◆テーマ
Webサイトのテーブル（表）表示が思い通りにいかない理由と対処法をHTML/CSSの仕様や現職における巨大テーブル開発で培った経験に基づいて紹介します。

◆想定する参加者層（前提知識）
・Webサイト制作を最近はじめてテーブル表示のじゃじゃ馬っぷりに苦しめられてる初心者
・Webサイト制作に慣れてるけど、テーブル表示のトラブルに場当たり的に対応してるので結局なにがどうダメなのか体系的に理解してない中級者

◆トーク概要
Web開発者の悩みの種に「表（テーブル）の表示が上手くいかない！」という問題があります。
装飾が上手くいかない、サイズ調整が上手くいかない、スマホ表示が上手くいかない…どの悩みを1度は抱えたことがあるはず。
そして、HTMLやCSSをガチャガチャいじったらなんか上手くいったからいいや…と場当たり的な対応でその場を凌いでる人もいるのではないでしょうか。

本セッションでは、私が現職で取り組んでいるSaaS製品の巨大テーブル開発における経験やHTML/CSSの仕様などに基づき、テーブル表示の上手くいかないところとその対処法を整理します。
歴史的経緯により仕様と挙動が混沌に満ちているテーブル表示の実態を理解して、テーブルと仲良くなりましょう！
たった30分で厄介なテーブル実装に自信を持てるようになるお得な発表です！

Goは、Kubernetesやコンテナランタイムをはじめクラウドネイティブ基盤の中核を担っている言語です。
しかし、Goは決して「何でもできる」万能言語ではありません。

Goの非常に扱いやすい並行処理モデルは、OSプロセスを直接扱うような低レベルな領域との相性が悪いという側面を持ちます。
このような処理は、実際にOSに干渉してコンテナを生成する、低レベルコンテナランタイムに欠かせない技術です。
現在低レベルランタイムのデファクトスタンダートであるruncはGoで書かれていますが、そのプロセス制御はCGoという仕組みで呼び出されるC言語のロジックに強く依存しています。

このセッションでは、上で述べたGoの設計と低レベルランタイムのギャップを紐解きながら、以下のようなトピックを深掘りします。

• コンテナとは何か、OSプロセスとsyscallの基礎
• コンテナランタイムの構造 (高レベル/低レベル)
• Go特有の並行処理、goroutineとプロセス作成に及ぼす影響
• CとGoの2言語で簡素なコンテナを作るライブコーディング
• 代替ランタイムであるyouki、crunの紹介

コンテナランタイムやGo言語の並行処理の仕組みを理解し、プロジェクトに適した言語を選ぶ重要性を一緒に再確認していきましょう。

[対象者]

• コンテナを日常的に使っており、その裏側を理解したい方
• Go言語の並行処理(goroutineとその中身)に興味がある方
• 普段はアプリケーション開発が中心だが、OSの動きを学んでみたい方
  • OSやシステムプログラミングに興味があるアプリケーションエンジニアが、言語・OSやコンテナの裏側を覗く第一歩として最適です。

[アウトライン]

1. コンテナとは何か/OSプロセスとsyscall
2. コンテナランタイムのアーキテクチャ
3. ライブコーディング: Cで作る簡素なコンテナ
4. Goの並行処理、goroutineとその実行モデル
5. ライブコーディング: Goで作る簡素なコンテナ
6. runcにおけるCGoでのプロセス管理
7. 代替ランタイム: youki、crun、etc...

2025年後半は、ランサムウェア感染、データ損害、クラウド障害という話題がIT業界を震撼させました。
クラウドはスケーラブルな一方で、障害・攻撃・設定ミスなどのリスクを正しく評価できていないことは問題です。いま求められているのは、単なる高可用性ではなく「レジリエンス＝回復力」を備えた設計です。本セッションでは、マルチクラウド（AWS/Azure/GCP/OCI）におけるレジリエンス可視化について考え、システム障害・サイバー攻撃の両面から耐性を強化するアプローチを解説します。四大クラウドにおけるベストプラクティス比較も行い、設計・評価・運用を一体化した継続的レジリエンス向上の手法を紹介します。
想定対象は、クラウドアーキテクト、セキュリティ担当者、システム企画担当。中級者以上を主な対象とします。

