͰ͖ͣɺΠϯϑϥՃ͕Ͱ͖ͳ͘ͳ͍ͬͯͨ – ΫϥυʹҠߦ͢Δ͔
ŋŋŋ ͱ͍͏͕͋ͬͨ۩ମతʹ͋·ΓਐΜͰ͓Βͣ • τοϓμϯͰɺޙ·Ͱʹ "84ʹҠߦ͢ΔΑ͏ࢦࣔ – ਐΜͰ͍ͳ͔ͬͨཧ༝ೋͭ ߴՁͳϋʔυΣΞΛࢿ࢈ͱͯ͠ॴ༗͓ͯ͠ΓɺͦΕΛݮՁঈ٫લʹ༻ࡁΈʹ͍͍ͯ͠ͷ͔ɺݱͰҙࢤܾ ఆ͕͔ͬͨ͠ େنͳҠߦܭըʹͳΔ͕ɺϘτϜΞοϓͰͦΕΛ࣮ߦ͢Δ͚ͩͷਪਐྗ͕Ͱͳ͔ͬͨ
جװγεςϜ͔Β͞ΕͨϚʔέςΟϯάϓϥοτϑΥʔϜͷߏங • લ ŋŋŋ ࣾڥʹɺݸਓٕͰ࡞ΒΕͨϚʔέςΟϯά%# – εέʔϥϒϧͳ &5-ͳͲօແ – ຖே୲ऀ͕
%#ߏஙεΫϦϓτΛୟ͍ͯŋŋŋ – ࢪࡦͷ࣮ࢪ࣌ʹຖճΤϯδχΞʹґཔ • ৫Λ࡞ΓɺσʔλΤϯδχΞϦϯάΛ։࢝ɻޙʹσʔλαΠΤϯε – ମܥతͳख๏Ͱ l%8)zΛߏங ŋŋŋ "JSGMPX &NCVMLˠ 42-4FSWFS – ʮجװγεςϜͱϚʔέςΟϯάϓϥοτϑΥʔϜ &5-Ҏ֎௨৴͠ͳ͍ʯͱ͍͏੍Λ ໌֬ʹ͠ɺ%8)पลʹϚʔέςΟϯάΦʔτϝʔγϣϯΛ։ൃ͢ΔνʔϜΛ
ΤϯδχΞ࠾༻ • લ ŋŋŋ ࠾༻৬छʹؔΘΒͣਓࣄ͕࣮ߦ – ී௨ͷձࣾͰΑ͋͘Δ͔ͨͪ • ΤϯδχΞͷ࠾༻ɺΤϯδχΞ෦ $50
ʹҠ – ΤϯδχΞࣗͰɺ࠾༻͍ͨ͠ਓΛఆٛ͠ɺ࠾༻ϓϩηεΛߏங͢Δ – ܧଓతʹ࠾༻ϓϩηεΛվળ͠ɺԠื ΦϑΝʔΛ্͍ͤͯͬͨ͞
https://speakerdeck.com/naoya/ji-shu-de-fu-zhai-toxiang-kihe-u
ϘτϜΞοϓ͚ͩͰվળͰ͖ͳ͍͕͋ͬͨ • ϘτϜΞοϓͰ͏·͍͖͍͘͢ͷ – վળରͷείʔϓ͕։ൃʹด͍ͯ͡Δ ŋŋŋ ࣗಈԽɺ։ൃϓϩηεɺΠϯϑϥपΓ – ΰʔϧ͕ɺݱঢ়ͷੵΈॏͶͷઌʹ͋Δͷ •
τοϓμϯ ŋŋŋ ͦͷٯ – είʔϓ͕։ൃ͚ͩʹด͍ͯ͡ͳ͍ ŋŋŋ ৫Λௐͨ͠ΓɺϏδωεͱͷམͱ͠Ͳ͜ΖΛΈ͚ͭ Δඞཁ͕͋Δͷ – ΰʔϧΛ 5P#F͔Βඳ͖͞ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ͷ
