「うちの開発組織っていい感じなんだっけ？」で気づいた判断指標の曖昧さ 開発生産性を計測して、開発組織の“当たり前基準”を上げた話 開発生産性を計測し、開発組織の当たり前基準を上げる 「全体の開発の流れが見える状態」から「全部のプロセスが見えない状態」に変化する中で感じた危機 大沼和也氏：「開発生産性を計測し、開発組織の当たり前基準を上げていく」という内容で発表いたします。今日はどういうふうにやったかも軽くお話ししますが、どういった経緯や背景で、この生産性を追おうと思ったのかというところを主に話していきたいと思っています。 まず背景を説明します。最初は僕が1チームのスクラムマスターをやっていて、そのあとに複数チームを見る立場に変わっていったというところで、その1チームのスクラムマスターをやっていた時は自分も開発していたこともあり、基本的に全体のチームの開発の流れが全部見える状態だったんですね

「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」というタイトルで登壇したのは、freee株式会社のただただし氏。タイミー社主催の「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を全社一斉導入する際に考えるべきセキュリティリスクについて発表しました。 freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏 ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャー

多くの企業において、異なる領域で新しいビジネスの種を見つけ、育てる「新規事業開発」が求められる中、リブ・コンサルティングが開催した「事業開発SUMMIT2023」。今回は、今年4月に出版した『新規事業を必ず生み出す経営』が話題の新規事業家・守屋実氏のセッションの模様をお届けします。新規事業家として30年余りの経験を持つ守屋氏が「量稽古」の効果や、大企業での社内起業が有利な理由などを語りました。 1万3,500円の新規事業本を出版した守屋実氏が登壇 権田和士氏（以下、権田）：さっそくセッションをスタートしてまいります。 守屋実氏（以下、守屋）：よろしくお願いします。 権田：実は私、この事業開発SUMMIT2023を企画している時に、ちょうど守屋さんの『新規事業を必ず生み出す経営』という本が出まして。 守屋：ボロボロですね。 権田：読み込みましてボロボロなんです。 守屋：（笑）。 権田：これ、

「GitHub Copilot」の真のパワーについて発表したのは、GitHub社の服部佑樹氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で「GitHub Copilot」の実装やプラクティスについて話しました。全2回。後半は、「GitHub Copilot」の仕組みと使う時のTips。前回はこちら。 ※本記事の内容は2023/08/30時点のものです。GitHub Copilotの実装は、今後変更される可能性があります。最新情報はドキュメントをご覧ください。 「GitHub Copilot」の裏側 服部佑樹氏：ここから、「Behind the curtain」というところで、ちょっと裏側にいきたいと思います。仕組みと、あとは、どうやって読み取るのか、Tips and Tricks、というところでいきたいと思います。 先ほど、3レイヤーありますというお話をし

「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで登壇したのは、GMOペパボ株式会社の黒瀧悠太氏。株式会社タイミー社が主催した「GitHub Copilotで拓く開発生産性」で、「GitHub Copilot 」を開発に導入したことで起こった変化について発表しました。 登壇者の自己紹介 黒瀧悠太氏：よろしくお願いします。GMOペパボの黒瀧です。今日は「GitHub Copilotで開発生産性はどのように変わるのか」というタイトルで発表します。 私は、今GMOペパボ株式会社の「SUZURI」というサービスの技術責任者、シニアエンジニアリングリードというのをやっていて、GMOインターネットグループとしては「デベロッパーエキスパート」専門分野のエキスパートとして活動しています。 SNSアカウントは「@kurotaky」というのでやっています。趣味はドラムを叩くこと

ミチビクにおける、ChatGPTを活用した業務効率化やプロダクト開発の事例 金杉優樹氏（以下、金杉）：弊社、ミチビク株式会社では（ChatGPTを）どのように扱っているかについてお話しします。業務効率化はみなさんすでにやられているかもしれませんが、ChatGPT Plusのアカウントと、それに合わせて「GitHub Copilot」をエンジニアやデザイナーさん全員に付与しています。 エンジニアがちょっと面倒くさいなと思っていたタスクをChatGPTにパスするところでの業務効率化は、どの会社さんでもやられていると思いますが、そういうことをうちもやっています。 プロダクト開発に関しては、弊社は上場企業の取締役会を効率化させることを今はメインにやっています。2時間の取締役会の重要な会議の書き起こしデータを取れるものになっていて、その書き起こしデータから「誰がしゃべりました」「金杉、30分ぐらいな

「LangChainソースコードリーディング／テーマ：OpenAI Chat APIを『ちゃんと』使う」は、LangChainでOpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うことをテーマとして、ソースコードリーディングを実施する勉強会です。ここで大嶋勇樹氏が登壇。続いて、Memory機能がChat APIをちゃんと使っているかを実際のソースコードから確認します。 LangChainにはなぜMemoryという機能があるのか 大嶋勇樹氏：続いて、OpenAI Chat APIを「ちゃんと」使うには、ということをもう少しやっていこうと思います。 ここではLangChainのMemory機能を扱おうと思いますが、LangChainにはMemoryという機能があります。なぜそんな機能があるのかの背景からいきます。 そもそも、LangChainなしのOpenAIのAPIというものは、前回のやり取りを