ソフトウェアが複雑になるにつれ、安全に扱うことができ、バグが発生しにくいイミュータブル性の重要性が増しています。Javaでイミュータブルなデータといえばレコードですが、自作のクラスであってもイミュータブルにすることができます。

そこで、本セッションではミュータブルとイミュータブルとはどういうことなのかを解説し、ミュータブルなデータの問題点と、その解決法としてのイミュータブルについて紹介していきます。さらに、イミュータブルなコレクションなどについても紹介します。

本セッションでは、Amazon Aurora を題材に、SQLの実行計画分析とパフォーマンスチューニングを
AWSサービスと生成AIの力で効率化するアプローチを紹介します。

従来の手作業による実行計画の読み解きでは、時間がかかり、知識の属人化も起きがちです。
しかし、Aurora Performance InsightsやCloudWatch LogsなどのAWSサービスを活用し、
さらに Amazon Bedrock や Claude 3 などの生成AIモデルに実行計画を要約・分析させることで、
より直感的かつスピーディーにチューニングを進めることが可能になります。

◼️テーマ
データベース最適化／SQLチューニング／生成AI活用／Aurora／パフォーマンス可視化

◼️想定する参加者層（前提知識）
中級者以上のエンジニア向け
• SQLを日常的に書いている方
• クエリのパフォーマンスチューニングに苦手がある方
• チューニングの「調査・分析」を効率化したい」方
• 生成AIを業務活用してみたいクラウドエンジニア
初心者も歓迎
• 実行計画を読んだことがない方でも理解できるよう、最初に基礎概念を解説します。

◼️トーク概要
「SQLが動くけれど遅い。何をどう直せばいいか分からない。」
──そんな経験をしたことはありませんか？

SQLのチューニングには“実行計画”という最強の手がかりがあります。
しかし、EXPLAINを見ても「Index Scan」「Nested Loop」などの言葉の意味が分からず、
“結局どこが遅いのか”が掴めないという声を多く聞きます。

このセッションでは、Amazon Aurora（MySQL/PostgreSQL互換）を実際に操作しながら、
実行計画を「読む」「比べる」「直す」プロセスをリアルタイムで紹介します。
• 実行計画から何が分かるのか？
• フルスキャン・インデックススキャン・結合順序の違い
• Aurora特有のチューニングポイント（キャッシュ・パラメータ・I/O最適化）
• 実際にパフォーマンスを改善した事例（Before/After）

理論だけでなく、“目で見て速くなる”デモを通して、
実行計画がただのテキストではなく「データベースの会話」に見えてくる瞬間を体感してもらいます。

テーマ

webフロントエンドにおいて、実用的なプラグインシステム(ユーザーの書いたコードを安全に実行する環境)をどのように実現するか

想定する参加者層（前提知識）

• JavaScriptの実行環境自体に興味があるようなフロントエンドの中上級者の方
• CORSやCSPなどのブラウザのセキュリティ機構について最低限の知識がある方
• 「プラグインシステム」や「ユーザーカスタマイズ」といったユーザーの書いたコードを実行する機能を提供するサービスを開発してる・したい方

トーク概要

SaaSなどのWebサービスには画面や挙動をユーザでカスタマイズできる機能を提供するものがあり、Webフロントエンドにおいてはユーザの作成したJavaScriptを実行することでこれらの機能を実現することが多いです。

一方で、ユーザーの作成したコードを無責任に実行することは重大なセキュリティリスクに繋がります。また仮に悪意がないコードだとしても、以下のような問題を容易に発生させます。

• 過大な権限による不可逆な操作を行えてしまう / 逆に権限を制限しすぎるとプラグインで実行したいことができない
• 追加したコードによって製品本体の挙動が不安定になる
• 製品の挙動や構造に強く依存するコードが原因で製品自体のアップデートがしづらくなる

これらの問題を避けるためには、ユーザーの作成したコードを安全に隔離しつつ、細かく権限を設定できる仕組みが必要です。

このセッションでは、「ユーザーが追加したスクリプトを実行する機能」や「プラグイン/カスタマイズ機能」の開発における課題と、その解決策となる関連技術について解説します。より具体的には、実際にtoBのSaaSサービスで「ユーザーの作成したコードを実行する新しいプラグイン機能」を設計・開発した経験をもとに、以下のような内容について話します。

