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S1E8 8. メンテナーが語る「reminder-lint」の活用方法とインナーソース活動 w/ kqito and dora1998
□ エピソード概要エピソード8では、株式会社WinTicketの竹内実さんとFanbase事業部の中川開登さんをゲストに迎え、TODOコメントの消化を促すツール「reminder-lint」の開発経緯やOSS化の裏側、活用方法などについて深掘りします。また、社内でのインナーソース文化についてもお聞きしました。□ 参加者 ゲスト 竹内 実（株式会社WinTicket Platformチーム）…
S1E7 7. 隙間家具ツールで開発を加速！OSS活動から繋がるプラットフォームエンジニアリング /w peaceiris
□ エピソード概要エピソード7では、株式会社AbemaTVのDeveloper Enablingチームより、通称うえしょーこと上田 菖平さんをゲストに迎えました。学生の頃から続けているOSS活動や、現在はABEMAで隙間家具のようなツール自作を通して推進しているプラットフォームエンジニアリングとセキュリティのシフトレフト、AI活用の現状について深掘りします。□ 参加者ゲスト：上田…
S1E6 6. AI開発でRTA！？イベントで盛り上げる社内AI活用と運営の裏側 w/ mrymam
□ エピソード概要エピソード6では、株式会社WinTicketのPlatformチームより丸山 司さんをゲストに迎え、全社AIイベント「AI Fes.2026」内で実施された「AI開発リアルタイムアタック（AI RTA）」の企画・運営の裏側や、AIを活用した「0→1」開発の可能性、社内ツール内製化の展望などについてお聞きしました。□ 参加者ゲスト 丸山 司（株式会社WinTicket…
5. 新卒1年目が挑むABEMA広告基盤と未踏IT！「Design as Code」で切り拓くエンジニアリング w/ hono0130
□ エピソード概要エピソード5では、株式会社AbemaTVのBD本部より戸田 朋花さん（@hono0130）をゲストに迎え、広告配信基盤におけるリアルタイムカウンターの開発や、未踏IT人材発掘・育成事業で取り組まれている「Design as Code」の思想や、「形式手法」などについてお聞きしました。□ 参加者ゲスト 戸田 朋花（株式会社AbemaTV BD本部）GitHub:…
4. コキャマン100本ノックと施策の量と質を両立するエンジニアリングの秘訣 w/ FujiKinaga
□ エピソード概要エピソード4では、株式会社WinTicketの木永さんに、施策の量と質を担保する工夫と高速リリースについてお聞きしました。□ 参加者ゲスト 木永 風児（株式会社WinTicket）X: https://x.com/fuji_kinagaパーソナリティ開發 功太郎 （株式会社シロク）GitHub: https://github.com/hotsukai□…
3. MIU管轄の組織活性化に向けた取り組みのこれまでとこれから w/ shimotai5
□ エピソード概要エピソード3では、AmebaLIFE事業本部の下山 泰伍さんをゲストに迎え、MIU管轄でのエンジニア組織活性化についてお聞きしました。□ 参加者ゲスト 下山 泰伍（AmebaLIFE事業本部）GitHub: https://github.com/shimotai5パーソナリティ 石川 聖奈 （技術推進室 Developers Connect責任者）□…
S1E2 2. ヨコテナビリティで実現するFANTECH本部の技術思想 w/ arabian9ts
□ エピソード概要エピソード2では、FANTECH本部の前田 拓さんをゲストに迎え、技術的な思想や具体的な取り組みについてご紹介します。□ 参加者ゲスト 前田 拓（FANTECH本部）GitHub: https://github.com/arabian9tsパーソナリティ 峯 慎平 (AmebaLIFE事業本部)GitHub: https://github.com/sin392□…
S1E1 1. 個別最適を超えて「全体最適」へ、組織横断で進めるAI推進と“AI前提”開発の勘所 w/ tosaka07
□ エピソード概要記念すべき初回エピソードは、MIU AI戦略本部の坂上さんに、2025年10月の全社表彰ノミネートに至った成果についてお聞きしました。□ 参加者ゲスト 坂上 翔悟（MIU AI戦略本部）GitHub: https://github.com/tosaka07パーソナリティ開發 功太郎 （株式会社シロク）GitHub: https://github.com/hotsukai□…
Frequently Asked Questions
LGTM.fm has published 8 episodes since December 2025, covering topics in Technology.
LGTM.fm is currently highly active with new episodes monthly. Average episode length is 33m.
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