81. 低遅延ライブ配信を支える技術 w/ mmasaki
mmasakiさんをゲストに、HLSやRTMPなどの配信技術、WebRTCを利用した配信技術とアーキテクチャ、そのスケーラビリティとトレードオフなどについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 低遅延ライブ配信を支える技術 - NTT Com Open TechLunch #1 Smart vLive 配信とは？ YouTube や Twitch 古くはどういう技術で、どのような仕組みで配信が行われていた？ RTMP、MPEG-DASH、HLS HTTPストリーミングでパケットが落ちたらどうなる？ キャッシュ、HTTPにのっかることのメリット HTTPベースストリーミングにおける進化 HTTP Rangeリクエスト CMAF、Ultra Low Latency HTTPベースによる遅延限界は何秒ぐらい？ Sub Secondを狙った WebRTCによる配信 なぜ、HTTPベースの配信は遅延が大きいのか？ 超低遅延配信って、ビジネス的なユースケースってあるの？ End-End はどのような技術で使われている Upstream としてRTMP、クラウド内転送のSRT、DownStreamにWebRTC RTMPってどういうプロトコル？ WebRTCの負荷とスケーラビリティ スケーラビリティと遅延とのトレードオフ 実績では10,000クライアントまで、puppeteerにより確認済み 負荷試験の負荷が難しい GStreamer をRustから制御 FECやRTXは利用している？ WebRTCでプロキシを通す工夫、TURNサーバーの利用 環境が異なるクライアントに対して、体験を高める工夫は？ WebTransport、WebCodecsの現状 43. WebTransport、HTTP/3、WebCodecs w/ yuki_wtz 中途採用募集中: 低遅延ライブ配信サービス「Smart vLive」や、これに続く新たなプラットフォームを開発するソフトウェアエンジニア See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
80. PRと広報、エンジニア向け採用広報 w/ r1ccha
r1cchaさんをゲストに、PR・広報の定義、公聴の役割、ストーリーの重要性、PRとプロダクト開発との関連、エンジニア採用過熱問題、採用広報などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ PRと広報ってそもそも何のためにあるのか？ PRの定義、広報の定義 公聴とは 公聴の具体的業務は？ 外からの自社の見え方が、なぜ重要なのか？ ステークホルダーとの関係性構築がなぜ重要なのか？ どのように広報メッセージの優先度をつけていくのか？ Zero Topic | yamottyさんのPodcast 同じことでも何度いってもいい なぜ、何度もいう必要があるのか？ わかりやすいストーリーの重要性 プロダクト開発への応用 書籍: ユーザーストーリーマッピング 守りの情報発信とは何か？ エンジニア採用過熱問題 なぜ採用広報のニーズが高まっているのか？ どのように採用広報として振る舞っているか？ 採用広報向けの発信とメディア向けの情報発信は異なる サーフィンとマラソンによるメタファー どうすれば、情報発信を継続できるのか？（ランナーズハイに到れるのか？） その会社が楽しそうだからこそ「いいな」と思う やいやいラジオ RECRUIT | 株式会社10X See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
79. BigQuery と D.Node w/ g_suzutatsu
D.Nodeのsuzutatsuさんをゲストに、BigQueryの基本、BigQueryの内部、最近のアップデート、D.Nodeなどについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ BigQueryとは？ データウェアハウス(DWH)とは？ データウェアハウスとRDBとの違いは？ BigQueryの利用フロー・方法 RDBの変更をBigQueryに反映するユースケース BigQueryと併用されるBIツール Tableau Google データポータル BigQuery の内部アーキテクチャは？ Compute と Storage Colossus とは？ Dremel とは？ Slot というCPUとメモリを抽象化した単位 分散メモリとは？ 分割統治法 最近の BiqQuery の進化で面白いところは？ BigQuery の マテリアライズドビュー そもそもマテリアライズドビュー（マテビュー）の一般的な意味とは？ マテリアライズドビュー利用時の注意点とは？ D.Node とは？ suzutatsuさんのお仕事内容 社内にはどんな人が多い？ D.Node 採用ページ エピソード提供スポンサー デロイト トーマツ ノード合同会社(D.Node) See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
78. プロジェクトスプリント（後編）w/ motoi, kedamatti
