199- 世界で活躍する天才エンジニアたちは、AIとどう開発している? ゲスト:Jay・Johan
2026-10-07 34:57

199- 世界で活躍する天才エンジニアたちは、AIとどう開発している? ゲスト:Jay・Johan

世界で活躍する天才エンジニアたちは、AIと一緒にどう開発しているのか。今回は、僕が「天才」と呼ぶエンジニア、JayとJohanに、普段の開発でAIとどんなやり取りをしているかを聞きました。


データベースのインデックス選びをAIと議論するJay。ゲーム開発でAIを使いながら、設計やコードを吟味するJohan。AIに何を任せ、どこで自分の判断を入れるのか。2人の具体的な開発の話から、その使い方を掘り下げます。


僕たちはクローズドなエンジニアリングチームを作り、定期的にキャッチアップしたり、一緒に開発したりしています。今回は、そんな普段の会話を収録しました。


前半ではFDE(Forward Deployed Engineer)の仕事やエンジニアの評価について、からはAIと一緒に進める開発について話しています。2人の開発の実践を先に聞きたい方は、そこからどうぞ。


ゲスト:Jay(フィリピン出身) / Johan(スウェーデン出身)

ホスト:Yuya

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感想

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サマリー

Yuyaが、フィリピン出身のJayとスウェーデン出身のJohanを迎え、FDE(Forward Deployed Engineer)の仕事内容と評価について話を聞く。FDEは決められた要件を納品する受託開発とは異なり、顧客の業務や課題を深く理解し、プロダクトへの適合やチーム編成まで考えて共同開発する仕事だと説明される。高い報酬の背景には、技術だけでなく顧客から信頼を得て、売上や事業成果に結びつける役割の測りやすさがあるという見方が示される。日本では製品の良さだけでなく関係性や長期的なつながりが購買に影響するという話から、エンジニアの成果をどう評価するかにも議論が広がる。 後半では、AIによって開発速度が上がっても、要求される速度はさらに上がり続けることや、エンジニアの仕事が実装中心から設計・顧客ヒアリング・ビジネス理解へ広がっていることが語られる。JohanはAIにアーキテクチャのドラフトを作らせてレビューし、Jayは日本語と英語を含むデータベースのインデックス選択をAIと比較検討している。ゲーム開発では、オークトリーとハッシュマップの選択や、キャラクターの服を生成するアルゴリズム、オープンソースライブラリの性能問題をAIと会話しながら検証した。AIは個々の案やコードの精度は高い一方、スケーラビリティなどのトレードオフや文脈を自動では十分に判断できず、人間が監督し続ける必要がある。最後に、急速に変化するモデルやツールを実際に試してアプリへ組み込み、効果を検証する習慣の重要性が確認される。

FDEの仕事と受託開発との違い
スピーカー 2
久々にポッドキャストをやります。Hello Worldという番組でやっています。
この番組は、世界で活躍するエンジニアの方と話したりとか、
日本人のソフトエンジニアが世界で活躍するためにいろいろ話しているポッドキャストです。
今回のゲストは、すごいランダムに撮っているんですけども、
まずはJayさんということで、Jayさんは1回ポッドキャストにも出てもらっているんですけども、
Jayさん、よろしくお願いします。
スピーカー 4
お願いします。みなさん、こんにちは。Jayと申します。
去年かな、去年の1月に1回ポッドキャストに出たんですけど、
もちろん知らない人はいると思うんですけど、
フィリピンから来たJayと申します。
今、ベンチャーでリードプロダクトエンジニアをやっています。
よろしくお願いします。
スピーカー 2
はい、お願いします。
スピーカー 5
すみません、日本語だと多分緊張しちゃうと思うので、申し訳ないです。
英語でも全然いいんで。
スピーカー 2
もう一人が、実は僕がずっと本当にこのポッドキャストを5年、6年くらいやってるんですけど、
ずっと呼びたいと思ってた僕のベストフレンドでもある、
めっちゃ僕が尊敬するソフトエンジニアのJohanさんを呼んでいます。
Johan、よろしくお願いします。
スピーカー 3
よろしくお願いします。
自己紹介ですかね。
Johanと申します。スウェーデン人です。
多分、そろそろ15年くらいエンジニアやってると思うんですけど、
スウェーデン人なんですけど、最初はノルウェーくらい、4年くらいエンジニアやってて、
スピーカー 3
あと日本に引っ越して、3、4年くらいして出て、
その後スイスに引っ越して、アメリカのシリコンワールドのスタートアップで働いてて、
スピーカー 3
で、また日本に帰ってきた。
で、今はちょっと自分でゲームエンジンを作ってます。
そうですね、興味あるところ、何があるかないですか?