• ユーザーの作成するコードを実行する難しさについて
  • セキュリティ上の問題だけでなく、製品の可用性などにも関わる
• 現状考えられる隔離の方式とメリット・デメリット
  • iframe / web worker / JSEngine on WASM / Realm Shims
• iframeを選択した理由と注意すべきこと
  • オリジンによるリソースアクセス制限やCookieについて
• 機能やアクセス先を制限するための仕組み
  • CSPの設定・Channel Messaging APIによる疎通と注意点
• これから期待される関連仕様
  • ShadowRealm について

これらの「プラグイン/カスタマイズ機能」開発に携わる方々をサポートするとともに、「JavaScriptを安全に実行する」という観点から、ブラウザのセキュリティ機構やJavaScriptエンジンの仕組みへの理解を深めるきっかけを提供することを目指します。

テーマ

4つの異なる言語・フレームワークにおける「列挙型（Enum）」の比較から学ぶ、設計思想の多様性と型安全性の未来

想定する参加者層（前提知識）

中級者以上を対象 （複数の言語のいずれかで開発経験があり、基本的な型システムやデータベース連携の概念を理解しているエンジニア）
Java、C#、Ruby、JavaScript（TypeScript）を想定しています。異なるコミュニティが集まるこの場所で、あえてすべての言語に共通する、そして最も設計思想の違いが表れる機能の一つ、「列挙型（Enum）」を徹底的に解剖します。

一見シンプルなEnumですが、その実装は言語の哲学そのものです。本セッションでは、この共通概念が各言語でどのように進化し、開発者にどのような設計上の恩恵と制約をもたらしているのかを、実用的なコード例を交えて比較・考察します。

トーク詳細

本トークでは次の内容について話を進めます。

1. Enumとは一般的にどのようなものか？
2. Enumはクラスか定数か
   　2.1. JavaとC#でのEnumの比較
   　2.2. 後発言語、PHPでの扱い
3. ネイティブでEnumを持たない言語のアプローチ比較
   　3.1. TypeScriptでのEnumの工夫
   　3.2. Ruby on RailsでのEnumの使われ方
4. 全体への洞察
   　4.1. Enumの役割を改めて見直す
   　　4.1.1. 多値の表現力、振る舞いのカプセル化、永続化やリファクタリングといった観点からそれぞれのEnumについてまとめ直します
   　4.2. 言語の思想への考察

Enumは「クラス」か「定数」か？

まず、JavaとC#という兄弟のような言語におけるEnumの根本的な違いを明確にします。

JavaのEnumはEnum定数がフィールドとコンストラクタを持つ「クラスインスタンス」です。これにより状態と振る舞いをカプセル化し、ポリモーフィズムを実現する設計哲学を解説します。

C#のEnumは「名前付きの整数定数」として扱います。拡張メソッドや[Flags]属性による実用的な拡張に焦点を当てます。

そして後発のPHPのEnumはJavaのメソッドとC#のバッキング値の良いところを取り入れ、特にDB連携を意識したモダンな設計になっている点を紹介します。

ネイティブでEnumを持たない言語のアプローチ比較

ネイティブでEnumを持たない言語が、いかにしてこの概念を取り込んだかを探ります。

TypeScriptのEnumは開発時の型安全性と、それがJavaScriptにトランスパイルされた際の挙動の危うさ（数値の型安全性の問題など）を示します。最近のJavaScriptへのネイティブEnum導入に関するTC39の議論にも触れ、この機能の未来を予測します。

一方、Ruby on Railsのenumは言語本体ではなく、フレームワーク（Rails）の機能としてDB連携に特化することで、生産性と利便性を極限まで高めたアプローチを考察します。静的型付けの世界では見られない、Rails特有の「規約の力」を強調します。

