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
学習エンジンがうなりを上げているチームの作り方 / How to build a team w...
Search
YukihiroChiba
February 27, 2023
Technology
0
4k
学習エンジンがうなりを上げているチームの作り方 / How to build a team with a learning engine humming along
YukihiroChiba
February 27, 2023
Tweet
Share
More Decks by YukihiroChiba
See All by YukihiroChiba
わたしの業務の中に住み着いたCacoo/Cacoo has taken up residence in my work routine
yukihirochiba
0
970
Amazon VPCでの IPv6利用に向けた はじめの一歩/first-step-towards-using-ipv6-in-amazon-vpc
yukihirochiba
0
550
AWS IAM の結果整合性を避けるためセッションポリシーを用いてポリシーの動作確認を行う、を解説する
yukihirochiba
0
880
SSMエージェントはIAMロールの夢を見るか/ Do SSM Agents Dream Of IAM Roles?
yukihirochiba
0
2.5k
AWS IAM の知っておくべき話と知らなくてもいい話 DevIO2023/ AWS IAM DevIO 2023
yukihirochiba
0
3.4k
デジタルアイデンティティWGミニウェビナー第4回「IaaSとアイデンティティ」/ jnsa-iaas-identity
yukihirochiba
0
700
Amazon Route 53 Application Recovery Controller zonal shift 試してみた
yukihirochiba
0
1.9k
re:Growth 2022 Amazon Verified Permissions/妄想を膨らませる_チバユキ
yukihirochiba
0
5.4k
どこで動いてるの?AWS IAM のコントロールプレーンとデータプレーンに思いを馳せる/iam-background
yukihirochiba
1
5.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
モンテカルロ木探索のパフォーマンスを予測する Kaggleコンペ解説 〜生成AIによる未知のゲーム生成〜
rist
4
1.1k
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
300
Amazon Q Developer 他⽣成AIと⽐較してみた
takano0131
1
120
Go製のマイグレーションツールの git-schemalex の紹介と運用方法