ϘτϜΞοϓ͚ͩͰҰ൪େ͖ͳ͕ղܾ͞Ε͍͔ͯͳ͍ 技術的負債 レガシー アーキテクチャ 問題 (JU)VC σϓϩΠ ࣗಈԽ ϩάͷՄࢹ Խ
4MBDL ใڞ༗ ϏϧυύΠ ϓϥΠϯ
Ұ൪ࠔͳ ŋŋŋ ϨΨγʔίʔυ • ͷཧղɾղܾํ๏Λ೧Γग़͢ͷʹɺෳ߹తͳεΩϧ͕ٻΊΒΕΔ – ݱঢ়ͷ՝Ѳ ੳྗɺݴޠԽೳྗ – ٕज़Ϗδϣϯ
ٕज़ྗ ŋŋŋ ͲΜͳΞʔΩςΫνϟʹ͢Εྑ͍͔ – ࣮ߦͷઓུ ઓུੑɺ࣮ߦྗ ŋŋŋ Ͳ͏͍͏खॱͰΔ͔ɻϏδωεͱͷௐ – Ϧιʔεͷ֬อ ࣏ྗ
ϨΨγʔίʔυվળΛͲ͏ਐΊ͖͔ͯͨ • ͍Ζ͍Ζͳઓུ͕͋ΓಘΔ – ϏδωεΛ͠Β͘ఀΊͯɺϏοάϦϥΠτ – ܧଓతϦϑΝΫλϦϯά – ঃʑʹϚΠΫϩαʔϏεԽ͠ϨΨγʔΛΓ͢ –
ŋŋŋ
ҰٳͲ͏͖͔ͬͯͨ • ϏδωεΛৗʹ༏ઌ͠ͳ͕ΒঃʑʹృΓସ͍͑ͯ͘ઓུ – ։ൃ߹ΛϏδωεΑΓ༏ઌ͠ͳ͍ ŋŋŋ ϏοάϦϥΠτબࢶ͔Βফ͑Δ • Ϗδωεͷจ຺Ͱɺେ͖Ίͷ։ൃ͕ൃੜ͢Δͱ͖ʹɺٕज़ج൫͝ͱೖΕ͑Δ –
ͦͷ։ൃ͕࢝·Δ·͑ʹɺ։ൃʹඞཁͳ෦Λ࡞͓ͬͯ͘ • ྫೝূɺ"1*ɺ൚༻ϥΠϒϥϦɺσʔλϞσϧŋŋŋ
۩ମతʹͲ͏࢝Ί͔ͨ • ·ͣ $50ҰਓͰʮͷཧղʯ͔Β࢝Ίͨ – طଘͷ࣮ΛಡΈɺߏΛੳ͠ɺ՝Λ໌Β͔ʹ – ΞʔΩςΫνϟͷམͱ͠Ͳ͜ΖΛඳ͘ – ͲΜͳ෩ʹॻ͔͘ͷϓϩτλΠϓΛ࡞ΓɺΞʔΩςΫνϟΛݻΊΔ
– ϓϩμΫτͷϏδωεϛʔςΟϯάʹࢀՃɻϩʔυϚοϓΛѲ – ϩʔυϚοϓ্ͲͷλΠϛϯάͰɺ৽ج൫ΛೖͰ͖Δ͔Λ༧ଌ – ͦͷϓϩδΣΫτͰඞཁʹͳΓͦ͏ͳ෦ ྫೝূɺ"1*ɺϥΠϒϥϦ ŋŋŋ Λઌʹ࣮ – ϓϩδΣΫτ։࢝࣌ʹɺ৽͍͠ج൫Ͱ࡞ΕΔঢ়ଶʹͯ͠ɺϓϩδΣΫτϝϯόʔΛר͖ࠐΉ
https://speakerdeck.com/naoya/ji-shu-de-fu-zhai-toxiang-kihe-u
https://speakerdeck.com/naoya/ji-shu-de-fu-zhai-toxiang-kihe-u