全体への洞察

最後に、これらの比較を通して得られる重要な知見を共有します。

多値の表現力としてJavaの複数のフィールド vs PHPの単一のバッキング値 vs TSの柔軟性。
振る舞いのカプセル化としてEnum自身にロジックを持たせるべきか、外側でswitchで分岐すべきか。
永続化とリファクタリングとしてDBに依存するRailsのenumと、依存しないJava/C#のEnum、どちらが長期的な保守性に優れるのか。
など、Enumを基準として各言語ごとにどのように「列挙型」と向き合っていくべきかを示します。

このセッションは、単なる機能紹介に留まらず、あなたの日常的なコーディングにおける「良い設計とは何か」「型安全性とは何か」という問いに、複数の視点から答えを与えます。他言語のEnumを知ることで、あなたのメイン言語のEnumが持つ強みと制約を再認識し、より深く、より保守性の高いコードを書くための新たな視点と熱意を持ち帰ってください。

2025年5月、Java 25がリリースされました。

「えっ、Javaってもう25まで進んでるの？」――そう驚いた方、実はJavaはその間、驚くほど大きく変わりました。
あなたのイメージするJavaのバージョンはいくつでしょうか？
Java 11ですか？それとも8ですか？まさか7以前なんてこと…。

Java 8/11の時代から、Javaは6ヶ月ごとに新バージョンをリリースしながら着実に進化を続けてきました。
型推論、レコード、パターンマッチング、仮想スレッドなど、新しい機能が次々と投入されており、昔の知識のままで最新のコードを見たら、「これ、本当にJava？」と二度見してしまうことでしょう。
Java仮想マシンやガベージコレクタの改善、AOTコンパイラのサポートなどによって、実行時のパフォーマンスも劇的に向上しました。

本講演では、「懐かしのJava」から「モダンなJava」への変化を、実際のコード例とともに紹介します。
「Javaは古い」「冗長で書きにくい」というイメージを持っている人にこそ、変貌したJavaを見ていただきたいです。

対象者

• Javaの最近の動向が知りたい人
• 古いバージョンのJavaを使っていて、時代に置いていかれたくない人
• Javaは随分触ってないけど今どうなっているのか気になる人

テーマ

Javaもどんどん変わっているということを知ってもらいたい

【テーマ】
・ ノーコードツールによるコードレス（=コードを書かない）開発の導入による恩恵・課題など
・ Lambdaレス（=コードレス）アーキテクチャの特徴
※以後「コードレスアーキテクチャ」について「Lambdaレスアーキテクチャ」と記載します。

【想定する参加者層】
・ ノーコードツールやLambdaレスアーキテクチャについて興味を持っている方、知りたい方
・ 業務改善に興味を持っている方、業務改善が課題となっている方
・ AWS Step Functionsについて興味を持っている方、知りたい方（使用経験は必須ではありませんが、経験があるとなお一層理解が深まります）
※ エンジニアである必要は全くありません。非IT部門の方にとっても十分役に立つ内容となっています。

【トーク概要】
私は今年、KDDIグループ約4000人が使用するJira/Confluenceのオンプレ→クラウド移行を実施しました。
そしてその際、業務改善として実施したオペレーションの自動化において、AWS Step FunctionsおよびJira Automationなどノーコードツールによる「Lambdaレスアーキテクチャ」を導入しました。

もともとアプリ開発といえば「コードを書く」ものであり、AIが台頭した現在は「AIにコードを書かせる」という流れになっていますが、やはり現在でも「コードを書く」のが主流だと思います。
しかし近年は運用工数削減や非エンジニアの方でもアプリ開発ができる事、そして「Lambdaレスアーキテクチャ」の普及もあり、AWS Step Functionsのようなノーコードツールによる「コードを書かない」開発を導入するケースも増えています。

はたして「コードを書かない」開発は「コードを書く」開発と比較して何が良いのでしょうか？
そして、何が課題になるのでしょうか？

そこでこのセッションでは、先ほどの業務でのLambdaレスアーキテクチャの導入経験から学んだ
・ Lambdaレスアーキテクチャの特徴
・ ノーコードツールの恩恵と課題
・ AWS Step Functionsを導入する際の注意点・ノウハウ

について、エンジニアおよび非エンジニア、両方の観点からお話ししたいと思います。

【セッションゴール】
・ Lambdaレスアーキテクチャ、ノーコードツールの概要、およびノーコードツール導入によるメリット・注意点をエンジニアと非エンジニア、両方の観点から理解できるようになる
・ AWS Step Functionsを導入する際のノウハウや注意点を理解できる