Johanさん。
何がみんなが興味のあるところかなと思うんですけど。
どうですか?
スピーカー 2
すごいメンバーですよね。
今日はスウェーデンの方とフィリピンの方で、
どちらも僕が本当に尊敬するソフトエンジニアの方で、
たまたまね、なんでこれ収録したかっていうと、
たまたまいつもこのメンバーでよくオフラインに飲んだりとかオンラインに飲んだりするんですけど、
今日たまたまオンラインで飲んでて、
めっちゃ面白い、これみんなに伝えたほうがいいんじゃないかみたいなことがあったので、
撮ったんで、すごいランダムなんですけど、
何が興味あるかな?みんなは。
FDEの話とか、やっぱすごい気になるのかな?みんなは今。
さっきちょうどしてた。
スピーカー 4
みんな気になるのね。
みんな一番FDE気になるのがお給料が高いんですよね。
みんな。
スピーカー 1
それFDEってなんなん?ってとりあえずお給料高いなっていう。
スピーカー 4
一番魅力的。
スピーカー 5
最近さ、だからそれこそ僕、ただ来ただけですけど、
スピーカー 2
リンクドインでね、シエラっていう会社あるじゃないですか。
アメリカのシエラから、
スピーカー 5
まあそのランダム力で、
スピーカー 2
ただ別に僕がどうとかって感じじゃないですけど、
スピーカー 5
来た求人だったら、日本ですよ。
スピーカー 2
日本で2000万から3000万エンジニアで、FDEで。
スピーカー 3
すごい。
スピーカー 2
みたいな求人もあるわけじゃないですか。
FDEですよ。しかもそれが職種が。
スピーカー 2
今までだとソフトウェアエンジニアSWEですよね。
スウェイ、スウェイとかで。
だけどFDEがもうなんかすごいことになってきて。
とんでもないですね。
スピーカー 3
エンジニアはそもそも日本給料低いと思うんですけど、
FDEになるともうとんでもないことになっちゃうっていうことですね。
スピーカー 1
でもみんな多分FDEなんなんってまだ果てないなって思うんですけどね。
スピーカー 2
その辺をね、やっぱ今回は、さっきちょっと話したんですけど、
改めて聞きたいなと思ってて、
日本視点だと、
スピーカー 5
日本人の今までの、日本の受託文化の、
例えばNTTデータとかって結局受託してたし、
スピーカー 2
今までFDEって受託じゃないのかみたいなとこもあると思うんですけど、
その辺ってどうなんですかね。
スピーカー 4
前も話したと思うんですけど、
普通の受託ってやることって決まってるよね、最初からは。
スピーカー 1
このプロジェクトをやって終わったら終わりみたいな感じですよね。
受託元、ソーシングの元から要件定義が決まってるみたいな。
スピーカー 5
全部、エクスペクス。
スピーカー 1
もちろんもうちょっと要件定義支援までやる受託あると思うんだけど、
でも基本的にもう決まってると思いますよね、最初からは。
スピーカー 4
で、それだけできたらもう終わりみたいな感じなんですけど、
スピーカー 1
FDEはもうちょっとディープなレイヤーかな。
スピーカー 4
もうちょっと詳しくこの会社の問題を知って、
スピーカー 1
ワークフローを知って、
どこでうちのプロダクトをフィットになるのか。
で、そこからどういう風なサービス作って、
スピーカー 1
そのためにどういう風なチーミングをやって、
で、一緒に開発しようみたいな感じだと思いますね。
FDEの報酬とエンジニアの評価
結構コンサルっぽいみたいな、いわゆる。
スピーカー 1
そうね、でもちゃんとエンジニアがやるコンサルですね。
エンジニアとセールスもみたいな感じな仕事ですかね。
スピーカー 2
だからどのくらい前からそういうのってあるんですか、FDEみたいな言葉って。
ファランティアは結構前じゃないですか。
スピーカー 5
ファランティアってさ、ごめんなさい。
スピーカー 2
今さ、多分自家装だけど、かなり上位の会社になってるよね。
そうじゃない、なんかいろいろあって。
スピーカー 4
家って言うのかな。
なんか最近バズってるんじゃない。
なんか戦争の話だったりとか。
スピーカー 3
ああ、そっか、戦争的だ。
スピーカー 4
そうそうそう。
スピーカー 5
ファランティアはお二人知ってました、昔から。
多分日本人だと結構FDEって言葉聞いて、
FDEって何って聞いたら、じゃあファランティアがやってたことだよみたいな感じになったんですけど。
スピーカー 2
その前から結構知ってたんですかね、ファランティア。
スピーカー 4
Jはそこまで前じゃないんだけど、
スピーカー 1
でもアメリカのトランプ大統領さんはファランティア結構好きで、
そこから多分、何これ、この会社みたいな気になってて、そこからいろいろ調べてたんですね。
スピーカー 2
Jはそこまで知らなかったの?
