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機械学習や自動化などを、ソフトウェア開発の様々なフェーズにおいてどのように活用できるか?エンジニア、AI研究者、多彩なゲストをお招きし議論していきます。

このセミナーでわかること

  • どの作業をどう自動化すれば、品質・効率・リリーススピードを高められるのか
  • 品質・効率・スピードアップのためのプロジェクト管理、テストノウハウ
  • AI/機械学習で各開発プロセス、プロジェクト管理をどこまで効率化できるのか

ITサービス開発の目的はビジネスの拡大や競合との差別化だが、その差別化の最大のポイントとなるのは、顧客ニーズの変化に対応する「スピード」だ。だが、いくら早くリリースしたところで、サービスの品質が悪ければかえって逆効果となってしまう。一定の品質と開発のスピードを両立するにはどうすればいいのだろうか?

すでに、ビルド、テスト、デプロイなどの開発プロセスを自動化して、開発サイクル全体を迅速に回すCI/CD(継続的インテグレーション/継続的デリバリ)という考え方は広く浸透しているが、その自動化に「AI/機械学習」を取り入れる動きも進んでいる。特にここ1年ほどは研究にとどまらず、ツールへの実装も顕著になってきた。

本セミナーでは、どの作業をどう自動化すれば、品質・効率・リリーススピードを高められるのか、プロジェクト管理やテストのノウハウを、最新の研究成果とともに伝授する。また、一連の開発プロセスや、全体を管理するマネジメントにおいて、AI/機械学習、自動化の技術でどこまで効率化できるのか、エンジニアの未来はどうなるか――これらについても有識者による議論からヒントをお届けしたい。

Guest Speakers

【基調講演】
クックパッド株式会社
技術部 モバイル基盤グループ
グループ長
茂呂 智大 氏

2010年、新卒で株式会社ドワンゴに入社し、ソーシャルゲームの会社を経て、2014年クックパッド株式会社に入社。クックパッドiOSアプリの開発に関わる。現在は技術部モバイル基盤グループ長として、メンバーと共にアプリ開発のための環境整備や技術的な方針決定とその推進を行っている。
【特別講演】
フリーランス エンジニアリング・プロダクトアドバイザー
及川 卓也 氏

MicrosoftでWindowsの開発後、Googleにおいて検索製品のプロダクトマネージメントとChromeの開発に携わる。その後、スタートアップを経て、独立。現在、企業へ技術戦略、製品戦略、組織づくりのアドバイスを行う。
【特別講演】
国立情報学研究所 教授
総合研究大学院大学 教授
東京工業大学 特定教授
山田 誠二 氏

1989年大阪大学大学院博士課程を修了後、大阪大学助手、同大学講師、東京工業大学大学助教授を経て、2002年より現職。人工知能、知的ロボット、Webインテリジェンス等の研究を行ってきた。ここ10年は、「人間と協調する人工知能(Interactive AI)」がメインテーマであり、現在HAIヒューマンエージェントインタラクション、IIS知的インタラクティブシステムを中心に様々な研究プロジェクトを進めている。
Webサイト: http://www.ymd.nii.ac.jp/lab/seiji/
【ランチセッション】
株式会社QTnet
技術部
監視システムグループ
木村 裕 氏

九州電力グループの通信会社QTnetにて保守運用業務に従事後、現在は監視システム構築部門に所属し、OSSベースでの高度監視システムの開発を行っている。

対象者

経営者、経営企画の方、社内情報システムの運用・方針策定をする立場の方、 SIerおよび企業情報システム部門の企画担当者、運用管理者など

※協賛企業の競合企業にお勤めの方、個人の方のお申込みはお断りすることがございます。
※お申込み多数の場合、対象の方を優先させていただく場合がございます。あらかじめご了承ください。

プログラム

受付9:30~10:00
基調講演10:00~10:50
コンセプトは「機械に人間が合わせる」――クックパッドが実践する新しいリリースフローとは

クックパッドアプリは毎週新しいバージョンをリリースしています。この方針になるまでは2週間前後のペースを守ってきたものの、機能開発・修正の遅れや施策の都合によって、都度スケジュール調整が発生しコストがかかっていました。価値の提供やその検証のサイクルをもっと早めたい、しかし品質は落としたくないという中で僕たちが取った戦略は「スケジュール調整をしない。タイミングが来たら機械が自動的にサブミット・リリースしてしまう」というものでした。クックパッドアプリの開発体制の変遷を紹介しながら、どのようにして今のリリースフローにたどり着いたのか、そしてこのフローが何をもたらすのか話します。

クックパッド株式会社
技術部 モバイル基盤グループ
グループ長
茂呂 智大 氏

休憩10:50~11:00
セッション111:00~11:40
DevOpsにおける品質とセキュリティテスト
~Built-in Security into DevOps ToolChain

IoTデバイスが急増する時代を迎え、ソフトウェア開発に対して高い品質と迅速な開発が求められています。こうした課題の解決に向け、DevOpsの導入が進むその一方でセキュリティの維持・向上への取り組みが喫緊の課題です。本セッションでは、ソフトウェア開発における品質とセキュリティ向上のためのソリューションをご紹介します。

