ブッククラブの開催と参加者の紹介
リスナーのみなさん、こんにちは。London Tech TalkのKenはつまです。
本日は、【Database Internals】、London Tech 第四弾のブッククラブをずっとやってきたんですけれども、
無事、14章、チャプター14まで完走しました。
ということで、完走したんですけれども、結構なかなかトピックも多岐にわたって消化しきれていない部分もあったということで、
いくつかフォローアップ収録をしていきたいなと思ってるんですよね。
特定の、例えばラフトコンセンサスみたいなところだけをフィーチャーしたフォローアップ収録をしてみたりとか、
あとはブッククラブの参加者の方を呼んで、とりあえずざっくり全体振り返ってどうでしたかみたいなお話も一緒にしていけたらいいなと思ってました。
今日はブッククラブ参加者のお一人を呼んで、一通り終わりましたので、実際どうだったかっていうところとかを一緒にザックバランに話していく回にしたいなと思ってます。
じゃあまずゲストの方を紹介しますね。
アツ、畑山アツさんを呼びしています。
今日はよろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
アツは何回も論のテクトークに参加してくれてるんですけども、改めて直近のエピソードから聞いてくれてるリスナーの方に向けて自己紹介をもらってもいいですか。
はい、承知ました。改めまして名前畑山アツ氏と申します。
現在は日本TCSというインドのコンサルティング会社にてソフトエンジニアをしています。
所属は今AI.coeというAIの研究組織にてラグオベースにした自社プロダクトの開発をインドの人と一緒に開発をしているような感じになります。
他にもデザインドキュメントの作成からテストまでフル自動化した開発のPOCとか色々やっています。
前回は業務のほかに通っているCSの大学なんですけども、そちらの会に出させていただいて、あと1年で卒業できるかなっていうようなステータスになります。本日はよろしくお願いします。
卒業もうすぐだね。おめでとうございます。まだ早いか。
そうですね。あと少しだけ授業があるので気を抜かずに頑張ります。
そうだね。仕事の方も結構やることも増えたり、ラグを使った開発ということでトレンドにもしっかり乗りつつやることをやっているという感じでワクワクする感じですが、
今日アツオを呼んでいるのは色々理由があるんだけど、一番大きいのはブッククラブ、今回3つのタイムゾーンで回していまして、
APACタイムゾーンのファシリテーターというのをお願いしたんですね。前半はテペ君で後半はアツーにお願いしました。
僕がEMEAとノースアメリカとAPACとEMEAの時はファシリできるんですが、
ノースアメリカとAPACの時僕が夜中の時間になっちゃうので参加できないので、当日のファシリをしてくれる方をお願いしてて、
後半アツーやってくれてっていうのもあるので、後半のチャプターの内容も絡みつつ、ファシリテーター目線でも参加者目線でも色々語ってもらえるかなということでお呼びしてました。
本の内容と感想
ということで、最初はざっくり本書を読んで感想して、ところどころ結構難しいところとかスキップしたところとかもあったかもしれないけど、
一番感想しての感想、集団にすると難しいね。本を読み終わっての感想を聞いてもいいですか。
そうですね、正直言うと結構難易度高かったなっていうのが印象にあって、やっぱりどうしてもデータベースの中のディスクの管理の方法だとか、
やっぱり普段業務で使わないところの話にもフォーカスした章があったので、そういった部分は難しかったのかなと思います。
ただ一方でデータベースって色んな関わり方があると思っていて、ディスクなのか分散システムなのか、そういった意味で色んな幅広いトピックを勉強できたっていうのはすごく良かったのかなと思います。
個人的に一番良かったなと思うのが、パフォーマンス改善の引き出しが増えたところかなと思ってますね。
例えばブリーアルゴリズムの進化系でフェイルオーバーオプティマイゼーションみたいなのがあったと思うんですけど、
あらかじめ候補ノードを見つけておくことで再選出の処理を削減するみたいな。
あとはCNB3とかでも似たような考え方があって、ちょっとしたメモを取ってバッチで処理するみたいなアプローチってフロントエンドでもバックエンドでもデータベースでもパフォーマンス改善の引き出しにすごく役立ったのかなっていうのが感想としてあります。
そうですよね。結構やっぱパフォーマンスエンジニアリングの観点で読み込んでも面白いものだったかなと思ってて。
いろんなアルゴリズムが紹介されてましたよね。集めてくれたけど、アルゴリズムはいろいろあって一つ一つ覚える必要ないんだけど、
本質的にやろうとしている構造的なもの、例えばメモ化してとかバッチングしてとか、要するにこの重たい処理をなるべく局所化してとか最適化しやすいようにしてみたいなのを実装だったので、
そういうメタ的な視点も持ちつついろんなアルゴリズムを少なくともね、形だけでも知れたっていうのは大きかったなと、僕もそれはすごい賛成していますと。
まあ難しかったって言ってくれましたけど、どうですか、そうね。なんか過去に読んだことのある本で比較すると、例えばじゃあDDIAよりは難しくて、DDDの本より簡単だよみたいな、なんかそういう比較できたりします?
