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By iwashiTechnology
fukabori.fm episodes
- 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.
37 min - 63. テレプレゼンス・ロボット・最後にRust w/ nakakura, kmath2 id=話したネタ話したネタ/h2ulliテレプレゼンスとは？/lilia href=https://drive.google.com/file/d/1eUBXLT9ZX08NWFskBJqOEeyUIhU5scSJ/view参考: テレプレゼンスのイメージがわかる動画/a/lili攻殻機動隊の義体/lili学術的にはいつから？/lili何回かあるVR元年/liliテレプレゼンスが解決しようとしている課題とは？/liliVR酔い/liliHMD(Head Mounted Display)/liliテレプレゼンスとメタバースとの関連は？/liliメタバースが現実を侵食する/lili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/liliテレプレゼンスにおける技術的課題とビジネス的課題/liliロボット費に比べて人件費が安すぎる問題/liliデータセンターにおけるロボット利用のユースケース/liliヒューマノイドはなぜ人型である必要があるのか？/lili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/lili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？/lili遅延、パケットロス、ジッター(jitter)/liliZoom飲みで友達の猫を触りたい/lili触原色/lilia href=https://www.w3.org/wiki/TPAC/2021W3C TPAC/a/lili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/liliWebRTCを拡張した通信エンジン提供/lilia href=https://janus.conf.meetecho.com/Janus/a/liliRustはロボット開発でメリットがある/lilia href=https://www.ntt.com/about-us/recruit/event/event01.htmlインターンシップ募集中/a/lilia href=https://hrmos.co/pages/nttcom0033/jobs/0011314中途採用も募集中/a/lili参考動画ullia href=https://drive.google.com/file/d/13Fxy8v8ngMk69-CJ7wEH25fj4t2VVDfh/view?usp=sharing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)/a/li/ul/li/ul37 min
- 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.43 min - 61. 電動マイクロモビリティのプロダクト開発 w/ 7omich, t-kurimura話したネタ
- LUUPのプロダクトって？
- 電動キックボードへのソフトウェアによる速度制限
- Over The Air Update
- ハードとソフトウェア混合のシステムアーキテクチャとは？
- IoTデバイスとIoTサーバの通信内容
- MQTT と接続が切れたら？
- 電動マイクロモビリティデバイスのポートをどうやって決めているか？
- 屋外の置かれるIoTデバイスにおきる障害とは？
- IoTデバイスの車体はどのように調達している？設計から自社？
- 中国のODM先はどのように発見する？
- IoTサービスのエラー設計とは？
- キックボードの技師がいまはほとんどいない
- LUUPのプロダクト開発のプロセス全般は？Issue Discoveryはどうする？
- 実際にユーザ意見を反映して開発した例は？
- Twitterからのユーザーの声を収集
- 開発機能の優先度付けの順序をどのように決めるか？
- 課題一覧は見えるところに置いておいて、議論の方向を同じ方向に向ける
- どのようにして情報の透明性を高めているか？
- バックログを、何で管理しているか？
- 経営陣の経営方針をどのように現場に伝えていくか？
- 高頻度な1on1
- 開発チームの文化は？
- 技術者の採用プロセス
- 技術的に面白いチャレンジには何がある？
- 今後のプロダクトの方向性をどうしていく？
エピソード提供スポンサー株式会社Luup
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.42 min - 60. エムスリーにおけるエンジニアリングマネジメント・リーダーの役割・1on1 w/ yamamuteking話したネタ
- VPoEとしてこの3年間を振り返って - エムスリーテックブログ
- 山崎さんがエムスリーで実施した、最大の組織変更は？
- 小さいチーム・数多くのリーダー
- マネジメントチームが見る範囲は？
- マネジメントチームに所属するHRBPの役割は？
- エンジニアのチャレンジをどのように管理しているか？
- チームのチャレンジとは、具体的にどのようなものか？
- どのぐらいの頻度で、エンジニアのチャレンジを確認しているか？
- オンボーディングで何を選ぶかが重要
- オンボーディングで3連発の成功を目指す