【テーマ】
・ システムやデータベースなどの大規模マイグレーションを担当する際、それをどう実施するか（=担当者観点）
・ 大規模マイグレーションが発生した際、それに対して何をすべきか（=ユーザー観点）

【想定する参加者層】
・ 大規模マイグレーションを担当する可能性のある方（インフラ管理、IT資産管理者など）
・ システムやデータベースなどを利用したアプリケーションを開発・運用使用している方（アプリケーションエンジニア、クラウドエンジニアなど）
※自分が大規模マイグレーションの担当者でなくても、十分役に立つ内容となっています。

【トーク概要】
皆さんが普段使用しているシステム・データベースなどのリソースは、いつの日か必ずEoL(End of Life)がやってきます。
そしてその際、もしかしたら会社並びにアプリユーザー全体に影響を及ぼすような大規模なマイグレーションが発生するかもしれません。

もし自分がそんな大規模マイグレーションの担当になったとしたら、皆さん何をすればいいのか、何に気を付けたらいいのか、お分かりになるでしょうか？
またそうでなくても、大規模マイグレーションが発生したリソースを使ったアプリを開発・運用していた場合に、何を対応すればいいでしょうか？

このセッションでは、某有名決済アプリ関連のデータベースマイグレーション、そして弊社にてKDDIグループ4000人以上が使用するJira/Confluenceの大規模マイグレーションの経験から、
・ 自分が大規模マイグレーションの担当になった際、何に注意し、何をすればいいのか
・ 大規模マイグレーションが発生したリソースを使ったアプリを開発・運用していた場合に、どんな対応をすればいいのか

についてお話したいと思います。

また大規模マイグレーションの担当者観点から見た「大規模マイグレーションが発生した際のアドバイス」もお話しする予定です。

【セッションゴール】
・ 大規模マイグレーションの担当になった際に注意すべきこと、意識すべきこと、実施すべきことを理解できる
・ 大規模マイグレーションが発生した際に対応すべきこと、意識すべきことが理解できるようになる

生成AIの普及により、エンジニアの開発スタイルは劇的に変化しました。
Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントを利用することで、誰でもある程度のコードを書けるようになり、知らないことの調査やエラー解決も短時間で可能になりました。
しかし、その一方で「生成されたコードを理解できていない」や「AIの回答の成否を判断できていない」といった課題も顕在化してきており、AIに使われる側に回ってしまうケースも増えています。

だからといって、AIを禁止にするのはナンセンスです。
むしろ、これからの時代、AIを使いこなす力は不可欠なスキルとなります。
そのために必要なのは、AIに依存するのではなく、AIを活用して成長するための新しい育成デザインです。
開発スタイルが変化したのと同じように、育成のアプローチも変化させる必要があります。

本セッションでは、AI時代のエンジニア育成において実際に遭遇した課題と、それに対する実践的なアプローチを紹介します。
実際にチームで試行錯誤しながら取り組んでいる施策として、AIを使わずに問題解決を考える「No AI Day」や、AIとの対話を通じて理解を深める「learnコマンド」、「パーソナライズされたAIコードレビュー」などを共有します。

AI時代に求められるのは、AIに「使われる側」ではなく「使う側」になるための育成です。
現場での試行錯誤から得た知見を通して、明日からチームで試せる実践的なアプローチを共有します。

登壇や記事執筆といった発信活動は、エンジニアのキャリアアップに良い影響をもたらします。

発信活動を通して、自身の知見・経験が言語化され、誰かの課題を解決し、キャリアの可能性が広がる。発信活動を継続することで、新たな仲間との出会いも生まれ、活動そのものが「楽しい！」と感じるようになる。

