DevFest Women Tokyo Keynote

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October 14, 2019

DevFest Women Tokyo Keynote

https://www.devfest-women.com/

私の行動宣言 #BeEqual
女性活躍推進法の施行から約4年。職場におけるジェンダーやフェミニズムの平等を求める動きは社会現象となっています。給料や待遇の格差に関するメディア報道にはじまり、管理職に女性を登用する動きも強まっています。しかし、国内のIT業界では未だに女性エンジニアの比率はさほど変化しておらず、依然として男女間の格差が大きいことがうかがえます。今回は、私自身の経験談を交えながら、皆さんと一緒に「ダイバーシティ&インクルージョン」について考え、今後、女性を取り巻く未来の環境の変化に備えるためにできることについてご紹介いたします。

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Aya Tokura

October 14, 2019
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Transcript

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  3. ËſƠŌ

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  5. 世界中の 2,200万⼈の デベロッパーたちが、 ⾃然災害という課題に 取り組んだら どんなソリューションが ⽣まれるだろうか

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  11. RB]$LUA ģŲë BpGl$Mip ƴŬ

  12. ⼥性を応援する歴史

  13.  r ›˜½‚†tÀ¿‹|

  14. IBMl—‚£K›lƢƍ   ćŅ   ˜Š*=9¹v8º‚€  ŘƇÉlƚðçĺ 

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  16. RB]$LUA BpGl$Mip ħÄùƥgNzF )ÄĘlĹëgN{G

  17. 1. ⾃分らしく⽣きれているか

  18. IBM Developer Advocate Tokyo City Team

  19. Developer Relations

  20. PR • Public Relations • パブリックとのリレーション • 宣伝、広報活動

  21. DevRel Developer Relations デベロッパーとのリレーション 開発者に特化した共創マーケティング

  22. DevRel の役割を担うエンジニア デベロッパー・アドボケイト 誰のために 何をする⼈ 開発者向けに 技術を啓蒙し、共に創造する

  23. チームのミッション IT技術者が現実社会の問題を 「賢く」「素早く」「⼀緒に」 解決できるようにする。

  24. ! EpjBp38ž”z%!65& ! PeY$!̉t6538¶Ï ! IehZUA!658k$X ! \pOEpo$GLiTa6538Å· ! \TFQp<_M[N™œ38¬³—°TGKd$W

    OUR ACTIVITIES Yjķõ~\jTyŐŞÉlsj[r~ªK\r^I
  25. DevRel DpMZ@`mpXk$76>1:8  11/15 Ðđ ZĠñmYcyI 2==:< @@@ ,7,C98 .9

    4: /:    Éy ŇÄLŏƞǃM ÁŻúLJƊ îĉźƿ ¼§ »ÜƶÝ ÒËx ƕÆ¿ "38/60Ư ¿è  áĴ
  26. ŇÄLŏƞǃM ›Š ˆµ³‚–K Ìǁƻ Software Design íƩLVisual Studio Code ƳƑÑķM

  27. ロールモデルよりも、 「メンター」もしくは「コミュニティ」の 存在が⼤きくワタシを⽀えてくれた。

  28. (1) 海外勤務 – 外資系から部署異動 • 国内で実績作り (Global Award 受賞) •

    本社との信頼関係 • 社内異動サポート
  29. (2) CTO (最⾼技術責任者) • スタートアップ • CEOとの信頼関係 • 深い技術⼒と責任

  30. (3) ⼦育てをカミングアウト • ⾃然体でいられる • 信頼関係が深まる • ⼦育てしながらエンジニアを続けることに 関⼼を持ってもらえる

  31. 2. 挫折ポイントをどう乗り越えるか

  32. http://ayatokura.hatenablog.com/entry/RoleModel

  33. (1) 新しい技術の習得 <実務経験・資格> 基礎学習 応⽤ 特技 基礎学習 応⽤ 開発⾔語 ネットワーク

    インターネットセキュリティ パブリッククラウド IBM Cloud, Microsoft Azure C, C++, C#, Cobol, Basic, PHP, html, Lisp, Python, F#, Go, etc OS Windows, Mac, Linux, Unix (Solaris, AIX) データベース ブロックチェーン ⾃作PC ⼈⼯知能 コンテナ xR/AR/VR 開発ツール 成 ⻑ 学⽣時代 社会⼈
  34. Š·’§³™¥†K­Kž…œ– *3<>,6(=>/399/0E $((98=;3->=9;

  35.   ‰°´€˜„¹‘ Ǝ…¹‘ €Ň 8: DevRel C19 ,- (;B

    @taiponrock) İÄ «KŒ›¹‹ & …¹‘ € ªK …¹‘ €
  36.  ‘°‹´¹‹Ű‡©¶K²¹ ÖÙŚï ŹÇ Ýšf ËÍ ūŋ ÓŢȾ

  37. 3. ⾃分⾃⾝が ダイバーシティ & インクルージョン を実践できているか

  38. 3 <#? #BeEqual https://www.ibm.com/thought-leadership/beequal/jp-ja/ Ãƹkĺufsr_S

  39. łĿưOgmjVF ĒƜkßajYhkƲùgU{Ïg ŀkĞQNOjTyËÍy\VÑU{YhG RB]$LUA BpGl$Mip

  40. ›Š¢·‘Kl RB]$LUA BpGl$Mip

  41. AIの公平性と透明性

  42. l アルゴリズムは過去の行為や行動 パターンを繰りかえし、自動的に現状を維持 l 判定の最適化は、過去データの特徴から セグメントを抽出した後に、判定対象を 特定のセグメントに分類 l バイアスが紛れ込む要因の例 •

    過去のデータ(実績)の偏り • データの選択を行うのは人間 • 有効かもしれないが存在しないデータ • 代理データを無意識に利用 • 成功要因を恣意的に設定 アルゴリズムは公平ではなく、作成者の意図やバイアスが紛れ込む場合も
  43. ůacTFLåM Ť~iPÆõ^{SkSSdfO{ RB]$LUA BpGl$Mip

  44. 0?0<= +9708)95B9  û×rgRƃ\sVb[O RB]$LUA BpGl$Mip

  45. ůlÆõƨĜ #BeEqual #(; 0?069:0;/?9.,=0 ŏƞǃ ,B,=95>;,