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[A16] 1人のエンジニアが世界を変えられる by Yukihiro Matsumoto
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2015年11月14日開催、第4回八子クラウド座談会in関西 開催趣旨とアジェンダ、コレまでの歩みを説明する資料。 別途ワークショップ時のメモなどを修了後に公開します。
座談会資料(趣旨とあゆみ)配布用 20151114
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Developers Summit 2014:【13-D-3】 https://gist.github.com/t32k/8934355
フロントエンドエンジニア(仮) 〜え、ちょっとフロントやること多すぎじゃない!?〜
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MySQLの冗長化モデルです。 Master及びSlaveそれぞれを冗長化する手法を説明しています。
MySQL 冗長化モデル
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第2回Selenium勉強会の発表スライドです。
Seleniumをもっと知るための本の話
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Ryuji Tamagawa
グラフデータベースは一般的に広まり使われるようになりました。不正利用検知、リコメンデーション、MDM、ネットワーク、アクセスマネージメントはよく見かけるユースケースです。最近ではそれに加えAI、機械学習、自然言語処理の分野に使われるようになりました。自然言語をどのように格納しどのように理解するのかをNeo4jのデモを交えながらわかりやすくお伝えします。
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
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Some might think Docker is for developers only, but this is not really the case.Docker is here to stay and we will only see more of it in the future. In this session learn what Docker is and how it works.This session will be covering core areas such as volumes, but also stepping it up to a few tips and tricks to help you get the most out of your Docker environment.The session will dive into a few examples of how to create a database environment within just a few minutes - perfect for testing,development, and possibly even production systems.
Docker and the Oracle Database
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Insight Technology, Inc.
PostgreSQLのパーティショニング機能は次期PostgreSQL12で大幅に性能が改善しています。 富士通が扱うシステムでは、パーティション数が1000を超えることも多い中、PostgreSQLはそのような大量データを扱うシステムにも耐えうるのか。 PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫ります。
Great performance at scale~次期PostgreSQL12のパーティショニング性能の実力に迫る~
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Insight Technology, Inc.
Machine Learning explained with Examples Everybody is talking about machine learning. What is it actually and how can I use it? In this presentation we will see some examples of solving real life use cases using machine learning. We will define Tasks and see how that task can be addressed using machine learning.
事例を通じて機械学習とは何かを説明する
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皆さんはブロックチェーンと分散型データベースの違いを正しく説明できますか?ブロックチェーンは巷ではインターネット以来の大発明と言われています。そんなブロックチェーンとデータベースの違いをブロックチェーンの最適ユースケースと言われる「仮想通貨」をもとに考えてみましょう。本セッションでは、ブロックチェーンネットワークに接続して仮想通貨のやりとりを行う「ウォレット」から分散型データベースを使う場合とブロックチェーンを使う場合でどのような違いがあるのか?またどのようなメリット、デメリットがあるのかを考えてみます。ブロックチェーンを正しく理解して新しい時代のアプリケーション開発に活かしましょう!
仮想通貨ウォレットアプリで理解するデータストアとしてのブロックチェーン
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Insight Technology, Inc.
徐々に日本でも認知されはじめた「Database Reliability Engineering(DBRE)」 その職域のなかでも特に重要なMonitoring, Backup, Audit, Auth について、Yahooの取り組み事例を交えながら解説します
MBAAで覚えるDBREの大事なおしごと
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グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
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データベース非機能要件「Provisioning」,「Monitoring」,「Backup」,「Masking」などは、様々な人が様々な方法で実現してきた枯れたものです。 これらの非機能要件を「ただ動くだけでは面白くない」、「Howの部分を今っぽく」をテーマにしたAWSで実現するデータベースプラットフォームを紹介するセッションになります。 主に「クラウドで作成したデータベースプラットフォームの概要・メリット・デメリット」について 併せてプラットフォーム作成に使用したAWS製品(StepFunctions、ECS Task,Lambda...)の利用方法を解説します。
DBREから始めるデータベースプラットフォーム
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Insight Technology, Inc.
SQL Server 2017でLinuxに対応し、その延長線でDocker対応やKubernetesによる可用性構成が組めるようになりました。そしてリリースを間近に控えたSQL Server 2019ではKubernetesを活用したBig Data Cluster機能の提供が予定されており、コンテナの活用範囲はさらに広がっています。 本セッションではこれからSQL Serverコンテナに触れていくための基礎知識と実際に触れてみるための手順やサンプルをお届けします。
SQL Server エンジニアのためのコンテナ入門
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Insight Technology, Inc.
