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akinaka (@aknaka0504)

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Kazutoshi Ono

lalha

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20241027.jjug_ccc_creditsaison.pdf
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Findy Development Productivity Conference
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MonotaRO

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モノタロウにおけるSREの現在地：モダナイゼーションの過程で変化していく組織に、SREはどう向き合ったか
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AIと共に、組織をどう進化させるか？
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ヒアリング駆動で改善するデータ活用基盤 そしてヒアリングしなくても改善されるデータ活用基盤へ
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タイミーにAnalyticsEngineeringがもたらしたインパクトと未来のロードマップ
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SnowflakeDataManagementJP

sfdmt

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第8回DataMeshLT#3 DataMeshの実践と難しさ
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第8回DataMeshLT#4 Snowflake-データメッシュガバナンス
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Kosaku Ono

kevinrobot34

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実務で効く Snowflake パフォーマンス チューニング入門
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マルチデータプロダクトの開発を支えるデータの民主化の仕組み
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Tech Leverages

leveragestech

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Google ADKのSub Agentを Agentic Workflowに移行し、 遷移成功率を改善した話
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ハッカソンから社内プロダクトへ AIエージェント ko☆shi 開発で学んだ4つの重要要素
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Jun Naito

jonnojun

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AIエージェントに必要なのはデータではなく文脈だった/ai-agent-context-graph-mybest
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ポスト生成AI時代における非キラキラ企業のリアルなデータ戦略
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AI時代のシステム設計：ドメインモデルで変更しやすさを守る設計戦略
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競争優位を生み出す戦略的内製開発の実践技法
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indigo13love

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Snowflake のアーキテクチャは本当に筋がよかったのか / Data Engineering Study #30
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パフォーマンス改善の役に立つ 知っていてほしい Snowflake の仕様 2 選 / BUILD.local Tokyo: LEGEND OF DATA HEROES
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Momoka Komatsu

usamomokawa

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ETLサービスの活用を支えるインシデント対応の工夫
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Toshiki Tsuchikawa

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タイミーのデータモデリング事例と今後のチャレンジ
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okiyuki99

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AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
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dbtとLightdash を社内へ浸透させるまでの取り組み / Integrate dbt and Lightdash into Ubie
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Sotaro Tanaka

tanakarian

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データエンジニアリング 4年前と変わったこと、 4年前と変わらないこと
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Hiroyuki TAKAHASHI

takabow

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2025 DORA Reportから読み解く！AIが映し出す、成果を出し続ける組織の共通点 #開発生産性_findy
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ソフトウェア開発現代史: 55％が変化に備えていない現実 ─ AI支援型開発時代のReboot Japan #agilejapan
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10xinc

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ディメンショナルモデリングを支えるData Vaultについて
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yuzutas0

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Yasunobu Kawaguchi

PRO kawaguti

YesNoBut / CEO
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Scrum Fest Morioka 2026
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