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
新規事業のIoTプロダクトをプロトタイピングする技術 / IoT product protot...
Search
shanonim
April 24, 2019
Technology
0
250
新規事業のIoTプロダクトをプロトタイピングする技術 / IoT product prototyping in cookpad mart
2019.04.24
【cookpad mart Meetup #2】世界一新鮮に食材を届ける技術
https://cookpad.connpass.com/event/125451/
shanonim
April 24, 2019
Tweet
Share
More Decks by shanonim
See All by shanonim
実践 Glass EE2 向けアプリ開発 / Practical Glass EE2 app development
shanonim
0
290
What's "Material You"
shanonim
0
360
IoTで美味しい漬け物を作りたい v2 / make good pickles with IoT v2
shanonim
1
470
アルコールモニタリングIoT / Alcohol monitoring IoT
shanonim
0
620
Play with Android Things
shanonim
1
6.3k
Android Things Now
shanonim
1
610
Kotlin初心者向けハンズオン #3 / Kotlin Hands-on for Beginners
shanonim
2
340
UI模写のすゝめ / Encouragement of UI drawing
shanonim
3
2.4k
食卓を支える技術 ~Oisixのアプリ開発~ / App Development in Oisix
shanonim
0
1.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
SRE × マネジメントレイヤーが挑戦した組織・会社のオブザーバビリティ改革 ― ビジネス価値と信頼性を両立するリアルな挑戦
coconala_engineer
0
280
パフォーマンスチューニングのために普段からできること/Performance Tuning: Daily Practices
fujiwara3
2
140
ラスベガスの歩き方 2025年版(re:Invent 事前勉強会)
junjikoide
0
430
CNCFの視点で捉えるPlatform Engineering - 最新動向と展望 / Platform Engineering from the CNCF Perspective
hhiroshell
0
140
プロファイルとAIエージェントによる効率的なデバッグ / Effective debugging with profiler and AI assistant
ymotongpoo
1
370
生成AI時代のPythonセキュリティとガバナンス
abenben
0
140
AI時代の開発を加速する組織づくり - ブログでは書けなかったリアル
hiro8ma
2
330
SCONE - 動画配信の帯域を最適化する新プロトコル
kazuho
1
400
GraphRAG グラフDBを使ったLLM生成(自作漫画DBを用いた具体例を用いて)
seaturt1e
1
150
Dify on AWS 環境構築手順
