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
Failure teaches Success
Search
Yoshiori SHOJI
December 20, 2016
Technology
43
11k
Failure teaches Success
Shippai Night
https://speee.connpass.com/event/46423/
「クックパッドが失敗から学ぶために行っている取り組み」
Yoshiori SHOJI
December 20, 2016
Tweet
Share
More Decks by Yoshiori SHOJI
See All by Yoshiori SHOJI
なぜThrottleではなくDebounceだったのか? 700並列リクエストと戦うサーバーサイド実装のすべて
yoshiori
13
6.5k
クライアントサイドでよく使われる Debounce処理 をサーバサイドで3回実装した話
yoshiori
2
910
ソートできるUUID v7をJavaで使うときの話
yoshiori
8
7.8k
Go Down Rockin'
yoshiori
31
16k
テストデータを貯めて感じたこと
yoshiori
12
4.4k
エンジニアリング x US 海外とのコラボレーション
yoshiori
3
2.1k
未完成な技術と歩む道のりでの 試行錯誤
yoshiori
0
200
DevOps, Immutable Infrastructure, Microservices and Chaos Engineering
yoshiori
13
2.4k
Change the recipe's world
yoshiori
3
1.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
2025年の医用画像AI/AI×medical_imaging_in_2025_generated_by_AI
tdys13
0
330
AWSと生成AIで学ぶ!実行計画の読み解き方とSQLチューニングの実践
yakumo
2
450
AI時代のアジャイルチームを目指して ー スクラムというコンフォートゾーンからの脱却 ー / Toward Agile Teams in the Age of AI
takaking22
11
6.4k
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
2025年 山梨の技術コミュニティを振り返る
yuukis
0
160
20260114_データ横丁 新年LT大会:2026年の抱負
taromatsui_cccmkhd
0
120
チームで安全にClaude Codeを利用するためのプラクティス / team-claude-code-practices
tomoki10
7
3.2k
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.6k
「違う現場で格闘する二人」——社内コミュニティがつないだトヨタ流アジャイルの実践とその先
shinichitakeuchi
0
320
I tried making a solo advent calendar!
zzzzico
0
150
Claude Codeを使った情報整理術
knishioka
20
12k
AI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)の始め方
ryansbcho79
0
330
Featured
See All Featured
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.8k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
330
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
2
3.9k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