shinnosuke_kishida
1
410
銀行でDevOpsを進める理由と実践例 / 20250317 Masaki Iwama
shift_evolve
1
110
Medmain FACTBOOK
akinaootani
0
110
Riverpod & Riverpod Generatorを利用して状態管理部分の処理を書き換えてみる簡単な事例紹介
fumiyasac0921
0
110
アプリケーション固有の「ロジックの脆弱性」を防ぐ開発者のためのセキュリティ観点
flatt_security
32
12k
Enterprise AI in 2025?
pamelafox
0
100
データベースで見る『家族アルバム みてね』の変遷 / The Evolution of Family Album Through the Lens of Databases
kohbis
2
460
Tirez profit de Messenger pour améliorer votre architecture
tucksaun
1
150
Javaの新しめの機能を知ったかぶれるようになる話 #kanjava
irof
3
4.9k
Featured
See All Featured
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
67
11k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.5k
Speed Design
sergeychernyshev
28
860
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
91
5.9k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
6
320
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
7.1k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
49k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
270
27k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
251
21k
Building an army of robots
kneath
304
45k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
Transcript
ֶशΤϯδϯ͕ ͏ͳΓΛ্͍͛ͯΔνʔϜͷ࡞Γํ ઍ༿ʢνόϢΩʣ Ϋϥεϝιουגࣜձࣾ"84ࣄۀຊ෦ ίϯαϧςΟϯά෦Ϛωʔδϟʔ
ຊηογϣϯͰ͓͢͠Δ͜ͱ ๏ ֶशΤϯδϯ͋Δঢ়ଶͱͲΜͳͷ͔ ๏ ֶशΤϯδϯΛཁૉղ͢Δ ๏ ֶशΤϯδϯΛνʔϜͰճͨ͢ΊʹେࣄͳͷԿ͔
ࣗݾհ ઍ༿ νόϢΩ ݄ೖࣾ ݄νʔϜϚωʔδϟʔʹɻ ݄ΑΓΞιγΤΠτϨϕϧ
