SlideShare a Scribd company logo
1 of 105
Download to read offline
運用中超大規模タイトルにおける
Unityアップデート課題の解決手法と事例
~将来アップデートするために~
株式会社コロプラ
秋友覚 山本康平 松浦章人
自己紹介
2
*秋友 覚*
全社横断的な技術サポートを行う部の部長
1. コンソールゲーム、モバイルアプリ開発を経験
2. 2014年コロプラ入社
3. 『クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ』や
『白猫テニス』などの開発、運用を経験
講演概要
3
❏ アップデートプロジェクト全体像
❏ アップデート時に発生した問題事例
❏ アップデートを支えた技術
アップデートプロジェクト
全体像
4
アップデート理由
5
❏ ストア要件を満たさなくなった
❏ Google Play にて 64bit 対応が必須
❏ 使用していた Unity バージョンでのサポートアナウンス無し
❏ 2019年8月以降、非対応はアプリ更新時の審査通過不可
❏ その他
❏ Unityの最新機能が使えない (JobSystem, Timeline … )
❏ 社内共通ツール/フレームワークの導入が困難
Unityアップデート理由
6
アップデート対象
7
❏ Unity4 から Unity2018.2
❏ Unity2017 LTS でのサポートアナウンス以前に着手
❏ Unity2018.2 から Target Architecture 「ARM64 」の
Experimental が外れた
❏ Unity2018 LTS のリリース前に対応が必要だった
❏ 弊社内の超大規模な運用中タイトルすべて
❏ 運用6年 『クイズRPG 魔法使いと黒猫のウィズ』
❏ 運用5年 『白猫プロジェクト』
本講演は上記2タイトルでの事例をご説明します
アップデート対応体制
8
❏ 専任の対応チームを結成
❏ 理由
❏ アップデートに関する情報の集約
❏ 仕様や問題解決方法の共有が容易
❏ サービス運用タスクによる影響が少ない
アップデート対応体制
9
❏ 専任の対応チームを結成
❏ メンバー構成
❏ 黒猫 : 1人
❏ 白猫 : 2人
❏ 共通で発生する問題対応 : 3人
❏ 全体の管理調整 : 1人
アップデート対応体制
10
❏ 期間
❏ 黒猫
2018/6 ~ 2018/11
❏ 白猫
2018/6 ~ 2019/2
アップデート対応の課題
11
❏ アップデートするアセットの量
❏ Unity の仕様変更追従
❏ サービス運用との連携
❏ アプリ、アセットビルド環境の構築
アセット数
アセットに関わる数字
13
❏ 白猫
❏ プロジェクトサイズ 約210GB
❏ 総ファイル数 1,037,972ファイル
❏ 黒猫
❏ プロジェクトサイズ 約107GB
❏ 総ファイル数 397,615ファイル
14
盛ってるでしょ?
証拠のデバッグ進捗表
15
約2,400体
キャラモデル
約2,800種
キャラスキル
※ さらに武器固有スキル約750種
約5,000 over
クエスト
※ 復刻予定なしや、共通クエスト
(プレゼント企画とか)を除く
約17,000
エフェクト
約226,000
ボイス
iOS / Android
両端末 = x2
もちろんAndroidは、最低でも
各GPUアーキテクチャで確認
22
これぞ
超大規模
アセット数の影響
23
❏ QA項目の増加
❏ 個別対応作業の増加
❏ インポート時間の増加
❏ ビルド時間の増加
❏ バージョン管理コストの増加
アップデートプロジェクト再確認
24
❏ ストア要件を満たすために
❏ 対応チームを結成して
❏ 8~9ヶ月くらいで
❏ 5~6年運用したタイトルの
❏ 数十万規模のアセットを
❏ なるべく楽な手法でがんばる
必要なアップデート処理
25
自己紹介
26
*山本 康平*
全社的な効率化ツール・ライブラリ開発者
1. コンソールゲーム開発を経験