そうですね。
パッと思いつく本でもいいけど。
DDIAなんか前半部分だけしか読んでないんですけど、結構そのなんで難しいかっていうのを考えたときに、その手触り感がないというか、その知らないことを深堀られているような感じがその難しさを醸し出してたのかなと思っていて、
DDIAはそのある程度そのシステムデザインとか自分でアーキテクチャを組んでいるときに、確かにそうだよなっていう納得する部分があったんですけど、
例えばそのB3のASUとか、なんかいろいろ出てきたときに、あ、なんかそうなんだみたいな感じで終わっちゃうところが結構難しいポイントだったのかなと思います。
なので難しさのレベルで言うと、なんだかDDIAよりは難しくて、なんかCPUの仕組みを話している本とかよりは優しいみたいな感じですかね。
うまいね。わかるかもしれない。
結構その本書を読むってだけだと確かに、難しいけど、もっとしっかり読もうとしたら本書だけじゃ足りないというか、
例えばそのBookClubでも、じゃあB3のASUが出てきたので、実際のPOSぐらいのB3をね、Blynk3の実装を見に行きましたっていう人もいたりとか、
途中でCockroachDBの実装を見に行きましたとか、そのプラスで実際に動いているデータベースのソースコードを見に行ったりとか、
あとその関連するペーパーを見に行ったりすれば、どんどんどんどん難しくなるし、
その足掛かりというかパンク図みたいなのがたくさん散らばってていい本だったんだけど、
本書のページを見るだけに閉じちゃうと、確かにそのDDIAよりちょっと難しいよねぐらいな温度感っていうのはすごい、僕も思いますね。
だから割と今回結構時間かけて9ヶ月ぐらいかな、ブッククラブ読んだんだけど、
途中でいろいろソースコード読んだりとか公式Docs読んだりっていう人も多かったのは、
なんかいい読み方みんなでできちゃうんじゃないかなと個人的にも思いますと。
ファシリテーションの経験と今後の勉強
後はその後半、APAC側のファシリテーションもしてくれたと思うので、
一ファシリテーターとして参加しての良かったところとか、
あとはここをもうちょっと良くした方がいいよとかであったり、
個人的な思い出エピソードであったり、ファシリやってみてどうでしたかっていうのも聞いてみてもいいですか?
そうですね、端的に言うとすごくいい経験になったかなと思ってます。
そもそも自分がファシリで実現したかったことみたいなのをお話すると、
参加者の人に話を振って、
例えばそのレスポンスしたり深掘りした結果議論が盛り上がって、
新しい発見が参加者の人に与えられることがファシリとしての役割というか、
それをやれればいいのかなと思ったんですけども、
やっぱりメンバーとして参加してる時は一つのトピックを深掘りして、
参加者の人に新しい発見をギブするぐらいを目標としてしてたんですけど、
ファシリの場合はそれプラス、
全体を理解してなるべくその議論を盛り上がらせること、
ボールを拾って拡散させることをする必要があったので、
それの準備段階として全体を理解することができたのかなっていうのを思ってますね。
めちゃくちゃ考えてファシリやってくれたじゃないですか。
ありがとうございますというか。
なんかそれを心がけてやってみて、
具体そうだね、それってすごいどこでも生きてくるスキルだと思うんですよね。
会社でミーティングを回したりとか、スピーキングしたりプレゼンしたりとか、
あとはプロジェクトマネジメント的な観点であったりとか、
いろんな人の引き出しをね、引き出すみたいな感じ。
一旦ちょっとファシリを経験してみて、
やってみてもうちょっとここを磨いてみたいなみたいなのであったりとか、
次はこういうチャレンジをすると、
自分がもともと得たいと思っていたゴールというかスキルっていうのは
もっと磨かれるんじゃないかなみたいなイメージってありますか。
そうですね、やっぱり今回通してみて一番痛感したのが、
ファシリってすごい技量が求められるなっていうのを一番痛感していて、
やっぱりそのデータベース、自分が知らないものに対しての深掘りとか、
実はこういうパターンもあるよねみたいなのを拡散するためには、
やっぱりその知識の土台みたいなのがすごく大事になってきているのかなっていうのをすごく痛感したので、
次ブッククラブ参加するにしても、
やっぱりその自分でまず深掘りをするなり、得意なものに参加してみるなり、
なんかいろんなアプローチがあると思うんですけど、
とりあえずその知識を深めてみんなの経験とか意見を発散できるようなアプローチを、
次はちょっとネクストアクションとしてすべきなのかなと思っています。
素晴らしいですね。
僕も結構やっぱりファシリやって気づいたこととかもすごいあるんですよね。
ファシリをやらなきゃいけないってなると、本当に言ってくれた通り議論が盛り上がらないというか、
議論の盛り上がるっていうのはずっと誰かが話しているってことではなくて、
きちんと参加者一人一人が何かテイクアウェイというか、
お土産を持ち帰ってもらえるといいなと思うことで、
アツの言い方をするとそれを何かギブをするっていう言い方になると思うんだけど、
その観点でやろうと思うともちろん本書の内容はざっくり知らなきゃいけないし、
ファシリテーションを回すっていうソフトスキルも求められるし、
あとはその一人一人の、例えばこの人はこの技術に詳しい、
あの人はここの技術に詳しいとか、
モバイルの経験があるからこの話を振ろうとか、
その参加者一人一人にある程度テイラーメイドしたこのクエスチョンみたいなのを出さなきゃいけないので、
結構考えながら1時間終わっちゃうなと僕も思っていて、
そこはやっぱり自分も何回かファシリしながらランプアップしてきたところかなと思います。
これちょっとでもやってみてどうだった?ファシリ楽しかった?大変だった?