スピーカー 3
そうですね、最近ニュースに出たりとかしてて、結構大きくなってるからなんか知ったんですけど、
その前はあまり聞いたことない感じです。
スピーカー 2
そうなんだ。
多分2、3年前とか初めて聞いたぐらいかな。
スピーカー 2
本当?でも多分それ日本人より前かもしれないね。
スピーカー 5
日本人は多分最近本当にここ1年ぐらいで、
スピーカー 2
FDEって言葉聞いて、やってんのファランティアだよみたいな感じになったよ。
スピーカー 3
でもまさにJ言ってる通りに、戦争の関係で知ったって感じですね。
いろいろそういうのやってそうな感じで、
悪い言い方かよくわかんないって感じ。
スピーカー 4
いつだったのかな、ファランティアが東京来た時に僕行ったよ、イベントに、渋谷。
スピーカー 1
いつだったのかな、でも行ってちょっとXで話題になったんですよね。
みんななぜファランティアのイベントに行ってるんだみたいな。
本当にファランティアやってること知ってるのかみたいな。
でも面白い、まあ面白いんですけどね。
FDEは多分何十年前、覚えてない、わからないですけど、
スピーカー 1
でもファランティアがスタートしたんですよね。
いつだろう、2000ファランティア。
スピーカー 2
さっき話してて面白かったのが、
結局エンジニアって、エンジニアとセールスの両方の能力、スキルを持っていないといけないんじゃないかみたいな話があって、
その辺なんかヨハンとかどう思うの?
スピーカー 3
セールスエンジニアとかも昔やったんじゃないですか。
それとあんまり変わらないと思って。
結局FDEとしてお客さんのところに行ったら、
エンジニアはエンジニアだからロジックを見て何か決めるから。
お客さんに聞いたら、この問題があるんですけど、
あなたたちのシステム使ったら解決できますか?
エンジニアとかはよく言うと思う。
ここはちょっとあんまり変わらないと思うんですけど。
営業マンは絶対イエスって言うんですよね。
スピーカー 3
もちろん私たちはその問題解決できるんですよ。
なのでFDEは営業マンが向いてる仕事じゃないかなと思って。
僕から見るとエンジニアの経験があった。
でも営業マンとして使えて、それでお客さんが信用してくれて、
そのために存在してるだけじゃないかなと思うんですけど。
結局営業マンだと思うんですよね。
スピーカー 2
でもさ、今給与的にすごいことになってるじゃないですか。
FDEって本当に世界的に見てもとんでもない給与で払ってて、
そういう価値ってどこにあるのかな?
でも多分、ヨハンさんが言ってくれてた信用できるところが大きいんじゃないですか。
信用されてるからそのエクスペクテーションも高いし、
スピーカー 1
多分それでその給料になってるんじゃない?