2. 2014年コロプラ入社
3. タイトルのメインプログラマーを経験
4. 『白猫プロジェクト』の運用を経験
アップデート初期作業
27
❏ Unity の自動更新かける
❏ 自動更新でコンパイルエラーが残った箇所を修正
❏ ストアアセットのバージョンマクロなどに対応
❏ Obsolete 指定関数もできれば修正
❏ 不正なアセットを検出する
❏ Missing 存在しないアセットを参照しているアセット
❏ 正常動作しなくなったストアアセットを参照しているアセット
アップデート初期作業
28
❏ 実行して不正な挙動を確認、調査
❏ 実行時の例外、エラー、警告
❏ 必要なものが消えている
❏ メニューが遷移しない
❏ ゲーム内の要素をどれだけ知っているかが重要
❏ アップデート処理をかける
❏ 自動化できそうなものはスクリプト用意する
❏ 自動化できなさそうなものは検出スクリプト用意する
ストアアセットの更新
29
例:2Dスプライト、アニメーションアセットが使えない
❏ なぜなら アセットが生成する Atlas が生成されない
❏ なぜなら 内部で TextureType を指定している部分が通らない
❏ なぜなら 定数指定されていた TextureType がもうない
❏ そして そのアセットはもう更新されてない
❏ そして そのアセットは改変ライセンスが不明確でパッチ当てられない
対応:アセット同等の2Dライブラリを作る
教訓:サポート継続可能性はよく検討する
不正スクリプト修正(一例)
30
❏ MonoBehaviour の new
Unity の作法としてそもそも is not allowed.
対応スクリプト: new キーワードに続くシンボル名で GetAssemblies して
IsSubclassOf(typeof(MonoBehaviour)) だったら検出
❏ NameToLayer をクラス変数に代入
少し気付き難いが実行時エラーとなる
AddComponent() 出来ない、のちに Null 参照などの原因となる
“NameToLayer is not allowed to be called from a MonoBehaviour constructor”
対応スクリプト: NameToLayer() の論理行頭に private などの修飾子があれば検出
初歩的ミス、仕様勘違いは
スクリプトでチェック
不正アセット修正
31
❏ 仕様変更の煽りを受けたシェーダー
❏ 仕様変更の煽りを受けたパーティクル
❏ アセットそのものをうっかり消した
❏ 他のアセット作るときに上書した
❏ 当たり判定不要なエフェクトに Collider がついている
なるべくスクリプトで検出、修正する
32
目でみる
不正アセット
ほぼ Mobile Unlit なモデル
正常なアセット例
33
Material は無事だが
Texture アセットが無い
対応:
Git の歴史を遡り、
元気だった頃の Texture を救出
不正アセット例
34
まっしろ
Material が不正な状態
大体の原因は Shader エラー
グラフィックプログラマは
この色が大嫌い
対応:
Particle などは Renderer の Material
モデルの場合は対象 Shader
コンパイルのログなどを調査、修正
不正アセット例
35
ピンク
UVマッピングがぐちゃぐちゃ
目を凝らしてみないと気付かない
最悪のパターン
対応:
発生パターンの絞り込みは断念
Maya から再出力すると回復
異なる FBX エクスポーターを
使用されていたのか?
不正アセット例
36
????
Unityの仕様変更への対応
37
シェーダーの仕様変更
38
❏ Unity4 時代の TexGen は廃止
❏ Unity4 時代の Fog は廃止
シェーダー自体は grep なりで探して修正
もしくは参照している Material を検索して
別シェーダーに置換
スクリプト処理例
39
Unity4 系で Fog を利用していた Shader に対する処理