31k
BBQ
matthewcrist
89
10k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
51k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
240
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
0
430
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
250
Why Mistakes Are the Best Teachers: Turning Failure into a Pathway for Growth
auna
0
37
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
110
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
Transcript
쎹쏍쎹쏛쏍쏓썣 ࣦഊ썢쎠ֶ쎍썶쎘쎂 ߦ썺썽썛쎢औ쎡쎖 ঙ࢘Յ৫ ∠
ঙ࢘Յ৫ yoshiori ٕज़෦ਓࣄ෦ ∠
ຊؾͰࣦഊʹ ͖߹ͬͯ·͔͢ʁ
'BJMVSFUFBDIFT4VDDFTT 'U4
w͕ൃੜͨ͠ΒɺνʔϜͰڞ༗ͯ͠ɺ࠶ൃࢭࡦ Λ͋͠͏ w'BJMVSFUFBDIFT4VDDFTTͷใࠂΛ࡞͢Δ w࠶ൃࢭࡦΛ࣮ࢪ͢Δ wଞͷνʔϜͱڞ༗ͯ͠ɺଞͷରࡦ͕ඞཁ͔ɺΑΓΑ ͍ରࡦ͕Ͱ͖ͳ͍͔ʹ͍ͭͯ͋͠͏
쏐쏽쏡쏶썗쏒
λΠτϧ τϥϒϧͷ༰Λ؆ܿʹදݱ͢ΔλΠτϧΛ͚ͭΔ ֓ཁ τϥϒϧͰ͓ͬͨ͜ݱɺӨڹൣғɺܦҢʢඞཁʹԠͯ͡ʣɺٕज़తཁҼΛ؆ܿʹهड़͢Δ Өڹൣғʹ͍ͭͯɺٕज़త͕ࣝͳ͍ਓͰ͋ͬͯཧղͰ͖Δ༻ޠͰهड़͢Δ ٕज़తཁҼʹ͍ͭͯτϥϒϧʹؔ͢Δࣄ߲͚ͩΛهࡌ͢Δ ൃੜݪҼ τϥϒϧ͕ൃੜͨ͠ݪҼΛهࡌ͢Δ ٕज़తཁҼͰͳ͘ɺͳͥͦͷٕज़తཁҼΛൃੜͤͯ͞͠·ͬͨͷ͔Λهࡌ͢Δ ࠶ൃࢭࡦ
νʔϜɺશࣾͰ࣮ࢪ͢Δߦಈ͚ͩΛॻ͘ ٕज़తཁҼͷൃੜΛٕज़తʹࢭͰ͖ΔͳΒɺͦͷରࡦΛ͓͜ͳ͏ ʮؾΛ͚Δʯʮҙ͢Δʯͱ͍ͬͨओ؍తͳࢭࡦॻ͔ͳ͍ ϧʔϧ͕࣮ࢪ͞Ε͍ͯͳ͍ͷͰ͋ΕɺͦͷݪҼΛ୳ͬͨ͏͑Ͱରࡦ͢Δ ͏͔ͬΓϛεࣝෆͰ͋ͬͯɺͦΕΛࢭ͢ΔͨΊͷରࡦΛ͓͜ͳ͏ ࣮ࢪࡁΈͷ߲ͱ࣮ࢪ༧ఆͷ߲Λ͚Δ ࣮ࢪ༧ఆʹ͍͍࣮ͭͯͭࢪ͢Δͷ͔Λهࡌ͢Δ ࣮ࢪ༧ఆͷͷΛ࣮ࢪͨ͠Βɺ࠶ൃࢭࡦͷద༻ྃʹه͢Δ ࠶ൃࢭࡦͷద༻ྃ ֤ରࡦͷ࣮ࢪΛهೖ͢Δ ࣮ࢪ༧ఆͷ࠶ൃࢭࡦʹ͍ͭͯɺద༻࣍ୈʹه͢Δ
ྫ
։ൃڥ༻ͷը૾63-ΛؚΜͩ IUNMΛɺҰൠϢʔβʔ͕ΞΫη εͰ͖Δϖʔδʹૠೖͨͨ͠Ίɺ ࣾ֎͔ΒΞΫηεͨ͠ࡍʹϕʔγο ΫೝূͷμΠΞϩά͕දࣔ͞Εͨ ֓ཁ
ΤϥʔͷݪҼ IUNMʹ։ൃڥ༻ͷը૾63-ؚ͕·Ε͍ͯΔ͜ͱʹؾͮ ͔ͣɺຊ൪αΠτʹөͤͨ͞ Τϥʔʹؾ͔ͮͳ͔ͬͨݪҼ ͔ࣾΒͷΞΫηεͰϕʔγοΫೝূΛཁٻ͞Εͳ͍ͨ Ίɺൃݟ͕Εͨ ൃੜݪҼ
։ൃڥ༻ͷVSMΛؚΉσʔλΛอଘͰ ͖ͳ͍Α͏ʹ͢ΔͨΊͷόϦσʔγϣϯ ΛՃ͢Δ ࣾ֎͔ΒͷΞΫηε71/ܦ༝ͱ͠ɺ CBTJDೝূΛഇࢭ͢͠ΔํͰΠϯϑϥ νʔϜͱݕ౼ ࠶ൃࢭࡦ
썷쎘쎁ྫ
σʔλΛอଘ͢Δͱ͖ʹμϒϧ νΣοΫ͠։ൃڥ༻ͷVSM͕ ؚ·Ε͍ͯͳ͍͜ͱΛ֬ೝ͢Δɻ νΣοΫ߲ʹը૾VSM͕։ൃ ڥ༻ͷͷͰͳ͍͔Ճ͢Δɻ ࠶ൃࢭࡦ
쏵썗쏵Խ쎅
wखॱɺϧʔϧ͕ଟ͗͢Δ wϧʔϧ߲ͷ࣮ࢪ͕͘͠ɺ͕͔͔࣌ؒΔ wखॱ߲͕ୀ۶ wແବͳ߲͕ଟ͍ wखॱɺϧʔϧͷଘࡏ͕ΒΕ͍ͯͳ͍ ϧʔϧԽͷ
쎖Խ썰쎢
wଐਓੑΛແ͘͢ wͦͷࣦഊ͕ൃੜͰ͖ͳ͍Α͏͢Δ wΈԽ͕͍͠߹ͷݕɺܭଌ ΛࣗಈԽ͢Δ ΈԽ͢Δ
ݸਓ썾쎆쎁썦 쏋썗쏪썿ձࣾ
ݸਓͷաͪͷ ٻͰͳ͍
ʮؾΛ͚ͭ·͢ʯ ʮҎޙҙ͠·͢ʯ
ͦΕɺ͍Βͳ͍ ʹཱͨͳ͍ ԿՁ͕ͳ͍
νʔϜձ͕ࣾఏڙ͢Δ ڥɾϓϩηεͰ ରࡦɾࢭ͢Δ͜ͱ େࣄͳ͜ͱ
쎕썿쎘
ਓࣦഊΛ͢Δ
ਓࣦഊΛ܁Γฦ͢
ಉ͡৫Ͱಉࣦ͡ഊΛ ܁Γฦ͞ͳ͍Α͏ʹ
None