プロジェクトスプリント、ホラクラシー、定例会議の進め方、「お尻が痛い」からつながる改善などについて語っていただいたエピソードです。 プロジェクトスプリントとは？ プロジェクトスプリントの作成経緯 プロジェクトが上手く進んでいる兆候が定例会議にあった ホラクラシーとスクラム ホラクラシーとは？ 役割（ロール）と違和感（テンション） タクティカルミーティングとは 役職（権限）と役割は関係がある？ ホラクラシーとスクラムとの共通点は？ 自律的な行動を生まれやすくする仕組みを作る 変化し続けるものを切り取ることで改善しやすくする 上手くいっている定例会議とは何か？ チームメンバの認識が揃って、次の行動が出る。次の行動にはメンバーの意見が反映されている。 会議の分類（4目的 x 人数) 書籍: 会議の進め方 / 高橋 誠 プロジェクトのライフサイクルにどこにいるかで、会議の進め方にグラデーションがある プロジェクトの流れ・メンバーの腹落ち感をどうやって作るか？ 関係性によって「共有」のやり方を変える 書籍: センスメーキング イン オーガニゼーションズ / カール.E.ワイク プロジェクトスプリントを具体的にどう進めていくのか？ 書籍: チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 会議体をAPIとして捉える COPILOT BLOG RPC: Remote Procedure Call 会議の伴走方法は？ 会議体の変更めんどくさい問題 会議体を見直す変更タイミングはいつ？ テンショントリアージ 「お尻が痛い」 「何が必要ですか？」 / What do you need?” プロジェクトスプリントは OSS公開中 採用 株式会社コパイロツト SuperGoodMeetings 採用 ユニバ株式会社 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
77. リモートワークにおけるファシリテーション（前編）
リモートワークにおけるファシリテーションの難しさ・上手くやる方法（合意形成・人数・頻度・目的の設定のコツ）などを語っていただいたエピソードです。 話したネタ リモートワークにおけるファシリテーションの方法論 リモートワークにおけるファシリテーションの方法論を公開します！ リモートファシリテーションのスライドを作ったきっかけは？ ファシリテーションとは何か？ 書籍: ファシリテーション入門〈第2版〉 コンテントとプロセス 組織開発の氷山モデルが言及される記事 なぜ全員でファシリテーターをする必要があるのか？ リモートワークのファシリテーションで、特に何を意識するといいのか？ 地域における合意形成の難しさ なぜ合意形成はこんなに難しいのか？ 自分の理解、自分自身の考えをどうやって把握すればいいのか？ 点ではなく、範囲で考えるのが大事 発話することによって初めて認識する オートクライン効果 口頭で読み上げるとロジックの破綻に気づく （2022/8/22 修正: 最初のShowNoteに書いていたザ・ゴールではなく、ザ・ゴール２が正しいとコメントいただき、ShowNoteを修正してあります。） TOC(制約理論)が説明される書籍: ザ・ゴール２ 言語化することによって、客観的に見れる状態になる なぜ、参加人数を絞るべきなのか？ 短時間で複数のミーティングを開催したほうが良い理由は何か？ メンバーの関係性や、プロジェクトの緊急度によって頻度・時間を使い分ける 環境の認識が固定しないときに、非同期なコミュニケーションはやりにくくなる 環境が固定していない、変化しているとは具体的には？ チャットでの書きづらさは、どこからやってくるのか？ 個人ワーク重要説 ファシリテーターは何を準備するのか？なぜ準備しなければいけないのか？ 最低限、何を事前に準備すればよいのか？ Doneの定義 ミーティングで共有する時間をとるべきなのか？ getting on the same page 発散・収束・共有の順序性は？ 収束させるのが難しい問題に対して、ファシリテーターとしてどう振る舞うか？ 合意形成のレベル・ラインを確認する・下げる ep.66から"アイデアの決め方を事前に合意しておく" 「あれば言ってください」というのは難しい。どうやって対応するか？ 画面に注目してもらいやすくなった 議事録は、どうやって作っていけばいいのか？ 議事録をみんなで書くためのコツは？ 採用 | 株式会社コパイロツト COPILOT BLOG See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
76. モダンウェブフロントエンド(2022)に至る歴史 - React Server Component、SSR Streaming w/ morishin127