そう、なんか気軽さはやっぱちょっと減りますよね。
ちょっと気合い入れて読んでいくぞみたいな感じになるので、
ただ、それが悪いかって言うと別に全然そんなことなくて、
なんか責任を持って参加した結果、自分もなんか学びがありますし、
その参加者の、なんだろうな、人の理解とかも深まることができるかもしれないので、
なんか普通に良かったかなと思います。
そうですね、良かった。本当にありがとうございますということで。
そうだね。
じゃあ、データベースインターナルズの内容自体にも振り返ってみようと思ってて、
データベースインターナルズでデータベース周りを読みましたと、
B2人のバリアンスとか色々勉強したということで、
次、アツの自分のキャリアとか自分の勉強指針の中で、
次1年間何を勉強してみたいか、
全然データベース関係なくてもいいし、
ブック関係なくてもいいと思うんだけど、
これを踏まえて次は何をどこに向かってるかみたいな、
次はどのような勉強してみたいかみたいなの聞いてみてもいいですか?
冒頭でもね、あと1年間で大学卒業できるっていうことがあったので、
そこにフォーカスするかもしれないんですけど、
イメージがあったらぜひ聞いてみたいな。
そうですね。
ブッククラブっていう条件を無しにすると、
個人的にすごい気になってるのが、
LLMのセキュリティ部分に興味を持っていて、
今日もまさにAIを使った不正検知のイベントとかにも行ってきたんですけども、
セキュリティとAIの関係
やっぱりセキュリティってイタチごっこで、
攻撃者はAIを使ってどんどん攻撃できるんですけど、
それを防ぐ側って結構AIを使って100%の精度とか出せにくいので、
そこをどうやっていくかとか、
あとは今後そのエージェントを使った商品購入とか、
いろいろブラウザのオペレーションが増えてくると思うんですけども、
それをAIでどういうふうに検知して対応していくのかっていうのは、
結構ホットなトピックになるのかなって思っていて、
そこに今興味がありますね。
面白そうだよね。
セキュリティね。だからLLMで言っているセキュリティっていうのは、
だからLLMを使ったアプリケーションを、
攻撃者がLLMを使って攻撃パターンを増やしてくるのに、
どう対応するかっていう話でもあるし、
LLMアプリケーションを作る場合において、
セキュリティをどう担保するかみたいな話でもあるしってことか。
そうですね。おっしゃると両方かなと思ってますね。
アプリケーションサイドでもLLMを使った場合、
レートリミット引くとか、
フロントインジェクションさせないとかっていうことも必要だと思いますし、
サービスとしてもAIを使ってどう防御していくかみたいな話もあったりするので、
結構いろいろな話が出てくるのかなと思ってますね。
いろんな会社から。
それ面白そうだね。
僕も現職ではやっぱりそういうことをすごい考えるし、
普通にエンジニアとしてもね、
セキュリティかける新しい技術の掛け算というのは常に面白い領域なんだよね。
セキュリティかけるレジリエントでもいいし、
セキュリティかけるデータベースでもいいし、
そこら辺で面白い学習リソースとか学習スタイルとかあったらぜひ聞いてみたいね。
データベースの実装の探求
それをどうやってやっていくんだろうね。
セキュリティ関連のハッカソンとかででもいいだろうし、
最新のセキュリティの脆弱性みたいなのをしっかりディープダイブしていくのも面白そうだし、
そういうふうにね、カンファレンス出てくるのも面白そうだけど、
もしくは仕事でそういう機会がいっぱいあったら、
それを一つ一つちゃんとやっていくみたいなのもありそうだけど、
アツの中ではこれしていくぞみたいなのあったりする?
