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「Developers Summit 2025 KANSAI」に参加してきました

カプコンの技術選定裏話

井上 真一さん[カプコン]

  • ゲームの開発
    • 職種が多様
    • いろんなデザイナー
    • 音響系
    • 企画系もいろいろ
  • 開発環境
  • 技術的特徴
    • 双方向性
      • 通信量が多い
    • 処理が重くて複雑で大規模
    • あり物で作れない
  • モンハンのインフラ
    • AWSをフル活用
    • API層とRealtime層
    • プレイヤー4人と敵の位置をリアルタイムで共有しないといけない
    • DBはDynamo
      • 変更が多すぎるからRDBMSはあわない
    • tidb
      • リレーショナルにしておきたいところ
  • ストリートファイター
    • 昔からある対戦
    • 1人用のストーリーモード
    • オンライン上のゲーセン
    • GoogleCloudベース
    • DBはSpanner
    • レイテンシにとにかくこだわる
      • ネットワーク経路
      • 世界各地とつながる
  • 複数プラットフォームのオンライン通信
    • PS5やSwitchなどプラットフォームをまたいでマッチングすることはあまりなかった
    • 全プラットフォームでのクロスプレイを全世界で同時発売した
    • DB負荷がめちゃくちゃスパイク
      • クラウドサービスのマネージドサービスを使って対処
    • レイテンシを限りなく低く
      • ユーザから近いリージョンから最高品質を
  • QA的な場面でAIの活用
    • 地面に足が入り込んでるとか
    • 光の具合が健康面に影響ないレベルになってるかとか
    • プロンプトで操作指示して動作確認してもらう

Hondaがいま考える、企業コラボレーションと車載アプリのこれから

今井 惇さん[本田技研工業]
川口 健志さん[本田技研工業]
高橋 豪さん[本田技研工業]

  • Hondaの車
    • Android Automotive OSを搭載
    • グローバルに展開してる
    • ソフトウェアの更新も配信
    • 「継続的な価値提供」
  • Hondaの企業コラボレーション
    • Visa
      • 車載機を決済端末に
    • Dwango
      • スマホアプリと連動
      • 走行距離などに応じてドライバーに話しかけてくれたり
    • ポケモン
      • キャラクターとコラボ
  • 車載IVIとのコラボレーション
    • Android搭載
    • AIエージェントによるパーソナルアシスト
    • AlexaをBuiltIn
  • イノベーション加速へ
    • Honda Android Automotive OS Emulator
      • これを使うと誰でも車で動かすアプリ開発ができる
      • どういうデータがとれるか
      • 走行中にどういう制約を受けるか
      • さまざまな画面サイズ
    • IVIにGooglePlayを搭載
      • アプリをダウンロードできる
      • 家やスマホと同じ体験
      • 車購入後も新しいアプリの提供
  • 車のソフトウェア化
    • キャビンドメイン
      • カーナビとかメータとか
      • IVIに搭載されたAndroid上のアプリ
      • プラットフォームとアプリケーションが分離されてる
    • 制御ドメイン
      • 車が走ったり止まったりするのに関わるところ
      • リアルタイム性や安全性
      • 自動車開発固有の特性
      • 自動パーキングとか
  • 3rd Partyの車載アプリ
    • 開発が進んでいるところ
    • 企業機密があってまだ公開はできない
  • コラボレーションによるアプリ開発
    • ベンチャー企業の車のサービス展示を見て話が始まる
    • ユーザジャーニーを一緒に考えたり
    • エミュレータを公開しているのでそこで開発を進める
      • Honda側でも定期的に動作確認
    • 実際の車両で動作テスト
      • 実際の車でしかできないことも一部ある
      • 助手席でPC開いてログ確認しながら動かしたり

加速するビジネスニーズに応えるデータ連携サービス開発のために〜近未来のアプリケーション提供戦略と地動説的SRE改革〜

伊東 寛晶さん[セゾンテクノロジー]
畑 彰悟さん[セゾンテクノロジー]