スピーカー 3
そうですね。僕から見ると多分ビジネスマンが結局給料決まるんじゃないですか。
社長とかマネージャーとか。
結局その利益どのくらい出るかによって給料が変わると思うんですよね。
なので日本はエンジニアの給料が低いんですよ。
スピーカー 5
確かにね。
スピーカー 3
経営者としてから見ると営業が上がるから、
売上が上がるから安いと思うんですよね。
2000万この糸払ったら4000万入ってくるからいいじゃないですか。
エンジニアだったらこのシステム開発1年したらどのくらい売り上がるか分からない。
それ営業マンによって変わります。
結局エンジニアは1000万になっちゃうっていう。
その違いがめっちゃあると思いますね。
スピーカー 5
分かりやすいんだ。成果みたいなところが。
分かりやすいとも測りやすいとか。
スピーカー 2
オープンAIとか他の会社もそうかもしれないけど、
成果報酬もついてるって言うよね。
スピーカー 3
そうなんですか。
スピーカー 2
ABSプラスインセンティブもあって、
そのぐらい会社が払ったとかそういうところに対しての
スピーカー 2
払うからもっとあるみたいな感じで。
スピーカー 5
コミッションってことですかね。
そうそうコミッションコミッション。
スピーカー 2
結局そうなってしまうと、
じゃあやっぱりソフトエンジニアの数がどんどん少なくなっていってるじゃん。
今って。
スピーカー 5
少なくなっていってるからやっぱりソフトエンジニアっていうのは
そういうような道。
スピーカー 2
本当に会社の売り上げに直結するような
ところに行くしかないみたいな感じになってて。
今までのエンジニアの人たちってどこにスクイーズされて行っちゃうのかな。
スピーカー 5
ぴょーんって飛んで行っちゃうのかな。
そういうのも。
スピーカー 1
みんなセールスに行くしかないですよね。
スピーカー 5
エンジニアから。
スピーカー 4
エンジニアでも。
みんなじゃない気がするんですけどね。
スピーカー 3
利益売りやすそうな
例えばこの有名な会社にされてたとか
スピーカー 5
そういうことがお客さんが信用できるなところがあったら
スピーカー 3
多分FTEになるんじゃないかなと。
スピーカー 5
前の会社が大事ってことか。
どっかで働いてたみたいな。
スピーカー 3
結局どんなシステム作れるんじゃなくて
どのぐらいエンジニアに上手じゃなくて
とりあえずお客さんと話したら
そのお客さんにいい提案できるとか
信用してもらえるかどうかって
多分全部じゃないかなと思うんですけど。
スピーカー 2
人間力みたいな感じね。
信頼関係が左右する日本のビジネス
スピーカー 2
昔ヨハンと話してて面白かったのが
日本でビジネスをする上で
めっちゃ重要なのが
製品がいいかどうかじゃなくて
関係性だみたいな話をしてたじゃない。
スピーカー 5
だから一回にさ
本当にめっちゃ多分もっと前の話だと思うけど
スピーカー 5
めっちゃ飲み会行ってさ
スピーカー 2
ほんとに接待して
一緒に飲んで
関係を作ったみたいな話があるけど
そういう力が実は大事になってくる
みたいな話もあるかなと思ってて。
盛り上げを作るっていう文脈で言えばね。
スピーカー 3
そうですよね。
なんか結構面白いですよね。
スピーカー 3
お互いに繋がりになって
それでお互いに信用できるみたいな感じですけど
多分途中に転職したらどうなるんですかね。
多分日本はどうして
その文化になってるというのはあって
あまり転職なかったから
結局一回その繋がりができたら
もう10年とか続くから
大事になってくるんですけど
スピーカー 3
転職が多かったらとか
今年FTEになったらとか
そのFTE本当に信用できるかどうか
っていうのは怪しいじゃないですか。
10年後まだFTEにいるのかとか
私の繋がりが
その会社から消えたら
もう何も信用できないんじゃないか。
スピーカー 2
なるほどね。面白いね。
スピーカー 3
そこらへんすごい面白いなと
ずっと前から思ってるんですよ。
初めて日本に来た時には
あの人が頑張ったから買いたいみたいな。
どういう考え方ですか?みたいな感じで。
スピーカー 5
頑張ったって多分
スピーカー 2
単語がないでしょ多分英語だと
スピーカー 5
なんかそんなに
スピーカー 3
いやでも
スピーカー 5
ある?ある?
