Tetsuo Yamabe

データエンジニア / アナリティクスエンジニア

[ジョブメドレー @job_medley]

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芦田愛菜さんが
ジョブメドレーの新CMキャラクターに就任🎉
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看護師・介護職役を演じる新CM「内定の瞬間」全4篇を、9/1（火）から全国で順次放送📺✨
内定の瞬間の表情にもご注目ください☺️

https://t.co/HdULRgy0v5

#ジョブメドレー #芦田愛菜

[Andrew Ng @AndrewYNg]

The most important skills in Building and Deploying AI Applications. https://t.co/IyWIKLIzeM

[ikki / stable代表 @ikki_mz]

データエンジニアリング領域のツール発展、プラクティスの普及、AIの進歩により、スキルがコモディティ化してきているというのは自分も感じていたのでとても共感でした。今後は、データ基盤を事業価値に転換していくところにデータエンジニアの価値も移っていくと思う。

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

昨日の SanSan x MEDLEY DataEngineeringNight での登壇資料を公開しました！

https://t.co/ijWV7fYoQG

#DataEngineeringNight

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

#p_UG 東京:データ基盤/活用におけるAI活用紹介 ~Terraformや設計改善まで~ での登壇資料です。

https://t.co/Tc8N0ODLhU

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

参加しています！

#p_UG 星じゃなくてAIに願いを⭐️ https://t.co/h6fdSI8frA

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

https://t.co/ldMfvwPssi

書きました

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

https://t.co/j3JyKdDJ8r

先日の LT 資料を公開しました！

#p_UG

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

#p_UG イベントに参加中！kintoneと他のツールのデータを使って業務を効率化！ https://t.co/AXItzWp4PY

[iwashi / Yoshimasa Iwase @iwashi86]

ちょいちょい見聞きしていた話が、HBR の記事でも上がっていた。

> 退席前にAIに作業を投げるといった行動が、切れ目のない労働を生んでいる

この辺り、わかりすぎる。

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・AIは仕事を減らすと期待されていたが、実際には仕事を激化させることが研究でわかった

・米国のテック企業での調査によると、AI導入後に従業員の作業ペースが加速した
・従業員は以前よりも広範囲の業務を一人で抱え込むようになった
・会社が強制しなくても、従業員は自発的に長時間働く傾向が見られた
・AIを使うと多くの作業が可能になり、それがやりがいや報酬のように感じられるため

・実験的なAI利用の高揚感が薄れると、膨れ上がった仕事量だけが残る
・気づかないうちに業務量が増えるワークロードクリープという現象が起きている

・初期の生産性向上は、後の燃え尽きや判断力低下につながるリスクがある
・リーダーは、従業員の自主規制に任せるだけではこの問題を解決できない

・AIは知識のギャップを埋めるため、他人の領域の仕事まで自分でやろうとしてしまう
・専門外のタスクを安易に引き受けるようになり、結果として全体の負担が増える

・エンジニアが非専門家の書いた不完全なAIコードを修正する手間が新たに発生した
・チャットなどの非公式な場での指導や手直しがエンジニアの隠れた負担になっている

・作業の着手が容易になったため、本来の休憩時間も仕事に充てるようになった
・昼食中や会議の合間にもAIに指示を出すことが習慣化した
・退席前にAIに作業を投げるといった行動が、切れ目のない労働を生んでいる

・休憩が減ったことで、仕事とプライベートの境界が以前より曖昧になった
・常に仕事が続いている感覚になり、脳が休まる暇がなくなっている

・AIをパートナーとして扱い、複数のタスクを同時並行で進めるようになった
・マルチタスクが増え、常に注意を切り替える必要があるため認知的負荷が高い
・自動化で楽になるどころか、より速い処理速度が職場の標準になってしまった

・自分が以前より忙しくなっていることに、従業員自身も気づいていない場合がある
・組織はこの過剰労働による成果を、健全な生産性の向上と誤認しやすい

・そこで、意図的に作業を止めて、方向性を確認する時間を設けることが重要
・常に即座に反応するのではなく、通知や作業をまとめて処理する工夫をする

・AIとの孤独な作業だけでなく、人間同士で対話する時間を確保するべき
・創造的な洞察を得るには、AIの出力だけでなく多様な人間の視点が必要
・AIは仕事を増やすのは得意だが、仕事を止めるきっかけは作ってくれない
・組織が意図的に介入しない限り、AIは職場を静かに疲弊させていくことになる

https://t.co/7NWg5fKaXY

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

RECRUIT TECH CONFERENCE 2026 探求力 -AI×プロダクト開発- ​ ​ に参加を申し込みました！ https://t.co/JDkcqAylmi #recruittc2026

[堀江裕介/クラシル @yusuke_horie]

noteはこちらです！

https://t.co/jk8QdxblCJ

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[sogitani / baigie inc. @sogitani_baigie]

ぼんやり頭の中で思ってたことがかなり綺麗に言語化されていた。AIで経営とかAIで組織づくりってまだ3フェーズくらい先の話な気がして、ここで書かれてる考え方が今からここ数年は現実的だと思う。

「AIに働かされる」が正解？ 事業責任者が考える組織図の変化｜柳川慶太 @gimupop https://t.co/4jc3z9IzRC

[chira as データマネジメント専門家 @chira]

統計処理を中心としたデータサイエンス活動は、LLMを中心としたツールに移行してくんじゃないかと思います。担当者に統計学を中心とした知識とスキルはあまり求められなくなる。データエンジニアリングも、基盤ツールの導入やパイプライン設計は今より楽になっていく。そうすると部署、事業横断での折衝、意味の調整、決定事項の周知、ルール化、監視統制といった、まさに泥臭いガバナンスが残ります。いわゆるデータガバナンス。そこは機械任せにできない。さらに、今後経験を積むのも難しくなるので、人材としての価値も高くなると思います。

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

#p_UG 東京：kintoneデータ活用LT大会｜Terraform・AI・リバースETL実践事例 に参加を申し込みました！ https://t.co/GW9QMGJ5XE #p_UG

[TROCCO(トロッコ) | クラウドETL @trocco_jp]

2/17(火)kintoneデータ活用LT大会を開催🎉
Terraform Provider実践事例やkintoneデータ活用による業務改善、リバースETLなど盛りだくさんでお届け🙌
是非お気軽にご参加ください！

#p_UG 東京：kintoneデータ活用LT大会｜Terraform・AI・リバースETL実践事例 https://t.co/4XRPI5u4kr #p_UG

[Tech with Mak @techNmak]

Google. Amazon. Microsoft. Netflix.

300+ real ML system design case studies from ~80 companies.

I found a repo that breaks down how production ML systems are actually built.

If you’re serious about ML, data, or engineering leadership, studying why systems were designed a certain way is one of the highest-ROI skills you can develop.

Take a look.
Save it. Learn. Repost.
You’ll thank yourself later.

(I will put the repo link in next tweet.)

[Boris Cherny @bcherny]

I'm Boris and I created Claude Code. Lots of people have asked how I use Claude Code, so I wanted to show off my setup a bit.

My setup might be surprisingly vanilla! Claude Code works great out of the box, so I personally don't customize it much. There is no one correct way to use Claude Code: we intentionally build it in a way that you can use it, customize it, and hack it however you like. Each person on the Claude Code team uses it very differently.

So, here goes.

[kmizu @kmizu]

うん。こういうの馬鹿にする悪い風潮あるのでいいお話

[Tetsuo Yamabe @beniyama]

https://t.co/csx5ARYFNw

参加してます！