Ζ͏ͦ͘ͷখ͞ͳ౮Ր͕ɺେ͖ͳՐʹ·Ͱ֦͕Εউͪ • ࠷ॳͻͱΓ ͙Β͍ɺҰਓͰ࡞͍ͬͯͨ – طଘͷ՝ੳɺٕज़બఆɺجຊతͳΞʔΩςΫνϟํΛܾΊΔ – ೝূɺσʔλΞΫηεɺ"1*ͷΈɺίΞͳυϝΠϯϞσϧΛ࣮ • ϏδωεͰ৽͍͠ϓϩδΣΫτΛߦ͏ࡍɺ৽ج൫Λೖ
– ͦͷϓϩδΣΫτͷϝϯόʔΛר͖ࠐΈɺϖΞϓϩ – มߋʹରͯ͠ίʔυϨϏϡʔͰɺઃܭҙਤͷܧঝΛ୲อ͢Δ పఈతʹŋŋŋ • ಉ༷ͷ׆ಈΛߦ͏ϝϯόʔΛ૿͢ – ϨϏϡʔΛΈͬͪΓΔ͜ͱͰɺಉ͡ϨϕϧͰઃܭɺϨϏϡʔͰ͖Δϝϯόʔ͕૿͑ͨ • ͜ͷαΠΫϧΛճ͍ͯͨ͠Βɺ͍ͭͷ·ʹ͔ࣗવʹ৽ج൫Ͱͷ։ൃ͕ߦΘΕΔΑ͏ʹ – ͜͜·Ͱ͘Εউͪɻίʔυϕʔε่͕Εͳ͍Α͏ɺ؇͘ಜ͠ଓ͚͍ͯΔ
ணख͔Βܦͬͯɺݱࡏ • ։ൃසͷߴ͍ओཁͳϖʔδ "1*֓Ͷ৽ج൫ʹҠߦͨ͠ • ϚʔέςΟϯάϓϥοτϑΥʔϜ৽αʔϏεͳͲɺ৽ج൫Λྲྀ༻ͯ͠։ൃ͞Εͨ • ҰํɺϨΨγʔ·ͩ·ͩ͋Δ – ϨΨγʔଆΛ։ൃ͢Δ͜ͱ·ͩΑ͋͘Δ
– Ϣʔβʔ͚Ͱͳ͘ɺཧܥͷػೳ ళฮ͚ɺ͚ࣾ पΓ͕·ͩچγεςϜՕॴ͕ଟ͍ • Ϗδωεͱͯ͠ཧܥͷجװ෦Λ৽͢Δඞཁ͕ग़͖ͯͨͷͰɺݱࡏӶҙ։ൃத – چγεςϜ͕៉ྷͬ͞ͺΓશʹͳ͘ͳΔ
Կ͕͔ͨͬͨ͠ͷ͔ɺΛվΊͯߟ͑Δ • ٕज़తʹᘳͳ࣮ ŋŋŋ 'BMTF • ϨΨγʔΛͳ͍ͨ͘͠ ŋŋŋ 'BMTF •
ٕज़తͳػձ ŋŋŋ 5SVF͚ͩͲɺ͜Εͨͩͷئ • ։ൃͮ͠Β͍ͷΛͲ͏ʹ͔͍ͨ͠ɻϏδωεͷ࣮ݱʹճΓಓͨ͘͠ͳ͍ ŋŋŋ 5SVF – ։ൃසͷߴ͍ՕॴͰɺͦΕ͕࣮ݱͰ͖Δ͜ͱ͕େࣄ ۃɺස͕͚Εແࢹͯ͠Α͍ – ʮ։ൃ͍͢͠ʯʹʮෑډ͕ߴ͗͢ͳ͍ʯؚ·ΕΔ • ͋ΔఔͷֶशίετͰ։ൃʹࢀը͍͢͠ • ඞཁҎ্ͷٕज़ྗΛ શһʹ ཁٻ͠ͳ͍Ͱ։ൃͰ͖Δ
লͱߟ
ʑɺলଟ͍ • ݁Ռ͔Βઆ໌͍ͯ͠ΔͷͰɺ͘͢͝ΫϦʔϯͳಓͷΓʹݟ͑Δͱࢥ͍·͢ • ࣮ࡍɺͬͱಓͰ͢ – େ͖ͳઓུඳ͖ͭͭɺͻͱͭͻͱͭͷΛͦͷͦͷͰߟ͑ͯղܾ͍ͯ͘͠ඞཁ͋Γ
