Issa

Backend Engineer @CyberAgentInc / ◀︎ Engineer Intern @baseconnect_inc / DDD evangelist / TOEIC940 /英検1級

[Tesla @Tesla]

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[SaaS飯 @saasmeshi]

気づいてるか？

GMOグループが週1日在宅勤務の推奨を廃止したことが話題だが、このニュースの核心は単なる「出社か、在宅か」という話ではなくて、

『AIが生み出した余った時間を誰のものと考えるのか』という経営者と労働者の対立だ。その理由と新たなビジネスチャンスについて解説する。たとえば、これまで8時間かかっていた資料作成を、AIを使って3時間で終えられるようになったとする。

労働者から見れば、「同じ成果を5時間も早く出せた。生産性が上がった」という話になる。空いた時間を休憩、勉強、別の仕事、家族との時間に使いたいと考えるのは自然だ。

しかし経営者から見ると、「3時間で終わるなら、残り5時間でもっと仕事ができるはずだ」となる。10本作っていた資料を、AIで20本、30本作らせたい。つまり、AIで仕事が楽になるのではなく、ノルマが増える可能性がある。

ここに大きな溝がある。

労働者にとっての生産性向上は、「同じ成果を、より短い時間と少ない負担で出すこと」だ。一方、経営者にとっては、「同じ給料と同じ労働時間で、より多くの成果を出させること」になりやすい。

だからタイピング数が減ったという数字も、見方によって意味が変わる。AIに文章を書かせ、最後に人間が確認しているなら、タイピングが減るのは当然だ。それは怠けているのではなく、仕事の方法が変わっただけかもしれない。

ところが、タイピング数、パソコンの操作時間、出社日数、返信の速さなどを「働いている証拠」として扱う会社では、AIを上手に使う人ほど評価を落とす危険がある。短時間で仕事を終えた人より、長時間パソコンに向かっている人の方が頑張っているように見えるからだ。

その結果、社員は効率化の方法を会社に教えなくなる。「早く終わった」と報告すれば仕事を追加されるので、わざと時間をかけたり、忙しそうに見せたりする。これではAIを導入しても、本当の生産性は上がらない。

ここに新しいビジネスチャンスがある。

一つは、AIによって削減できた時間を正しく測り、その利益を会社と社員で分ける仕組みだ。たとえば、削減時間の一部を追加報酬、時短勤務、休暇、研修、新規事業の時間として社員に還元する。「AI生産性配当」のような制度である。

二つ目は、タイピング数や在席時間ではなく、顧客満足、仕事の品質、納期、利益、手戻りの少なさなどで評価する人事制度を作るサービスだ。AI時代には、どれだけ手を動かしたかではなく、どれだけ価値を生んだかを測る必要がある。

三つ目は、AI導入によって社員の仕事量やストレスが増えすぎていないかを調べる監査サービスだ。AIで効率化したはずなのに、ノルマだけが増え、離職者が増えている会社を可視化し、改善する事業には需要が生まれる。

四つ目は、社員が自分のAI活用方法を会社に共有したくなる報酬制度だ。良い使い方を発見した人に報奨金や利益の一部を渡せば、個人の裏技が会社全体の資産になる。

結論。

AI時代の最大の争点は、AIを導入するかどうかではない。

AIが生み出した余った時間を、会社がすべて回収するのか。それとも社員にも返すのか。

会社が全部取れば、社員はAIを隠れて使う。利益を分ければ、社員は進んでAIを使い、その方法を共有する。

AI時代に本当に強い会社は、人間を一秒も休ませない会社ではない。AIが生み出した余白を、会社の成長と社員の幸福の両方に変えられる会社だ。

やるしかねえ。Don’t Work!