「【t_wada & masuidrive CARTA探訪】スタッフエンジニアというキャリア」は、書籍『スタッフエンジニア　マネジメントを超えるリーダーシップ』の監修・解説を担当した増田氏を招き、スタッフエンジニアという役職について学ぶイベントです。基調講演には増井氏が登壇。まずはスタッフエンジニアの役割について紹介します。 増井氏の自己紹介 増井雄一郎氏：よろしくお願いします。今日これから話をする増井雄一郎と言います。あらためてよろしくお願いします。 僕のアイコンはお風呂に入っている姿のアイコンで、ここ20年ぐらいずっと使っています。16歳ぐらいの時にフリーランスのエンジニアとして仕事を始めたので、そこから考えると30年ぐらいエンジニアをしています。 僕の名前がけっこうよく出ていたのは前職のトレタという名前の会社にいた時で、あとはiPadの受け付けのアプリのハッカソンで作って、それをいろ

プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティ「ChatGPT Meetup」。3回目に登壇したのは、吉田真吾氏。HRテックのSaaS「CYDAS PEOPLE」における、ChatGPTを活用したチャット機能開発について発表しました。 HRテックのSaaS「CYDAS PEOPLE」のチャット機能にChatGPTを活用 吉田真吾氏：どうもみなさんこんばんは。今日私からは、本番リリースに向かってLLMアプリケーションを構築している話をしようかなと思います。 第0回（ChatGPT Meetup Tokyo #0）でもお話をしたのですが、私は現在、RAG（Retrieval-Augmented Generation）フローを使ったLLMアプリケーションを作っています。 サ

「”100年後の世界を良くする会社”を増やす」をミッションに掲げるコンサルティング会社 リブ・コンサルティングが、「自社プロダクトがキャズムを超えるためのGPT活用方法」をテーマとしたイベントを開催。今回は、同社シニアコンサルタントの島孝行氏が登壇したセッション「GPTがもたらす影響」の模様をお届けします。ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷や、日本市場におけるGPT活用企業のカオスマップなどが紹介されました。 ChatGPTの登場で起きた市場環境の変遷 司会者：さっそく、弊社リブ・コンサルティングの島から、第2章「GPTがもたらす影響」についてお話ができればと思います。それでは島さん、よろしくお願いします。 島孝行氏（以下、島）：よろしくお願いいたします。私からはGPTの市場環境や、ベンチャー企業さんがどういったかたちでGPTをサービスに使っていけばいいかについて簡潔にお伝えさせて

LLMに狙いどおりの動きをさせるために内部で使われているプロンプトエンジニアリングから、LangChainに入門する「プロンプトエンジニアリングから始めるLangChain入門」。ここで大嶋勇樹氏が登壇。最後に、LangChainのモジュールである「Agents」について解説します。前回はこちらから。 LangChainのモジュール「Agents」 大嶋勇樹氏：最後に、一番おもしろいモジュールであるAgentsを見ていこうと思います。質問をまあまあもらっていますが、最後までいってから回答できればと思います。最後に、一番おもしろいのがこのAgentsです。 まずAgentsのモチベーションですが、Indexesを使ってVector Storeを検索する以外にも、LLMが必要に応じていろいろなことをしてくれたら夢が広がると思います。 例えば、必要に応じて知らない知識だったらGoogleで検索し

「ChatGPT Meetup」は、プロンプティングからOpenAI API、さらには周辺のライブラリやHubのエコシステムまで広く活用の助けになる知見を共有し、みんなで手を動かして楽しむためのコミュニティです。2回目に登壇したのは、株式会社リンクアンドモチベーションの岡田大輔氏。OpenAIからAzure OpenAI Serviceへの移行について発表しました。 登壇者の自己紹介 岡田大輔氏：機能開発を「ChatGPT」を使ってやってみたので、そこからわかったことを共有させていただければなと思います。 最初に自己紹介です。岡田大輔といいます。リンクアンドモチベーションで働いていて、今4年目です。アプリのエンジニアをしています。ふだんはRailsとVueでWebアプリを作っているのですが、今回は、機能開発のところで（ChatGPTを）いろいろ触ってみました。 ChatGPTを使った機能開

Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで和田卓人氏が「サバンナ便り - 自動テストに関する連載で得られた知見のまとめ（2023年5月版） 」をテーマに登壇。最後に、テストダブルとテストピラミッド、サイズダウン戦略について話します。 テスト用に使う偽物「テストダブル」 和田卓人氏：じゃあ次。テストダブルの話にいきます。「忠実性と決定性のトレードオフを理解しよう」という点です。これはもうちょっとあとにまた出てきます。 テストダブルというもので、モックオブジェクトとかスタブとかを使って、本物ではない偽物をテスト用に使ってテストをすることはよくありますよね。 データベースの偽物とか外部システムの偽物とか、Amazon