  • HULFT Square
    • HULFTクラウド
      • 少数の機能から徐々に対応
    • 30年以上使われている製品
    • 金融系で長く使われているので品質は最重要
  • ユーザーニーズはHULFTをそのまま使いたい
    • HULFTをコンテナ上で動かすことで全部使える
    • 2ヶ月でほぼ全機能の対応が完了
  • 運用作業
    • リソースの設定やデプロイ作業などミスが起きていた
    • 人の手による作業が中心だった
      • チェック作業も多く時間もかかっていく
    • 人ではなく自動化を中心に考える
      • IaCやCI/CD
      • 作業に人手を介さない
      • ビルド/モジュール配置/デプロイ/監視/ロールバック
    • マインドの変革
      • テスト環境だったら手動の方が早いからさわってしまうとか
      • 地道な意識改革でチームの常識を変えていく

エンジニアリングマネージャーの成長の道筋とキャリア

粕谷 大輔さん[はてな]
https://speakerdeck.com/daiksy/developers-summit-2025-kansai

  • EMの役割
    • 規模や事業フェーズによって期待される役割は全然違う
      • その人の経験によっても変わってくる
    • プレイングマネージャー
    • ピープルマネージャー型
    • プロセス推進型
    • 技術戦略リード型
    • EMになったときに何を勉強したらいいのか分かりづらい
  • EMの4領域
    • ピープルマネジメント
      • 育成/カルチャー
    • プロジェクトマネジメント
      • 開発不確実性の制御
      • スケジュール/スコープ/リスク管理
    • テクノロジーマネジメント
      • 品質/開発生産性/技術的負債
    • プロダクトマネジメント
    • すべてのカバーは難しい
      • ピープルとテクノロジーを中心とする範囲のケースが多い
      • 組織として必要なところをカバーできてればOK
  • EMを目指すために
    • まずはエンジニアリングスキル
    • プロダクトをリリースするまでに必要な各種スキル
    • スクラムマスターのスキルが役立つ
      • 体系化されていて学びやすい
      • スクラムマスターウェイ
        • レベル1: 私のチーム
        • レベル2: 人間関係
        • レベル3: システム全体

エンジニアが主導できる組織づくり ー 製品と事業を進化させる体制へのシフト

上岡 真也さん[サイボウズ]
https://speakerdeck.com/ueokande/developers-summit-2025-kansai

  • 2023年くらいまでの開発組織
    • マトリクス型組織
      • 職能とプロダクトの縦横の軸
      • 職能ラインで部長とかの役職があってマネジメントしてた
    • 職能マネージャーの関わり方が限定的
      • 業務ではプロダクトで動いてる
    • プロダクトマネージャーに意思決定が集中
      • いろんなものの窓口に
  • 2024年からの開発組織
    • アラインメントの強化
      • 各人が自律的に同じ方向を向くように
      • EMを責任者として体制を強化
        • 他のマネージャーと違って成果物に責任を持つ
        • 事業戦略を理解して成果物の最大化を目指す
        • EM同士の階層の中で方向性を揃える
      • プロダクト軸の組織を詳細化してそれぞれにEMを配置
    • 重点テーマのポートフォリオ
      • 組織全体でどこに注力するかの可視化
      • Current/Next/Later
  • 2025年8月から
    • 組織図上でも公式にEMが入った
    • 部長
      • 最終責任者
      • 人材マネジメント
      • 育成/採用
    • 副部長
      • EM
      • 業務マネジメント
      • 戦略
      • 技術