ϝϯόʔͷνʔϜͷϚωʔδϟʔʹɻ ֶशΤϯδϯΛճ͖ͯ͠·ͨ͠
ֶशΤϯδϯ͕͋Δঢ়ଶɺ ͳ͍ঢ়ଶ
ֶशΤϯδϯͱԿ͔ʁ ๏ ʮֶशΤϯδϯʯ ๏ ͳΜͱͳ͘ҙຯΘ͔Δ͚ͲͲ͏͍͏ҙຯʁ ๏ ຊηογϣϯͰҎԼͷ௨Γఆٛ͠·͢ ࣗൃతָ͔ͭ͠Έͳ͕Β ɹֶशͰ͖ΔϚΠϯυ͓ΑͼͦͷγεςϜ
զʑʹࢦ͢ͱ͜Ζ͕͋Δ ๏ Έͳ͞ΜؚΊͯɺզʑʹࢦ͢ͱ͜Ζ͕͋Δ ๏ ྫ͑ ๏ ʮ"84ͷεΩϧ͕ʹ͍͍ͭͯΔʯ ๏ ʮҊ݅ରԠΛͰ͖͍ͯΔʯ
ૣ͘ண͖͍ͨ େͰ͔͍͍ͨ
ֶशΤϯδϯ͕ͳ͍ঢ়ଶ ๏ ֶशΤϯδϯ͕ͳ͍ঢ়ଶ ๏ ਐΉͨΊʹ୭͔ʹԡͯ͠Β͏ඞཁ͕͋Δ
ֶशΤϯδϯ͕ͳ͍νʔϜ ๏ ϝϯόʔʹֶशΤϯδϯ͕ͳ͍ͱࠔΔ ๏ ԡ͢ଆʹճΕΔਓʹݶք͕͋Δ ͧΖʜ ͧΖʜ
ֶशΤϯδϯ͕͋Δঢ়ଶ ๏ ֶशΤϯδϯ͕͋Δঢ়ଶ ๏ ࣗతʹඪʹ͔͍ͬͯͬͯ͘ΕΔ
͜ͷঢ়ଶΛࢦ͍ͨ͠ ๏ ֤ʑ͕࠷େͰࣗతʹඪʹ͔͍ͬͯͬͯ͘ΕΔ
ֶशΤϯδϯΛࡌ͢Δʹʁ ๏ Ͳ͏ͨ͠ΒֶशΤϯδϯ͕ࡌ͞ΕΔͷ͔ʁ
ֶशΤϯδϯΛߏ͢Δͷ
ֶशΤϯδϯͷػߏ ๏ ֶशΤϯδϯ͕ػೳ͢ΔʹҎԼͷ྆ํ͕ඞཁ ๏ Τϯδϯͦͷͷ ๏ ΤϯδϯΛಈ͔͢೩ྉ
ֶशΤϯδϯͷػߏ ๏ ֶशΤϯδϯ͕ػೳ͢ΔʹҎԼͷ྆ํ͕ඞཁ ๏ Τϯδϯͦͷͷ ๏ ΤϯδϯΛಈ͔͢೩ྉ ֶशαΠΫϧ Ϟνϕʔγϣϯ
<ֶशΤϯδϯͷػߏ> ֶशαΠΫϧ
ֶशαΠΫϧ ๏ ֶशΤϯδϯ͜ͷ͕ͭαΠΫϧΛճ͢͜ͱͰ ಈྗΛಘ͍ͯΔ ͲΕ͔͕͚ܽͯճΔ͚Ͳ Έ߹Θ͕ͬͨ࣌͞Ұ൪ڧ͍
ֶशαΠΫϧɿΠϯϓοτ ๏ ֶशΤϯδϯ͜ͷ͕ͭαΠΫϧΛճ͢͜ͱͰ ಈྗΛಘ͍ͯΔ Πϯϓοτ wެࣜυΩϡϝϯτΛಡΉ wτϨʔχϯάΛड͚Δ wษڧձʹࢀՃ͢Δ wࢿ֨ษڧΛ͢Δ
wҊ݅ͷυΩϡϝϯτΛಡΉ wʜʜ
ֶशαΠΫϧɿ࣮ફ ๏ ֶशΤϯδϯ͜ͷ͕ͭαΠΫϧΛճ͢͜ͱͰ ಈྗΛಘ͍ͯΔ ࣮ફ wखΛಈ͔͢ wͬͯΈΔ wݕূ͢Δ wઃܭͯ͠ΈΔ
wʜʜ
ֶशαΠΫϧɿΞτϓοτ ๏ ֶशΤϯδϯ͜ͷ͕ͭαΠΫϧΛճ͢͜ͱͰ ಈྗΛಘ͍ͯΔ wϒϩάΛॻ͘ wࢿ֨औಘ͢Δ w8JLJʹ·ͱΊΔ wษڧձΛ։࠵͢Δ w୭͔ʹڭ͑Δ
wҊ݅ରԠͷՌ wʜʜ Ξτϓοτ
ֶशαΠΫϧΛճ͢ʹ ๏ ݸਓͷֶशαΠΫϧͷճసΛଅ͢ʹʁ ๏ ͦͷɿػձͷग़ wࣾυΩϡϝϯτͷ֦ॆ wτϨʔχϯάͷडߨิॿ wࢿ֨औಘิॿ wษڧձ։࠵ิॿ
wʜʜ wݸਓ༻ݕূڥͷఏڙ wҊ݅ͷػձग़ wͬͯΈΔ͕Ͱ͖ΔจԽ wʜʜ wاۀϒϩά wࢿ֨औಘิॿ wࣾφϨοδϙʔλϧ wษڧձ։࠵ิॿ wʜʜ
ֶशαΠΫϧΛճ͢ʹ ๏ ݸਓͷֶशαΠΫϧͷճసΛଅ͢ʹʁ ๏ ͦͷɿྭʢˠ֎ൃతϞνϕʔγϣϯʣ Ϟνϕʔγϣϯͷ
<ֶशΤϯδϯΛճ͢೩ྉ> Ϟνϕʔγϣϯ
ֶशΤϯδϯΛճ͢೩ྉɿϞνϕʔγϣϯ ๏ Ϟνϕʔγϣϯʹछྨ͋Δ ๏ ֎ൃతϞνϕʔγϣϯ ๏ ൃతϞνϕʔγϣϯ
ֶशΤϯδϯΛճ͢೩ྉɿ֎ൃతϞνϕʔγϣϯ ๏ Ϟνϕʔγϣϯʹछྨ͋Δ ๏ ֎ൃతϞνϕʔγϣϯ ๏ ൃతϞνϕʔγϣϯ ֎ൃతϞνϕʔγϣϯ wϊϧϚ