多くの人々が「何かを得られる」「何か楽しいことがある」と信じ、実際にリターンがあるからこそ、富山の地でのイベントが10年も続くのだと思います。

そんな発信への熱い想いを持つであろうみなさんの組織に、発信文化は根付いているでしょうか？

発信が組織の文化として根付くには、自分以外のメンバーも継続的に発信へと取り組んでいる必要があります。一方で見落としがちですが、発信活動（特に外部への発信）は、しばし多くの労力を伴います。自身の思考整理にはじまり、情報の裏取り、執筆作業、発表練習などなど。発信をしたことのない誰かに、発信活動を通して「何かを得られる」「何か楽しいことがある」と感じてもらい、能動的な行動へとつなげるには、様々な壁を超えなければなりません。

本セッションでは、長らく個人で発信活動を続けつつ、業務ではDevHRとして試行錯誤を積み重ね、組織全体の発信数が年間10件にも満たなかった状態から、直近半年で50件を超えるまで引き上げた実績も交えつつ、「組織全体で壁を超え、発信を文化として根付かせる」ために必要なことについて、シェアできたらと思います。

Learning Outcome

• 発信活動のモチベーションは、大きく3つに分類できる
  • 「発信そのものが楽しいから」
  • 「個人の成長・ブランディングのため」
  • 「組織の成長・ブランディングのため」
• 人を発信活動へと向かわせるには、「腹落ちする理由」と「機会」が必要である
• 発信活動の継続に必要なのは、外部露出を増やすことではなく、言語化習慣を身につけ、発信に対するFBが得られる環境を用意すること

想定する聴講者

• 身近に発信活動の仲間が欲しいと感じる方
• 三日坊主になりがちな発信活動を長く継続させたいと感じる方
• 組織に発信文化が根付かず困っている、または根付かせたいが何から着手すればいいか分からないマネージャーの方

セッションの流れ

1. 我々はなぜ発信するのか？

• 発信活動のモチベーションの3分類について
• もし誰かを発信へと向かわせるのなら、発信以外の活動を上回る楽しさ、あるいは意義を提示しなければならない

2. 我々は発信活動から何を得るのか？

• 発信活動の継続に最も重要なのは、言語化の習慣を身につけることである
• そして、発信活動によって得られる最大のメリットは、自身の言語化に対するレスポンス・FBを通して、言語化の精度が発信を繰り返すたびに上がっていくことである

3. 我々は発信文化を広めるために何をすべきなのか？

• そもそも、1や2の考えに至ったのは、7年以上続けている自身の登壇活動から得た成功体験と、自身が所属する組織に発信文化を持ち込もうとして頓挫し続けた失敗経験が背景にある

成功体験

• 外部への発信を継続することで、エンジニアとしての成長の天井を自ら引き上げることに成功した
• いつしか「組織の顔」として社内で認識されるようになり、人事職という新しいキャリアのルートを切り拓いた

失敗体験

• 「発信そのものが楽しい」という自身のモチベーションを自分以外の人にも当てはめてしまい、最初の一歩すら踏ませることができない
• 「個人の成長・ブランディング」につながるメリットを示すも、組織が「他者や組織に対する貢献・ホスピタリティを重視する」カルチャーであるために、高い心理的ハードルを超えるほどの価値を感じてもらえない

転機

• 難航するエンジニア採用へのテコ入れのため、これまで殆ど注力してこなかった採用広報・技術広報の領域に大きな投資をすることが決まる
  • そして、その予算編成と年間の活動計画の立案を突然任される
• 上位スポンサーを決めたカンファレンスのうち、3件はスポンサーセッションをもらえることに
  • ここで初めて「登壇を業務として、自分以外の誰かに依頼する」経験をする
  • 登壇のネタは、依頼先のメンバーとすり合わせしつつ、こちらから提案
  • 結果、「組織の成長・ブランディングのため」にお願いした登壇は、自分では絶対に生み出すことのできない素晴らしい内容のものとなった

※以降、直近の発信文化醸成の試行錯誤を交えつつ、Learning Outcomeへとつなげていきます。

【テーマ】
サーバーサイドレンダリング（SSR）における「クロスリクエスト状態汚染」の危険性と、その根本原因となる設計上の問題の解説。モダンWebフレームワーク「Astro」を例に、リクエストごとに状態を安全に分離するための具体的な設計パターンと実践的対策。

【想定する参加者層（前提知識）】
Webアプリケーションの開発経験がある方 (特定のフレームワーク（Astroなど）の知識は必須ではありません。)