そうですね。
今個人開発している中でそれっぽいプロダクト今作ってるんですけども、
セキュリティ…
マジでめっちゃいいじゃん。
の中で有名なのが、
オーワスプとかっていうヒエリ団体があると思うんですけども、
そこのLLMトップ10っていう、
LLMのアプリケーションを作る上で気にすべき、
10カ所みたいなところがあるんですけど、
それらをディテクトするソフトウェア、
ESLintみたいな感じでソースコードを解析して、
コード上でその傾向を見つけたらアラートを出してあげるみたいなことを、
やろうとしてます。
めっちゃ面白そう。
それあれは、
ソースコードにおける脆弱なパターンみたいなのを、
データというかパターンとして持っておいて、
そこを分析してあげるっていうところに価値があるってことかな。
そうですね。
例えば今Viveコーディングとかで、
いろんな人がコードをデプロイできるようになったと思うんですけど、
そこの中のソースコードで脆弱性があるコードの書き方とか、
パターンって多分固まってくると思うので、
それを学習して傾向を出すのでもいいし、
最初はやっぱハードコードとか、
何かルールベースで決めてアラートを出してあげるとか、
いろんな方法があるのかなと思ってます。
確かにね。面白そうだね。
なんかロンドテックトークのメンバーでも、
そういう会社で働いてる人いるけど。
ぜひその彼を呼んでちょっと話したいな。
その話もちょっと今気になるね。
ぜひぜひ頑張ってほしい。
ちなみにわが妻さんが、
LM掛けるシャキュリティいいね。
勉強したいトピックとかありますか?
あるある。
Distributed Database Systemっていくつかあって、
コクローチDBとか、
スパナーとか、
スパナーはGoogleスパナーソースコードも入れないけどね。
NUGABYTEとかさ、
あとはMySQLのTidyBみたいなのがあって、
ちょっとそれを一つピックアップして、
本書で出てきたものを、
ちょっと深掘りしてみたいなと思うんだよね。
例えばラフトコンセンサスをチャプター14でやったけど、
具体的に、
じゃあコクローチDBのラフトの実装って、
どうなってるんだっけみたいな。
Neo4jのにいた頃にチラッとやったけれども、
そこらへんは改めて見てみて、
できればいくつかね、
オープンソースにコミットしたりとか、
やっていきたいなと思ってるんだよね。
以前のどっかの収録で数とも話したけど、
しばらく一休に入るので、
一休期間中はもうほぼ何もできないかなと思ってて、
フォーカスするとしたら割と基本というか、
システムプログラミングとかね、
やりたいなと思っている中で、
それは一つデータベースのソースコードを読んで、
理解するみたいなところともつながってて、
分かりやすいかなと思っているので、
いくつかネタはあるんだけど、
データベースの実際のリーディングだね。
本書を読みながら一緒にやりたいなと思いつつ、
そこまでできなかったのが、
例えばB3の実装も、
パラーッと見て終わった感じっていうところもあるので、
深く理解できるように割とソースコードリーディングして、
あとはチケットに上がっているようなバグがあったら、
直せたらなおよしみたいな、
そういうところをちょっとやっていきたいかな。
実践的な学びの重要性
だからアスと違って僕は、
割とデータベースインターナルズの立脚した続きをちょっと、
無効1年ぐらいやっていきたいなっていう感じです。
いや、すごくいいですね。
なんか自分もなんか、
ちょっと次の話にもあるかもしれないですけど、
今回そのポッドキャスト、ポッドキャストじゃない、
ブッククラブを通じて、
次どうしたら改善できるかなみたいなところを考えてたんですけど、
そこで考えてたのが、やっぱりその、
今回その論文をなんか読んでるような感覚に近くて、
理論はわかるけど、実際どうなってるんだろうみたいなところを、
なんか次深掘りしていきたいなっていうのを思っていて、
実際そのソースコードを読んだり、
OSSAをコミットしたりするっていうのは、
すごいネクストアクションとしてすごくやりたいことと思ってました。
ありがとう、いいフィードバック。
そうなんだよね、やっぱ3年間4つの輪録化やってきて、
もう本いいかなみたいな気持ちはちょっとあるね。
なんかやっぱりこう実践してなんぼみたいなところが、
まあ本読みながら各自が実践してたんだけど、
参加者のいろんな方が例えばこういうライブラリー書いてますとか、
本業でこう活かしましたみたいな、
なんかそういうフィードバックループができてていいなと思ったんだけど、
もうそのこのアクティビティの主軸自体はもう、
実践に据えちゃってみるっていうのも一つ実験として面白いかなと思ってて、
例えばアツのその意見を聞いて思ったのは、
僕がいろいろこうパッチ出したり、ソースコードを見て読んで面白かったのを、
なんかライブでバック会みたいなのをしてみたりとか、
あとはなんかみんなでちょっとしたミニハッカソンみたいなのを、
勝手に週末ハッカソン、ロンドンテックトークでやってみたりとか、
あとはそれこそね、
もうちょっと自然になんかペアリングの機会をみんなで設けてさ、
例えばなんかポスグレのここらへんちょっと興味あるんですよねみたいな人が、
誰かにペアリングお願いするみたいな、ペアプロか、とか、
そういうのもあってもいいかなと思うんで、
