DeNA TechCon 2020を新卒内定者が学生に向けてご紹介!

by Yusuke Ishimi | March 05, 2020 updated
dena-tech event news | #dena-techcon

初めまして!こんにちは。
2020年新卒エンジニア内定者の石見です。
現在は、オートモーティブ事業部で就業型のインターンをしています。
最近だとDeNA 20 新卒 Advent Calendar 2019の主催をしました。

今回は、内定者の私が学生目線でDeNA TechCon 2020の紹介をしていきます 🙌

はじめに

DeNA TechCon 2020については以下の記事で紹介をしてくれています。
DeNA TechCon 2020 のご紹介

合わせて以下の記事も読んでいただけると。
DeNA TechCon 2020 開催中止について

ん?

「DeNA TechCon 2020 開催中止について」

…ん?

大丈夫!安心してください!

DeNA TechCon 2020はオンラインで開催されます 🎉

詳細は以下の記事をご覧ください。
配信決定!DeNA Tech Con 2020 の一部を配信と記事でお届けします

3/11、3/12の2日間で、9つの登壇についてライブ配信が実施されます。
5つの登壇と1つのブースについてはBlog 記事化されます。

今回は9つの登壇について学生目線での学びポイントをご紹介します!
DeNAならではの面白く学びのあるセッションを簡潔にまとめたので、スラスラとご覧いただけたら嬉しいです! ※なお、各登壇の概要は DeNA TechCon 2020 Webサイトに掲載されているものを転載しました。

登壇紹介

1. リアルタイムリモートデバッグ環境によるゲーム開発イテレーションの高速化

概要 🔍

ゲーム開発において、開発中の動作確認と修正の間のイテレーションを高速化することは、開発効率を向上される大変わかりやすい手段の1つです。本セッションでは、Unityを使った開発のイテレーション高速化を目的として、有線接続したモバイル実機のゲームに対して開発用PCからリアルタイムに介入できるツールを高い柔軟性で容易に開発できる基盤をgRPC等と独自TCPリレーサーバーを組み合わせて構築した事例と、その上に実現したファイル転送システムをはじめとした、具体的に構築したデバッグツールの事例をご紹介します。

学びポイント 💻

  • 実機デバッグがなぜ必要なのか
  • 実機デバック周りの具体の問題をどう課題に落とし込んだか
  • 課題を解決する環境の構築をどうおこなったか
  • 課題を解決するためにどういった技術、ツールを用いたか
  • 具体的に技術、ツールをどう利用したか

こんな学生にオススメ 🎓

  • Unityを利用した開発経験がある学生
  • Unityに興味がある学生
  • ゲームエンジニアに興味がある学生

登壇日時 🗓

Day1:3/11(水) 18:00〜
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2. クラウド環境でのセキュリティ監査自動化

概要 🔍

DeNAでは、クラウド環境で多数のアカウント・プロジェクトを利用しています。しかし、個々のアカウントの管理者権限を利用者に委ねているため、利用者のレベルや意識によってセキュリティに穴が空いてしまう可能性があります。それをチェックするにしてもセキュリティ監査で一つ一つ見ていては工数が膨大にかかってしまいますし、発見までに時間がかかってしまいます。 この問題を解決するために、各アカウントの情報を取得して危険な設定になってないか自動的にチェックするシステムを作成しました。このセッションでは、今回作成したシステムと既製品との違いや具体的なチェック内容などを交えて紹介します。また、システムを作った後にどのようにして社内の運用に乗せていったのかも解説します。

学びポイント 💻

  • DeNAでのクラウド利用の実例
  • なぜセキュリティ自動監査が必要になったか
  • 重要な要件から製品選定をどうおこなったか
  • クラウドの構成と監査の実装の実例
  • 運用をした結果どうなったか

こんな学生にオススメ 🎓

  • クラウドを利用した開発経験がある学生
  • サービス開発、運用に興味がある学生
  • セキュリティに興味がある学生

登壇日時 🗓

Day1:3/11(水) 18:50頃〜
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3. DeNA データプラットフォームにおける自由と統制のバランス

概要 🔍

DeNA は、主力のゲーム事業に加え、エンタメ、スポーツ、ヘルスケア、オートモーティブなど多種多様な事業を展開しています。我々分析推進部では、そのような多様な事業の要求を満たすデータプラットフォームを提供することで DeNA のモノづくりを支えています。

データの利用者は「自由」に分析したい、データプラットフォームの提供者である我々は安定運用のため「統制」を取りたい。そのような状況下で DeNA がどのようなデータプラットフォームを設計・構築したのか、本セッションでは「自由と統制のバランス」というテーマに沿ってお話します。また、クラウド移行により DeNA のデータプラットフォームをどのように進化させていくのか、将来のビジョンについてお話します。

学びポイント 💻

  • DeNAの分析組織と分析環境の実例
  • 既存オンプレ環境の運用の中で感じた課題
  • 課題を解決するために新しい分析環境をどの様に構成したか
  • データマネジメント強化のための DeNA の取り組みについて
  • DeNAにおけるBigQueryの活用規模を紹介