2022年のモダンウェブフロントエンドまでに至る歴史、SPA、CSR、SSR、SSR Streaming、React Server Component などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ モダンウェブフロントエンド勉強会を開催しました そもそもWebページのダウンロードって、どう始まった？ JavaScriptがマウスカーソルをキラキラさせていた時代 Ajaxの登場や、jQuery フロントエンドMVC、Backbone.js、Knockout.js Reactは何が革命的だったのか？ 手続き型の実装は何が辛かったのか？ SPA(Single Page Application) MPA(Multi Page Application) CSR(Client Side Rendering) サーバーサイドがJSONを返す時代へ History API SPAが抱える課題は？ レシピページのOGP画像を動的に生成する SSR(Server Side Rendering) と Next.js Hydrate は何を意味する？ SSG(Static Site Generation) とは？ Jekyll と Hugo ISR(Incremental Static Regeneration) とは？ Vercel へのデプロイ SSR が抱える課題は？ SSR Streaming とは？ Streaming HTML と Selective Hydration Suspense Component algebraic effects とは React Hooks とは？ Class Component の課題は何だったのか？ React Hooks のモチベーション React Server Component とは何か？ 今Webアプリを作るならどんな構成にするか？ Meety See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
75. GitHub Copilotの裏側 と 難解なテーマをわかりやすく説明する方法 w/ AIcia_Solid
GitHub Copilotの裏側、GPT、GPT-3、Scaling Law、Multi-head Attention、難解なトピックをわかりやすくする説明する方法などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ AIcia Solid Project GitHub Copilot とは？(補足: 本ep公開時点でGA) GitHub Copilot の裏側で何が動いているのか？ GPT(Generative Pre-trained Transformer) とは何か？ 言語モデルのパラメータとは？ パラメータって GPT では、どのぐらいの数があるのか？ パラメータとは数が多ければいいもの？ Youtube: 【深層学習】Scaling Law - 大きい Transformer は強い【ディープラーニングの世界vol.38】 論文: Scaling Laws for Neural Language Models 学習の計算量と時間量 DALL·E 2 Transformer は並列が得意、とあるがもともとはできなかった？ LSTM(Long Short Term Memory) Multi-head Attention とは？ GPT -> GPT-2 -> GPT-3 と進化するときに何が変わった？ GPT-3 の弱点は？ The Google engineer who thinks the company’s AI has come to life GPT-3 を使う側は何をすればいい？ Fine Tuning と Hugging Face YouTube: 【深層学習】GPT-3 ①-2 追加学習なしでタスクに対応する仕組み【ディープラーニングの世界vol.39-2】 Few-Shot、 One-Shot、 Zero-Shot 動画でわかりやすく説明するために何を意識している？ 数式にこもっている魂を抜き出して説明する 非専門領域の人にわかりやすく伝える方法 なぜこの活動(AIcia Solid Project)を続けられている？ (収録で間に合わなかった重大告知) 2022/7/26に書籍 分析モデル入門 が発売開始！ 訂正 冒頭で "fukabori.fm の76回です" と言っていますが "75回" の間違いです。 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
74. PMFしているスタートアップがスケールする上での組織課題と解法 w/ kameike
タイミーCTOのkameike さんをゲストに、PMFしているスタートアップがスケールする上での組織課題と解法、プロダクトHR、エンジニアの目標・評価設計、コミュニケーション設計などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ タイミーのプロダクトとは スタートアップがスケールするにあたっての組織課題とは？ プロダクトの優先順位を決める上で意識していることは？ プロダクトバックログの優先順位の判断はどのようにしている？ CTOとしてのビジョン、未来の組織とは？ 専門性を分化させて、プロセスを高速化させる 採用は答え合わせ Engineering Manager の責務と Tech Lead の責務 Google re:Work プロダクトHRとは何をしている？ セールスの採用とエンジニアの採用との違いは？ タイミーにおけるエンジニアの目標設計・評価とは？ キャリアラダーの上げ下げは、誰が・どのように判断している？ チームトポロジーを成功させる実践方法の探求 - Team Topologies Study タイミーにおける採用戦略とは？ 採用で必要な人数はどのように決定している？ タイミーにおけるコミュニケーション設計とは？ コミュニケーションで上手くいかなかったこと・上手くいったこと 伝わらないと透明性は出ない 組織としてドキュメントを書く力をどのようにつけていくか？ タイミーエンジニア公式Twitter kameikeさんのTwitter fukabori用のmeety エントランスブック エピソード提供スポンサー 株式会社タイミー See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
