オトバンクVPoEの北川さんをゲストに、オトバンクの開発組織の変遷、組織課題に対する試行錯誤、シニアレベルの人材採用、酒屋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

• オトバンクの事業概要
• 開発組織の歴史、VPoEとして持たれていたエンジニア組織の課題感
• スクラム導入と試行錯誤
• 技術的負債返済と新機能開発のバランスを取る方法
• スキルマップの作成
• キーパーソンの離脱後の立て直し
• シニアレベルの人材採用でうまくいった方法
• 現在の組織状態と今後の課題
• 酒屋を始めたきっかけ
• オトバンク採用情報

エピソードスポンサー

• 株式会社オトバンク

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LINEヤフーのKobayashiさん、Michishitaをゲストに、GPUネットワークやGPUクラスタの仮想化の複雑さ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

• EthernetベースのGPUクラスタ導入による学びと展望
• GPUクラスタとその必要性
• GPUクラスタの運用上の課題
• 自社でGPUを運用するメリットとデメリット
• GPUを自前で運用する際の課題と対策
• GPUネットワークと従来のネットワークとの違い
• CLOS
• RDMA（Remote Direct Memory Access）とその特性
• TCP/IPとの比較、およびRDMAの利点
• GPU間通信のための専用物理GPUネットワーク
• GPUネットワークにおける輻輳制御とその課題
• ロスレスイーサネット
• RoCEv2
• 仮想化による複雑性とネットワーク構成への影響
• 仮想化環境でのGPUとNICの扱い
• JANOG55
• LINEヤフー Tech Blog

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トヨタコネクティッド社の檀野さんをゲストに、注力している技術や音声操作の難しさ、研究開発組織のプロセスや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

• トヨタコネクティッド社の業務概要
• 最近の注力分野
• 生成AIと音声操作
• 音声操作する中での技術的課題
• R&D中心の開発組織・マネジメント
• R&D組織の目標設定と評価、そのコツ
• 先が見通せない取り組みに対する意思決定はどのように実施しているか？
• チームのメンバー構成・人数
• 社内の技術者のキャリアパス
• 技術的なチャレンジ：生成AIを使った実装
• トヨタコネクティッド株式会社 先行企画部

エピソードスポンサー

• トヨタコネクティッド株式会社

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190（いくお）さんをゲストに、EMConf JP 2025の開催背景や概要、トーク選定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

• EMConf 2025開催の背景
• 日本のエンジニアリングマネジメントの現状への課題感
• そもそもエンジニアリングマネージャーとは？
• Konifar's ZATSU
• なぜカンファレンスという形式で開催したのか？
• テーマに「増幅」と「触媒」を選んだ理由は？
• CFPで応募されたトークの選定で重視している点は？
• カンファレンスを通して、持ち帰ってほしいポイントは？
• EMConf JP 2025 オフィシャルサイト

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コトバテクノロジーズCEOのKojimaさんをゲストに、音声基盤モデルの概要や学習方法、評価の難しさ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

• コトバテクノロジーズの概要・創業ストーリー
• Fugaku-LLM
• GENIAC成果報告会
• ChatGPT Advanced Voice Mode
• 従来の音声処理
• 音声分野でのスケーリングの難しさ
• 音声データにおけるNext Token Prediction
• 学習データの収集方法
• 良いデータと悪いデータ
• 音声生成AIの評価
• 音声同時通訳への応用
• デモ動画
• コトバテクノロジーズへのコンタクトフォーム

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Miwaさんをゲストに、従来のかな漢字変換の仕組みや課題、ニューラルかな漢字変換であるAzooKeyのモチベーションや仕組み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

• きっかけの記事: ニューラルかな漢字変換エンジン「Zenzai」をazooKey on macOSに搭載します
• 従来のかな漢字変換手法とは？
• N分割最長一致法
• ビタビアルゴリズム
• 従来のかな漢字変換の課題は？
• ニューラルかな漢字変換とは
• AzooKey 開発のモチベーション
• AzooKey の仕組み
• 従来手法とGPT-2ベースのLLMを組み合わせたハイブリッドな手法
• 投機的デコーディング
• 変換精度
• 現在の AzooKey の技術的課題と今後の方針
• AzooKeyのGitHubリポジトリ