こんな学生にオススメ 🎓

  • データ分析の経験がある学生
  • データ分析に興味がある学生
  • 分析組織の実例に興味がある学生

登壇日時 🗓

Day1:3/11(水) 19:40頃〜
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4. 仕様起因の手戻りを減らして開発効率アップを目指すチャレンジ

概要 🔍

仕様作成フェーズで混入した欠陥をなるべく早く見つけるためにはどうすればよいか、そのアプローチとして研究していることを紹介します。

アプリゲームの運用では新仕様の追加が継続的に行われ、一度リリースされた仕様の変更は困難です。 そのため運用が続けば続くほど、アプリゲームの仕様は膨大にそして複雑になっていきます。

それによって仕様書に書くべき記述が漏れたり誤った仕様を書いたりと、仕様作成フェーズに混入する欠陥も多くなります。 実際に過去の欠陥を分析した結果、仕様に起因するものが多いことがわかっています。 本来このような仕様作成フェーズでの欠陥は、なるべく早く見つけるべきであると考えています。 見つけるタイミングが早ければ早いほど、手戻り時間が短くなるからです。 そのためには仕様の欠陥をなるべく早く見つける手法が必要です。

その第一歩として、形式仕様記述と呼ばれる手法を候補として選択し、ゲームやツールの仕様に適用することでその可能性を評価しています。 今回は例として内製マスター管理ツール「Oyakata」を題材に、形式仕様記述とはどのようなものか紹介し、利点や注意点をお話しします。

学びポイント 💻

  • 複雑な仕様は何故できてしまうのか
  • 仕様に潜む欠陥をなるべく早く発見するチャレンジについて
  • 具体的に技術でどう発見しているか(形式仕様記述について)
  • 実際に適用した結果どうなったか
  • 気になるQ&A

こんな学生にオススメ 🎓

  • 仕様による手戻り経験がある学生
  • 開発組織の最適化に興味がある学生
  • 開発におけるテストに興味がある学生

登壇日時 🗓

Day2 昼の部:3/12(木) 14:00〜
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5. SHOWROOMとDeNAで取り組んだライブ配信基盤刷新・超低遅延ライブ配信の裏側

概要 🔍

SHOWROOMのライブ配信事業では、演者と視聴者のリアルタイムコミュニケーションによって熱量の高いつながりを生み出すことを追求しています。そのため、システム上は配信がより低遅延であることを重要視しており、これまでも細かなチューニングによって低遅延化を実現してきましたが、我々はさらなる低遅延化や安定性を追求するため、ライブ配信基盤の抜本的なアーキテクチャ刷新に取り組みました。これにより高品質なシステム基盤を変わらず保ったまま、超低遅延化を実現しようとしています。

本セッションでは、以前のアーキテクチャと比較してどう変わったのか、変える上で重要視したポイントは何か、超低遅延配信の詳細、移行時の失敗談等について触れながら、今回のライブ配信基盤の抜本的なアーキテクチャ刷新の取り組みについてご紹介します。

学びポイント 💻

  • 超低遅延のデモ
  • これまでの構成とこれからの構成の解説
  • Low-Latency HLSサーバの仕組み
  • Playerのバッファリングロジックの仕組み
  • 具体的な失敗談

こんな学生にオススメ 🎓

  • 動画配信サービスに興味のある学生
  • 日々、動画配信サービスを利用している学生
  • SHOWROOMに興味のある学生

登壇日時 🗓

Day2 昼の部:3/12(木) 14:50頃〜
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6. DeClang 誕生!Clang ベースのハッキング対策コンパイラ

概要 🔍

DeNA のセキュリティ部では、スマホゲームのチート、ハッキング対策を業務の一環としてやっています。リリースしたアプリを容易に解析されないようにするために、我々はクライアントプロテクションツールを内製で開発しています。

クライアントプロテクション技術には、パッキング、難読化、アンチデコンパイル、改ざん検知等様々なアプローチがありますが、本発表ではこれらのアプローチの優劣について検討し、我々のコンパイラ型のクライアントプロテクションツール DeClang をご紹介します。

学びポイント 💻

  • DeClang 誕生が何故必要だったのかの背景
  • クライアントプロテクション技術について
  • DeClangの構成の実例
  • 商業製品との比較
  • 実際のデモ

こんな学生にオススメ 🎓

  • ゲームにおけるチートに興味のある学生
  • 言語作成に興味のある学生
  • C言語の使用経験がある学生

登壇日時 🗓

Day2 昼の部:3/12(木) 15:40頃〜
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7. コンピュータビジョン技術の実応用~DRIVE CHARTにおける脇見・車間距離不足検知~