スピーカー 3
でもどうやって上司にそれ伝えるとか
どうやってそれを決めるかって
多くの人が普通は
計算を出すんじゃないですか。
だからすごい
なんか僕的にありえない
みたいな感じなんですけど
いろいろそういうのあるけど。
スピーカー 2
Jとかさ、ヨハもそうですけど
どうやってその辺こう
日本に来てハンドルしてんの?
スピーカー 3
あんまり考えてないですね。
スピーカー 4
正直に言うと。
スピーカー 2
アウトカムを出してればOKみたいな感じ?
スピーカー 3
あーそうですね。
なんかエンジニアの弱みはそこじゃないですか。
なんかアウトカムを
なんか出すのは
なんか
自分が見るところから
結局魅力的にならないっていう
なんかその
経営者から見ると
あまり成功してないかもしれないと思われてるんですけど。
スピーカー 4
いやでも本当に
さっきヨハンさんが言った
エンジニアって
どう頑張ってもどんなアウトカム
出しても
スピーカー 4
あんまり魅力的じゃないんですよ。
エンジニアの
成果物は
プログラム
アプリだと思うんだけど
でもそのアプリが
売れなかったら
まだ成果じゃないよね。
でもその
売る仕事はこっちの仕事じゃないのに
みたいな
スピーカー 1
難しいところがありますね。
そうですよね。
AI時代に変わるエンジニアの仕事
スピーカー 3
多分みんな聞いたことあると思うんですけど
スピード上げろとか
もっとスピード上げなきゃとか
よくあるんですけど
それは永遠に終わらない話なんですよ。
スピード10倍にしてても
来週またスピード上げましょう
みたいな。結局
スピード上げるかどうかは
エンジニアと関係なくて
売れないから
この機能を開発しなきゃ
スピーカー 3
永遠に続くんですよ。
スピーカー 4
いやそんなもんじゃない。
前まで
AI開発
スピーカー 1
駆動開発がなかった時は
スピーカー 4
普通のこの仕事が
多分このプロジェクトは
1年間かかります。
スピーカー 4
でもAIのおかげで
多分
スピーカー 1
3ヶ月になりましたとか
スピーカー 4
でもその3ヶ月は
今もう普通になってて
スピーカー 3
もっと
スピーカー 4
早くスピードにやりましょう
とか。で、上げても
またその分
それがまた普通になって
スピーカー 3
もう永遠に
永遠にそうなります。
スピーカー 3
そうですよね。結局
ネックは多分営業だ
と思うんですよね。
結局多分
100回
100分くらい出しても
もしかして売上げを上げなかったら
もっとスピード上げろって
言われるしかないと思うんですよね。
スピーカー 4
だからFDEがいるんじゃない?
スピーカー 3
だからFDEが
いると思うんですけど
直接そのところに行って
スピーカー 1
話して売るみたいな
スピーカー 4
売るというか
スピーカー 1
それを使って何かを解決する
その中に。
スピーカー 3
もしかしてそのFDEが
エンジニアリングとか繋げて
もっとエンジニアリングが
正しい機能を
作るとか
そういうのができたら
欲しかったら結構効果あるかな
と思うんですけど
でもどうしてFDEがあんなに給料がいいというのは
多分測りやすいか
と
エンジニアは測りづらいから
経理と
あまり変わらないかもしれない
経理もバックオフィスやってるから
しょうがない
部分とか
エンジニアリングもコストセンターとして
お客さんは
お金払ってくれるのは
営業に決まる
でもあれちょっとあったんですよ
グロースエンジニアとか
あったんじゃないですか
まだあるかな
グロースのために
エンジニアリングの実機能をするとか
スピーカー 5
最近はね
スピーカー 2
GTMエンジニアリングとかいるらしい
スピーカー 4
おー
GTMエンジニアリング
スピーカー 4
出たー
スピーカー 5
いろんなことが
スピーカー 3
全部やってもらおうって感じですね
スピーカー 5
いろいろ見たいですね
スピーカー 4
出たねー
僕もそれ見たときに
リンクインで見たときに
GTMエンジニア
僕も調べたんですよ
あれGTMエンジニアって何やってるんだ
って
スピーカー 3
なんでも
なんでも仕事の
アプリケーションをつければ
スピーカー 5
なんですか