yosse95ai
0
150
MCP ✖️ Apps SDKを触ってみた
hisuzuya
0
390
NLPコロキウム20251022_超効率化への挑戦: LLM 1bit量子化のロードマップ
yumaichikawa
3
550
Featured
See All Featured
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.6k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
185
22k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
272
21k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
7
650
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
280
24k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
640
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
49
14k
Side Projects
sachag
455
43k
Transcript
৽نࣄۀͷ*P5ϓϩμΫτΛ ϓϩτλΠϐϯά͢Δٕज़ DPPLQBENBSU.FFUVQ ΫοΫύουങࣄۀ෦ ࣰݪ߂ޫ
ΫοΫύουגࣜձࣾങࣄۀ෦ ࣰݪ߂ޫ !TIBOPOJN *P5"OESPJE
None
None
None
ࠓ͢͜ͱ w ΫοΫύουϚʔτʹ͍ͭͯ w *P5ϓϩμΫτͷ։ൃܦҢ w ։ൃͷྺ࢙ w ϓϩμΫτΛߏ͢Δٕज़ w
։ൃΛ௨ͯ͠ಘֶͨͼ
ΫοΫύουϚʔτʹ͍ͭͯ
ʲϢʔβʔʳ ʲੜ࢈ऀʳ ʲυϥΠόʔʳ ड͚औΓॴ Ϛʔτεςʔγϣϯ ᶃͷจ ᶄͷ४උ ᶅͷૹ ᶆͷड͚औΓ
ΫοΫύουϚʔτͷ*P5ϓϩμΫτ w ͷ४උ w ϥϕϧϓϦϯλʔ !JNBTIJO@ w ͷૹ w
ཧ Թཧ w ͷड͚औΓ w εϚʔτྫྷଂݿ
ΫοΫύουϚʔτͷ*P5ϓϩμΫτ w ͷ४උ w ϥϕϧϓϦϯλʔ !JNBTIJO@ w ͷૹ w
ཧ Թཧ w ͷड͚औΓ w εϚʔτྫྷଂݿ
εϚʔτྫྷଂݿ
εϚʔτྫྷଂݿ εϚʔτϩοΫ Թࢹ Χϝϥࢹ ड͚औΓͷࢧԉ
εϚʔτྫྷଂݿ εϚʔτϩοΫ Թࢹ Χϝϥࢹ ड͚औΓͷࢧԉ
εϚʔτϩοΫ
εϚʔτϩοΫ w ྫྷଂݿʹݤΛֻ͚Δ w ಛఆͷϢʔβʔͷΈ͕ΞΫηεͰ͖ΔΈΛఏڙ͢Δ w ΞϓϦ͔ΒղৣͰ͖ΔػೳΛఏڙ͢Δ
εϚʔτϩοΫͷඞཁੑ ྫ ༗ਓ εςʔγϣϯ ళһ͞ΜɾΦʔφʔ͞Μ͕ৗʹ͍Δॴ ΦϑΟε υϥοάετΞ ञళ ΧϥΦέళ ແਓ
εςʔγϣϯ ܾ·ͬͨਓ͕ৗʹ͍ͳ͍ɺ͘͠ෆಛఆଟͷਓ ͕ߦ͖དྷ͢Δॴ Ϛϯγϣϯڞ༻෦ Ӻߏ
w ແਓεςʔγϣϯͷݒ೦ w ηΩϡϦςΟ w ෆಛఆଟͷਓ͕ʹΞΫηεͰ͖ͯ͠·͏ঢ়گ w ϢʔβͷαʔϏεʹର͢Δ৴པΛ୲อ͢Δ w ࣄۀαΠυʢઃஔଆͷϢʔβʔʣ͔Βͷڧ͍ཁ
εϚʔτϩοΫͷඞཁੑ
։ൃͷྺ࢙
։ൃͷྺ࢙ w ͜Ε·ͰͭͷϓϩμΫτΛ։ൃ w ୈੈʙୈੈ w ͦΕͧΕͷੈʹίʔυωʔϜͱͯ͠ͷ໊લ͕͚ͭΒΕ͍ͯΔ
ୈੈγδϛ HFO HFO HFO HFO HFO
σόΠε ৄࡉ ݤ ి࣓ৣ ௨ి࣌ࢪৣܕʢ௨ి࣌ʹి࣓ੴ͕ண͢Δʣ ݤͷ੍ޚ༻σόΠε .4UBDL 3FMBZΛΓସ͑Δ੍ޚ༻ϚΠίϯ ݤͷΓସ͑༻σόΠε (SPWF%SZ3FFE3FMBZ