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久保さん、有馬さんをゲストに生成AIの導入成否のポイントや、国産モデルの意義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

• 生成AI成功企業の特徴
• 定量的評価の難しさ、定性的な評価指標の重要性
• 実データに基づいた独自の評価指標の必要性 (例: 100件テスト)
• 生成AI導入における課題
• インターフェースの問題とカルチャーの問題
• 出島的アプローチの成功と失敗パターン
• 失敗の成否を分けるものは？
• 過去のBIツール導入失敗からの学び
• 巨大言語モデルの学習方法と人間の学習方法
• クラウドネイティブ化と生成AI活用の相関
• 日本における生成AIビジネスの挑戦
• 国産基盤モデル開発の意義と期待
• 生成AIの進化と次のステージとは
• aws-ml-enablement-workshop
• Claude 3.5 Sonnet Model Card Addendum

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Autify CEO の近澤さんをゲストに、Aufity社のプロダクト組織やプロダクトの開発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

• Autifyの組織はどのように成長していった？
• CTO を設けていないのは？
• 組織の戦略、事業目標はどういうタイミングで考えている？
• コンテキストスイッチの多さへの対応方法
• Autifyの組織構成
• EM と Dev の比率
• PdM と Designer の配置
• 日本人が少ない開発組織で何か気をつけていることは？
• PdM はどうやってPRDを書いているのか？
• バーニング加減を探る
• n=1 をめちゃくちゃ大事にする
• 誰が、どういうシチュエーションで、なぜこうなっているの、何人言っているのか、金額価値は？
• 3つの変数：課題の大きさ・金額・実装コスト
• 基本はスクラム、2週間スプリント
• プロダクト開発からの学びをどう活かしているか？
• 実装コストが高いものは先にデモを作る
• オンボーディングプロセスはどうしている？
• エンジニアが入ってからプロダクションへの初めてのPRを出すまでの期間は？
• オーティファイ株式会社 採用情報

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Autify CEO の近澤さんをゲストに、Autifyのバーニングニーズの見つけ方、事業進化、生成AIによる影響、ソフトウェアテストの未来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

• 顧客のBurning needsを解決する
• Autify は「誰の」「どんな課題」を解決したのか？
• Founderが売れない製品は絶対売れない
• 顧客の意見を聴くためにアンケートは使うのか？
• 売りに行くのではなく「アドバイザーになりませんか？」とアポを取る
• 製品が無い状態で契約を取るとして、技術的実現性の不安・覚悟は？
• Webからモバイルへの進出
• 生成AIによるソフトウェア開発・テストへの影響
• テスト対象（What）を見つけるのは、なぜこんなに難しいのか？
• 自動化しやすいテストと、自動化しにくいテストとは？
• 自動化可否を判定するモデル
• RAGに組み込むドキュメントは？
• 非機能要件のテストはどのようにカバーしていく？
• ソフトウェアテストは今後、どのように変化する？
• 自動化にかかるコストの考え方・バランス
• 探索的テストとの相性
• オーティファイ株式会社 採用情報
• 書籍: エンジニアリングが好きな私たちのための　エンジニアリングマネジャー入門

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vaaaaanquishさんをゲストに、エムスリーのエンジニアリング組織運営について語っていただいたエピソードです。

話したネタ

• 聴くエンジニアtype
• マネジメントに目覚めたきっかけ
• VPoEとしてのばんくしさんの仕事
• ばんくしさんの目標設定
• エムスリーのROI文化
• 目標設定はツリー構造にしている？
• エンジニア組織のチーム構成とは？
• エンジニアリングマネジメントの役割は、チームの外にある？
• 共通のインフラチームやSREチームはある？
• 技術選定の方法
• オペレーションは誰が担っている？
• 技術的負債の対応方法は？
• 採用時にギークさをどう見極めているか？
• チーム内でどのように合意するか？
• プロダクトマネージャーと開発エンジニアはどのようにコミュニケーションしている？
• 開発エンジニアの顧客接点は？
• ギークかつプロダクト志向な人を求めている？
• 目標設定と評価はどうしている？ 期間は？
• チーム間の異動はどういう契機で発生する？
• プロダクトのクローズはどう判断している？
• チーム間の情報交流を促す仕組みはある？
• 採用情報 エムスリー株式会社

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