スピーカー 2
なりそうな気がするね
スピーカー 4
面白い
スピーカー 2
本当にみんな困ってて
AIエンジニアで
2人みたいな超シニアな人と
話す機会は
スピーカー 5
これをみんなに
スピーカー 2
それこそ僕の
ポッドキャストを聞いてくださる方に
スピーカー 5
超貴重だからさ
どういう感じで
働けばいいのかな
スピーカー 2
これから
スピーカー 3
AIが
スピーカー 5
めっちゃ違うじゃん
多分
スピーカー 5
普通の会社で
例えば
スピーカー 2
シニアスタッフ
スピーカー 5
ロールとかも
ぶっ壊れる可能性もめっちゃあるし
スピーカー 2
全然違うじゃないですか
今までと
どうやってるんですか
皆さん
Jは
スピーカー 4
めっちゃ変わったから
Jの仕事は
もちろんJも
数年前に
スピーカー 1
普通のエンジニア
だったし
スピーカー 4
タスクもらって
スピーカー 1
開発して
終わりみたいな毎日だったんですけど
スピーカー 4
最近
スピーカー 1
今日みたいに
スピーカー 4
1日
1つの機能の
設計だけ
頑張ったなって
スピーカー 1
日々になってますね
スピーカー 4
その設計は
ピッチャーの
設計だけじゃなくて
ちゃんとビジネスの
スピーカー 1
人たちとヒアリングしたり
スピーカー 4
とかお客さんのところ
行って
スピーカー 1
話して
スピーカー 4
設計してて
スピーカー 1
アーキテクチャのことを考えて
スピーカー 4
もうちょっと幅広いことを
スピーカー 1
考えてる
スピーカー 4
設計作って
スピーカー 1
AIとかに作ってもらう
みたいな感じの
仕事になって
ますね
AIと設計を議論する方法
スピーカー 4
もちろんお客さんの訪問
だったりとかお客さんのやり取りの
ところが増えた
スピーカー 1
は増えたんですよね
FDEではないんですけれども
スピーカー 5
そのさ
スピーカー 2
設計
アーキテクチャの設計とかっていうのは
スピーカー 5
やっぱりまだまだ
AIではできない
スピーカー 4
AIが最初
ドラフト
作ってもらってるんですよ
スピーカー 4
それをレビューして
チューニング
してますよね
スピーカー 5
例えばさ
いろんな抽象度があると思ってて
スピーカー 2
レベルがいっぱいあるじゃん
スピーカー 5
結局さ
スピーカー 2
エンジニアリングってトレードオフの連続
じゃないですか
これをとってこうする
スケーラビリティがあるからこうするとか
それは
スピーカー 2
AIを考えられないの
スピーカー 4
全部できないね
状況とか
スピーカー 2
それもあるじゃないですか
スピーカー 4
たまに僕も
悩みというか
スピーカー 1
まだ果てなくなってるんですけど
スピーカー 4
もうこんなに
スピーカー 1
レポジトリ全部見えるのに
スピーカー 4
こんなに頑張ってコンテクト
作ってるのになぜ知らないんだ
スピーカー 1
みたいな
スピーカー 4
ところが僕がダメなのかな
もうちょっとコンテクト
スピーカー 1
作らないといけないのかとか
スピーカー 4
でもそのスケーラビリティ
スピーカー 1
とかレプリケーションだったりとか
スピーカー 4
そこまでは
スピーカー 1
分からないんですね
スピーカー 4
分からないというか
ちゃんと
スピーカー 1
見てないかな
スピーカー 4
でもちゃんと指摘したら
このところこれやったほうがいいよね
それでもうちょっとディープタイムで
スピーカー 1
もうちょっと調べてくれてるんですけど
スピーカー 4
でもやっぱり指摘しないと
やってくれない
スピーカー 2
一個一個の
スピーカー 5
結局彼らってコンピューターサイエンスの知識
スピーカー 2
使ってるから
一個一個の精度はすごい高いじゃん
一個一個に対するものは
すごい高いんだけど
結局それのトレードオフを取るのは
スピーカー 5
まだまだ人間ってことだよね
スピーカー 2
結局
スピーカー 4
Jは全部信用してないから
まだ
Jが知ってることが
Jが知ってることを
スピーカー 1
最後知ってるんですね
スピーカー 2
なるほど
そこまではね
スピーカー 5
じゃあその時にどうやって