AWSでは多くのNoSQLデータベースサービスを提供しています。全体の概要をはじめ、その中でも最近相談が多いDynamoDB、DocumentDBについて最新のアップデート情報を含めたマネージドサービスとしての特徴を本セッションでは解説します。
Lunch & Learn, AWS NoSQL Services
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db tech showcase2019 Tokyo Day2オープニング
db tech showcase2019オープニングセッション @ 森田 俊哉
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[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 吉田 明香音 株式会社インサイトテクノロジー 西日本支社 システムエンジニア
難しいアプリケーション移行、手軽に試してみませんか?
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Insight Technology, Inc.
[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 古谷幹則様 Attunity日本支社 日本支社長
Attunityのソリューションと異種データベース・クラウド移行事例のご紹介
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[2019/8/8(木)大阪]既存のデータベースをクラウドで活用してみませんか?2019 IN 大阪 「そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?」 大林 裕明様 日本マイクロソフト株式会社 クラウド&ソリューション事業本部 インテリジェントクラウド統括本部 データ&AI技術営業部 テクノロジーソリューションプロフェッショナル
そのデータベース、クラウドで使ってみませんか?
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平間 大輔 ビッグデータ・ソリューション事業部 マネージャー 株式会社インサイトテクノロジー 近年データベースの運用にクラウドの活用が増加しつつも、低レイテンシー、高トランザクション処理の専用データベースアプライアンスはまだまだ堅調。しかしながら、購入した後は、『ベンダーロックインから抜け出せない!』、『しかも保守費用が高い!』、『EOL後のシステム入れ替えが大変!!』の現実がつきまといます。 今年、インサイトテクノロジーでは、コモディティのIAサーバーをベースに『TCOを軽減しつつも、高パフォーマンス、高可用性を両立、そして運用性を高めていく』をコンセプトにさらに進化させた新『Insight Qube』をリリースします。 可用性を考えつつも、コモディティサーバー3台構成で始められる手軽さとHWのEOL時に発生する煩雑な入れ替え作業の工数削減をサポートします。処理トランザクションが多く専用DBアプライアンスを使っていてリプレースを検討のお客様必見です。 【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー 人手が足りない情シスの皆様へ! DB運用課題あるある解決セミナー】
コモディティサーバー3台で作る高速処理 “ハイパー・コンバージド・データベース・インフラストラクチャー(HCDI)” システム『Insight Qube』...
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Insight Technology, Inc.
松本 健様 シンプロビジョン株式会社 代表取締役 ORACLE、SQLサーバー、PostgreSQL、、、データベースには、各々の異なるバックアップ手順と運用が必要になります。そのすべてが情報システム部に託される現在、アクティフィオを使って運用をシンプルに、クラウドのストレージ・リソースを使ってコストも低減させましょう。とは、言っても、その投資費用は保険のように障害時にしか使わないのも現実。そこで、バックアップしたデータをテスト用、開発用に流用できたら更にTCOは改善できるはず。このセッションでは、『マルチDBバックアップ運用を容易に行う、バックアップデータをうまく活用する』をテーマにその仕組みと事例を皆様にご説明します。 【2018年12月12日開催 db tech showcaseフォローアップセミナー 人手が足りない情シスの皆様へ! DB運用課題あるある解決セミナー】
複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
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森田 俊哉/Dan Potter 株式会社インサイトテクノロジー/Attunity Ltd. 取締役副社長兼 COO/VP Product Management and Marketing IoTデータから大量のトランザクションデータまでを対象とし、メインフレームなどのレガシーなデータ基盤から最新のクラウドデータ基盤までをサポート。AWSやAzureなどでも採用されているAttunity Replicateは、今やデータ連携ツールとしてはデファクトスタンダードとなっています。 本セッションでは、Attunity Replicateの最新技術動向や、グローバルでの適用事例についても説明します。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】
Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
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Insight Technology, Inc.