ݱঢ়൱ఆ͕༨ܭͳ᫁ΛੜΜͩ • ʮ*4)*/ʯϓϩδΣΫτ – lݱঢ়Λม͍͑ͨzͱ͍͏ؾ͕࣋ͪઌߦ͗ͯ͢͠ɺݱঢ়൱ఆ͔Βೖͬͯ͠·ͬͨ – มֵͷத৺ϝϯόʔҎ֎ɺ͕ࣗͨͪ൱ఆ͞Εͨؾ࣋ͪʹ – ະདྷࢥߟͰޠΔ͖ͩͬͨ •
ʮ͜͜·ͰདྷΕ͚ͨͲɺͦΖͦΖมԽ͕ඞཁͩʯ • มԽඞͣ͠շదͳͷͰͳ͍ – ਓ͕ࣙΊΔ͜ͱ͋Δ
େ͖ͳ͔ΒΛഎ͚ͯ͠·͏ • ࣗͨͪͰΕΔ͜ͱҎ֎ͷ͜ͱ εςʔΫϗϧμͷಉҙΛऔΓ͚Δͷ͕େมͱ͔ɺϦε Ϋ͕औΕͳ͍ͱ͔ ʹΓࠐ͏ͱ͠ͳ͍ – ͍͍ͩͨɺͦ͏͍͏͕ͦ͜Ұ൪ॏཁͳͰ͋Δŋŋŋ • ࣗͨͪͰղܾͰ͖ΔنқΛ͑Δͱɺ୭ͦͷ͜ͱʹ͍ͭͯߟ͑ͳ͘ͳΔ
– ߟ͍͑ͯΔ͔͠Εͳ͍ɻͰԿ࣮ݱʹ͚ͯಈ͍ͯͳ͍ ŋŋŋ ͦΕ࣮࣭ߟ͑ͯͳ͍ͷͱ͓ ͳ͡ɻධՈʹͳͬͯΔɻ͜ΕͰվળ͞Εͳ͍ – ਫ਼ਆͰ͍͏ͱɺ୭͔͕ϦεΫΛऔͬͯҰาΛ౿Έग़͞ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ • લాத͕ • ΫϥυϨετϥϯͷϦΞʔΩςΫνϟʹ͍͕ͭͯࣗ େখ༷ʑɺ͍·Ͱى ͍ͬͯ͜Δ
͍ͭͷ·ʹ͔ئͱɺΔ͖͜ͱ͕ࠞͥͥ͜ʹͳΔ • ϨΨγʔΛվળ͔ͨͬͨ͠ͷɺͦͷج൫ͰϏδωεʹΕΛऔ͍͔ͬͯͨΒ – ͜ΕΛղܾ͍ͨ͠ • ͍ͭͷ·ʹ͔ʮϨΨγʔΛͳ͘͢͜ͱʯ ئ ͕Δ͜ͱͩͱצҧ͍͢Δ •
ϏδωεϓϩμΫτΛྑ͍ͨ͘͠ɻੈͷதʹՁఏڙ͍ͨ͠ – ͜Ε͕ຊདྷΔ͖͜ͱ • ʮ৫Λվળ͢ΕϓϩμΫτ͕ྑ͘ͳΔʂʯ – ຊʹ – ৫Λվળ͍ͨ͠ ŋŋŋ ͬͱ͍͑ɺࣗͷಇ͖ํΛվળ͍ͨ͠ͱ͍͏ئ
ল͔ΒҰٳֶ͕Μͩ͜ͱ ŋŋŋ ʮʯͷ͖߹͍ํ • ͷʮղܾʯΛٸ͗͗͢ͳ͍ɻʮΛཧղ͢Δʯ͜ͱʹྗΛ͙ – Πγϡʔ͔Β࢝ΊΑ • ҰาҾ͍ͯΛཧղ͢Δ
ˠόΠΞε͔ΒಀΕΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ – ʮͦͦԿ͕͔ͨͬͨ͠Μ͚ͩͬ ʯʮࣗͨͪࣗͨͪͷΛͪΌΜͱཧղ͍ͯ͠Δ ʯ ͱ͍͏͍ – όΠΞε ŋŋŋ ʮئʯͱʮΔ͖͜ͱʯͷࠞಉ खஈͷతԽόΠΞε