スピーカー 2
決めるの
自分の経験だけ
スピーカー 4
経験と
もちろん僕が知ってることは
スピーカー 1
もちろんリミットあると思うんですけど
スピーカー 4
ちゃんと
僕知ってることとAIが言ったことの
コンパイラーション
スピーカー 4
を見て
たまに
Jayのデータベース設計とAI対話
スピーカー 4
この間なんですけど
スピーカー 1
例だけなんですが
スピーカー 4
どうやって
このケース
スピーカー 1
どういう風にインデックス化するのか
データベースのインデックス
スピーカー 4
インデックスっていろいろ
いろんなやり方あるんじゃないですか
スピーカー 1
Btだったりとか
B++だったりとか
スピーカー 4
Try Gram By Gramとかいろいろあったけど
このケースは
スピーカー 1
一番いいのがどっちだろう
とか
スピーカー 4
うちのユースケースは日本語もあるし英語もあるし
その時
何を使えばいいのか
デフォルトは
Btなんだけど
でもその時は一番じゃないよな
スピーカー 5
あーなるほどね
スピーカー 4
そのケースは
僕知ってることを
一旦出すんですよ
知ってることを
で、AIがそれを
もちろん考慮をして
他のことも調べて
で、テーブル作るんですね
スピーカー 1
比較のテーブル
スピーカー 4
で、いろいろ理論したらじゃあこれにしましょう
みたいな感じにしてるんですね
スピーカー 4
はい
スピーカー 5
じゃあ結構一緒にこう
ディスカッションしてる感じなんだね
スピーカー 4
よくディスカッションしてます
スピーカー 5
それはもう本当に
AIとだけ
スピーカー 2
他のメンバーはなしで
スピーカー 4
たまに他のメンバーと
スピーカー 1
話してるんですよ
スピーカー 2
あーそう
面白い
Johanのゲーム開発とAI活用
スピーカー 2
ジョファンはどうですか
スピーカー 3
僕は結構
設計とか一緒に
話すことが多いっすね
なんか例えば
ゲームの中に
どうやって人がどこにいるかを
調べるかっていうのを
オークトリーっていうの仕組みがあるんですけど
それをなんか
ロガリズミックなコンプレクシティで
検索できるみたいな
どこにいるかとか
それを分けるときとか
そのオークトリーを使うかとか
他の方法を使うか
例えばただのハッシュマップを使うか
それを一緒に
話したときがあった
どれの方がいいか
この場合だったらこう
結局オークトリーを
使わないようにしたんですよ
スピーカー 3
そういう話とかも
よくしてる
僕はその前はあまりオークトリーを知らなかったんだけど
スピーカー 3
普通だったらwikipediaとかオークトリーを全部
調べて
オークトリーとかいろいろどういうものか
調べるんだけどAIに聞くだけで
すぐ終わった
よくあること
この前も
キャラクターの
服をジェネレーションする
アルゴリズムを作るときには
どうやって服をジェネレーションするか
聞くだけで
この方法とこの方法とこの方法があるよ
じゃあちょっとオープンソースのライブラリを
探そうと探したら
1つを見つけてくれて
普通のオープンソースのライブラリを見つけたら
自分の全部を調べなきゃいけない
聞けばいいってAIに言って
いろいろ聞いて
こういうこういう使えるとか
じゃあ使ってみましょう
スピーカー 3
使ってみたらこのパフォーマンスがひどいな
これ直そう
こういうことしてるんだ
このループの中にずっとデータを黒文字で
バカバカしいことやっちゃう
よくAIするんですけど
一緒に会話しながらそれを解決する
本当に
僕の経験だと
AIが勝手に
アーキテクチャーとか決めるだと
ひどいなことが起きちゃう
だけど
一緒に会話しながらだったら
AIを監督し新しいツールを試す
スピーカー 3
なんかいろいろ
上手くいくことが多い
スピーカー 2
でも
スピーカー 3
本当にパフォーマンスの問題を直そうと思ったら
自分でコード一緒に見ながら
じゃないといけないですね
コードはあまり見たくないんだけど
スピーカー 3
コード見ると
こんな変なことやってるな
なんでこういうことしてるんだ
スピーカー 3
これを調整して
これを調整して
自分はコード書かないんですけど
