Today I Learned -シリコンバレーの現場から-

195. ソフトウェア設計の結合バランス

194. 自己検閲をやめて発信していこう

193. Thinking in Systems (世界はシステムで動く)

192. 年末特番2025年

191. 大企業でヒラ社員として20年たって大事にしていることリスト

190. AI Native Software Engineer

Tomoaki Imai と Ryoichi Kato が共同で、AI ネイティブなソフトウェアエンジニアになる方法について議論する。Google のエンジニアリングリーダー、Andy Osmani の記事を基に、AI をワークフローに取り入れるステップや、開発プロセスにおける AI の活用法を検討。AI を単なる代替ではなく、協力者として捉えるマインドセットの重要性や、エンジニアがマネージャーのようにタスクを管理し、AI の利用をディレクションする役割を担うべきだと述べる。また、AI ツールを活用しつつも、エンジニア自身の基礎知識や学習意欲、言語化能力が重要であると強調し、AI に置き換えられない独自の価値を提供することの必要性を...

189. 早期教育をした子供がどう成長したかの話

188. なぜシステムは "めったに" 故障しないのか？ システムの弾力性について

187. 構造的先延ばしのすすめ

186. 説明責任問題

185. 急成長を実現する Tiny teams の作り方

184. シリコンバレーのバイリンガル教育

183. 音声AIエージェントの現在地とこれから

182. AI Agentをめぐる”オープンウェブ”論争

181. Claude Codeの障害レポートを読み解く

180. Software Jargons

179. 2025年の音声エージェント開発入門

178. AI時代のデータセンター

Ryoichi Kato と Tomoaki Imai が共同でホストを務めるポッドキャストで、今回は「AI データセンター」をテーマに議論。Ryoichi Kato が AI データセンターの物理的なインフラ、コスト、電力消費、ネットワーク要件、ストレージの重要性などを詳細に解説し、従来のデータセンターとの違いを強調。データセンター建設における電力供給の課題や、Meta が採用しているテント型データセンターの事例を紹介。また、電力消費量に関する用語の解説や、アメリカの電力ネットワークの現状、今後のデータセンター建設の展望についても触れ、AI 時代のデータセンターが直面する課題と可能性について議論している。

177. GPT-5のプロンプトエンジニアリングガイドを読み解く

176. 上達の法則

Today I Learned (TIL) FM では、加藤亮一と今井智明が共同で、上達の法則という本を基に、人がどのようにして技能を習得し、上達するのかについて議論する。番組では、上級者と初心者の違いを記憶、反応速度、スキーマ（知識の枠組み）などの観点から分析し、上達のための具体的な方法やスランプの乗り越え方を解説する。リスナーからのコメントを紹介し、個人の経験や事例を交えながら、効率的な学習と技能習得のヒントを提供する。