日本シノプシス合同会社
ソフトウェア・インテグリティ・グループ
シニアセキュリティスペシャリスト
中野 哲也 氏

休憩11:40~11:50
セッション211:50~12:30
第三者検証専門会社 自動化最前線 -現状とこれから-

株式会社ヴェスが第三者検証を担当するお客様の現場でも、自動化適用事例は増えています。自動化を行う上での構築環境、乗り越えた中で見えた課題とその対策、また今後についての取り組みを、デモ実演を交えながらご紹介します。

株式会社ヴェス
検証サービス本部
マネージャー
松田 浩志 氏

休憩12:30~12:50
ランチセッション【ランチ付き】12:50~13:40
九州のISPサービスを担う運用エンジニアが挑戦!
リソースデータを活用した異常の予測検知で機械学習を使ってみた

ネットワーク/サーバ運用における異常の予測検知を目指し、素人が機械学習に取り組んでみました。 来場者の皆さんもぜひ、機械学習を始めて開発プロセスの効率化の他、実際のシステム運用に挑戦してみてはいかがでしょうか。

株式会社QTnet
技術部
監視システムグループ
木村 裕 氏

休憩13:40~13:55
セッション313:55~14:35
環境構築やテストデータ準備の工数減らしませんか?
〜Actifioによる開発環境セルフサービス化事例の紹介〜

品質向上の一つの手段として、テストでの本番データ活用や本番と同一環境の使用が挙げられます。また環境やデータの準備工数を削減や、並行テスト開発が実現可能な開発環境はリリースサイクルの短縮に貢献します。本セッションでは、Actifioを用いてこれらを実現した具体的な事例を紹介します。

アクティフィオジャパン株式会社
ソリューションズ・アーキテクト
竹内 博史 氏

休憩14:35~14:45
セッション414:45~15:25
ソースコード診断で手戻りを防ぎ、開発スピードを早めるためのヒント
~開発ツールとの連携による脆弱性診断の早期発見と自動化~

今、ソフトウェア開発におけるセキュリティはシフトレフトが進んでいます。これまでのテストフェーズにおけるセキュリティテストでは、アジャイル開発のような高速なリリース速度に対応するには高いコストが必要となります。
本セッションでは、脆弱性静的診断ツールAppScan Sourceを活用し、コーディング時やビルドのタイミングでテストを行い、潜在的な脆弱性を早い段階で取り除く方策についてお話いたします。

テクマトリックス株式会社
ネットワークセキュリティ事業部 セキュリティ研究所
シニア・セキュリティアナリスト
酒井 喜彦 氏

休憩15:25~15:35
セッション515:35~16:15
最近流行りの機械学習、どの分野に適用させています?
ソフトウェア不具合予測を中心とした、機械学習活用事例のご紹介

NRIでは、チームの業務課題を解決し、スピードを向上させるソリューション「aslead」を推進しています。その「aslead」で管理されているデータを用いた機械学習活用事例(ソフトウェア不具合予測、自動議事録、人材情報探索)をご紹介します。

株式会社野村総合研究所
生産革新ソリューション開発一部 上級テクニカルエンジニア
電気通信大学 情報理工学研究科 情報工学専攻
国立情報学研究所 連携大学院生
畠中 翔 氏

休憩16:15~16:25
セッション616:25~17:05
そのボトルネック、見落としていませんか?データ・マネジメントが変える開発現場

製品やサービスを市場に提供するスピードが競争優位性につながることから、ソフトウェアの開発工期短縮が求められています。
本セッションでは開発・テストにおける「データ・マネジメント」に注目します。
工期に大きく影響するにも関わらず見落とされがちなデータ・マネジメントを、誰でも・簡単に・すぐに実行できるソリューション「Delphix」をご紹介します。

株式会社アシスト
データベース技術本部 技術統括部
小山 雄貴 氏

休憩17:05~17:15
特別講演17:15~18:05
ソフトウェア開発者×AI研究者対談
AI/機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティにどう備えるか

企画、要件定義、プロトタイピング、設計/デザイン、コーディング、コードレビュー/コード解析、ビルド、テスト、デプロイ/リリース、運用/保守、チューニングという一連の開発プロセスや、全体を管理するマネジメントにおいて、AI/機械学習、自動化の技術でどこまで効率化できるのか。さまざまなシステムやサービスの開発を経験した及川卓也氏がAI/機械学習研究の第一人者であると山田誠二氏と一つ一つ検証し、開発者やプロマネが今後も生き残るために本当に必要となるスキルは何なのかを浮き彫りにする。

フリーランス エンジニアリング・プロダクトアドバイザー
及川 卓也 氏

国立情報学研究所 教授
総合研究大学院大学 教授
東京工業大学 特定教授
山田 誠二 氏

※ 講演内容、登壇者が変更になる場合がございます。
※ タイムテーブルは、予告なく変更させていただく場合がございます。