73. Value Object w/ kumagi
kumagi さんをゲストに、Value Object について語っていただいたエピソードです。 話したネタ Value Objectについて整理しよう Value Object とは何か？ Value Object で複数の値をくるむcompoundの具体例は？ Value Object のメリット・デメリットは？ 別名参照問題 Value Object は何でないか？ YAGNI原則 不変オブジェクト (Immutable Object) 書籍: リファクタリング 既存のコードを安全に改善する（第2版） マーチン・ファウラー氏のblog記事 - ValueObject Value Object Obsession と Primitive Obsession Primitive Obsession のメリットは？ Value Objectの言説はどこから生まれてきたのか？ 「オブジェクト指向エクササイズ」でクセの強いコードを矯正しよう 書籍: Effective C++ 第3版 書籍: Effective Java 第3版 書籍: CODE COMPLETE 第2版 上 完全なプログラミングを目指して 書籍: CODE COMPLETE 第2版 下 完全なプログラミングを目指して See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
72. 2022年のフロントエンド開発、特にCSS事情 w/ tsukkee
tsukkee さんをゲストに、CSS Grid、Custom Properties、CSS Transitionなどについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 最近のフロントエンド開発ってどんな感じ？ なぜ、 transpile などの変換が必要なのか？ CSS Grid とは？ 何が良いのか？ もともと昔はどうやってレイアウトしていた？ Table から Float へ 阿部 寛のホームページ Flexbox とは XUL Grid と Flexbox の違いは？ HTML(意味) と CSS(スタイル) の分離って、実際の開発ではどう？ CSSで変数利用って、どう進化してきた？ Sass や SCSS Custom Properties Custom Properties のメリットとは？ Web Component との関連 この先、SassやSCSSはこの先どうなっていく？ CSS Nesting Module CSS Animation / Transition の進化 JSでアニメーション実装をすると、何が難しいのか？ Apple Interface Guideline アニメーションの使い時はいつか？ アニメーション習いたてで使いたくなっちゃう問題 Animation と SVG との組み合わせが便利 CSS の仕様を、どうやって追っかけているか？ web.dev チームでフロントエンド情報をどうやって学習しているか？ CSS設計をどうやって決めている？ Shadow DOM と スコープ 実際のプロダクト開発では何を使っている？ CSS Layer :has() 疑似クラス CSS Houdini Painting API Layout API 採用: ストックマーク社 エンジニア募集中 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
71. アジャイルソフトウェア開発と統計的品質管理 w/ sakata_akinori
sakata_akinori さんに "アジャイル開発は品質が悪い" という言説、統計的品質管理、ウォーターフォールで利用されるバグ密度などの指標の有効性、代用特性などについて語っていただいたエピソードです。 JaSST Tokyo 2022 アジャイルソフトウェア開発への統計的品質管理の応用 書籍: エクストリームプログラミング 「アジャイル開発は品質が悪い？」という風評・言説 この言説はどこからやってきたのか？なぜ生まれたのか？ ハイブリッドアジャイル、ハイブリッドウォーターフォール、ウォータースクラムフォール コードの複雑性をマネジメントできない状態 マネジメントプロセスの原因はどこにあるのか？ 絶対イヤだ or 偉くなる バグ密度曲線などの指標は、どこからきて、何がしたかったのか？ 品質指標は、いつもと同じかどうかを見ていただけ メインフレーム や COBOL いつもと同じかどうか、を見るのは過去において意味があったのではないか ウォーターフォールのメトリクスはコストに由来しているのではないか 2022年において、いつもと同じかどうかを見る手法は意味があるのか？ 統計的品質管理の考え方自体は現代でも有効 アジャイル開発では、何を指標として追えばいいのか？ スピードに着目したメトリクス リードタイム、サイクルタイム 審議プロセスにおける納得感とは？ そもそもリスクを小さくしている、ということで納得する 常に上限値におさまるというのは統計的にありえない 代用特性とは？ と 温度計での例 ソフトウェアにおける品質特性(国際規格ISO/IEC 9126) 狩野モデル "品質は誰かにとっての価値である" / ワインバーグ SQuBOK ホーソン実験 魅了的品質をどう高めていくか？ See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