ちょっと実践フォーカスなネクストステップに行きたいなという気持ちを強くしました。
ありがとう、いいフィードバック。
ありがとうございます。
そうですね、ライブコーディングとかハッカソンとかすごい面白そうです。
なんか別に外に出さなくてもよくて、
ライブコーディングとかなんかみんなでスクリーン見ながらさ、
30分ちょっとやってみようよみたいなのを気軽にやってもいいよね。
会社の人とはよくはやるんだけど、
やっぱ会社の人とやるときって、
会社の仕事に立脚した問題じゃなくてはいけなくて、
例えば、障害が起きたのでそのスロークエリ直しましょうとかさ、
それもいいんだけど、例えば全然それ関係なく、
こくろうちDB興味あるんでラフトの実装一緒に見ましょうつって、
グッドファーストイッシュやりましょうみたいな、
そういうのでもいいよなと思ってさ。
そうですね。
なんか他に、そうだね、ブッククラブ自体をちょっとメタ的に振り返ったときに、
実践をやっていくみたいな以外のところで、
参加者とかタイムゾーンとかやり方とかで、
もしかしたら他のコミュニティの勉強会みたいなのに過去に、
もしくは現在進行形で参加したりしたこともあるのかな、
わかんないけど、他のスタイルとかと比べて、
こういうところをもっとよくしてみたらいいんじゃないかとか、
あとはこういうところは良かったねみたいな、
メタ的に振り返ったブッククラブのいいとこ悪いとこみたいなの、
もしあったらぜひ聞いてみたいな。
そうですね。
まず良かった点で言うと、
実務での話を聞けたのがすごく貴重だったかなと思っていて、
今回ブッククラブの参加者にモバイルの人がいたり、
SREの人がいたり、バックエンドがいたり、フロントがいたりみたいな、
みんなが専門性があって、
それに付随したデータベースの話を聞けたっていうのは、
本書では得られないような情報なので、
すごくモバイルだとこうなんだみたいなのを学べたのが
すごく良かったかなと思ってますね。
他のコミュニティも何個か参加してるんですけども、
その中ではハンズオンとかがやっぱりあったりだとか、
あとは作ったものに対して議論する、
個人開発のものとかに対して議論したりすることがあるんですけど、
やっぱり手を動かしてみるっていうのはやっぱり
やってみてもいいかなっていうか、面白そうだなと思います。
なるほど。ありがとうございます。
ちょっと検討してみますね。
別に他の勉強会をそっくり真似していきたいみたいなのもなくて、
ここにいるメンバーの人たちがね、
楽しいなっていう知的好奇心を満たせる場が、
このメンバーであればいいなというのを持ってて、
言ってくれた通り結構ディープな現場の経験談とか、
障害談とかがゴロゴロ出てきたので、
あれはすごいいいなというか、
公開収録とかで出てこない話とかさ、
あとは初めましての人とかではあんまり出さないような、
すごい深い技術の現場と絡んだ話が出てきたのは、
あれは良かったなと思うんで、ちょっとやっていきたいね。
はい。
あとは、
なんかちょっとブッククラブではないんだけど、
メタ的に一つ新しいトピックをね、
学ぶときのコツも話してみたいみたいな、
話のネタを提案してもらってるので、
それもちょっと話してみたいなと思うんだけど、
これを今興味がある、
背景とかコンテキストとかって、
もしあったら聞いてみたいな、
新しいトピックを学ぶときのコツ、
どうしてますかっていう2人の意見をぶつけてみたいんだけど。
そうですね。
まず何でそう思ったかみたいな、
モチベーションの背景をお伝えすると、
今やっぱりそのプロダクトが出てくるスピードが
異常に速くなってきて、
そのキャッチアップ使いじゃないですけど、
キャッチアップして実務に活かして、
それを以前よりも早いスパンでやる必要が
出てきたのかなっていうのが個人で勝手に感じています。
それを考えたときに、
やっぱり学び方のコツみたいな、
自分の型があったときに、
専門家の重要性
今後すごく役に立つのかなと思っていて、
以前はあつもさんが、
ブラックボックスをいろんな形で、
いろんな角度から見るみたいな話をされてたりだとか、
あとはアナロジーもすごく物事を理解する上で、
すごくいいアプローチだなって思っているので、
わが妻さんの中でベストプラクティスとか、
こうしてるよみたいなのをせっかくだから
聞いてみたいなって思ったって感じです。
深いトピック来ました。
好きなトピックだけど。
何か具体例で話そうか。
何か今新しいトピック。
例えばLLMにおけるセキュリティの、
最新トレンドっていくみたいなのを、
例えばあつが学習したいとしていて、
それをどうやって学習していくかみたいな話になるのかな。
そうですね。
なんかいろいろあると思うんだけど、
最近大事にしてるのは、
その道の割とドメインエキスパートというか、
専門家集団っていうのは、
やっぱ必ずいるんだよね。
データベースの話してても、
データベースちゃんと作ってますみたいな専門家であったり、
セキュリティだったらもう10年、20年
セキュリティ業界にいますみたいな人であったり。
LLMも新しいプロダクトが出てくると、
LLMも新しいプロダクトが出てくるんだけれども、
でもよく考えてみると、
機械学習とかAIの研究っていうのはもう、
1900年、7、80年代から、
形は違えど、
同じ旗元の中で、下で、
ずっと開発されてきたものであるから、
