英単語ゲームの iOS・Android アプリは 2024年秋リリース予定です。 メールアドレス登録で リリース時にお知らせします。 登録

2023/05/17(水) Qiita Conference 2023

組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ

数日前からLogseqを使い始めた。 Logseqとは https://logseq.com/ Logseqはアウトライナー的な書くためのツールだ。似たタイプのものとして、Workflowyとか、Dynalistとかがある。最近知って使い始めている。とはいっても、アウトライナーはどの用途にしてもなかなか使いづらくてこまねいている。 アウトライナーは、正直書き出す分には相性がよいのだが、いかんせんそれ以外の展開が難しかった。結局、分離して書く、というのが合わずにやめてしまうのが常日頃だった。 最初に知ったのはRoam Research meetscareer.tenshoku.mynavi.jp 最初知ったのはRoam Researchの方だった。グラフになるのがよさそうで、ちょっと調べたところ、以下のようなページも見つけた。 note.com 丁度英語の勉強もやり始めようと思ったところだし

【書き起こし】Cloud SpannerとMerpayの歩み – sinmetal / apstndb 【Merpay Tech Fest 2022】 Merpay Tech Fest 2022 は、事業との関わりから技術への興味を深め、プロダクトやサービスを支えるエンジニアリングを知ることができるお祭りで、2022年8月23日（火）からの3日間、開催しました。セッションでは、事業を支える組織・技術・課題などへの試行錯誤やアプローチを紹介していきました。 この記事は、「Cloud SpannerとMerpayの歩み」の書き起こしです。 @sinmetal：こんにちは。ここからは私と@apstndbさんで「Cloud SpannerとMerpayの歩み」についてお話しします。 自己紹介 @sinmetal：@sinmetalと申します。ソリューションチームに所属しております。元々Google

本記事は22卒1年目の成長シリーズ8日目の記事です。 はじめに こんにちは、2022年度新卒入社 AI事業本部所属の渋谷拓真(@sivchari)です。 現在はAI事業本部にて、デジタル広告の配信サービスの開発やチームの開発体験を向上するためのパイプラインの作成、Go言語を中心とした社内外における登壇、講師、採用などをおこなっています。 本記事では、サイバーエージェントで働いてみたいと検討している方やこれから入社する方に向けて、新卒でサイバーエージェントに入社して1年間でやったことなどを紹介させていただきます。また2023年に史上最年少で、サイバーエージェント内の卓越した技術者を認定する制度「Developer Experts」の次世代版に相当する「Next Experts」に認定されるまでにどのような活動を行ってきたかについても併せて紹介します。新卒エンジニアが実際にやってきたことや会社

G-gen の杉村です。Google Cloud のフルマネージドな分析用データベースである BigQuery について、徹底的に解説します。当記事は基本編であり、当記事を読み終わったあとは応用編もご参照ください。 概要 BigQuery とは 利用方法 フルマネージド（サーバーレス） 他の Google Cloud サービスとの連携 他クラウドサービスとの連携 料金 料金体系の基本 ストレージ料金 ストレージ料金の基本 Physical Storage と Logical Storage Active Storage と Long-term Storage コンピュート料金 無料枠 オンデマンド課金に制限をかける コンポーネント BigQuery の構成要素 データセット テーブル テーブルとは 標準テーブル 外部テーブル ビュー ビュー (通常) マテリアライズド・ビュー ルーティン

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ この記事の内容は先日のQiita Nightでお話ししたことと一部重複します。 Qiita NightではLTの制限時間(10分)に収めるため、結構端折りました。 はじめに ChatGPTが登場してから数ヶ月が経ちました。 ChatGPTをはじめとしたGenerative AIは完全に現在のIT業界のトレンドとなっています。 今や多くの企業でChatGPT APIをサービスに組み込んで顧客提供を開始したり、自社の社内システムに組み込んだりと積極的に利用するようになりました。 私もGenerative AIが無くなると業務に支障が出る

‌ という完全に仮説というか思考実験みたいなものを書いてみます。 ざっくりまとめ ベテランの何気ない情報は世に出にくいという仮設 ベテランは、独自見解など良い感じのもの以外の簡単な技術記事が書けなくなる、書きにくくなる 簡単な記事は経験浅めの人に偏りベテランは簡単な記事を書かない。簡単なものでも書いてくれるベテランは、アウトプット好きに限られる 簡単なものであったとしても世に出してくれれば嬉しいな 前提 経験の浅い人 = 初級者 ベテラン = 中級者以上 とおきかえてもらっても良いかもしれません。 経験の浅い人は簡単なことでも感動できるのでブログを抵抗なく書きやすい 例えば 「Javaのセットアップが出来た！」 「Rubyのセットアップが出来た！」 「このライブラリで良い感じに出来た！」 はじめのうちは一つ一つが嬉しいし一つ一つにハマりがちだったりするので、 感動もありハマりどころもありブ