これをすべての Material に対して行う場合
スクリプト処理にかかる時間
40
❏ AssetDatabase に 55万個
❏ うち t:Material が 15万個
❏ 1 Material 処理に0.1秒
❏ かかる時間は 15,000秒 = 4時間弱
❏ こんな処理が 10 個程度
41
こんなペースじゃ
修正おわらない
処理を効率化した手法
42
❏ スクリプト処理専用マシンを用意する
❏ 物量には物量で対抗する
❏ 絶対に修正作業と競合するのでタイミングは調整する
❏ なるべく yaml テキストとして編集する
❏ 全 Asset を Dirty にして SerializeVersion 上げる
❏ .meta, .prefab にほとんどの情報がある
❏ 参照は GUID を grep する
❏ なるべく AssetDatabase 使わない
例えば prefab なら
Component 要素の値=参照が
4桁から8桁になる
処理を実装する上で
43
❏ 処理によっては検出するだけにとどめる
❏ Missing が正しいことも稀によくある
❏ 検出されたリストを目視チェックでも十分では?
❏ 数個エラーがある程度なら人力でも十分では?
例:制作中のアセットがたまにまぎれこんでしまうエラー
リストアップだけして作業者に確認してもらうのが楽&速い&堅実では?
処理を実装する上で
44
❏ スクリプト処理にはかならず進捗表示と
キャンセル機能を実装しておく
❏ 処理経過のログを less
❏ アセットを diff
❏ 想定外の差分などが出たら即座に停止
想定外の処理内容になったら早めに止めないと
時間が無駄になります
ParticleSystemの仕様変更
45
パラメーターの意味が違う
左: Unity4
右: Unity2018.2
「Render Alignment」が「Render Alignment」「Simulation Space」に分離
もちろん変換などしてくれないので見た目が変化する
対応手法例
46
Particle を元の状態に変換する処理を作成
master からマージしてエフェクトを取り込む毎に実行
Normalize ありNormalize なし
AudioClipのデフォルト値
47
「force to mono」が有効な AudioClip にノイズが出る。
Normalize がデフォルト有効になっているのが原因。
0
物理挙動仕様変更
48
Physics + CharacterController を使用
❏ PhysX 2 ( Unity4 以前)
❏ PhysX 3 ( Unity5 以降)
❏ PhysX 3.4 ( Unity2018.3 )
❏ PhysX 4.1 ( Unity2019.3 )
Unity 内部物理エンジン( PhysX )はバージョン毎に異なる
Unity4 から アップデートで大きく挙動が変化した
※残念ながら Unity2018以降も挙動が変化する可能性があります
あなたのPhysXはどれ?
49
お使いの環境を思い出してください
❏ CharacterController 制御のモデルを操作
❏ Collider 形状は Capsule
❏ モデルを右方向に移動させる
❏ 別のモデルに Collider つける
❏ 操作モデル方向に移動させる
RigidBody がある / ない場合
どのような挙動になりますか?
RigidbodyなしのCollider
50
RigidbodyありのCollider
51
※ ちなみに Unity2018.3 以降だと押し出されます
挙動変更への対応
52
❏ 原因は CharacterController の
OverlapRecovery
❏ めり込みからの回復を制御する機能
❏ Unity4 にはなかった機能
この機能により移動オブジェクトにめり込んだ際の
挙動が変化
挙動変更への対応
53
❏ 対抗策は enableOverlapRecovery
❏ 押し出しが有効になるフラグがある