「その開発、認知負荷高すぎませんか?」Platform Engineering で始める開発者体験カイゼン

辻田 美咲さん[Sansan]
https://speakerdeck.com/sansantech/20250917

  • インフラ環境の運用における課題
    • Terraformの複雑さ
    • CI/CDパイプラインの属人化
    • ダッシュボードの扱いにくさ
    • 認知不可が高い状態
  • Platform Engineering
    • 開発者の認知不可を下げて開発者体験を向上させる
  • 具体的な取り組み
    • HelmとTerraform Moduleで設定を抽象化
      • どこでも必要なところをテンプレート化
    • CLIk8sマニフェストやTerraformのyamlを生成できるように
    • ArgoCDによるGitOps
    • ポリシーチェックや脆弱性スキャンの自動化
    • GKEダッシュボードのテンプレート提供
      • コスト削減施策も含めて
  • 開発チームとの共創
    • 開発チームはユーザでありパートナー
    • 小さく作っていく
    • 基盤は十分薄くあるべき
      • 対応工数と削減される工数を天秤にかけて考える
  • 課題
    • 通化と自由度のバランス
    • 問い合わせによって自分たちがボトルネック
    • ドキュメントの陳腐化

生成AI時代の落とし穴?実装は速くてもレビューが詰まる ― 私たちの解決アプローチ

小林 利衣さん[KINTOテクノロジーズ]

  • AIコーディングによって実装速度が上がった
    • コードレビューのペースが速まった
    • 大量のコードが出てくることも
  • レビューにおけるコミュニケーションの増加
    • 検索したらすぐ出てくるものをAIに頼ったせいでイマイチなコードになることも
  • レビューで自分の知識以上のコードが出されるケースが増える
    • 見慣れなかったり読み解きにくかったりして時間がかかる
  • レビューしやすいプルリクエス
    • 理解したことを共有するためにAIを活用する
    • Claude Code Actionで事前にレビューさせる
      • 自分が書いたコードを説明させたりも

西からいこか 〜JR西日本で挑戦するDX改革〜

直井 和久さん[TRAILBLAZER]
西林 拓志さん[TRAILBLAZER]

  • JR西日本のシステム内製化
    • 顧客体験の再構築
    • 鉄道システムの再構築
      • 未着
  • アプリの開発
    • WESTERとtabiwaの開発
    • フルスタックに内製組織で
    • 事業戦略などビジネス寄りのところも
  • 内製化の背景
    • 従来はコンサルやSIerに依頼
    • 本当に上手くいってるのか判断が難しい
    • そこを全部内製に置き換えていく
  • 対象領域が多い
    • JR西日本は鉄道以外もいろいろやってる
    • ホテルとか旅行事業とか

AIと共に、組織をどう進化させるか? 〜 “熱量”を“文化”へ昇華させる、持続可能なAI活用の仕掛けづくり 〜

香川 和哉さん[MonotaRO]

  • モノタロウの事業
    • BtoB
    • 自ら資材の在庫を持って売る
    • ECサイトも自分たちで持ってる
  • エンジニアリングのチャレンジ
  • AI開発ツール
    • エンジニア400人
    • Devin: 270人
      • マージ済みプルリクの15%を占める
    • Cursor: 130人
    • ClaudeCode: 240人
    • Copilot: 530人
  • どのように組織展開したか
    • 2023年
      • Copilotの導入
        • エンジニア350人全員に
      • SlackからChatGPT多々蹴るように
        • エンジニア以外も使いこなす
    • 2024年
      • ツールやプロセスを内製していく
      • モダナイゼーションに活用できそう
      • LangChainで既存コード -> 仕様書/依存グラフ -> コード生成
        • 工数は大きく削減できた
      • CursorやDevinなが出てきて同じことができそうと判明
        • 内製ツールは陳腐化が早いので中止に
    • 2025年
      • ツールを起点に社内に浸透させていく
      • AI駆動開発チーム組成
        • モデルとツールの組織への展開
        • 開発生産性を向上させる
      • 一部の人だけが使い込んでる状況からマインド変革
  • 実践から見えた学び
    • レガシーの壁
    • Devinが着実に成果を出してる
      • プルリクを出してくれてマージされてる
    • CursorやClineは意外と生産性延びてない
      • プルリク数に影響が出てない
    • 人間を支援するより置き換える方が目に見えて効果がある



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