「よそはよそ、うちはうち」 なハカルスのサービス作り

Slides at Developers Summit 2017 Kansai
http://event.shoeisha.jp/devsumi/20170908/

Transcript

1. 「よそはよそ、うちはうち」 なハカルスのサービス作り デブサミ関西2017 C-5 #devsumiC 2017年9月8日 @神戸国際会議場
2. 染田貴志 (そめだたかし) • ハカルスの技術責任者 • 大阪生まれ・兵庫育ち・京都在住 • 新卒でサンに3年・その後ベンチャーで12年
3. 29
   51.1kg
4. 37
   59.6kg
5. ハカルスとは • 京都発のヘルステックベンチャー • 医食同源をテクノロジーで実現する • 関西の大学ファンド、金融機関系VCなどから出資
6. • 中年期に訪れる肉体の変化 • 食い倒れ文化な関西 • 10年以上のテクノロジーベンチャー経験 なぜ自分たちがやるか
7. ハカルスのサービス作り - 技術編
8. 提供サービス • モバイル・クラウド • 食事解析 API • データ解析コンサルティング
9. アーキテクチャ - モバイル
10. アーキテクチャ- クラウド
11. アーキテクチャ- 食事解析 API
12. Infrastructure as Code の実践 • Terraform で AWS 構成 • Ansible でサーバ構成 • Fabric でデプロイ
13. アーキテクチャ・環境構築は基本に忠実 • 教科書通り、迷いを少なく • ９割は枯れている方法、１割は冒険的な方法 • 「運用」より「開発」重視
14. 開発技術採択の方針 • 原則は「使いたいものを使う」 • ライブラリ・フレームワークはエンジニア主導 • 言語・インフラはコスト・採用を視野に入れて慎重に
15. 技術的負債は悪か • 「技術的」負債はサービスが成功した証 • 使われないサービスの綺麗なコードは無価値 • ただし、怪しい匂いがしたらリファクタリング
16. 技術採択ミスは「致命傷」にならない • Flash の衰退を予測できた人はいるか • prototype.js は、Struts は、、、(略) • ある時点の「ベスト」が将来的な「負債」にもなる
17. 「速さ」は何ものにも勝る • 見えない未来の心配をしすぎない • 完璧な作り込みより8割でリリース • 開発スピードが技術に関する最大の判断基準
18. 機械学習は「強み」になるか？ • 短期的にはイエス • 需給のバランスが整うまでは付加価値は高い • 時間が経てば特定用途はコモディティ化する
19. ハカルスの機械学習へのスタンス • 応用領域への過渡期で試行錯誤が必要 • 自分たちの課題に適した手法を見つけることが最重要 • その上で自分たちの強みを作る
20. スパースモデリング • データのスパース性に基づいた手法 • 画像処理における圧縮センシングが好例 • 食事解析以外の他領域への適用を模索中
21. 技術編 – まとめ • アーキテクチャは基本に忠実 • アプリの技術採択はエンジニアのテンション重視 • 機械学習は一点集中で技磨き
22. ハカルスのサービス作り - チーム編
23. エンジニアリングチーム
24. 地方ベンチャーの採用は大変 • 日本全般のエンジニア不足 • 関西圏の絶対数不足 • 機械学習の領域に至っては市場にいない疑惑
25. 地方ベンチャーの採用は本当に大変?! • 日本に興味をもつ海外のエンジニア • 学生の街、大学の街・京都 • パラレルキャリアなど多様な働き方をしている方々
26. 海外エンジニアの生の声 • なぜハカルスに参加しようと思ったか？ • フィリピンで多国籍のベンチャーは一般的か？
27. ソフトウェア開発 = コミュニケーション • 「チーム初期からフルリモート」は正直大変 • 「日本のB向けサービスを英語ファースト」は正直大変 • 「めまぐるしく変化する開発」はそもそも大変
28. 全ては「グローバル」への布石 • チームの「多様さ」は新しい視点を得るための鍵 • 常に「海外では？」を考える • 文化の醸成は時間がかかるので最初からやる
29. リモートは「当たり前に」できる • ビデオチャットなどテクノロジーは整っている • 事例・プラクティスなどノウハウも溜まっている • リモートの心理を知り、改善を積み重ね続けること
30. ハカルスでのプラクティス例 • 毎朝のスタンドアップミーティング • ビジュアルをベースにしたコミュニケーション • バクッと作ってフィードバックしながら仕上げる
31. k-means を語る管理栄養士がいるワケ • サービスを開発するには食・運動の知識が必須 • 食・運動の知識をサービスにするため技術を理解する • お互いの専門領域を尊重し、理解するよう務める
32. チーム編 – まとめ • グローバルにいくにはグローバルなチーム作りから • リモートを前提としたプロセスを作る • お互い半歩くらい相手の専門領域に踏み込む
33. まとめ
34. ないものではなく「あるもの」を見る • 地方での採用大変 → 外国人にとって魅力ある土地 • 機械学習大変 → 越境する熱意のある先生・学生 • 資金調達大変 → 地元企業を応援してくれる金融機関
35. 「ユニークであること」にこだわる • 困っている部分にこそユニークな解がある • 技術、チーム、プロセスなど色々ユニークであり得る • 胸をはってユニークと言い切ることが重要
36. 人生120年 • 一生のキャリアで新しい事に取り組むのは当たり前 • 40代ですらまだまだ折り返し地点 • たっぷり楽しむには「健康」が超重要