❏ 無効にしても Unity4 と同じ挙動にはならない
❏ しかも地面下への落下が多発する
❏ 地面への設置判定が Unity4 比較で厳格化した
挙動が変化する箇所の量、重要度を比較して
enableOverlapRecovery は有効にしておくことに・・・
ParticleSystemのバグ
54
(リリースノートより) ParticleSystem
Particles: Particle System bounds no longer ignore Shape Y scale when using
Rectangle emission shape.
❏ メインモジュールの 3D Start Size で変更された
Y ( Z ) スケールが Bounds に反映されない
❏ Unity2018.3 で修正済み
❏ Unity2018.2 にはバックポートされなかった
現実
右から左にフレームインする演出
55
理想
対応策
56
エフェクトの Awake で Bounds を広げる
???
ParticleSystemの“バグ修正”
57
Particle の SubEmitter がちゃんと機能する
❏ Unity4 では SubEmitter は出たり出なかった(バグ仕様)
❏ Unity2018 ではちゃんと出るようになった(バグ修正)
❏ Unity4 ではデザイナがエミット数を増やして対応
❏ 出ないことがあるので若干多めに設定
❏ バグ修正によってエミッション量が増加(正常化)
バグ修正は大変ありがたいのですが...
エディタ仕様変更例
58
細かな仕様変更
Depth 精度がシーンビューとプレビューで異なるため見た目も異なる
https://github.com/Unity-
Technologies/UnityCsReference/blob/master/Editor/Mono/Inspector/PreviewRenderUtility.cs#L29
6
リリースまでの流れ
59
リリースまでのイテレーション
60
❏ ゲーム内のイベント単位でマージ
❏ マージ時に競合したアセットをチェック
❏ prefab がマージできてても基本的に theirs をとる
※ちなみに施策ブランチマージした日は軽く 1000 コミットとびます
❏ 更新スクリプトの実行&対応
❏ “Unity2018 のためにこう作ってくださいね”が浸透すれば不要になる
❏ 運用で追加要素をデバッグリストへ追加
❏ 創意工夫に溢れたレベルデザインによる不具合は対応方法考える...
リリーススケジュール
61
基本的にアセットに下位互換はないので、
どのアップデートから Unity2018 で作業するか決めておく
今後の
バージョンアップに
向けたご提案
62
次のバージョンアップのために
63
❏ アセットは適宜バリデーションする
❏ アップデート時に気付いても手遅れです
❏ バージョン固有のものはリストアップしておく
❏ 例)バグを回避するためのコードやデータ
❏ アセットの参照経路を把握しておく
❏ 数値で参照されるアセットも追えるように
❏ 創意工夫はほどほどに
❏ 物事には適切な方法があります
アップデートを
支えた技術
〜弊社の取り組み〜
64
自己紹介
65
*松浦 章人*
ビルド環境改善に取り組むビルドエンジニア
1. 2015年コロプラ入社
2. ゲームプログラマとして運用を経験
3. 全社的な開発環境の改善に着手
アプリビルド
66
Unity4 Unity2018
バックエンドが
相当進化しました
From いらすとや
でも弊社では
かなり少ない変更で
対応が可能でした
アプリビルドの対応
70
❏ Android のアーキテクチャ修正
❏ Scripting Backend を Mono から IL2CPP に変更
❏ NDK の設定追加
❏ mainTemplate.gradle の追加
以上
なぜ少ない変更で
対応が可能だったのか?
弊社のビルドパイプライン方針
72