70. チームトポロジー(後編) w/ miholovesq
書籍"チームトポロジー" 訳者の miholovesq さんに、3つのインタラクションモード(コラボレーションモード、XaaSモード、ファシリテーションモード)、認知負荷などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 書籍: チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 チーム間のインタラクションの3モードについて コラボレーションモードとは？ XaaSモードとは？ ファシリテーションモードとは？ 認知負荷を下げるのが重要 サービス境界をどう設定するかがポイント 組織設計をするためにエンジニアリング能力が必要 認知負荷(cognitive load)とは何か？ チームサイズを認知負荷に合わせて設計する ダンバー数 設計は人を驚かせるべきじゃない Clean Code アジャイルソフトウェア達人の技 スモールチームで小さくて良いのでフィーチャーをデリバリできるのが大事 モブプログラミング・モブワーク Amazon audible 書籍翻訳の裏話 リスナーの皆様へのお願い fukabori.fm リスナーアンケートを実施中です！ぜひ回答お願いします！ (2022/3/31 まで) See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
69. チームトポロジー(前編) w/ miholovesq
書籍 "チームトポロジー" 訳者の miholovesq さんに、チームトポロジー、4つのチームタイプ、アジャイル開発との関連、Agile PBL祭り などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 書籍: チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 書籍: SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂版】 スクラムチームではじめるアジャイル開発 チームトポロジーという書籍の概要 コンウェイの法則とは？ wikipedia: Conway's law 逆コンウェイ戦略とは？ ソフトウェアを設計するように組織を設計する ストリームアラインドチーム とは？ プラットフォームチーム とは？ イネイブリングチーム とは？ コンプリケイテッドサブシステムチーム とは？ ストリームアラインドチーム と プロダクトチームとの違いは？ アジャイル開発とチームトポロジーとの関連は？ 書籍: LeanとDevOpsの科学［Accelerate］ テクノロジーの戦略的活用が組織変革を加速する 現代型マネジメントと人間関係論 マインドセットがなくてもアジリティを出せるのではないか Agile PBL祭り 2022 Agile PBL祭り 2022 スポンサー募集中 Agile PBL祭り での最大のアンラーニングとは？ リスナーの皆様へのお願い fukabori.fm リスナーアンケートを実施中です！ぜひ回答お願いします！ (2022/3/31 まで) See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
68. エンジニアリング組織に溶け込むHRBP w/ yamamuteking
エムスリー VPoEの山崎さんに、エンジニア組織におけるHRBPの役割（採用、リテンション、チャレンジマネジメント）や、エンジニアマネジメントなどについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ HRBP(Human Resource Business Partner)とは何か？ HRBPの登場背景とは？ ハーバード･ビジネス･レビュー21年12月号 これからの人事 プロダクト開発組織におけるHRBP プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナー、QAというチーム構成 人事がプロダクトチームになぜ入る必要があるのか？ 役割1. 採用の加速 候補者体験を最大化するためのルート整備 社内のエンジニアに対する深い理解 役割2. リテンション エンジニアでは見落としがちな課題を早めに拾う 人事がエンジニアの朝会に入って課題設定する スクラムマスターに近い振る舞い エンジニア オンボーディングでの期待値調整 役割3. チャレンジマネジメント HRBPが深く入るチームの優先度付けは？ m3 HRBP募集ページ (退職を検知する)人事的センサーとは？ 多様性がチームを強くする どうやってHRBPをスケールさせるか？ スタートアップでHRBPを置くならいつが良いか？ エンジニアリングマネジメントを「ちゃんと」やる？とは エンジニアリングの成果 と 経営 を接続する m3 採用情報ページ fukabori.fm リスナーアンケートを実施中です！ See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