【トーク概要】
「ローカル開発では完璧に動くのに、本番環境で時々データがおかしくなる…」 そんな経験はありませんか？その原因、もしかしたらサーバーサイドでの「状態管理」の実装にあるかもしれません。

サーバーサイドレンダリング（SSR）のような、サーバー上でリクエストごとに処理を行うアーキテクチャは、Webのパフォーマンスを向上させる強力な手法です。しかし、クライアントサイドの感覚で安易に状態管理ライブラリを導入すると、実は時限爆弾を抱えている可能性があります。

同時リクエストが多発するサーバー環境では、あるユーザーのために用意された状態が、競合によって別のユーザーに漏洩してしまう、「クロスリクエスト状態汚染」という深刻な問題を引き起こす可能性があるのです。これは単なる表示の不具合に留まらず、個人情報漏洩に直結しうる、極めて危険なセキュリティリスクです。

このセッションでは、多くのWeb開発者が見落としがちな、このサーバーサイド特有の落とし穴を深掘りします。 なぜこの問題が起こるのか？その根本原因は、サーバー上でただ一つの共有データ置き場を、複数のリクエストで使い回してしまうという、設計上の問題にあります。 セッションでは、モダンなWebフレームワーク「Astro」と状態管理ライブラリ「Nanostores」を具体的なケーススタディとして取り上げ、どのようなコードが「地雷」となり、公式ドキュメントがなぜサーバーサイドでの安易な利用に警鐘を鳴らしているのかを、実際のコードを交えて解説します。

ClaudeやChat GPTなどの生成AIでは、プロンプトを記述することで出力をコントロールします。
この際、自然言語ではなく疑似コードを用いてプロンプトを記述することで、手順や論理構造を端的に指示するテクニックが知られています。
疑似言語にはJavaScriptの文法を用いる例が多いですが、SudoLangなど専用の文法も考案されています。

この手法は一見便利そうですが、実際にどれだけ正確に意図が伝わるのでしょうか？
if文のネストは正しく解釈されるのか？ for文やwhile文によるループは正確な回数繰り返されるのか？ C言語のマクロ・Go言語のGoroutine・Prologのバックトラックなど、言語ごとの特殊な機能は正しくエミュレートされるのか？

わたし、気になります！

というわけで試した結果を共有します。

想定する参加者層

生成AIに関心を持っているエンジニア。
特にプロンプトエンジニアリングの経験は問いません。

テーマ

生成AIの疑似言語によるプロンプティングの正確性・限界を確認する

昨今のITエンジニアは求められる知識と技能が広がり続けています。私自身もWeb業界にいてその変化を強く感じてきました。これまでも新しい技術を学び、自分のできることを増やす機会は多くありましたが、生成AIの登場によって学び方は少し変わりました。

これまでバックエンドエンジニアとしてキャリアを積んできた私がフロントエンド開発に挑戦し、日々の実践と生成AIの活用を通じて成長していった過程をお話しします。
最初はTypeScriptでCLIツールやREST APIを作るところから始め、React.jsで小さなアプリを作ってアウトプット。転職後は実務でフロントエンド開発を進んで担当し、ペアプログラミングを実施することで自然と自らフロントエンド開発を進められるようになりました。

学びを支えたのは「継続して手を動かすこと」と「生成AIを学習の加速装置として使う姿勢」です。自分に無い実装の引き出しを他の人と一緒に実装することで獲得したり、AIの出力を鵜呑みにせず一次情報を調べ、実装で確かめることで理解を深めました。人との協働による実践的な成長と生成AIによる学習サイクルの高速化がうまく融合しました。

その積み重ねの結果、私はフロントエンド中心のプロジェクトに参加し、自身の責務を果たすことができました。
このセッションでは、「新しい領域を学ぶためにできる工夫」、「生成AIによって変化した自学習」、「実践を通じてどう変わっていったか」を、私自身の経験をもとにお話しします。

話すこと(変更の可能性あり)
・ 新しい領域を学ぶときの工夫
・ 生成AIによって自学習がどのように変化したのか
・ たくさんの実践を経て自分がどう変化したのか

去年の Burikaigi では WebDriver BiDi とは何なのか話しました
https://speakerdeck.com/yotahada3/webdriver-bidi-burikaigi2025