❏ ビルドスクリプトは共通化
❏ ビルドパイプラインは Unity4 ~ 最新 Unity まで対応
❏ 移行完了したので現在は Unity2018.2 から最新まで
❏ 必要最低限の機能のみ実装
❏ コードは全て Git で管理
❏ アップデート時には設定変更のみで対応
❏ Jenkins 構成も共通化
スクリプト構成
73
❏ 1) Jenkins Common Tools
❏ 2) App Build Tools
❏ 基本的にはこの2つをメインに機能追加する
❏ ライブラリを更新する方式で各プロジェクトがとりこむ
❏ 3) プロジェクト個別 Tools
❏ テンプレートを提供し、各プロジェクトが固有の処理を追加する
❏ 4) Jenkins Plugin
❏ 社内でアップデートセンターを作って配布する
パッケージ構成
74
Jenkins構成
75
❏ GCP 上に master 構築
❏ Mac マシンを slave 化
❏ 統一ディレクトリ構成
❏ アプリケーションパス命名規則
❏ ワークスペース使用方法
アプリビルドのフロー
76
❏ フローは全プロジェクトで共通
❏ Unity ビルド → Xcode / Gradle ビルド
❏ Gradle ビルド不要のプロジェクトもあり
❏ サーバへのビルド成果物アップロード
❏ ビルド通知
ビルドスクリプト
77
❏ Unity ビルド
❏ 複数バージョンあるがほとんど同じコード
❏ Xcode ビルド
❏ 今はバージョンによるスクリプトの違いは無い
❏ Gradle
❏ apk と aab による違いはあるが、ほとんど同じ
Unity ビルドスクリプトの変化
78
Unity4
Unity2018
追加・変更された機能の例
79
❏ Application Identifier の設定方法が変更
❏ Automatic Signing が追加
❏ Scripting Backend の設定方法が変更
❏ Android の IL2CPP が追加
❏ Android のアーキテクチャ設定が変更
❏ .Net 4.6 が追加
❏ コマンドラインオプションが変更
など
❏ Scripting Define
Symbols
❏ Application Identifier
❏ (Android)Target
Architecture
他
❏ API Compatibility Lv
❏ Scripting Backend
他
設定項目
80
エディタ スクリプト
プロジェクト個別Tools
81
共通化してもプロジェクトの個別対応は必要
❏ なるべく Unity の PreProcess や PostProcess で対応
❏ なるべく個別対応を入れやすいように設計
❏ 全く同じコードで全てのプロジェクトを
ビルドできるとは思わない
❏ 独自進化をしすぎないように注意
❏ 共通化の意味がなくなるような進化はさせない
❏ コードが難読
❏ 原因はコード内の複数バー
ジョン分岐
❏ 属人化しやすい
❏ コア部分を一部の人しか触
らなくなるため
❏ アップデート対応容易
❏ 新機能の横展開容易
❏ 全体の把握が容易
❏ Jenkins の学習コストが
低い
設計の利点 / 欠点
82
利点 欠点
負の遺産
83
❏ ifdef に頼り切った難読コード
❏ 特定バージョンのみ実行する処理
❏ 追加意図が不明になった処理
対策:
全社的に不要な Unity バージョンは消す
専用処理を消しやすくしておく
アプリビルドまとめ
84
❏ なるべく複数バージョンで共通化する
❏ 実は Unity からビルド出力する処理は
Unity4 ~ Unity2019 まで変化は少ない
❏ バージョン固有の処理は削除しやすくする
❏ 負の遺産はどんどんたまる
Asset Bundle ビルド
85
アセット
バンドル総数
280,000 files
7 GB
760,000 files
28 GB
これと
戦います
Asset Bundle ビルド更新の方針
90
❏ クリティカルな問題のみ更新対応する