67. 命名規則 と heyのエンジニア組織 w/ ffu_
hey CTOの藤村さんに、プログラミングにおける命名規則、heyのエンジニア組織設計・戦略などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ プログラミングにおける命名規則になぜこだわるのか？ 名前のないプログラミング言語 WEB+DB PRESS Vol.110 もしくは WEB+DB PRESS総集編[Vol.1~120] 入門 名前 命名規則における「良い」とは何か？ CODE COMPLETE 第2版 上 完全なプログラミングを目指して 名前の意味と挙動が一致していること parse という関数命名における例 primary と primal 全体の名前のルーツになる命名は丁寧につける 日本語を、命名規則に使うのはどうか？ 関数・変数名を短くすべきか？長くすべきか？ Clarity over brevity in variable and method names Haskell での命名 紛らわしい動詞をやめる、例: check() 値を返すのか、副作用があるのか分からない Ruby の predicate メソッド hey のプロダクト開発組織デザインとは？ 横断チームとプロダクトチームを作り分ける判断基準は？ チーム・組織が遠くなると、話にいくハードルが上がらないか？ オンラインで話しかけやすいようにするための工夫は？ 全社ミーティングでの愛のあるいじり CTO本部って何をしている？どの課題を解こうとしている？ エンジニア組織のマネジメントをチームで進める 得意な人・知見がある人がファイナルアンサーを持っている 権限委譲をどのように進めているか？ 8象限 と RACI デリゲーションポーカー heyの評価制度は？ heyのエンジニア採用戦略は？ ABM 採用でやらないと決めていることは？ 採用サイト hey BOOK for Engineers エピソード提供スポンサー ヘイ株式会社 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
66. 問いかけの作法(後編) w/ YukiAnzai
MIMIGURI Co-CEO のYukiAnzaiさんをゲストに、問いを引き出す基本定石、良い質問の角度の探し方、アイデアの収束方法などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 書籍: 問いかけの作法:チームの魅力と才能を引き出す技術 問いを引き出す基本定石とは？ 上司が至らなさに光を当ててしまう 問いかけは相手の意見・個性を引き出すために使う いたらなさになぜ、スポットライトをあててしまうのか？ 「何か良いアイデアはありますか？なんでもよいので」 「これまでのボツネタのなかでもったいない、と思うものはありましたか？」 質問のスポットライトの良い角度をどのように探すか？ 同じものをみているふりして違う意味で使っている 定義されていない言葉は とらわれ の可能性が高い 理念を良い意味で各現場が解釈していく 現場の理念のすれ違いをどうやって、すり合わせしていくのか？ パラフレーズという問いかけのパターン ブレストのアイデアをどのように収束させるか？ アイデアの決め方を事前に合意しておく 多数決と多様決 組織の創造性を引き出すエンジニアリングとは MIMIGURI 採用・求人 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
65. 問いかけの作法(前編) w/ YukiAnzai
MIMIGURI Co-CEO のYukiAnzaiさんをゲストに、"問いかけの作法"の概要、オンラインファシリテーション、４つの現代病、知の探索と深化、などについて語っていただいたエピソードです。 話したネタ 書籍: 問いかけの作法:チームの魅力と才能を引き出す技術 "問いかけの作法" の概要について 書籍: 問いのデザイン: 創造的対話のファシリテーション 書籍: リサーチ・ドリブン・イノベーション 「問い」を起点にアイデアを探究する 前著2冊との関係性は？ なぜ問いかけの作法を執筆したのか？ 両利きの経営とサクセストラップ 孤軍奮闘の悪循環 とは？ 誰も意見を言ってくれないお通夜のようなミーティング 孤軍奮闘の悪循環は、どのような起点で生まれてくる？ 学校の先生にファシリテーションの方法を伝えると、教育効果が悪い ファシリテーションで、介入するタイミングは？ 相手の思考のステータスを観察する・見立てる オンラインで観察するコツ・工夫は？ コミュニケーションのチャネルを複数にしておく ハードルが低い方から段階的にアウトプットしてもらう 【エッセイ】どうして日本人は質問しなくなるのか 意見・質問を出せる環境を作っていくのが大事 「問いかけの作法」で言及される4つの現代病とは？ 認識の固定化・関係性の固定化・衝動の枯渇・目的の形骸化 関係性が固定されている状況では、非常に意見が言いにくい のび太がこんなに優秀なはずがない 3人のレンガ職人のメタファーにおける1人目の凄さ 現代病に対して、我々はどう振る舞っていくべきなのか？ 「うちの会社って、伝統があるのでリセットできないんですよ」 固定観念は、昨日までの強力な武器である こだわりと、とらわれの二項対立を往復する 知の探索と知の深化との両方をやり続ける大変さ 構造的に分担するアプローチ と 文脈的両利きのアプローチ 個人で探索と深化のループを回すにはどうしたらいいか？ 評価制度と連動させるのが重要 MIMIGURIにおける制度での連動例 MIMIGURI 採用・求人 See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
