JJUG CCC 2017 Fall モブプロで実施する Cognitive Service & Bot ハッカソン

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JJUG CCC 2017 Fall モブプロで実施する Cognitive Service & Bot ハッカソン by Mind Map: JJUG CCC 2017 Fall モブプロで実施する Cognitive Service & Bot   ハッカソン

1. 様子

1.1. [email protected]/28RTechConf on Twitter

1.1.1. [email protected]/28RTechConf on Twitter

2. 3-2.ポイント

2.1. ドライバーは自分がなにやろうとしているか言う。

2.1.1. もくもくしちゃって、なにやってんのか周りに伝わらないのはよくない。

2.2. 入力デバイス(慣れたキー配列, JP, US)とかの違いはどうする?

2.2.1. クラウドにソース上げて各自落とすでもいい

2.2.1.1. 交代のタイミングでディスプレイのコード 回す

2.2.2. 1台のPCにキーボードいっぱいつける

2.2.3. 席はハの字がいい

2.2.3.1. 大きめのディスプレイを中心にみんな体向ける

3. 2.事前知識 モブプロ

3.1. 技術的な課題に向かって頑張りたいのに コミュニケーション的な問題で 頑張んないといけないって場面あるよね

3.1.1. タスクアサイン型の問題点

3.1.1.1. 分割をするための作業 が多くない?

3.1.1.1.1. 伝言ゲームが多数で発生いない?

3.1.1.2. 手戻りあったら余計時間かかるよね?

3.1.1.2.1. 一部のメンバーでレビューするとバグ見逃すことない?

3.1.2. モブワーク選択する?

3.1.2.1. そもそもなぜ分担するのか

3.1.2.1.1. プロジェクトは分担を前提で考えているよ(固定観念)

3.1.2.2. 伝達ゲームはやめて1箇所に集めて共有

3.1.2.2.1. 実は緊急のトラブル対応実は、すでにみんなもモブしている。

3.1.2.3. 前提

3.1.2.3.1. 心理的安全性が必要

3.1.2.3.2. 外から問合せあってもチームで答える

3.1.2.3.3. 注意

3.1.3. 生産性おじさんに問われる

3.1.3.1. 生産性さがるんだよね?

3.1.3.1.1. 生産性を下げている理由は?

3.1.4. 結果一緒に働こうとなる

3.1.4.1. チーム全体でアプローチすること

3.1.4.1.1. 営業もSEもやる(スタートアップ等)

3.2. 役割

3.2.1. Driver

3.2.1.1. PC操作する人

3.2.2. Navigator

3.2.2.1. 周りから意見言う人

3.3. チーム全員で同じ時間、同じPCで同じことやる

3.3.1. 起源2012年

3.3.1.1. スプリンクラーの会社

3.3.1.1.1. ハンダー

3.3.2. 2016年

3.3.2.1. 複数のモププロが行われている

3.3.2.1.1. 3〜6人✕6〜8モブ

4. 1.事前知識 コグニティブ サービスAPI

4.1. リアルタイム(音声)翻訳

4.1.1. MicrosoftTranslator

4.1.1.1. API公開済み

4.1.1.1.1. WEBSocket

4.1.1.2. 専門用語

4.1.1.2.1. 覚えさせることができる

4.1.2. 文字変換

4.1.2.1. 会話の途中から翻訳始める

4.1.2.1.1. 部分翻訳しつつ

4.1.3. 音声変換

4.1.3.1. 言葉が終わってから翻訳

4.2. 寺田さんデモアプリ

4.2.1. クライアント

4.2.1.1. WebRTC

4.2.1.1.1. ビデオや音声、データをブラウザ間でやり取り可能にする規格

4.2.2. ユーチューブの海外の動画の音声

4.2.2.1. 同じPC内で、英文と日本文出せる

4.2.2.1.1. 英語のヒアリング能力はかなり高い

4.3. その他

4.3.1. ビングの検索件エンジン使える

4.3.2. 音声から誰が喋っているか判定

4.3.3. フェイス エモーション(感情)

