ゲームデベロッパーを蝕む脅威。クリエイターを“スケジュールを守るだけの人間”にする受託病とは【『ぎゃる☆がん』會津卓也氏×『The Good Life』SWERY氏】
ゲームデベロッパーを蝕む脅威。クリエイターを“スケジュールを守るだけの人間”にする受託病とは【『ぎゃる☆がん』會津卓也氏×『The Good Life』SWERY氏】 「受託病」という言葉を聞いたことはあるだろうか。ゲーム開発会社のあいだで、「納期さえ守ればいい」という考えが蔓延し、モチベーションが低下する現象のことである。 そもそも受託病という言葉は、『ぎゃる☆がん』などで著名なインティ・クリエイツの社長である會津卓也氏（@t_aizu）が、2017年に「Tokyo Sandbox 2017」で行った講演「ゲーム開発とデジタル販売の実態：経験を元に」で使い、話題となったもの。 参考：デベロッパを蝕む「受託病」，その特効薬は“ガンヴォルト”。會津卓也氏が登壇した「ゲーム開発とデジタル販売の実態：経験を元に」聴講レポート（4Gamer.net） 同社はカプコンからリリースされた「ロックマンゼ
社内開発環境の紹介 ～社内製プログラミング言語Mintについて～ | ハル研ブログ | ハル研究所
はじめに こんにちは、プログラマーの鶴岡です。 今日は普段あまり表に出ることのない、ゲーム開発に使われている開発環境についての紹介をします。 今回紹介するのは、社内製プログラミング言語の「Mint」です。 なんとハル研では、ゲーム開発のために独自のプログラミング言語を仕様策定からコンパイラやVMの実装も含め、自社で開発しているのです。変わってるでしょ？ Mintは以下のような特徴を持っています。 ・エラーに気づきやすい静的型付け言語 ・C++経験者が理解しやすい言語仕様 ・OSに依存しない高速なC#製コンパイラ ・実行環境に依存しないC++の仮想マシン ・C/C++の関数・クラスが簡単にバインド可能 今はオープンな実装の素晴らしいプログラミング言語がたくさんあり、それらを使うメリットも数多くあります。 それでも社内独自の言語を使うのはさまざまな利点があるからです。 一番大きなものは「ハル研
The Seven Deadly Sins of AI Predictions
1. Overestimating and underestimating Roy Amara was a cofounder of the Institute for the Future, in Palo Alto, the intellectual heart of Silicon Valley. He is best known for his adage now referred to as Amara’s Law: We tend to overestimate the effect of a technology in the short run and underestimate the effect in the long run. There is a lot wrapped up in these 21 words. An optimist can read it o
「シンギュラリティ」の議論にみる人間・社会理解の重要性 | 知的資産経営で会社を元気に! IAM研究所
● シンギュラリティは来ない? AIの未来予想でよくある7つの勘違い 2017.10.23のMIT Technology ReviewにMITコンピューター科学・AI研究所のロドニー・ブルックス前所長が、 「人工知能（あAIやロボット工学の目覚ましい進歩が、私たちの未来の生活を大きく変えると言われており、仕事を失ったり、ロボットに殺されたりするのではないかと心配している人たちもいる。しかし、起こり得ないことを恐れる必要はない。」 として、AIが社会に及ぼす影響について人々が間違った考えを持つようになった7つの理由について説明する記事が掲載されていました。 （引用は「」でくくります。 改行は筆者挿入、以下同様） https://www.technologyreview.com/s/609048/the-seven-deadly-sins-of-ai-predictions/ 出典：MIT T
Learning Go by porting a medium-sized web backend from Python
Learning Go by porting a medium-sized web backend from Python November 2017 Summary: To learn Go, I ported the backend of a small site I run from Python to Go, and had a fun, pain-free experience doing so. I’ve been wanting to learn Go for a while now: I like the philosophy of a language that’s small, has a gentle learning curve, and compiles very fast (for a statically-typed language). What pushe
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
Greenlight
Start Reset Value Delivered${{ flow.valueDelivered() }} Throughput: {{ flow.throughput }} / s Expected In Progress: {{ (flow.arrivalRate * 1000).toFixed(2) }} * {{ (flow.avgCycleTime / 1000).toFixed(2) }} = {{ flow.expectedNumInProgress }} Time Elapsed: {{ (flow.elapsed / 1000).toFixed(1) }} s
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Hands-On-Flow-Metrics-Peter-Kananen.pdf
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