ল͔ΒҰٳֶ͕Μͩ͜ͱ ŋŋŋ ৫Λྑ͘͢Δ͜ͱΛओతʹ͠ͳ͍ • αʔϏεϓϩμΫτΛվળ͢Δ͜ͱΑΓɺ৫վળΛ༏ઌ͢Δ͜ͱͳ͍ – աڈʮ৫ਥʯΛੜΈग़ͯ͠͠·ͬͨŋŋŋ – αʔϏεϓϩμΫτΛվળ͢ΔͨΊʹͬͨ͜ͱ͕ɺ݁Ռతʹɺ৫͕վળ͢Δ͜ͱʹܨ͕ͬ
ͨͱ͍͏ॱ൪͕݈શ – lαʔϏεϓϩμΫτΛվળ͢ΔʹɺαʔϏεϓϩμΫτΛվળ͢Δඞཁ͕͋Δz • Ϗδωεʹউͭɺސ٬ʹՁΛಧ͚Δ͜ͱ͕ඪ – º ͯ͢ͷਓʹշదͳ৫ – ˓ Ϗδωεʹউͭ৫ ŋŋŋ ྫϓϩͷαοΧʔνʔϜ
ল͔ΒֶΜͩ͜ͱ ŋŋŋ ϦʔμʔϦʔυ͢Δͷ͕ࣄ • Ϧʔμʔͱͯ͠ – ʮվળ͢Δ෩ʯΛ࡞Ε͋ΒΏΔ͕উखʹվળ͢Δŋŋŋͱ͍͏͜ͱى͜Βͳ͔ͬͨ – վળ͠ͳ͍େ͖ͳʹࣗΒ෩݀Λ։͚Δ͜ͱ͕ʮϦʔμʔʯʹٻΊΒΕΔ
– ୭ͦͷϦεΫΛऔΒͳ͍͜ͱ͕ৗଶԽ͢ΔͱɺϨΨγʔʹͳΔ • ։ൃͷ lϦʔμʔγοϓz – ৗʹϓϩμΫτςΫϊϩδΛϦʔυͰ͖͍ͯͳ͚Ε͍͚ͳ͍ – Ϛωδϝϯτͷ࣌ؒൺ্͕͕͖ͬͯͨΒɺͦΕΛམͱͨ͢ΊͷࣄͷཧΛߦ͏ • ͦΕΛ͢ΔͨΊͷݖݶΛɺϚωʔδϟʔ͍࣋ͬͯΔ
Ϗδωε ࣄۀ ͷձࣾͳͷ͔ɺιϑτΣΞͷձࣾͳͷ͔ • ϏδωεͷձࣾͱιϑτΣΞͷձࣾɺࣄͷ༏ઌ͕ҧ͏ – ιϑτͷձࣾͳΒɺϏοάϦϥΠτͷҙࢤܾఆ͋ΓಘΔ ˠͦΕ͕શମ࠷దͳΒɻ – ҰٳϏδωεͷձࣾɻϏδωεΛఀΊΔɺͳΜͯ͜ͱͳ͍
• ϏδωεͷձࣾͰɺϨΨγʔ͕վળ͞ΕΔ͜ͱͳ͍ – ͦΜͳ͜ͱͳ͍ ࣮ূࡁΈ – ϏδωεΛఀΊΔ͜ͱͳ͍ɺͱ͍͏੍݅ͷதͰɺͲ͏վળ͢Δ͔ͱ͍͏͜ͱΛߟ͑Δ – ͦ͏͍͏ಓےɺҰٳͷ߹͋ͬͨɻͰʮ͜͏͢Ε͍͚Δʯͱ͍͏ڭՊॻͳ͍ • ݁ہͷͱ͜Ζɺࣗࣾͷঢ়گΛཧղͯ͠ɺͦ͜ʹϑΟοτ͢ΔղܾࡦΛ࣮ߦ͍ͯ͘͠ͱ͍͏ʹͳΔɻલஈ Λଵ͍ͬͯͯ͏·͍͔͘ͳ͍ ੈͷٞ͜͜Λ·ͥ ͥ͜ʹ͍ͯ͠Δ͜ͱ
ҰॹʹҰٳͷϏδωεΛ͍ͤͨ͞ํɺ͓͍ͪͯ͠·͢