4.3.3.1. 写真から年齢性別感情の情報を取る

4.3.4. BOT用文字解析(LUIS)

4.3.5. OCRで画像からアンケート内容を抽出、翻訳して外国人のマネージャーへ

4.4. 導入事例

4.4.1. アバロビュー

4.4.1.1. 東京サマラーランドの年齢層をカメラでリアルで撮る

4.4.1.1.1. データの可視化

4.4.2. エイベックス

4.4.2.1. コンサートの人の情報を取る

4.4.2.1.1. どういうタイミングで盛り上がるのか

4.4.3. Microsoft

4.4.3.1. エクセルもレストで返す

4.4.3.1.1. OFFICE365(エクセルだけ?)

4.4.3.2. JAX-RS

4.4.3.2.1. JSONB

5. 4.振り返り

5.1. メリット

5.1.1. 技術情報別々に調べあって、レポート見ても入ってこない

5.1.1.1. 一緒に考えて答えだすことがいい

5.1.2. 相互のティーチングができる

5.1.2.1. 途中で入る人に周りの人が、いっきに教える

5.1.2.1.1. 修得スピード速い

5.1.3. 設計思想やなどの違いが最初に減る

5.1.3.1. 後工程での手戻り減

5.1.4. 異なる障害が複数人でままってるだけで時間がかかってしまうことがない

5.1.4.1. 意味不明(どうやってメモったらこんなメモ担っったのか思い出す)

5.1.5. 一人でハマるよりも、複数人ではまった方が解決した時の達成感高い

5.1.6. モチベーション下がらない

5.1.6.1. 単純な問題でも、自分が書いたコードだとハマることが多い

5.1.7. プロマネがいらなくなる

5.1.7.1. もしくはチームの外にいる

5.1.7.1.1. プロマネはチームに依頼する

5.1.7.2. プロマネ作業もチームでやるならプロマネという担当者はいなくなる

5.2. デメリット

5.2.1. 慣れが必要

5.2.1.1. 不慣れ

5.2.1.1.1. 見られる

5.2.2. 向かないこと

5.2.2.1. 単純作業

5.2.2.1.1. GOOGLE検索とか

5.2.2.2. 仲がわるいチームでやる

5.2.2.2.1. 喧嘩して逆効果

5.3. 最終ソース

5.3.1. sunfujii/YATTAAA2

5.3.1.1. sunfujii/Bot-Luis-Translator-Util

6. 3-1.テーマ決め

6.1. 案

6.1.1. ボット

6.1.1.1. スラック

6.1.1.2. WEB

6.1.1.2.1. テスト画面でクライアント側を簡単に

6.1.2. 日本語で入力したものを英語で答える

6.1.3. LUIS

6.1.4. レポートの口語表現

6.1.5. 音声→検索

6.2. まずは練習

6.2.1. ログにハローワールドだしてやったーを最初のゴール。

6.3. 目標決定

6.3.1. 日本語メッセージ投げたら英語に翻訳して返してくれるBot

7. 3-3.やること

7.1. 構成

7.1.1. 外部サービス連携

7.1.1.1. WEBアプリ

7.1.1.1.1. BotFrameworkのテストWEB画面

7.1.1.2. ボット

7.1.1.2.1. BotFramework

7.1.1.3. 日本語→英語

7.1.1.3.1. MicrosoftTranslator

7.1.1.4. BOTフレームワーク

7.1.2. JAX-RSアプリ

7.1.2.1. プロジェクト

7.1.2.1.1. ボットのラッピングプロジェクト

7.1.2.1.2. YATTAAAプロジェクト

7.2. タスク

7.2.1. 事前準備

7.2.1.1. Googleスプレットシートで文字共有

7.2.1.1.1. #ccc_i2

7.2.1.2. Azureのアカウント作成

7.2.1.3. 10分で交代

7.2.1.3.1. Mobster.app

7.2.2. モブプロ

7.2.2.1. ①まずはログに文字列出力

7.2.2.1.1. ②チャットBOT

8. その他

8.1. ビジュアルスタジを一つのコードを複数人でリアルタイムに更新

8.1.1. ライブシェア