概要 🔍

近年、コンピュータビジョン技術の発達がめまぐるしく、特に交通環境の認識など社会実装が進んできています。DeNAでは、AIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービス「DRIVE CHART」を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。本発表ではコンピュータビジョン技術の実応用例として「DRIVE CHART」におけるドラレコ動画からの危険シーンの検知、特に脇見・車間距離不足検知システムについてご紹介します。

学びポイント 💻

  • 脇見検知 - 直接的検知アプローチ
  • 脇見検知 - 動画入力ネットワークの活用について
  • 車間距離不足 - 全体のアプローチ方針
  • 車間距離不足 - 全体のパイプライン
  • コンピュータビジョン技術を実際の課題の解決に使用する実例

こんな学生にオススメ 🎓

  • コンピュータビジョン技術に興味がある学生
  • 車を運転したことのある学生
  • AIに興味のある学生

登壇日時 🗓

Day2 夜の部:3/12(木) 18:00〜
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8. MOV の機械学習システムを支える MLOps 実践

概要 🔍

DeNA では次世代タクシー配車アプリ『MOV』の乗務員向け機能として、機械学習を用いたタクシー運行最適化システム『お客さま探索ナビ』を開発しています。我々 ML エンジニアリンググループは、機械学習をサービスに適用するための一貫した取り組みを行っています。本セッションでは機械学習システム特有の課題を踏まえ、『お客さま探索ナビ』の開発・運用における MLOps の実践について、実際の取り組みとともに紹介します。具体的には、MLOps 技術の選定理由とナレッジ、MLOps のハマりポイントと解決策、さらなる自動化に向けて現在取り組んでいる内容などをお話しします。※紹介する MLOps 技術の一例:定期的に新たなデータでモデルを再学習し、精度監視まで行うパイプライン/前処理から学習推論までの一連の流れを、依存関係と実行時間を考慮しつつ検証するためのテスト/学習データの増加や実験の並列化など、大規模化してもスケール可能な学習環境/リサーチャーの開発サイクルを効率化する実験環境

学びポイント 💻

  • 機械学習によるタクシー探客について
  • MLシステムにおける実験、学習環境について
  • MLシステムにおけるパイプラインについて
  • MLシステムにおける監視について
  • MLシステムにおけるテストとCIについて

こんな学生にオススメ 🎓

  • 機械学習に興味がある学生
  • 機械学習の実際の運用、開発に興味がある学生
  • MOVを利用したことがある学生

登壇日時 🗓

Day2 夜の部:3/12(木) 18:50頃〜
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9. Can We Make Maps from Videos? ~From AI Algorithm to Engineering for Continuous Improvement~

概要 🔍

自動運転車や、多様なモビリティサービスが提供される現代において、地図の役割はますます大きくなっており、高度なサービスの提供のためには常に最新の地図が利用できる必要があります。しかし、人手や高価な計測車両に頼った調査では費用や時間の問題から地図の更新頻度に限界があります。そこでDeNAでは、低コストで入手可能なドライブレコーダの映像をAIで解析することで地図の作成やメンテナンスを効率化するための技術開発に取り組んでいます。

本セッションでは、ドライブレコーダ映像から走行空間を3次元的に解析し、地図に必要な情報を自動抽出するために我々が開発しているコンピュータビジョン技術についてご紹介します。こうした技術の開発過程では、AIによる処理結果の可視化や解析を何度も繰り返す必要があり、ここに時間を取られると開発スピードが著しく低下します。そこで我々は、独自にデータの可視化・解析システムを構築し、AIの性能を継続的に高めていくためのサイクルをスピーディーに回しています。本システムではサーバレスアーキテクチャを採用し、AWSのマネージドサービスをフル活用することで、構築・運用にかかる工数や費用を最小限に抑えています。本セッションでは、こうしたAI技術開発を支えるDeNAならではのエンジニアリング事例についても詳しくご紹介します。

学びポイント 💻

  • 画像から3次元での座標をどう取得するか
  • 画像からMap座標をどう設定しているか
  • 実物がある座標とのズレ
  • 物体認識をどう行っているか
  • 解析環境の実例

こんな学生にオススメ 🎓

  • 機械学習に興味がある学生
  • コンピュータビジョン技術に興味がある学生
  • AIのための環境開発に興味がある学生

登壇日時 🗓

Day2 夜の部:3/12(木) 19:40頃〜
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最後に

最後までご覧いただきありがとうございます!
気になるセッションはありましたか?

私も記事を書くにあたり、資料を覗きました。
普段触れない技術や知識が事業での実例、失敗談があり非常に新鮮で勉強になりました。
デモや実際の画面の画像があり、理解がしやすかったです。
DeNAの技術的挑戦が詰まったセッションとなっていました。

今回の記事では一部しか紹介ができなかったため、是非!3/11, 3/12の当日に視聴いただけたら嬉しいです。

▼ 視聴登録はこちらから🙌
DeNA TechCon 2020 Day1
DeNA TechCon 2020 Day2 -昼の部-
DeNA TechCon 2020 Day2 -夜の部-