- エムスリーにおける、エンジニアリングリーダーに求められるものは？
- 目標設定・評価・採用への貢献
- 山崎さんであれば、どのように目標設定をするか？
- 「正しく」評価するために何を気をつけているか？
- Cross 1on1 とは？
- 評価に直接関与しないグループリーダーとの新入社員との1on1
- Cross 1on1 は、社員から申請して実施するのか？
- Cross 1on1 の実施頻度は？
- エムスリーにおける1on1の目的は？
- 山崎さんの1on1スタイルは？
- M3 エンジニア公式 Twitter
- M3 Tech Blog
- エムスリー公式テックチャンネル 【M3 Tech Channel】
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.31 min - 59. エムスリーにおけるVPoEの役割・エンジニア採用について w/ yamamuteking話したネタ
- VPoEとしてこの3年間を振り返って - エムスリーテックブログ
- 山崎さんの考えるVPoEとは？
- m3にてVPoEを配置するきっかけは何だったか？
- 50名のエンジニア組織の段階で、m3のビジネスがなぜ上手くいっていたのか？
- もともとオープンソースの文化が強い
- 外部委託での失敗経験から、エンジニアリングの内製化へ
- 要所要所で技術的に良い判断をしてきた
- Release It！ 本番用ソフトウェア製品の設計とデプロイのために
- 不格好経営
- 60名からエンジニア組織を拡大させていくときに、何を気をつけていたか？
- 採用基準を限界まで引き上げる
- CTOレベルという定義、およびなぜCTOレベルに着目したのか？
- くしゃみ
- CTOレベルをどのように判断していくか？
最難関のリーダーシップ ― 変革をやり遂げる意志とスキル をどのように活用してきたか？- ハイフェッツの技術的問題と適応課題
- 採用をテコ入れするときに、後ろのプロセスから改善していった
- 内定承諾率100%を目指す
- 自分たちが変わらない限り解決が難しい問題
- 内定承諾率をあげるために、何をしていったか？
- 改善をすすめるときに、何が有効かをどう判断していったか？
- オファー面談より手前のプロセスで、何を改善したか？
- エンジニアを採用する技術 VPofEngineering Meetup
エピソード内容で訂正があります。谷村と南場さんは同期ではなく、南場さんが1年先輩とのことでした。
エピソードスポンサー- Forkwell
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.32 min - 58. プロダクトマネージャーカンファレンス 2021 w/ Nunerm話したネタ
- プロダクトマネージャーカンファレンス 2021
- プロダクトマネジメントとは改めて何か？
- 顧客に価値を提供しビジネスとして利益を出すこと
- プロダクトマネージャーがセールス活動も、ときにはする？
- プロダクトマネージャーカンファレンスとは？
- どのような講演があるのか？
- 過去のプロダクトマネージャーカンファレンス講演で面白かったものは？
- 齊藤 満さん(2017)：95% of PM Work is Disgusting
- やりたいことというより、やらなきゃいけないことをやる
- 過去のプロダクトマネージャー経験で辛かったことは？
- プロダクトマネージャーとして最高に楽しかったことは？
- 仮説を外したときに、プロダクトチーム向けにどうコミュニケーションをしていくのか？
- プロダクトチームで共通理解を得る方法とは？
- Chenさん(2018)：中国のプロダクトマネジメントの違いに衝撃
- 強いニーズさえ解決できれば価値になる
- 顧客のBurning Needsを解決し、PMFを達成する
- 川崎さん(2020)：お手本のような仮説・価値検証アプローチ
- 今年のpmconfのキーメッセージは？
- イベントのテーマを決めるときの対話・プロセスは？
- 優先順位を決める判断基準はあったか？
- 抽象的な話を収束させるときに使う方法は？
- pmconf 2021 の注目トピックは？
- Miro のプロダクトマネージャーの方の登壇、行政の方の登壇
- プロダクトマネージャカンファレンスを最大限に活用する方法は？
- 参加前、参加中、参加後のアプローチ
- RSGT2020に行ってないけどレポートをする
- pmconf 2021は今年無料
エピソードスポンサー- Forkwell
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.50 min - 57. クリエーションライン社の軌跡 w/ yasudatadahiro話したネタ
- JoyInc Journey ScrumFestSapporo 2020
- 日本にJoy,Incを創る！どん底からスタートしたぼくらのジョイインクジャーニー7年間の軌跡
- 会社が大変だった時期はどのような様子だったのか？
- 悪い状態になってしまった要因は何だったのか？
- 組織の成功循環モデルと失敗モデル
- どうやって会社・組織を立ち直らせていったのか？
- TGIFを持ち込んだときの失敗
- Sasquatch music festival 2009 - Guy starts dance party
- フォロワーシップ
- 自分が一番最初に踊ってオープンにする
- 何をオープンにしているのか？
- 社員の力で最高のチームをつくる――〈新版〉1分間エンパワーメント
- ヴァル研究所の写真例
- 社員をどのようにモチベートしていったのか？
- 社長の目指す姿を共有できていたのが良かった