[もとやま @ysk_motoyama]

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[Issa @DadaAux]

これは楽しみすぎる

[Tesla Japan @teslajapan]

@grok に何でも聞いて！テスラの移動体験がさらに進化します。

[Touch Lab (タッチ ラボ) @touch_lab]

「世界で最もテスラが安い街、東京」

テスラジャパンのこの主張は本当か、主要市場のModel 3/Y実質価格を比較してみました。

結果、ダントツで世界最安でした👇

[こにふぁー @konifar]

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[CyberAgentDevelopers @ca_developers]

／
Developers Blog更新📝
＼

本日の記事は、(株)タップル サーバーサイドエンジニアの糸井が執筆いたしました。

1年半かけて完遂した「タップル」におけるマイクロサービス移行について、詳しくご紹介します。ぜひご覧ください✨

https://t.co/gXGdLmIytr

[Issa @DadaAux]

タップルの全機能をマイクロサービスに移管し切りました。
自分にとって最も思い入れのあるプロジェクトです。
マイクロサービス移行に関する知見を山盛り詰めたのでぜひ読んでいただけると幸いです！

[CyberAgentDevelopers @ca_developers]

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[加藤潤一(かとじゅん) @j5ik2o]

このEvent Sourcing と Pekko / Akka の相性がいい理由。

https://t.co/aSKSApawZA

DDDの「集約」を、そのままアクターとして表現しやすい。

1 Membership集約 = 1 EventSourcedBehavior
コマンドを受ける
→ ルールを検証する
→ イベントを Journal に保存する
→ 必要に応じて Snapshot Store にスナップショットを保存する
→ 復元時は Snapshot + Journal のイベントから状態を戻す

これは Write Model 側の話。

Read Model は別に作る。
Journal に保存されたイベントを Projection が購読して、画面表示・検索・集計に使いやすいテーブルへ投影する。

つまり、
Write Model：集約アクターがルールを守ってイベントを出す
Journal：発生したイベントを append-only で保存する
Snapshot Store：復元を高速化するために状態のスナップショットを保存する
Projection：Journal のイベントを購読して Read Model を更新する
Read Model：表示・検索・集計に都合のよい読み取り用モデル

という分担。

Event Sourcing は「イベントを保存するだけ」ではなく、
書き込みの整合性モデルと、読み取りの都合のよいモデルを分ける設計。

Pekko / Akka は、このうち Write Model 側の「集約 = アクター」を自然に実装できるのが強い。

[CyberAgentDevelopers @ca_developers]

6月9日からニューヨークのノース・ジャビッツ・センターで開催される、Datadogの年次グローバルカンファレンス「DASH」に、株式会社タップル所属 Kaito Yamagishiが登壇いたします。

#DASH2026

https://t.co/9tlix4TvWQ

[Eliano A Younes @eliano]

渋谷でお会いしましょう

5月26日（火）

パランティア [Palantir] 🫶 🇯🇵

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[Issa @DadaAux]

usecaee内でどこまで処理が進んだか？のイベント記録したりロールバックの処理自前で用意したりと、
全てのusecaseに対して整合性を保つための、仕組みを用意するのがかなりつらかったりするんだけど。
まあ多分みんな同じ気持ちやと思う

[Issa @DadaAux]

強い整合性と弱い整合性ってやつだ

前者はRepositoryの内部でRDBのトランザクション等で集約自体の整合性を保証するもの

一方後者が役に立つのはusecaseとかで、結果整合性で複数集約の整合性は担保すべき派かな
usecaseなら外部APIへの操作などDBのトランザクションで制御できるものだけじゃないし

[farstep @farstep_]

https://t.co/QRfrinbolt

[ミノ駆動 @MinoDriven]

完全同意。
複数集約をまたぐ整合性維持はケースとしてそれなりにあるから、Repository内にトランザクションを張るのは現実的ではないし整合性を維持できなくなってしまう。

[Issa @DadaAux]

テスラ買った

利便性・快適性・エンタメ・洗練されたUX全てを同時に満たしていて感動

ソフトウェアとしてのイメージが先行しがちなteslaだけど、乗り物としての完成度がとても高い

まだ日本では完全自動運転が認可されてないけど、それでも全然買う価値のあるプロダクト

[OpenMoney / オープンマネー【公式】 @OpenMoney_JP]

【Indeed Japan】
年収5,400万円（ベース2,200＋賞与1,800＋株式1,400）
29歳／ITエンジニア TDM4／男性

[Issa @DadaAux]

AI時代に世界的にシェアとりやすいドメインってこういう要因もあったりすんのかな

fintech:
金融ドメインなので規制周りの参入障壁が高い

agentic AI: 言わずもがな

vehicle / ロボティクス:
単純なソフトウェアでは差別化が難しく、ハードウェアとの統合が主流に

[Issa @DadaAux]

fintech, agentic AI, vehicle
日本で採用やってる外資はこの辺の領域が多い気がする