機械学習とかAIの重鎮とか、
専門家っていうのはいるわけで、
その新しい学習したいトピックの正しい専門家、
専門家の話を、
誰が正しいことを言っているかを、
ちゃんと理解する、
それを探すっていうのは結構意識してて、
何が言いたいかというと、
例えばデータベースの本を、
勉強しましょうってなった時に、
データベースインターナルズって本があるぞって言って、
飛びつくのではなくて、
誰が書いているかをすごい意識して、
最近本とかアーティクルとかも、
結構ずっとそうだけど、
誰が書くかっていうのがすごい重要。
何が書いているか以上に。
例えばデータベースインターナルズだったら、
アパチカ・サンドラのコミッターでしょ、
実際自分で手も動かして、
アカデミズムで学んだことを実践に活かしてきた人なので、
かなり地に足ついた話が聞けるんじゃないかな、
という期待感があって言うわけで、
物によってはオンライン記事とか収録とかでも、
ポジショントークとか何か物を売りたくて話しているような人もいるわけだから、
すごい綺麗にLLMの話をしているなと思ったら、
実は新しいプロダクトの宣伝文句でしたみたいな、
すごいマーケティング上手な人ってストーリーテリング上手にするからさ。
そういうのがあるので、
ちょっといろいろごちゃごちゃ説明しちゃったけど、
まとめると、新しいものを学ぶときに、
それをすでに専門家レベルで知っている専門家集団、
ドメンエキスパートたちがいます。
その人たちを探したいです。
その人たちが自分のネットワークにいない場合は、
オンラインとかYouTubeとか本とかで探す必要があります。
なのでそのときにそういったリソースに当たるときに、
誰が書いているかを強く意識します、
っていうことになるかな。
どうだろう、この観点では何かすでに気をつけていたり、
新しい知識の学び方
思うところがあったりするかな。
そうですね、確かに今AIとかでドキュメントとか記事の筆筆って、
かなり書きやすくなっているので、
ファクトチェックをやる意味でも、
誰が書いていたり誰が言っているのかみたいなのを
確かにすごく大事だなと思います。
あと、たぶん基本となる技術って、
実続きみたいになっていると思うので、
そこのエキスパートを一緒に学ぶことによって、
それから派生するサービスの理解も深まりそうだな、
っていうのを今聞いていて思いました。
実続きになっている基本を、
ちゃんとメタ的に分析するみたいなところかな。
そうですね。
それをやると、
逆の観点としてはやらなくていいこと、
勉強しなくていいことっていうのも見えてくるはずなんだよね。
例えばデータベースめちゃくちゃ詳しい人同士が話すと、
あ、お前データベースのこと分かってるなっていうのが一瞬で分かるわけだけど、
そこの共通言語みたいなのがあるわけだけど、
共通言語をうまく説明できなかったりとかしてる人に出会うと、
この人は勉強しなくていいことを勉強してるなみたいなのが見えちゃうんだけど、
そこも見えてくるようになるというよね。
例えば僕はLLMとかセキュリティに関しては初心者なんで、
じゃあLLM×セキュリティの文脈で勉強しなくちゃいいことって何ですかっていうと、
全く分かんない。全く分かんないけど、
そこのリストが自分の中で出てくるといいんじゃないかな。
よく言われるアナロジーとか言い方としては、
何を知らないか分からない状態ってよく言うんだけど、
それはまさにそういう状態で、
何を知らなくていいかとかも分からないし、
何を知るべきかが分からないので、
手当たり次第に情報収集してしまってるんだよね。
それで時間をかければ、
情報収集したものの中からパターン認識をして、
構造的に共通項とかを導き出して、
これがLLM×セキュリティ分野における必須となる知識なのかというのは見えてくるんだけど、
既に知ってる人に教えてもらった方が早いし、
正しい人の意見を聞いた方が早いので、
そこの知識の高速道路みたいなのっていうのは、
技術的判断の基準
絶対自分一人じゃ作れるけど時間がかかるので、
その正しいボイスを聞くというか。
繰り返しになっちゃったけど。
これフォローアップクエスト質問していいですか?
何かそう…うんうん。
何かあの…
もちろんもちろん。
今フロントエンド結構中心にやっていて、
何かそこの第一人者の人が、
今何かMCPが結構面白いぞみたいな話をしてたりするんですよね。
結構その文脈でいくと何か、
今この人すごいなと思ってる人が、
新しい技術を押していった場合に、
そこに一緒に何か流れに乗るべきなのか、
それとも今自分はフロントエンドでいいかなみたいな、
そこの何か線引きで何かどうするのかなって、
ちょっと今思いました。
めっちゃいい質問だね。
なるほど。
でもフロントエンドって要するに、
あれだよね、リアクトとかリラックスとか、
そのフロントエンドだよね。
LLMに関してはその人は、
難しいなあ。
難しくて、
多分ハロー効果はあると思うんだよね、バイアスとして。
ハロー効果っていうのは何か、
すごそうに見える人がやってるからすごく見えるみたいな。
うん。
わかる?すごそうに見える人が、
実際すごい人でもいいんだけど、実際すごい人が、
MCPって言ってるからMCPすごそうに見えちゃうみたいな。
でもそのやってる、
アドバタイズしてる人のすごさと、
MCP本来のすごさって別じゃん?