Qiita Conferenceは、ソフトウェア開発者が集まり、最新の技術や最先端の挑戦・ソフトウェアの未来についての考えや知見を共有し、つながる場を創出する、「Qiita」が開催するオンライン技術カンファレンスです。ここで和田卓人氏が「サバンナ便り - 自動テストに関する連載で得られた知見のまとめ（2023年5月版） 」をテーマに登壇。続いて、自動テストのテストサイズについて話します。 自動テスト内の分類基準は明解ではない 和田卓人氏：次に、テストサイズという考え方にいきます。自動テストにも「〇〇テスト」というやつがいろいろあるんですよね。 特に我々ソフトウェアエンジニアにとって馴染み深い名前はユニットテストとか、単体テストとか、インテグレーションテストとか、システムテストとか、エンドツーエンドテストとか。「〇〇テスト」というやつがいろいろあります。それらの分類基準は、実は言うほど明解で

ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。ここでは、「社内データを参照して何かを答えさせること」において役立つ工夫を話します。前回はこちらから。 ドキュメント検索の過程における2つの選択肢 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：そういったところで、ReActの話に戻ります。弊社のアーキテクトが、実際にReActを使ってエンタープライズのサーチをしていくサンプルの解説記事とかを書いています。社内データを参照して何かを答えさせることにおいて非常に有益なものになってきます。 その話についても触れていきながら、GPTのシステムを組ん

ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。次に、ReActについてと、ReActにおけるプロンプトの流れについて話します。前回はこちらから。 外部情報を取得して文脈として与える考え方「Grounding」 蒲生弘郷氏（以下、蒲生）：時間的にはあと5分しかないんですが、すみません、延びるのを前提でやらせてもらいます。 外部情報を取得して文脈として与える考え方に「Grounding」というものがあります。いきなり出てきて何なのかという話になってくるんですが、いわゆるBing Chatに近いものです。 Bingは基本的

ユーザーの立場ではAIネイティブな働き方が身近に迫っており、データサイエンティストやMLエンジニアにとってはGPTを活用した開発を意識する必要が出てくる中、マイクロソフトの取り組みやML開発のパラダイムシフトをご紹介する「ChatGPTによって描かれる未来とAI開発の変遷」。ここで日本マイクロソフト株式会社の蒲生氏が登壇。ここからはAzure OpenAI Serviceならではの特徴と、Azure OpenAI Serviceのプレイグラウンドについて話します。前回はこちらから。 マイクロソフトとOpenAI 蒲生弘郷氏：こういうことを言うと、「またマイクロソフトの人間が大きなことを言ってポジショントークをしている」みたいになりますが、GPTは正しい使い方と注意点を踏まえていかないといけない部分はやはりあると思うので、今日のこの講演の中でしっかりその内容について把握いただいた上で、活用方

Jira SoftwareやTrelloなどを中心としたPMが経験してきたプロダクト管理ツールの失敗や改善を語る「本当に使いこなせてる？プロダクト管理ツールの失敗&改善PMトーク【開発PM勉強会 vol.20】」。ここで株式会社ビズリーチの菊池氏が登壇。ドキュメント管理とプロダクトバックログの失敗から学ぶツール運用のコツについて紹介します。 菊池氏の自己紹介 菊池信太郎氏（以下、菊池）：ビズリーチの菊池から、10分枠で話をします。今日のテーマは「失敗から学ぶドキュメントとチケット運用のコツ」ということで、今まで経験したところで「こういうアンチパターンがあったよ」「こういう改善をしたよ」というようなところをお話しできればと思っています。 自己紹介を軽くすると、（私は）2018年からビズリーチで働いています。ビズリーチサービスを作っていて、プラットフォーム開発部の部長をしています。また、201

大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント第二弾。今回のテーマは「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」。ここで登壇したのは、株式会社グッドパッチの高橋椋一氏。LLM Agentの仕組みを使った取り組みについて発表しました。 グッドパッチ社でFintechや機械学習系プロジェクトを統括する高橋椋一氏 高橋椋一氏（以下、高橋）：よろしくお願いします。高橋と申します。私は、グッドパッチというデザイン会社に所属している者です。今日は、「AIエージェントがもたらす新たな顧客体験」というタイトルでお話できればなと思っています。 （スライドを示して）私が今日お伝えしたいのは、こちらだけです。LLMを使ったAIエージェントはめっちゃ楽しいので、「おもしろそうだから作るか」という方が、この後1人で

大規模言語モデル（LLM）を、実際にプロダクトや実務に役立つかたちで利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学び合うためのイベント「ChatGPT IN ACTION 実践で使う大規模言語モデル」。ファインディ株式会社からは、笹野翔太氏が登壇。ChatGPTを利用してサービスを開発する中で見つけたTipsを発表しました。 既存アルゴリズムの精度改善や新規技術開発を担当する、笹野翔太氏 笹野翔太氏：それでは、「ChatGPT利用サービス開発でわかったAIとの接し方」というタイトルでLTをいたします。ファインディ株式会社で機械学習エンジニアをしています、笹野翔太と申します。よろしくお願いします。 まず簡単な経歴を紹介させていただければなと思うのですが、私は、新卒で食品メーカーに入社をした後、1度目の転職で客先常駐の機械学習エンジニアになり、そちらで自然言語モデルと戯れながら