コード見て
ここおかしいじゃない
これ直しましょう
だからAIは本当に
スピーカー 4
多分
スピーカー 3
練習と
1日で何週間分の仕事を
終わらせたと思うんですけど
すごいスピード早くなるんだけど
ちゃんとAIを
見ないと変なこと
起きちゃうから
ずっとベイビーシーティングしなきゃいけない
あーまた変なことやっちゃった
これ直そう
そんな感じになってるかな
普通に
そうですね
スピーカー 5
結局
スピーカー 2
みんなそういう
レベルをみんな持ってて
スピーカー 5
これはこうで
スピーカー 2
これはこうで
これはこのレベルでやるみたいな感じは
結構みんな自分の中で持ってて
ルールがまだまだ定まってないみたいな
感じの中でずっと困ってるみたいなのは
スピーカー 5
本当に
スピーカー 2
この暗黒時代みたいな感じの
ずっと
ブラックボックスをずっと叩いて
泣いてるから
あるかなっていうのはあるけど
スピーカー 5
でもやっぱそのうまく
スピーカー 2
ヨハンとかジェインみたいに
使ってる人も一部いるみたいな感じで
それはやっぱ
実験をしなくちゃわかんないことだよね
スピーカー 3
ねーゆーろ
スピーカー 4
やり方いっぱいあるんですよ
スピーカー 1
本当に
スピーカー 4
でも僕はいろんなやり方あって
それをまとめて
スピーカー 4
自分の
スピーカー 1
今のハーネスのセットアップできたんだけど
スピーカー 4
それもそれで
スピーカー 1
ちょっとリッチな感じになってて
最近
スピーカー 4
たまに
スピーカー 1
ガーデニングみたいな感じでやらないと
更新しないといけないとか
スピーカー 4
それも
それもタスクになってるなみたいな感じになってて
もうちょっとこのところ
スピーカー 1
自動化しないといけないなとか
確かにね
スピーカー 2
しかも新しいモデルが出るとさ
古いやつもいらないみたいなのめっちゃ多い
スピーカー 2
そういうのも
スピーカー 4
スキルも多いんだね
スピーカー 5
古いやつは
あったほうが精度低いみたいなのもある
スピーカー 1
そうそう
スピーカー 5
そうですね今日はちょっとクイックに
スピーカー 2
収録したんですけど
スピーカー 5
定期的にね
このメンバーでもう一人
スピーカー 2
天才グレックさんみたいな
スピーカー 5
みんな天才
天才たちと僕は飲む会を定期的にやってて
スピーカー 2
こういうのをね
日本のエンジニアの皆さんに
届けられたらいいかなと思ってますし
スピーカー 5
もっと言えばね
英語で話していただければ
スピーカー 2
日本の英語を
勉強したいかなとかも
いろいろそういうのを勉強できるかなと思うので
今後は英語とかでも
いいですかねお二人は
スピーカー 4
次は英語で話しましょう
英語の方が
説明できるかもしれない
スピーカー 5
英語の方がいいよ
お二人がね
日本語上手すぎてね
今日は甘えちゃいましたけど
スピーカー 2
今後はね
日本語も
まじめつつ
出演していただけたらと思うんで
スピーカー 5
お二人なんか
宣伝とかあります?
スピーカー 2
英語で
英語でいいですよ
先生なんか話したいことがあれば
スピーカー 4
私の側では
このグループで
ユイヤ、ヨハン、グレイグ
私たちはいつも
スピーカー 1
いろいろと話している
最新のトレンド、最新のモデル
最新のツール
スピーカー 4
正直言って
見つかりにくい
スピーカー 1
ヨハンが言った通り
スピーカー 4
使わないといけない
AIが見つかって
最新のトレンドを
教えてくれる
スピーカー 1
時間を掛けて
スピーカー 4
使ってみて
アプリに入れて
検証して
スピーカー 1
効果があるかどうか
スピーカー 4
効果がないかどうか
変更しながら
新しいものを試してみて
テクノロジーが
スピーカー 1
速く変わってきて
間に合わないと
スピーカー 4
難しくなる
楽しんでみて
この新しい
スピーカー 5
フィールド
スピーカー 2
グレイグ
見てください
スピーカー 5
ありがとう
34:57

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