❏ 変更しなくていいところは変更しない
❏ Asset Bundle のロード処理は引き継ぐ
❏ Asset Bundle のビルド処理は変更しない
❏ 旧 Unity バージョンのまま動くところはそのままにする
❏ ロードまわりに不具合が出た際に問題切り分けしやすくする
❏ Asset Bundle のバージョン管理は更新する
❏ Git から Git LFS へ
❏ ところでみなさん何使っておられます?
ビルド処理を変更しない理由
91
現状のプロジェクトでの運用
❏ 施策ごとに分離してビルド
❏ アセットのパスを指定してビルド
❏ BuildPipeline.BuildAssetBundle() を使用
❏ 現在は Obsolete になっているのでいつかは..
Single Manifest などを導入すると
運用フローの大幅な変更が必要になるため
ビルドフローは変更しない
アップデート対応時の諸問題
92
❏ 依存関係情報がない
❏ 依存調査しながらビルドすると処理時間が膨大すぎる
❏ そもそもビルドすべきアセットがわからない
❏ 運用から Merge のどれをビルドすべきかはプロジェクト進行に依存
❏ どれが fix されたアセットかがわからない
対策:全部ビルドしよう
全 Asset Bundle ビルド
93
❏ Deploy 用リポジトリからビルド済みアセットを取得
❏ 取得したアセットのパスから元アセットリストを作成
❏ リストにあるアセットを全部ビルド
依存関係がわからなくても、
全部ビルドしたら問題解決!
とはいかない
そう
数の暴力
Asset Bundle ビルド時間問題
96
❏ Asset Bundle の数は約760,000
❏ 1 秒/ Asset Bundleで処理すると約8日かかる
❏ 実際は1秒以上かかる
❏ 何も考えずにやったら「終了までxxxx日」って出た
❏ iOS / Android を分割してビルドしても約4日
遅すぎて無理
Asset Bundle ビルド並列化
97
❏ やっぱり物量には物量で対抗
❏ アセットをリストアップ
❏ ビルドリストを12分割
❏ 1プラットフォームあたり12並列でビルド
❏ 全 Asset Bundle ビルドするのに20時間
❏ 修正確認ギリギリ許容できる
しかし半年後
ビルド時間が再度限界に到達
99
❏ アップデート対応終盤にはビルド頻度増加
❏ 各ゲーム内イベント施策を Unity 4 / 2018
並行デバッグでさらに増加
❏ Git リポジトリサイズ増加で
処理にかかる時間も増加
ビルド時間3日に突入、再対応へ
さらなる高速化
100
❏ 差分ビルド化
❏ ビルド時ファイル毎に Hash をチェック
❏ 単体ファイルは AssetDatabase.GetAssetDependencyHash
❏ フォルダは子ファイル全てに
AssetDatabase.GetAssetDependencyHash
❏ ビルドアセットの内部アセットも Hash 保存
ビルド時間3日→5時間
今度こそ対応完了
遠くない未来の課題
101
❏ 当然 次のアップデートまでにアセットは急増
❏ 当然 さらなる高速化が必要
❏ バージョン管理方針の変更が必要そう
❏ Git LFS がファイル数の増加に弱い
❏ 通信速度が出なくて遅い
ファイル数減らさないと...
Asset Bundle ビルドまとめ
102
❏ ビルドフローは変えなくても対応可能
❏ Obsolete なのでバージョンアップ後に切替え推奨
❏ ビルド機能はどんどん良くなってるので切替え推奨
❏ 規模増加にともなってビルド高速化が必須
❏ Unity の外側での対応も有効
❏ 新しいビルド機能の方が最善最速とは限らない
103
全体まとめ
全体まとめ
104
❏ アップデート作業はお早めに
❏ 対応方針はサービス等の規模に応じて
❏ 今後の課題
❏ 一部 Legacy 機能の排除
❏ 定期更新が可能な環境構築
ご清聴
ありがとう
ございました
今後も数の暴力には屈しない...
105