64. ロボット x スキル w/ nakakura, kmat
前回に続きnakakuraさんとkmatさんをゲストに、ROS(Robot Operating System)、ロボット x スキル、ロボットに対するプログラミングの課題、テストフィードバックサイクル、などについて語っていただいたエピソードです。 ROSとは何か？ ロボット x スキル AIが判断してロボットを動かしている動画 ロボットの身体構造におけるネックとは ロボット業界における車輪の再発明 強化学習とニューラルネットの応用 ROS上で動作するロボットが持つ身体構造情報の活用 ロボットの動作を作り込むときの苦労とは？何が大変なのか？ 最も大変なのは、ロボット周辺の環境が変化すること シーケンス的作業の実装 ドアを開ける場合の実装例 ロボットプログラミングに対するテストはめちゃめちゃ大変？ テストのフィードバックサイクル 物理シミュレータの利用 ハードウェアの劣化・故障 インターンシップ募集中 中途採用も募集中 チームを一言で表現すると？ プロフェッショナル集団 攻殻機動隊 - Stand Alone Complex 第3回 JAPAN PODCAST AWARDS「リスナーズ・チョイス」の投票フォーム See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
63. テレプレゼンス・ロボット・最後にRust w/ nakakura, kmat
テレプレゼンスとは？ 参考: テレプレゼンスのイメージがわかる動画 攻殻機動隊の義体 学術的にはいつから？ 何回かあるVR元年 テレプレゼンスが解決しようとしている課題とは？ VR酔い HMD(Head Mounted Display) テレプレゼンスとメタバースとの関連は？ メタバースが現実を侵食する 現実とバーチャルの両方にスコープにいれたのがテレイグジスタンス テレプレゼンスにおける技術的課題とビジネス的課題 ロボット費に比べて人件費が安すぎる問題 データセンターにおけるロボット利用のユースケース ヒューマノイドはなぜ人型である必要があるのか？ 脳に直結したときには、人間に近い形じゃないと動かせない ロボットを遠隔地で動かすにあたり、通信の影響はどんなものがある？ 遅延、パケットロス、ジッター(jitter) Zoom飲みで友達の猫を触りたい 触原色 W3C TPAC テレプレゼンスビジネスの活性に必要な通信エンジンの開発 WebRTCを拡張した通信エンジン提供 Janus Rustはロボット開発でメリットがある インターンシップ募集中 中途採用も募集中 参考動画 XPRIZEというコンテストのビデオ審査時に撮影した、遠隔作業タスクをこなしているムービー 遠隔地での力覚転送という技術を紹介するために作成した、エイプリルフール動画の映像(サービス化はネタだが技術的には実装されており、実機で撮影) See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.
62. プロダクト・レッド・オーガニゼーション w/ ykmc09
話したネタ 書籍: プロダクト・レッド・オーガニゼーション 顧客と組織と成長をつなぐプロダクト主導型の構築 プロダクト・レッド・オーガニゼーション(Product Led Organization)とは何か？ 書籍: PLG プロダクト・レッド・グロース「セールスがプロダクトを売る時代」から「プロダクトでプロダクトを売る時代」 プロダクト自体がプロダクトを売るためにはどうしたらいいか？ 書籍Part1/2/3でどのようなコンテンツがあるか？ データ インフォームド とは？ 定量データと定性データをどのように組み合わせて使えばいいのか？ 参考: UXリサーチャーのための「Mixed Methods」読書会を開催しました "最悪なのは、フィードバックを求めておきながら、それを無視することだ" コミュニケーションを決着させる 遅行指標と先行指標 ブレストして出た先行指標から、良い・適切な指標をどう選ぶか？ ProductOpsとは何か？ "プロダクトマネージャーは、おそらく組織内の他のどの役割よりも、自分自身の仕事の功績だけではなく、他の人に影響を与え、モチベーションを高める能力によって成功するか失敗するかが決まる。" ykmc09さんにとって、良いプロダクトマネージャとは何か？ 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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