今回は 2025 年の WebDriver BiDi の動向として

• 仕様についてどう言った議論があったか
• 各ブラウザベンダーの実装状況
• ブラウザツールの対応状況

をふりかえり、2026 年の WebDriver BiDi がどうなっていくのかを予想します。

Javaで外部デバイスを直接制御する―
かつてそれは、JNI（Java Native Interface）による煩雑な連携とJVM外でのメモリ管理が必要で、できれば避けて通りたい領域でした。
しかし、Java 22で正式に導入されたFFM API（Foreign Function & Memory API） によって状況は大きく変わりました。

FFM APIは、Javaからネイティブ関数や外部メモリを安全かつ効率的に扱うための新しい標準APIです。
MemorySegmentやLinkerといった抽象化を通じて、JNIのようなヘッダ生成やネイティブラッパー無しで、Cの関数ポインタや構造体を安全に操作できます。
JDK標準として提供されるため、追加ライブラリに依存せずポータブルなコードを書くことが可能です。
本セッションでは、FFM APIを活用して Cライブラリやデバイス制御をJavaから安全かつ簡潔に扱う方法 を解説します。
簡単な電子工作を題材に、JNIとの違い、FFM APIの基本的な構造、メモリ管理モデル、そして実際のコード例を交えながら、Javaがネイティブの世界とどう橋渡しできるのかを紹介します。

想定する参加者層

Javaの最新動向に興味があって、Javaでいろんなことがしてみたい人。
電子回路は最低限しか扱わないので電子工作未経験でも大丈夫です。

テーマ

Javaもどんどん進化してるということを見てもらいたい

プログラムを書いたり文章を入力したりする際に欠かせないキーボード。
その中には、スイッチやキーキャップなどのパーツを自分で選び、好みの打鍵感やレイアウトを追求する自作キーボードという世界があります。

自作キーボードのファームウェアは、従来は C 言語で書かれることがほとんどでした。
しかし、 Go 言語で書けるとしたらどうでしょうか？

このトークでは、組込環境で使える Go である TinyGo を使って、自作キーボードのファームウェアを作る過程を紹介します。

• 自作キーボードを作るために必要な要素
• TinyGo を選択した理由と、そのメリット
• TinyGo で実際に開発する際の流れ

さらに、セッション後半ではライブコーディングを行い、 TinyGo でシンプルなキーボードファームウェアを一から作るデモを行います。

具体的には、キー入力、レイヤー機能、 USB HID 出力を最小構成で実装します。
Go でこんなに簡単にキーボードが作れるのか、という体験をお届けします。

テーマ

例外とResult型の解説、エラーハンドリング設計

想定する参加者層

例外処理やエラーハンドリングについて関心がある初級〜中級の開発者

トーク概要

例外処理は、単なるコード上の仕組みではなく “失敗とどう向き合うか” を決める設計上の意思決定です。
エラー対応が「起きた後の対処」だけに偏ると、再発と手戻りは減りません。

Result型は、失敗の可能性を型で表し、例外に頼らずエラーを設計する手法です。
これにより、エラーの種類や処理責任が明確になり、設計の一貫性を保ちながら保守性を高められます。

本セッションでは、例外（try-catch）を用いる言語のプロジェクトにResult型を取り入れる設計方法を紹介します。
実務での知見を踏まえ、例外の扱いをより明確にし、エラー処理を改善するためのヒントと指針をお持ち帰りください！

テーマ

ドメインイベント導入と責務分離の実践

想定する参加者層

保守・機能追加で副作用や依存の整理に悩む初級〜中級の開発者

トーク概要

ドメインイベント、使っていますか？
これは、注文完了やユーザー登録などビジネス上の“出来事”を表すモデルです。
状態変化を出来事として切り出すことで、副作用が見える場所にまとまり、設計の見通しが良くなります。

本セッションでは、既存コードに潜むイベントの見つけ方から始めて、責務分離から非同期処理への段階的なリファクタリング手順を紹介します。
小さな一歩から始められる実践に絞るので、無理なく取り入れられます。
ぜひ「あ、こう設計すればいいのか」という発見を持ち帰ってください！