番組の魅力・推薦
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142. ISUCON2026で優勝する方法 w/ kawasy
kawasyさんをゲストに、ISUCON2026で競技中に人間が介入せず優勝したAIエージェント、ハーネスの仕組み、当日までに準備したことなどについて語っていただきました。話したネタISUCON2026で、競技中に人間が介入せず優勝fukabori.ep #52 ISUCON今回の出題課題競技当日に人間が行った操作とは？約3か月の準備で作ったハーネスClaude Codeを8時間動かし続ける方法とは？Herdrの最終構成エージェント時代のISUCONと、評価を繰り返す競技への変化スコアの上振れを狙うだけでなく、ばらつきを減らす重要性準備における過去問の既知知識と、自作問題での評価最後のベンチマークを、どのスコアで止めると良いか？次にkawasyさんがISUCON挑戦するなら？AIコーディングをうまくやれる人とそうでない人との差分は？kawasyさんのXSee Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
141. アラーティングの過去・現在・未来 w/ yuuk1
yuuk1さんをゲストにモニタリングやアラーティングの歴史的変遷から、GPUクラスター運用のリアル、SLOベースのアラート設計、アラート品質の定量評価、さらにはAI/LLM時代におけるSREの未来像まで、アラーティングについて語っていただきました。話したネタ2015年Webサーバアーキテクチャ序論SREのためのテレメトリー技術の探究テレメトリとは？Nagios、Zabbix、Prometheus、OpenTelemetryに至る歴史Webサーバー監視とGPUクラスター監視における違いとは？GPU特有の事象原因ベースと症状ベースのアラートSLOとエラーバジェット消費速度に応じたアラーティングアラートの品質とは？実務的な観点で対応不要なアラートを減らすための方法監視システム自体の健全性を確認するメタモニタリングと合成アラート理想のアラート設計とは？Agentic SREへの進化ほんまでっか勉強会さくらインターネット株式会社 採用情報 HPCクラスタエンジニア（さくらONE）See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
140. 勝てるプロダクト開発の教科書 w/ PassionateHachi
Newbeeのはちさんをゲストに迎え、書籍『勝てるプロダクト開発の教科書』の執筆背景や概要、抜けがちな法務との連携、社長の頭の中をインストールする手法、AI時代に求められるPMの生き残り方まで、プロダクトマネジメントの泥臭いリアルと今後の展望について語っていただきました。話したネタ書籍『勝てるプロダクト開発の教科書 市場選びから顧客理解・予算管理・人事マネジメント・マーケティング・PR・法務まで』既存のプロダクトマネジメント本との違いプロダクト開発だけでなく、事業を勝たせるための周辺領域まで扱う理由PMは法務とどう付き合うべきか？契約書を読まずに法務へ丸投げすることの問題点法務リスクとビジネス要件の落とし所をどう探るか？プロダクト開発において市場選びが重要な理由PMが経営企画や予算管理について理解すべき理由PMはなぜ数字から逃げてはいけないのか？目標やインパクトを数字で語ることの重要性「社長の頭の中をインストールする」とはどういうことか？採用面接を経営や事業への理解度を確認する場として活用する経営の意見と、自分の意見が反している時の振る舞い成功事例を日常的にストックする方法これからのPMにはどのようなスキルが求められるのか？アウトプットしか出せないPMは淘汰されるAIツールの進化によってPMの仕事はどう変わるのか？Newbee(YouTube)書籍『ALL for SaaS』See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
139. AIエンジニアリングの最前線（後編） w/ ry0_kaga
Asterminds CTOのr.kagayaさんをゲストに迎え、ループエンジニアリングの概念や分類、サンフランシスコで開催されたAI Engineer World Fairの参加レポート、AIエージェントを活用したソフトウェアファクトリーの概念やスキュアモーフィズムからの脱却など、AIアプリケーション開発の最前線と今後の展望について語っていただきました。話したネタループエンジニアリングとは何か？Human in the loop と Human on the loop の違いループの4分類（Turn-baed, Goal-based, Time-based, Proactive）アンビエントエージェントの概念と将来像AI Engineer World FairについてAIによるソフトウェア開発工場（ソフトウェアファクトリー）という概念スキュアモーフィズムからの脱却とAIネイティブなソフトウェア設計のあり方コード生成AIにおけるテスト・品質保証とベリフィケーションの課題ターミナルを20個並べるローカル開発の限界とクラウドエージェントへの移行国内外のAIカンファレンスの違いや温度感Astermindsの採用情報See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
138. AIエンジニアリングの最前線（前編） w/ ry0_kaga
Asterminds CTOのr.kagayaさんをゲストに迎え、AIエンジニアリング、従来のソフトウェアエンジニアリングとの違い、コンテキストやハーネスエンジニアリング、実務における評価の難しさや多角的な評価マトリクスの考え方まで、AIアプリケーション構築の最前線について語っていただきました。話したネタ書籍『AIエンジニアリング』AIエンジニアリングとMLエンジニアリングとの違いAIプロダクト開発における主戦場の変化（開発フェーズから運用・Evalへ）AIプロダクトにおける評価（Eval / LLM-as-a-Judge）の重要性と難しさAIエンジニアに求められるスキルセットの多様化と役割分担「〇〇エンジニアリング」多すぎ問題の整理プロンプトエンジニアリングの現状とモデル側への内包化コンテキストエンジニアリングの4要素（Write, Select, Compress, Isolate）ハーネスエンジニアリング（Harness Engineering）とは何か？Agent HarnessとUser Harnessの違いハーネスを整理する2×2マトリックス（計算的/推論的 × 事前ガイド/事後センサー）アジャイル開発における「Doneの定義」と事後フィードバックループの共通点Astermindsの採用情報See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
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