タクシーアプリ『GO』のバックエンド開発のおける AI利活用と若者のすべて

by Kazuhiko Yamashita

Embed

Start on current slide

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

Slide 3

Slide 3 text

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

Slide 6

Slide 6 text

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

© GO Inc. SRE本で紹介された、インシデントの事後検証の手法 Slackのやり取りから必要な情報をかき集め、 AIが初稿を作成することでついつい後回しにされがちな作業を効率化いいかえると、インシデントで人の手が回らないところにAIを充てるポストモーテム作成機能インシデントの振り返りやアクションプランを策定 https://sre.google/sre-book/introduction/ 14

Slide 15

Slide 15 text

Slide 16

Slide 16 text

Slide 17

Slide 17 text

© GO Inc. イベント駆動で働く男なので、自分に関連の薄い広域メンションにアテンションを取られることに耐えられなくなって開発した Slaffic Controlの動機入社当初、問い合わせが @backend で来ていた「Slack Bot “Slaffic Control” でスマートな問い合わせ管理」 https://pyama.fun/archives/6515 「作業量を稼ぐために、日々気をつけていること」 https://pyama.fun/archives/3642 17

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

Slide 20

Slide 20 text

Slide 21

Slide 21 text

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

Slide 25

Slide 25 text

Slide 26

Slide 26 text

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

Slide 29

Slide 29 text

Slide 30

Slide 30 text

© GO Inc. バックエンドの AI利活用これからこれからは AIのトリガーをシステムへ 1. これまではコーディングエージェントや、 Slackボットへのクエリなど、人類がトリガーを引いていた 2. これからは、システムアラートや、Webhookなどシステムを起因とした高度な自動化へ 3. AIが、さも人であるかの様に振る舞える様な、インプット、アウトプットのサイクルを回す仕組みをいかに作るか 30

Slide 31

Slide 31 text

Slide 32

Slide 32 text