ཧతʹ%$ిݯΛΓସ͑Δ෦ ୈੈγδϛ HFO HFO HFO HFO HFO
ୈੈγδϛ HFO HFO HFO HFO HFO 'JSFCBTF3FBMUJNF%# 4VCTDSJCFFWFOU 4FOEFWFOU
w ՝ w ʲʳ w ి࣓ੴ͕ൃ͢Δ w ʲٱੑʳ w Ϣʔβʔͷड͚औΓ࣌ʹݤ͕յΕΔ
ୈੈγδϛ HFO HFO HFO HFO HFO
ୈੈΞαϦ HFO HFO HFO HFO HFO
w ՝ w ʲʳ w ݤΛྫྷଂݿ෦ʹઃஔͨ͠ͷͰղܾ w ʲٱੑʳ w ઃஔͷཱ͚͕ͯѱ͘ɺ࣌ʑݤ͕ด·Βͳ͍͜ͱ͕͋Δ
ୈੈΞαϦ HFO HFO HFO HFO HFO
ୈੈϋϚάϦ HFO HFO HFO HFO HFO
w ՝ w ʲٱੑʳ w ઃஔॴΛվળͯ͠ղܾ w ʲ҆ఆੑʳˡOFX w ੍ޚ༻σόΠε͕αʔόʔଆͱ্ख͘ܨ͕Βͳ͍͜ͱ͕͋Δ
w ʲࢹೝੑʳˡOFX w ྫྷଂݿͷݤ͕։͍ͨ͜ͱ͕Θ͔Γʹ͍͘ w ʲ҆શੑʳˡOFX w ిݯपΓͷσόΠεΛख࡞Γ͍ͯͨ͠ͷͰ֎෦ల։ͮ͠Β͍ ୈੈϋϚάϦ HFO HFO HFO HFO HFO
σόΠε ৄࡉ ݤ ి࣓ৣ ௨ి࣌ࢪৣܕʢ௨ి࣌ʹి࣓ੴ͕ண͢Δʣ ݤͷ੍ޚ༻σόΠε "OESPJEλϒϨοτ εϚʔτϓϥάΛ੍ޚ͢Δ ϢʔβʔͷҊΛදࣔ͢Δ ݤͷΓସ͑༻σόΠε
εϚʔτϓϥάʢ)4ʣ "$ిݯΛిؾతʹΓସ͑Δࢢൢ ୈੈϗλς HFO HFO HFO HFO HFO
ୈੈϗλς HFO HFO HFO HFO HFO ҆શʹ͑ΔεϚʔτϓϥάʢ14&ೝূʣ ௨৴༻ϧʔλʔͷಋೖ "OESPJEλϒϨοτͷಋೖ
ୈੈϗλς HFO HFO HFO HFO HFO
w ՝ w ʲ҆ఆੑʳ w ੍ޚ༻σόΠεΛϚΠίϯ͔Β"OESPJEλϒϨοτʹมߋͨ͜͠ͱͰ௨৴͕҆ఆ w ʲࢹೝੑʳ w λϒϨοτͷը໘ͰϢʔβʔͱͷίϛϡχέʔγϣϯ͕Մೳʹͳͬͨ
w ʲ҆શੑʳ w ిݯʹࢢൢΛ͏͜ͱͰɺిؾతͳ҆શੑΛ֬อ ୈੈϗλς HFO HFO HFO HFO HFO
σόΠε ৄࡉ ݤ ి࣓ৣ ۙηϯαʔ͖ͷి࣓ৣΛݕ౼ ݤͷ੍ޚ༻σόΠε "OESPJEλϒϨοτ όοςϦʔϨεͳλϒϨοτΛબఆ ݤͷΓସ͑༻σόΠε 3BTQCFSSZ1J
ωοτϫʔΫଓՄೳͳిݯ ֎෦͔Βͷࢹ͕ՄೳͳߏΛݕ౼ ΑΓ҆ఆͨ͠࢈ۀ༻ిݯΛબఆ ୈੈαβΤ ։ൃத HFO HFO HFO HFO HFO
ୈੈαβΤ ։ൃத HFO HFO HFO HFO HFO
։ൃΛ௨ͯ͠ಘֶͨͼ ˣ ৽نࣄۀͷ*P5ϓϩμΫτΛ ϓϩτλΠϐϯά͢Δٕज़
৽نࣄۀͷ*P5ϓϩμΫτ w ࣄۀ͕ߴʹਐΜͰ͍͘ w ෆ֬ఆͳ༷͕ଟ͍ w ͕࣌ؒݶΒΕ͍ͯΔ w ࡞Γࠐ·ͳ͍ϓϩτλΠϐϯά
࡞Γࠐ·ͳ͍ϓϩτλΠϐϯά w ΞΠσΟΞΛย͔ͬΒࢼ͢ w ࡞Δˠࢼ͢ˠμ ϝͳΒյ͢ w طΛ͏ w ࣮ࡍʹͬͯΒ͏
w ཧεςʔδϯάڥͰϢʔβʔͷҙݟΛΔ w ՝Λվળ͢ΔͨΊͷΞΠσ ΟΞΛ͞Βʹࢼ͢
None
࣍ੈ൛·Ͱͷ࣌ؒΛՔ͙ੈΛ ৗʹ։ൃ͠ଓ͚Δ
ɹd ɹd ɹd d d d ৽نࣄۀʹ͓͍ͯ ͍͖ͳΓ͜ͷΦʔμʔͷ ϓϩμΫτ։ൃ͍͠
ɹd ɹd ɹd d d d ͜͜·Ͱ͢Δࠒʹ ྔ࢈ԽͰ͖Δͣ ݸϨϕϧͷ։ൃΛ ߴʹճ͢
վળΛ܁Γฦͯ͠ ࣍ੈʹܨ͙
·ͱΊ
·ͱΊ w ৽نࣄۀͷ*P5ϓϩμΫτ w ࡞Γࠐ·ͳ͍ϓϩτλΠϐϯάͰ։ൃΛߴʹճ͢ w ࠓޙ͜ͷ։ൃΛଓ͚͍ͯ͘ w Ͱ͖Δ͚ͩૣ͘ɺ࣮֬ʹɺϚʔτεςʔγϣϯΛ૿͍͖͍ͯͨ͠
IUUQTUFDIMJGFDPPLQBEDPNFOUSZ