はい。
そこは一緒くたに評価すべきじゃないと、
僕は思ってるんですよ。
だから、自分がすごいと評価してる人が、
MCPをしてるから、
MCPを見始めたっていうのがすごいいい動機だと思うんだけど、
その人の評価がそのままMCPの評価につながるのは、
ちょっと危険かなって思いますね。
そこにはバイアスがかなりかかっていると思う。
うん。
なので、
とっかかりとしては良いけれども、
MCPサーバーを見始めるときには、
自分がすでに評価している人の評価っていうのは、
一旦切り払ってゼロからちゃんときちんと、
そのMCPのそれこそドメインエキスパートを、
新しく見たほうが僕はいいんじゃないかなと思うんだよね。
うん。
何だろう。
例えばさ、
株式投資ってしたことある?
別にちょっととかでもいいんだけど。
もしくはだいたい知ってる?
まだ買ってないですけど。
株を買ってさ。
はい。やろうとはしてません。
うん。
例えば、
すごい評価のいい会社が市場にありましたと。
別にNVIDIAとかでも何でもいいんだけど。
で、そこの株をみんな買って、
値段がどんどん上がりましたと。
そこのCEOがそこそこ有名ですと。
で、マーケットでのプレゼンスも高くて。
で、
そのCEOがね、例えば、
とある段階でステップダウンして、
新しい会社を作りましたと。
今まではじゃあね、
GPU、
NVIDIAの話をしたいわけじゃないんだけど。
車の会社を作ってて、
すごい有名になった人が、
新しく企業を変えて、
何だろうね。
じゃあ、風土チェーンを作りたいですってなったときに、
全然業界構造もビジネスモデルも違うわけじゃない。
で、もちろんその人はすごい人かもしれないけど、
その人のすごさだけで、
同じお金を、
元々の有料企業に投資してたようなお金を、
新しく彼、彼女が作り上げた、
風土チェーンの会社に投資しますかっていう話だと思うんだよね。
自分のお金、未然におきって。
例えば元々の有料企業に、
例えば100万円ぐらいベッドしてて、
それがすごい稼いだと。
そこのCEOがポンと出てきて、
新しい風土チェーンの会社を作って、
そこに100万投資しますかっていうと、
僕は投資しない。
かなりバイアスがかかってると思ってて、
何でかっていうと、
元々の有料企業を作るためには、
その人以外のコントリビューションがかなり働いてると思うんですよね。
そのボード人もそうだし、
現場で働いてる人たちもそうだし、
そういう人たちがいたから、
それによって有料企業ができたわけだよね。
そのフロント業界も差別で、
その人はすごいかもしれないけど、
フロント業界がきちんと盛り上がってたのって、
きちんとしたライブラリーを正しく作ってきた人たちの人力とか、
それをスポンサーしてきた会社の存在とか、
そこにお金が回るようにしてきたビジネスモデルとか、
そういうのがあって、
エコシステム全体としてフロントエンドが盛り上がり、
そこでそこそこ評価を出した人が認知されやすい世界ができてるからであって、
その人が別に全部自分で評価を作ったわけではないので、
簡単なことを言うためにすごい長い話をしてる気がするんだけど。
ごめんね、伝わった?
シリアルアントレプレナーみたいな連続企業家がいたときに、
人に対して投資するんじゃなくて、
会社とか周りの人とかいろんなものを全体見たときに、
その会社自体はどうなんだろうみたいなのを客観的に判断することが大事なんじゃないかっていうのを言ってるような気がしました。
もちろんVCとかでは会社じゃなくて人に投資するって言ってる反対意見もあるので、
それもそれで芯だと思うんだけど、
アツはどっちですかっていう話なのかな。
どちらが難しい?
