それぞれのDX、それぞれの価値、本当のDX
老舗企業のDXのリアル～デジタルだけでない組織、事業の変革の歩み～
菊池 勇太さん[岡野バルブ製造]
- 高温高圧バルブを作ってる会社
- なぜDX
- DX化までの道筋
DXと向き合うエンジニアリング
下岡 純一郎さん[クアンド]
- 建設現場と遠隔でやり取りするツール
- 建設現場で働く人は減ってるが仕事は増えている
- 品質を落とさずに対応していかないといけない
- 現場への移動や確認で動き回っている
- 1日の30%がそれにあたる
- リモートでやれるといいがLINEやzoomだと厳しい
- 言葉だけで伝えるのが困難だから
- 法規制の緩和
- 目視でやらないといけないとかそういう法律が緩和された
- ナレッジの蓄積/共有
- 従来は属人化が大きく人がいなくなるとノウハウが消えていた
- 対応の記録が残るので活用できる
- AIと対話することで対処できるようにならないか
建設DXサービスの開発秘話
小島淳さん[オルターブース]
- 非IT企業のITへの投資
- 業界によっては売上の1%未満
- 2025年の崖問題
- 売上の大きい企業はDXへの取り組みをしている
- 内製化して自分たちの中に組織を
- ドメインをよく知った人が作る
- ローコード
- 作って終わりのプロジェクトではなく終わらないプロダクトに
- DevOpsを回していく
AIで何をやらないのか？ - MVP開発の自動化を通して見えた、人間の介在価値 -
木下 寛大さん[Co-Lift]
- 新規事業を成功させるために
- はやく公開してフィードバックをもらう
- MVPで出す
- MVPのハードルが上がってきている
- QCDの両立は難しい
- ノーコード/ローコードだと拡大するのに柔軟性がない
- フルスクラッチだと時間がかかるしかけたコストの分引きづらくなる
- MVPを自動生成するツール
- 生成AIでMVPを作る
- 実現したいことの抽象度をブレイクダウンして詳細な情報を与えないと難しい
- 人がやること
- 目的ゴールの設定
- 何をいいとするか決める
- うまくいかなかったときの責任
「自分が欲しい」から始まる新規プロダクト作りのススメ
小笹 佑京さん[アンチパターン]
- 新規プロダクト開発の変化
- 設計や実装の速度が上がった
- 企画など人間の意思決定がボトルネック
- 小さいチームで大きい仕事をするトレンド
- 課題を持ってる人が自分で作れるようになった
- 素早く作るアプローチ
- どこを自前でつくるか
- 運用のコスト
- 技術的/事業的に競争力があるかどうか
- どこを自前でつくるか
AIを導入しても、開発生産性は"爆増"していない。なぜ？
西田 貴之さん[GMOペパボ]
https://speakerdeck.com/kinosuke01/aiwodao-sitemo-kai-fa-chan-xing-ha-bao-zeng-siteinai-naze
- GMOのAI活用
- コードの大量生成ができるようになった
- レビューが必要なので開発プロセスの崩壊に
- 物量に耐えうる仕組みづくりが必要
- 活用事例
- 開発生産性の変化
- Four Keysを継続的に計測
- プルリクの作成数とマージ数
- AIコーディング導入後1人1日1プルリク作成1マージくらい増えた
- コードレビューが詰まるほど大量に作成されているわけではない
- AIコーディングでのボトルネック
- CIの実行時間が長かった
- 品質保証に時間がかかる
- 要件定義に時間がかかる
- (↑もともと課題だったものが顕在化しただけでAIは関係なくこの事例特有でしかないような気がする)
AI×センシング×クラウドで実現するHondaの安全技術「車が知能化する時代の裏側」
大舘 正太郎さん[本田技研工業]
- Honda SENSING
- 車で周囲を検知する仕組み
- 自動運転とか衝突防止とかに使ってる
- データの収集
- 現行車による走行データ
- 記録する機器を積んで
- 市場で使われてる車のデータ
- 自動運転データ
- 現行車による走行データ
- 自動運転
- 一般道と高速道で性質が違う
- ナビで目的地を入れたらゴールまで自動運転できるように
- 一般道の方が情報量が多い
