Exploring Type-Informed Lint Rules in Rust based TypeScript Linters
![2019-15 gRPC and Protocol Buffers](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a52da0f7e606149b0d1fe0a68a84ba9291caa629/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F565c60639f194d3780d1e78c9a41fd20%2Fslide_0.jpg%3F13461871)
Exploring Type-Informed Lint Rules in Rust based TypeScript Linters
小売業は歴史的にITと関係が深い。1970年代後半から1980年代にPOSレジシステムは急速に普及し、在庫管理、発注管理などと関係してきた。2000年以降はECによって消費者の行動を変化させた。 最近ではさまざまなAIベンダーが小売向け AI ソリューションをそろえてきている。典型的なものとして、店内の顧客導線の可視化、不審者・万引きの検出、需要予測、商品棚の欠品の検知、店員のシフトの最適化などがある。 今回取り上げるA社は小売業を営んでいる企業だ。店舗だけでなく、ECやデジタルマーケティングなど、テクノロジーの活用にも力を入れていることで知られている。近年ではオムニチャネルに早くから取り組んでいた。 A社の経営層は2018年のAmazon Goの登場で危機意識を持った。EC最大手のアマゾンが実店舗のビジネスを手掛けることによって、産業構造が変化する可能性に気づいたのである。 そこで自社が
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