日本マイクロソフト株式会社 クラウド&ソリューション事業本部 シニアテクノロジースペシャリスト 中川 一馬様 データ分析基盤として展開されているAzure SQL Data Warehouseに対し、メインフレームのDb2というレガシー基盤から連携をどのように実現するのか?最新のデータ連携手法ををご紹介いただきます。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】
レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
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Cloudera株式会社 マーケティング部 部長 吉田 一貫様 エンタープライズ規模でAIの実用化を促進させるために、データドリブンな企業が知るべき事と、エンタープライズ向けデータプラットフォームのビジョンを解説します。 【ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018講演】
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
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2018年11月5日(月)開催セミナー DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは? ~Database as code in Devops~ 講演資料です。 "What is DevOps" Office of the CTO, Delphix Adam Bowen Devopsとは何か?DevopsにおけるDB環境はどうあるべきか?Facebook,ebay,WallmartのDevpos事例を交えて、DevopsとDBのベストプラクティスを解説します。
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
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2018年11月5日(月)開催セミナー DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは? ~Database as code in Devops~ 講演資料です。 "Database as Code" 株式会社インサイトテクノロジー 石川 雅也 DBMSシステムの開発速度を上げろといつも無茶ぶりされているあなたへ。日々、「新しいDBMSシステムの開発速度を上げろ!! 品質は落とすな!!」「うちはDevOpsでアジャイル開発ができているのか!!」と無茶ぶりばかりされている、そこのあなた!答えがここにあります。
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
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[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E24 『インメモリデータベースを気軽にスケールアップ! 次世代サーバ仮想化ソリューションTidalScaleとは!?』 タイダルスケールジャパン合同会社 - セールスエンジニア 山本 哲男 氏 / 丸紅情報システムズ株式会社 - IT基盤ソリューション事業本部 プロダクトマーケティング部 課長 荻布 哲士 氏
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E24 『インメモリデータベースを気軽にスケールアップ! 次世代サーバ仮...
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2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E24 『インメモリデータベースを気軽にスケールアップ! 次世代サーバ仮想化ソリューションTidalScaleとは!?』 タイダルスケールジャパン合同会社 - セールスエンジニア 山本 哲男 氏 / 丸紅情報システムズ株式会社 - IT基盤ソリューション事業本部 プロダクトマーケティング部 課長 荻布 哲士 氏
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レガシーに埋もれたデータをリアルタイムでクラウドへ [ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォーラム 2018]
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
エンタープライズでのAI活用を支援する新世代データウェアハウスのあり方[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フォー...
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Adam)
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Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
[db tech showcase Tokyo 2018] #dbts2018 #E24 『インメモリデータベースを気軽にスケールアップ! 次世代サーバ仮...
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Último
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その32024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20Lカタログ
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
CRI Japan, Inc.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
2024年4月に社内向けに開催した勉強会資料の社外公開版です
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
Hiroshi Tomioka
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
NewSQLの可用性構成パターン (OCHaCafe Season 8 #4 発表資料) 2024年5月8日(水) NTTデータグループ 技術開発本部 小林 隆浩
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
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(7)
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LoRaWANスマート距離検出センサー DS20L カタログ LiDARデバイス
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新人研修 後半 2024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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Amazon SES を勉強してみる その22024/04/26の勉強会で発表されたものです。
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業務で生成AIを活用したい人のための生成AI入門講座(社外公開版:キンドリルジャパン社内勉強会:2024年4月発表)
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LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
LoRaWAN スマート距離検出デバイスDS20L日本語マニュアル
NewSQLの可用性構成パターン(OCHaCafe Season 8 #4 発表資料)
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[A16] 1人のエンジニアが世界を変えられる by Yukihiro Matsumoto
1.
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2.1.2 1人のエンジニアが 世界を変えられる 軽量Rubyフォーラム 理事長 Rubyアソシエーション 理事長 @yukihiro_matz Yukihiro "Matz" Matsumoto
2.
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2.1.2 1人のエンジニアが 世界を変えられる、か
3.
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2.1.2 無理
4.
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2.1.2 1人だけじゃ無理
5.
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2.1.2 スノーボール効果
6.
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2.1.2 中心核
7.
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2.1.2 2020
8.
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2.1.2 すべてのビジネスがITになる
9.
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2.1.2 コンピューターを使う、だけじゃない
10.
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2.1.2 Amazon
11.
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2.1.2 本屋?
12.
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2.1.2 ネット通販?
13.
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2.1.2 データ
14.
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2.1.2 クラウド
15.
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2.1.2 IT理解不足
16.
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2.1.2 温度差
17.
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2.1.2 IT進化の源泉
18.
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2.1.2 ムーアの法則
19.
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2.1.2 半導体集積度が2年で2倍
20.
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2.1.2 性能が18ヶ月で2倍以上
21.
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2.1.2 低価格化
22.
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2.1.2 大容量化
23.
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2.1.2 超高性能コンピュータ
24.
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2.1.2 超低価格コンピュータ
25.
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2.1.2 超大量コンピュータ
26.
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2.1.2 超高速ネットワーク
27.
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2.1.2 インターネット
28.
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2.1.2 クラウド
29.
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2.1.2 IoT
30.
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2.1.2 ムーアの法則がもたらすもの
31.
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2.1.2 つながるコンピュータ
32.
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2.1.2 つながるパワー
33.
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2.1.2 つながるためのコスト
34.
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2.1.2 量的な変化・質的な変化
35.
