Developer Journey は、世界各地の多様なデベロッパーを取り上げる月次シリーズです。これまでに経験した課題、機会、成功についてお話を伺います。毎月、世界中のデベロッパーにスポットライトを当て、利用している Google ツールや、構築しているプロダクトを紹介します。
今月は、Google デベロッパー エキスパートや Women Techmakers として世界で活動しているデベロッパーに、お気に入りの Google ツールや、さまざまなコミュニティをサポートするために開発したアプリケーション、開発におけるインクルーシブ デザインの役割について詳しくお話を伺いました。
ここ数年で、Firebase、Google Cloud Platform、CrUX Dashboard、Chrome DevTools を使用してきました。ウェブ デベロッパーとして、業務の生産性とアプリケーションのパフォーマンスを向上させてくれる DevTools の新機能にはいつもワクワクします。
最近は、フルスタック アプリケーション開発のための完全ウェブベース ワークスペースである Project IDX を試しています。このプロジェクトの今後にとても期待しています。パソコンに何もインストールせずに、ブラウザからアプリケーションを開発、デプロイできるというアイデアがとても気に入っています。
最近では、開発者向けの休日カレンダーである AdventJS をデプロイしました。イメージの最適化には、GoogleChromeLabs チームの Squoosh を使用しました。ウェブサイトをアクセス可能な状態に保ち、パフォーマンスを調整するために、Chrome DevTools の Lighthouse も使用しました。また、Google Bard を使用してウェブサイトのコンテンツを英語とポルトガル語に翻訳しました。
スペイン語圏のコミュニティ向けに制作した、JavaScript を一から学べるウェブサイトを拡張しようと計画しています。Google Bard はコンテンツのチェックや、ある程度のコードの記述、生徒用の課題の作成に役立ちます。
辛抱強くあることと、その過程を楽しむことが大切です。長い道のりですが、それだけの価値があります。それから、好奇心を持ち、わずかな技術に固執しないこと。自分の知識をコミュニティと共有することもおすすめします。これは学習を深め、交流の輪を広げる最良の方法です。知識を分かち合うのに専門家である必要はありません。教える相手より一歩先にいるだけでよいのです。
コロンビア、メデジン
Google デベロッパー エキスパート、ウェブ テクノロジー
Women Techmakers メンバー
Google for Startups メンター
Pionerasdev、共同創設者 / ディレクター
開発と創造性:
生産性とコミュニケーション:
マーケティングとビジネス:
教育と学習:
Bard、TensorFlow.js、Google Chrome DevTools それぞれの独自の強みを考えると、お気に入りを 1 つ選ぶのは至難の業ですが、私にとって Google Chrome DevTools は特別なツールだと言わざるを得ません。ウェブページの検査やデバッグ、コードのバリエーションのテスト、JavaScript の動作に関する分析情報の提供など、さまざまな用途に使用できる利便性は私のウェブ開発活動において極めて重要です。とはいえ、Bard と TensorFlow.js も素晴らしい機能を備えています。Bard は、クリエイティブなコンテンツの生成、質問への回答、さらにはコードの作成において重要な役割を果たしています。TensorFlow.js は、JavaScript や、幅広いアプリケーションで機械学習を利用可能にする画期的なツールです。他にはない魅力がそれぞれのツールにあり、どれを選ぶかは、行うタスクの状況と具体的な要件によって変わってくると思います。
私たちの最新のウェブサイトでは、NGO としてのイメージを高めるために、利用できる Google テクノロジーはすべて利用しています。こちらをご覧ください。
デベロッパーとしてのキャリアを前進させるため、好評だったメンターシップ プロジェクトを再開しています。Bard と Duet AI はコミュニティにとって、コードの検査や、プロダクトの MVP の再定義の面で素晴らしい協力者となっています。
まず、自分が解決したい問題や、世の中に貢献したい分野を考えます。それから制作を開始し、その目標を実現します。コミュニティでつながりを持ったり、メンター、スポンサー、ガイドとして助けてくれる人を見つけたりすることが助けになります。
私は Google プロダクトのフルスタックを使用してきました。Google Workspace は日常的に使用していますし、個人的なウェブサイトは Google サイトと Google Cloud で作成しています。 最初は Compute Engine と Jupyter Notebooks を自分のニーズに合わせてカスタマイズして使い始めました。
実務経験や Coursera、Google Cloud Skills Boost を通じて知識を深めるにつれて、エンドツーエンドのソリューションを構築するようになりました。BigQuery、SQL、多数の Vertex AI（Generative AI Studio、Matching Engine、音声文字変換、Pipelines、AutoML、モデルのファインチューニング）、Cloud Run（加えて GKE - Kubernetes を少し）、Cloud Functions、Dialogflow、Document AI などを使用してきました。
人材採用（仮想キャリア センター）やコンタクト センター（Contact Center AI）など、クライアントの要件は業界に応じて変わるため、クライアントのニーズを解決するために、さまざまな Google プロダクトをテストして本番環境にデプロイする機会がありました。
Vertex AI は純粋に機械学習とディープ ラーニングに最適化されていて、私のお気に入りです。AutoML を NAS（ニューラル アーキテクチャ検索）の併用は非常に興味深い経験で、成果も上々でした。Kubeflow を使用した機械学習パイプラインの開発は、本番環境に導入され、MLOps 全体が関与するため、特別な喜びがあります。
ラテンアメリカの 6 か国で導入され、365,000 人以上もの人が使用する採用ソリューションを構築しました。このソリューションは、Document AI による OCR を使用して履歴書を自動的に分析します。
TensorFlow を使用してホテルチェーンの収益予測を行い、クライアントのモデルの精度を 0.95% 向上させました。また、Google 音声文字変換と分析を使用して、管理を容易にしつつ戦略的分析情報も生み出すコンタクト センター ソリューションも構築しました。
最近では、Vertex AI Matching Engine を使い、テキスト埋め込みと ScaNN により求職者と求人情報をマッチングする、エンドツーエンドの仮想キャリアセンター ソリューションを構築したチームに参加しました。この採用ソリューションとコンタクトセンター ソリューションは、両方とも NLP（自然言語処理）の分野においてブラジルで特許を取得しました。
Google Bard は私の日課の一部です。コーディング中にも役立ちますし、旅行の計画を立てたり、最適な公共交通機関を選んだり、世界中の興味深い場所を訪れたりするのにも活用しています。Google 検索から最新のコンテンツを体系的に取得するのにも有用です。今は、Bard と LangChain を併用して金融業界で最適化を実行できないかと考えています。
まずは基本を学びましょう。
機械学習という壮大な分野を学ぶことには非常に大きな魅力があります。しかし、その解決策の大部分を占めるのはコーディングです。どの言語でもよいので、きちんとしたコーディングを習得しましょう。これにより、自分のソリューションをスケールする必要が生じた際に、効率よく、また安全に実施できます。インフラストラクチャの費用削減とユーザー エクスペリエンスの向上にもつながります。
同じことが機械学習にも当てはまります。微積分やコンピュータ サイエンスの基礎など、基本的な分野を学べば、今日オンラインで共有されているコンテンツのほとんどを理解できるでしょう。まず機械学習を学習してから、その後にディープ ラーニングやそれに関連する分野に取り組むべきです。基本をしっかりやることが、最終的には近道になります。