- 歩行者
- 街路樹
- AIによる認識
- 歩いてる男性がキャリーケースを持ってる、みたいな一般的な認識は不要
- ぶつかってはいけないものでこのままだとぶつかる、とかの情報が必要
- 人間の知覚に近づけたモデル
- 全体をぱっと把握したり
- アフォーダンスから解釈したり
- 状況の変化に対応したり
- 教師ありと教師なしを組み合わせる
- 標識などは知っておく必要あり
- 概念を理解して判断する必要もある
- 天下一品を進入禁止と誤認する事象もあった
Rebooting Tech FUKUOKA ～地域と技術が織りなすライトニングトーク～
スライド発表に特化したプラットフォーム「DeckHub」のこれまでとこれから
下前 仁志さん[九州工業大学大学院]
- オンライン勉強会でスライドとカメラを共有するサービス
- スライドが遅延しないようにカメラとスライドは別で配信してる
AI駆動開発と情熱：コードを書く価値が薄れていく時代に求められること
久保田 栄次郎さん[タンジェリンシーラス]
- AI駆動開発
- 最初は懐疑的だった
- 徐々に使えるようになってきて今は爆速の開発
AIコーディング導入の舞台裏 - Fusicが組織全体でAI活用を実現できた理由
浦田 大貴さん[Fusic]
https://speakerdeck.com/7nohe/aikodeingudao-ru-nowu-tai-li-fusicgazu-zhi-quan-ti-deaihuo-yong-woshi-xian-dekitali-you
- 社内へのAIツールの普及
- 斧をとぐ役回りの人
- 社内勉強会を毎週やったり
- v0やDevinの活用
- 勉強会 -> 活用 -> 報告会
プログラミングサークル“GLEAP”でエンジニアを育てる取り組み
中尾 一心さん[九州大学]
- 大学のプログラミングサークル
- 未経験の新入生
- 優秀な上級生の卒業
- ノウハウが継承されない
- エンジニアを育てる持続可能なサイクル
福岡から世界へ。ヌーラボ決済チーム、Rebootの裏側
中道一志さん[ヌーラボ]
福岡を愛するエンジニアに贈る、福岡純粋培養型・元エンジニアの軌跡
生き方を自動生成されないために 〜AI時代の生存戦略〜
岡田 直緯さん[スマレジ]
上野 裕貴さん[スマレジ]
- AIの台頭によってエンジニア採用にも影響が出てきた
- ジュニアレベルの採用減
- 求められるスキルの変化
- 実装の価値が下がった
- 実装の指示とレビュー
- アーキテクト/品質保証/課題解決/業務改善推進
- 今後辛くなる人
- 特定の言語やフレームワークのスキルを売りにしてる人
- 決められたことをやる受託的スタンスの人
- 価値判断ができない人
- スマレジでの取り組み
- 開発チームが全方位と関与して決定する
- マネジメント専任者(PM/EM)がいない
- 3〜5人のチーム
リモートワーク時代の令和に福岡に開発拠点を立ち上げるということ
- kintoの内製開発組織
- 97%がプロダクト開発に関わってる
- 車のサブスク関連のアプリの開発をしてる
- スピード感を持って展開をするために分社化された
- 福岡にも拠点ができた
AIと拓くエンジニアの未来。変革期における企業と個人の成長戦略
浜崎 陽一郎さん[Fusic]
我妻 幸長さん[SAI-Lab]
村上 純志さん[サイノウ]
- 海外でのAI活用
- 監視社会の中で日常で多く使われてる
- AIに限らないが海外で出来てることをそのまま日本に持ってくるのは簡単ではない
- 地理的な環境の問題など
- 組織としてのAI活用
- 個人の生産性の工場につながるもの
- 結果的に組織としての生産性につながる
- 個人から個人への伝播
- 非エンジニアへのインプットで効果が出ると大きい
- 個人の生産性の工場につながるもの
- スキルの習得
- 学習教材で学べるのは広く浅く
- 現場で狭く深いところを学べる
- 両方組み合わせて
- 問の質を高めるスキル
- AIとの対話でもいい問いが必要
- 日本の教育ではあまりやられていないこと
- いい問いをたてられるのは経験を持っている人
- やったことがないと薄いことしか聞けない
- AIを使い倒すことで得られる問いのスキルもある