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2.1.2 量が質を生む
36.
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2.1.2 圧倒的な低コスト
37.
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2.1.2 計算コスト
38.
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2.1.2 通信コスト
39.
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2.1.2 伝達コスト
40.
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2.1.2 「メディア」の変化
41.
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2.1.2 より「自由」に
42.
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2.1.2 より「無秩序」に
43.
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2.1.2 機械がつながっただけでなく
44.
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2.1.2 人間がつながった
45.
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2.1.2 クラウド
46.
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2.1.2 低コストコンピューティング
47.
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2.1.2 ビッグデータ
48.
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2.1.2 低コストデータ
49.
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2.1.2 低コストコンピューティング
50.
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2.1.2 低コストストレージ
51.
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2.1.2 オープンソース
52.
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2.1.2 低コスト通信
53.
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2.1.2 コミュニティ
54.
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2.1.2 ソーシャルコーディング
55.
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2.1.2 今までとは違うソフトウェア開発
56.
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2.1.2 個人のエンパワーメント
57.
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2.1.2 プロジェクト遂行に必要なコスト
58.
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2.1.2 プロジェクト遂行に必要な人数
59.
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2.1.2 個人がリーチできる人数
60.
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2.1.2 組織のバックアップ
61.
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2.1.2 (旧来)メディアの広報
62.
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2.1.2 1人の人間が世界を変えられる
63.
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2.1.2 世界を変えるものはなにか
64.
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2.1.2 昔:組織
65.
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2.1.2 組織:秩序化
66.
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2.1.2 個人の力は小さく
67.
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2.1.2 まとめることで強くなる
68.
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2.1.2 今
69.
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2.1.2 個人の力を増幅できる
70.
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2.1.2 IT
71.
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2.1.2 強くなるためにまとまる必要はない
72.
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2.1.2 もっともレバレッジが大きい分野は
73.
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2.1.2 物理から離れた領域
74.
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2.1.2 情報
75.
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2.1.2 ITエンジニア
76.
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2.1.2 プログラマ
77.
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2.1.2 SE?
78.
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2.1.2 なにそれ?
79.
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2.1.2 大規模?
80.
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2.1.2 なにそれ?
81.
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2.1.2 経営は大事
82.
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2.1.2 経理は大事
83.
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2.1.2 マーケティングは大事
84.
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2.1.2 ソフトウェア開発は大事
85.
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2.1.2 小さく素早い組織だとして
86.
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2.1.2 一番習得が難しいのは?
87.
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2.1.2 アウトソースしてはいけないのは?
88.
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2.1.2 コア・コンピタンス
89.
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2.1.2 ソフトウェア
90.
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2.1.2 俺にはアイディアがある。お前作れ
91.
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2.1.2 なにそれ?
92.
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2.1.2 プログラミング舐めすぎ
93.
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2.1.2 アイディアの過大評価
94.
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2.1.2 アイディアだけの人は要らない
95.
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2.1.2 俺のアイディアは俺が作る
96.
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2.1.2 これからの中心核はプログラマ
97.
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2.1.2 プログラマが「成功」するためには
98.
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2.1.2 「失敗を許容する」
99.
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2.1.2 未来がわからないことを自覚
100.
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2.1.2 ダメージコントロール
101.
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2.1.2 ラーメン・プロフィタブル
102.
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2.1.2 「組織・管理からの脱却」
103.
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2.1.2 スカンク・ワーク
104.
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2.1.2 管理されない
105.
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2.1.2 スポイルされない
106.
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2.1.2 「下手な鉄砲も数打ちゃ当たる」
107.
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2.1.2 散弾銃
108.
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2.1.2 繰り返すことで確率を上げる
109.
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2.1.2 低コストが条件
110.
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2.1.2 コストが下がった!
111.
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2.1.2 1人のエンジニアが 世界を変えられる、か
112.
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2.1.2 低コスト化のおかげで可能に
113.
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2.1.2 スノーボール効果
114.
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2.1.2 ソーシャルコーディング
115.
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2.1.2 オープンソース
116.
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2.1.2 Webサービス
117.
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2.1.2 人をつなげる
118.
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2.1.2 新しい器
119.
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2.1.2 新しいテクノロジー
120.
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2.1.2 IT
121.
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2.1.2 インターネット
122.
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2.1.2 クラウド
123.
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2.1.2 人の心を新しい器に
124.
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2.1.2 人の可能性を広げるテクノロジー
125.
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2.1.2 新しいソーシャル
126.
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2.1.2 http://www.youtube.com/watch? v=qdwO1l5nKyg
127.
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2.1.2 Thank you
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