稚拙な感想しか書けませんが聴き終わった今の感想を書きとどめておきます。
■SS2020聴いてきた
今年はコロナ的な影響でソフトウェアシンポジウムがオンライン開催になっているよ、という情報を
Twitterで見かけたので、申し込んでみました。
普段4万以上するシンポジウムが4000円で聴講できるってお得にも程がある
そしてオンライン開催だとドレスコードを検索しなくていい（なんのこっちゃ
■どんな開催形態だったの？
セッションが平行であって、それぞれ聞きたいセッションのZOOMの部屋に
入る感じでした。
メモ：Future Presentationは、テーマについてディスカッションする何かだった！
■楽しかった
全部の内容を理解できたとはいいがたいのですが
聴いてよかったなと思えることが多かったです。
中でもステークホルダごとの要求の対立を
各ロールの視点を与えて要求を抽出してみよう、と
自然言語で記述された要求仕様の誤検出をドメインワードでモデリングして認識差を埋める
の２つは要求や仕様の齟齬を埋める手段としてかなりうなづける内容でした。
なんとなく今回のSS2020の発表は
「空中に浮かんでいるふんわりした不満や要求を可視化して話し合いの場にあげるぞ！」という意気込みを感じました。
というか可視化が問題解決の最初だからでしょうね。。。
論文発表を聞きながら思ったのですが、
例え、ある視点からしか記載されていない内容だったとしても、
どう見えてどう考えているかを可視化することは理解への第一歩となりえますね。
だからこそ考えを外へ出す手段を持つのは重要だと。
2日目の技術的負債の話は思うところが多く興味深く聞いていたのですが
確かに技術的負債の対応を促すには経営者というか現場だけでなく
より上層部がまずそれを認識することが重要で、
その一端として調査票や法規制を使うのはアリだなとは思いました。
法規制すればいいんじゃない？という話が出た時点で
うーんそういう外部からのやり方で仕方なく認識はよくないんじゃ？とも
ちょっと思いましたが、
目的として現場ではなく経営層に対応する動機付けを促すなら
思い切って外側から働きかけるのもいいのかと、、
中側から調査票で技術的負債を可視化して、外側から法規制で実施を促す
そんなイメージなのですかね。
というか、このセッションを聞くまで、技術的負債という言葉が
比較的新しく、あまり認知はされていなく、しかも海外と意味がずれている
ということを知りませんでした。不勉強だーー
ワーキンググループもすごい緊張しましたが参加してきました
（どのワーキンググループに参加したかはあえて割愛します）
不慣れな自分のお話も聞いてくださって
いろんな視点を取り入れようという熱意があって
お話を聞いたり意見をいったりすることができて、参加してよかった
と思えるワークでした。道のりは遠けれど、まずは一歩から。
来年は大分で開催されるそうで、さすがにオンラインじゃないと
参加できないかもなあとは思うのですが
今回、ほんとに参加できてよかったです。
結論：まったんの テスターでも お話を聞いて たのしかった！
あと一握の砂が読みたくなりました。
1日目の基調講演での啄木のお話があったのですが
啄木の短歌の感情と情景があふれるかんじがよかったので・・
詩は特別なものではなく、普段使いなのだよ、もぐっときました。
AIの基調講演も。。AIの深層学習？強化学習か。の実用例がすごかったです。
（色んなところに実用されている度合いが）
私が今学んでいるPythonのデータ分析も、いつかあんなところにつながっていければ。
とはいえ、いつの日も一歩ずつですけどね。。ねますややーー