- ミッション・ビジョンは上手く使えていたか？
- 魂のないビジョンと、あるビジョン
- どのように理念浸透させていったのか？
- ビジョンをベースにしたワークショップの実施
- ビジョンが意識できていると、どのような行動が起きるのか？
- ジョイ・インク 役職も部署もない全員主役のマネジメント
- エンゲージメントスコアの可視化
- 社員全員と社長との1:1の対話
- 雑談を意識的に取り入れる
- 雑談を決める相手はどのように決めていた？
- オンボーディング ハンドブック
- オンボーディングハンドブックの作成経緯
- チーム全員との1on1(mixin)
- オンボーディング用のテンプレート
- 採用情報 - クリエーションライン
- Team Geek ―Googleのギークたちはいかにしてチームを作るのか
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.54 min - 56. 自然言語処理(NLP)の歴史、BERT w/ Takahiro Omi話したネタ
- BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング―
- 自然言語処理とは？
- 自然言語処理の応用範囲は？
- 機械翻訳、メールフィルタ、チャットボット
- 自然言語処理はどのように発展してきたのか？
- NN (ニューラルネットワーク) とは何か？
- NN における大きなブレイクスルー
- AlexNet
- エンドツーエンド処理
- Deep NN におけるディープとは？
- 学習とは具体的にはどのような処理？
- RNN (Recurrent Neural Network) とは？
- RNN で解きたかった課題は何か？
- RNN における処理イメージ
- RNN の課題
- LSTM (Long Short Term Memory)
- LSTM の特徴、文脈考慮
- NN への文章はどのように入力するのか？
- 単語をベクトルで表現する
- ELMo と LSTM との関連性は？
- なぜ双方向の情報を使うのが効果的なのか？
- セサミストリート
- Transformers の登場
- Self-Attention とは？
- Self-Attention の計算効率利点
- Attention と Transformer との関連性は？
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) とは？
- エンコーダとデコーダとは？
- BERT の特徴とは？
- BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出
- 自然言語処理界隈はどのように進化していくのか？
- GitHub Copilot
- Recruit、ストックマーク株式会社
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.39 min - 55. コンテナランタイム(後編) w/ TokunagaKohei話したネタ
- 高レベルランタイムとは何か？
- デスクトップなどで使われる高レベルランタイム実装には何があるか？
- containerd
- docker が containerd を活用するまでの流れ
- podman
- podman の特徴は?
- 補足: エピソード中で、PodmanとDockerの機能の主要な違いにひとつにPod作成機能を挙げていますが、これ以外にもいくつかあります。詳しい違いについては、mobyメンテナである須田瑛大氏の DockerとPodmanの比較(Container Runtime Meetup #3発表資料)に分かりやすくまとめられています
- conmon
- nerdctl
- nerdctl を利用するメリットは何か？
- kubernetes から叩かれるCRIには何があるか？
- CNCF(Cloud Native Computing Foundation)
- BuildKit
- CRI-O
- CRI-O は containerd と比べた場合の特徴は何か？
- OCIランタイムの実装には何があるか？
- runc
- runc の v1.0.0 リリース
- Open Container Initiative Runtime Specification
- OCIランタイムの実装はできるもの？
- youki: A container runtime in Rust
- 2021年に今更コンテナ入門した僕の最初の一歩
- セキュアなコンテナランタイム
- Kata Containers
- Kata Containers の特徴とは？
- gVisor
- gVisor の特徴とは？
- C言語による実装 crun
- 言語実装に差異はどの辺りにあるか？
- パフォーマンスとコミュニティ
- Open Container Initiative
- OCI で規定される仕様には何があるか？
- OCI Runtime Specification
- OCI Image Specification
- OCI Distribution Specification
- この先、コンテナ関連の仕様・実装はどのように発展していくか？
- イラストでわかるDockerとKubernetes Software Design plus
エピソードスポンサー- 株式会社ゆめみ
See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.38 min
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