完全に無視するって結構難しいなと思っていて、
確かにやらないことを決めるのってすごく大事だなって思っている一方で、
結構AIとか普遍的な技術になり得るものを無視するのも一方で結構リスクあるような気がしていて、
どっちなんだって話なんですけど、個人の戦略なのかなって気もしますよね。
そうだね。それすごい良いツッコミで、僕もそれでグサッと考えたんだけど、
もう一つ観点があるかなと思っていて、
すごい人がどっかの会社のCEOとか何でもいいんだけどが、
MCPすごいって言いましたと。
自分はそこにはバイアスがかかってると思うからMCPをゼロから評価しようと思ったとしても、
そうじゃなくて、すごいと思ってる人がいるから、言ってるから、
俺もやろう、私もやろうっていう人たちはいっぱいいると思うんだよね。
MCPの影響と実践の重要性
そういう人たちがどんどんどんどん参入した結果、
結果としてMCPのエコシステムがすごい発展したっていうのは全然あり得るシナリオだと思うんだよ。
因果関係としてすごい人が言ってました、だからMCPがすごいですではないんだけど、
すごい人がMCPすごいと言ってます、
ただその状態でまだまだMCPのエコシステムは発展してませんでした。
でもすごい人がすごいと言ってるのでいろんな人が入ってきました。
その結果集合値によってMCPのエコシステムが発展しました。
結果としてMCPのエコシステムは社会にバリを出せるすごいツールになりましたっていうシナリオはあり得ると思うんだよね。
難しいっすね。
だからアツがすごい完全に無視するのは難しいって言ったのは、そこはそれでは賛成というか。
やっぱすごい人の意見ってやっぱ影響力があるから。
ハロー効果とかバイアスがあるなと認知すすむのでもやっぱ影響受けちゃうもんだからどうしてもね。
そうですね。
で、MCPやってるんですか。
MCPは見始めたというか。
やってるんですか。
そうですね。
でもちょっと触ってみて確かに使えるなというかすごいなと思う節はやっぱりあって。
デザインドキュメント書くとき、例えばそのNotionのMCPと連携していた場合は、
ソースコードからそのデザインドキュメント書いてオフィシャルチームに依頼するってこともすごいできるだろうし、
とりあえずなんか自分で触ってみて、自分はいいかなとかっていう温度感をつかんで戦略を立てるっていうのもいいのかなって今思いました。
そうだよね。自分で触ってみるっていうの大事だよね。
誰かが言ってたから自分もすごいって言い始めるじゃなくて、まず一体自分で触ってみて本当にすごいのみたいなところを突っ込むっていうのがすごい大事だと思う。
さっきの話に戻っちゃうけど、本を読んでなんかデータベース、僕とかデータベースインターナルズ分かった気になって収録してすごいすごいって言ってるだけじゃやっぱダメで、
自分で手で触って手を動かして実践的な経験を得ないとやっぱそこの説得力って出てこないので、それは本当に手を動かすのはすごい大事だなと思いますね。
自己啓発と今後の展望
まあいろいろまとめるとあれじゃない?誰かが言ってたのをきっかけに触り始めて楽しかったら続けたらみたいな。
そうですね、結構僕はそのいろいろ考えた結果単純細胞になっちゃうから。
まあ面白いって自分で感じるかどうかってすごく長期的な視点で大事だなと思っていて、
まあなんか面白かったら続けて、例えば領域がニッチになったとしてもなんか生きていけるだろうし、なんか盛り上がってても楽しくなかったら多分そこそこのぐらいの人になるしみたいな感じで、
自分のモチベーションがどこにあるのかっていうのを使ってみて確認するっていうのがなんか一つの指針になるのかなと思います。
そうだよね。でその面白いっていうセルフアウェイのやつもすごい大事じゃない?なんかその面白いって2種類あるかなと思ってて、
なんかみんながやってるから面白いっていう風に言うのと、そのやってることの本質が本当に自分が楽しいと思えることかどうかみたいな感じだと思ってて、
例えばなんかみんなハリーポッド読んでるからハリーポッド面白いよねって言ってるのと、あとはなんかなんだろうね、
わかんないけどじゃあダザーイ・オサムを2025年に読んで彼のその文職補正がすごい面白いんだと言ってる違いみたいな、
全社で面白いっていうのは簡単なんだけど、後者で面白いって感じられるためにやっぱり手を動かしてその本質をつかんで、
それが本当に面白いかどうかをやっぱり見極めるためには内部構造とかどう動くかっていうのをある程度理解しなくちゃいけないでしょ。
そこまでやった結果、やっぱつまんないとかやっぱ面白いっていうのをわかるまでとりあえず手を触ってみるっていうのはすごい僕も大事にしなきゃなっていうのを思ってるので、
何だろうね、無理矢理まとめちゃうと、ま、まとめなくてもいいんだけど、面白いって思うまで触って手を動かして、
で、その結果周りの人がどう評価してるかに関わらず、それが自分の中で面白いと言語化できたら続ければいいし、
もしくは周りが面白いって言ってるだけだったから自分もやってみただけだったなっていうセルフアメデンスがあったらきっぱりやめればいいし、みたいな感じもありかもしれないよね。
そうですね。それも含めて次のブッククラブではハンズオン系があったらいいのかなって感じですね。
それだ、それしかない。
なんだこれ、きれいにまとまったぞ。
戻っていきましょう。
戻った。循環したね。何の話を僕は今しちゃってるんだって後悔しながら話したけど、きれいにまとめてくれてありがとう。
いえいえ。結構難しいトピックだと思うので、相談できてよかったです。
話し足りないこととか、もしくは仙台したいこと最後にある?
作ってるプロダクトはまだ宣伝するには早いかな?
そうですね。まだ宣伝には早いんですけど、
一参加者としてすごくいろんなエンジニアとして引き出しが増えましたし、すごくいい機会だったなっていう感想で終わりたいと思います。
きれいにまとめてくれてありがとうございます。
お互い次にチャレンジするドメインは違いますけれども、知的交流を引き続き楽しみにしています。
LLMセキュリティの文脈でも、そのプロダクト開発の文脈でも、いろいろ分かったらぜひまた来て話してみてください。
はい。よろしくお願いします。
ということで、本日は竹山敦さん、敦をお呼びして、データベースインターナルズの振り返りと思いきや、新しいトピックを学ぶときのことについて雑談しました。ありがとうございました。
またお会いしましょう。
ありがとうございました。