wڧ੍ wใु wධՁ wྭ wײँ wʜʜ
ֶशΤϯδϯΛճ͢೩ྉɿൃతϞνϕʔγϣϯ ๏ Ϟνϕʔγϣϯʹछྨ͋Δ ๏ ֎ൃతϞνϕʔγϣϯ ๏ ൃతϞνϕʔγϣϯ ൃతϞνϕʔγϣϯ wڵຯ
wٕज़͕͖ wָ͍͠ w୳ڀ৺ wʜʜ
ֶशΤϯδϯΛճ͢೩ྉɿ֎ൃతͱൃత ๏ ൃతϞνϕʔγϣϯͷํ͕ಛʹॏཁ ๏ ͕ͩ֎ൃతϞνϕʔγϣϯେࣄ ͖͔͚ͬ֎ൃతͰ ൃతͳϞνϕʔγϣϯΛ ݺͼى͜͢͜ͱ͋Δ ֎తཁҼʹΑͬͯࠨӈ͞ΕΔ
ࣗൃతʹ্༙͖͕ͬͯ͘Δͷ
ϞνϕʔγϣϯͰ ֶशαΠΫϧΛճ͢
ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ๏ ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ
ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ๏ ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ָ͍͔͠Βֶश͢Δ ֶश͢Δͱָ͍͠ w৽͍͜͠ͱΔͷָ͍͠ wखΛಈ͔͢ͷָ͍͠ wΞτϓοτ͢Δͷָ͍͠
ֶशΤϯδϯΛ ٴͤ͞Δʹ
νʔϜͰҰਓֶ͚ͩशΤϯδϯ͕͋ͬͯऐ͍͠ ๏ ϝϯόʔؒͰΤϯδϯʹ͕ࠩ͋ΔͱͤʹͳΓͮΒ͍ ͧΖʜ ͧΖʜ
ֶशΤϯδϯ͕͏ͳΓΛ্͍͛ͯΔνʔϜ ๏ ૬ޓʹ͍͍ӨڹΛ༩͑߹ͬͯཉ͍͠
ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ๏ ٴʹ͓͍ͯ͜ΕΒͷཁૉͷதͰ࠷େࣄͳͷʁ
ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ๏ ٴʹ͓͍ͯ͜ΕΒͷཁૉͷதͰ࠷େࣄͳͷʁ ๏ ͻͱ͚ͭͩଞͷཁૉͱ໌֬ͳҧ͍͕͋Δͷ͕͋Γ·͢
ϞνϕʔγϣϯͱֶशαΠΫϧ ๏ Ξτϓοτ͚ͩݸਓʹด͡ͳ͍ ๏ ଞऀʹӨڹΛ༩͑ΒΕΔ Ξτϓοτ
ΞτϓοτʹΑΔଞऀͷֶशΤϯδϯͷׯব ๏ Ξτϓοτ͚ͩݸਓʹด͡ͳ͍ ๏ ଞऀʹӨڹΛ༩͑ΒΕΔ "͞ΜͷֶशΤϯδϯ #͞ΜͷֶशΤϯδϯ
ΞτϓοτʹΑΔଞऀͷֶशΤϯδϯͷׯব ๏ Ξτϓοτ͚ͩݸਓʹด͡ͳ͍ ๏ ଞऀʹӨڹΛ༩͑ΒΕΔ ྫʣϝϯόʔͷՌʹ Αͬͯ৮ൃ͞ΕΔ ྫʣΠϯϓοτ͕ ޮΑ͘Ͱ͖Δɺ
ڭ͑ͯΒ͑Δ ྫʣΞτϓοτͷ ϑΟʔυόοΫʹΑͬͯ Δؾ͕ग़Δ
ֶशΤϯδϯ͕͏ͳΓΛ্͍͛ͯΔνʔϜ ๏ ΞτϓοτΛ௨ֶͨ͡शΤϯδϯͷ૬ޓ࡞༻ ๏ Ϟνϕʔγϣϯͷҡ࣋ɺػձͷग़
ΞτϓοτʹΑͬͯΑΓൣғʹٴ ๏ Ξτϓοτ͢Δͱ͜Ζʹਓɾใू·Δ ๏ ϑΟʔυόοΫػձͷ૿ՃɺֶशΤϯδϯͷ͋Δਓࡐͷ֫ಘ Ξτϓοτ νʔϜ ෦ॺ ձࣾ
ձࣾ֎
·ͱΊ
·ͱΊ ๏ ֶशΤϯδϯΛߏ͢ΔͷֶशαΠΫϧͱ Ϟνϕʔγϣϯ ๏ ػձͷग़ͱϞνϕʔγϣϯͷ্ʹΑͬͯ ֶशΤϯδϯ͕εϜʔζʹճΔΑ͏ʹ͠Α͏ ๏ Ξτϓοτֶ͕शΤϯδϯͷٴͷΧΪ