More Related Content

What's hot

Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作る
Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作るCinemachineで見下ろし視点のカメラを作る
Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作るUnity Technologies Japan K.K.
 
UniRx完全に理解した
UniRx完全に理解したUniRx完全に理解した
UniRx完全に理解したtorisoup
 
UniTask入門
UniTask入門UniTask入門
UniTask入門torisoup
 
Unityでオニオンアーキテクチャ
UnityでオニオンアーキテクチャUnityでオニオンアーキテクチャ
Unityでオニオンアーキテクチャtorisoup
 
Unityでオンラインゲーム作った話
Unityでオンラインゲーム作った話Unityでオンラインゲーム作った話
Unityでオンラインゲーム作った話torisoup
 
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説Unity Technologies Japan K.K.
 
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術Unity Technologies Japan K.K.
 
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~gree_tech
 
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法モノビット エンジン
 
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術Unity Technologies Japan K.K.
 
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!Masahiko Nakamura
 
Photon Fusionのはじめの一歩
Photon Fusionのはじめの一歩Photon Fusionのはじめの一歩
Photon Fusionのはじめの一歩聡 大久保
 
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話Unityアニメーションシステムの 今と未来の話
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話Unity Technologies Japan K.K.
 
ObserverパターンからはじめるUniRx
ObserverパターンからはじめるUniRx ObserverパターンからはじめるUniRx
ObserverパターンからはじめるUniRx torisoup
 
UniRxでMV(R)Pパターン をやってみた
UniRxでMV(R)PパターンをやってみたUniRxでMV(R)Pパターンをやってみた
UniRxでMV(R)Pパターン をやってみたtorisoup
 
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jpUnity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp小林 信行
 
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!エピック・ゲームズ・ジャパン Epic Games Japan
 

What's hot (20)

Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作る
Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作るCinemachineで見下ろし視点のカメラを作る
Cinemachineで見下ろし視点のカメラを作る
 
UniRx完全に理解した
UniRx完全に理解したUniRx完全に理解した
UniRx完全に理解した
 
UniTask入門
UniTask入門UniTask入門
UniTask入門
 
Unityでオニオンアーキテクチャ
UnityでオニオンアーキテクチャUnityでオニオンアーキテクチャ
Unityでオニオンアーキテクチャ
 
Unityでオンラインゲーム作った話
Unityでオンラインゲーム作った話Unityでオンラインゲーム作った話
Unityでオンラインゲーム作った話
 
【Unity】Scriptable object 入門と活用例
【Unity】Scriptable object 入門と活用例【Unity】Scriptable object 入門と活用例
【Unity】Scriptable object 入門と活用例
 
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説
【Unite 2018 Tokyo】そろそろ楽がしたい!新アセットバンドルワークフロー&リソースマネージャー詳細解説
 
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術
【CEDEC2018】一歩先のUnityでのパフォーマンス/メモリ計測、デバッグ術
 
Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!Riderはいいぞ!
Riderはいいぞ!
 
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
アプリ起動時間高速化 ~推測するな、計測せよ~
 
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
Unityネットワーク通信の基盤である「RPC」について、意外と知られていないボトルネックと、その対策法
 
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術
【Unite 2017 Tokyo】最適化をする前に覚えておきたい技術
 
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
UE4のためのより良いゲーム設計を理解しよう!
 
Photon Fusionのはじめの一歩
Photon Fusionのはじめの一歩Photon Fusionのはじめの一歩
Photon Fusionのはじめの一歩
 
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話Unityアニメーションシステムの 今と未来の話
Unityアニメーションシステムの 今と未来の話
 
ObserverパターンからはじめるUniRx
ObserverパターンからはじめるUniRx ObserverパターンからはじめるUniRx
ObserverパターンからはじめるUniRx
 
UniRxでMV(R)Pパターン をやってみた
UniRxでMV(R)PパターンをやってみたUniRxでMV(R)Pパターンをやってみた
UniRxでMV(R)Pパターン をやってみた
 
猫でも分かるUE4.22から入ったSubsystem
猫でも分かるUE4.22から入ったSubsystem 猫でも分かるUE4.22から入ったSubsystem
猫でも分かるUE4.22から入ったSubsystem
 
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jpUnity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp
Unity dojo amplifyshadereditor101_jpn-jp
 
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!
徹底解説!UE4を使ったモバイルゲーム開発におけるコンテンツアップデートの極意!
 

Similar to 【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例

Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native api
Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native apiTizen 2.0 alpha でサポートされなかった native api
Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native apiNaruto TAKAHASHI
 
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入Yu Nobuoka
 
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Takako Miyagawa
 
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」ManaMurakami1
 
Intalio japan special cloud workshop
Intalio japan special cloud workshopIntalio japan special cloud workshop
Intalio japan special cloud workshopDaisuke Sugai
 
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたことNode.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたことbitbank, Inc. Tokyo, Japan
 
テスト勉強会よしおか100311 1
テスト勉強会よしおか100311 1テスト勉強会よしおか100311 1
テスト勉強会よしおか100311 1Hiro Yoshioka
 
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていくRyo Mitoma
 
大規模ソフトウェア開発とテストの経験について
大規模ソフトウェア開発とテストの経験について大規模ソフトウェア開発とテストの経験について
大規模ソフトウェア開発とテストの経験についてRakuten Group, Inc.
 
.NET Coreとツール類の今
.NET Coreとツール類の今.NET Coreとツール類の今
.NET Coreとツール類の今Yuki Igarashi
 
TDDBC osaka 2012/06/02
TDDBC osaka 2012/06/02TDDBC osaka 2012/06/02
TDDBC osaka 2012/06/02Hiro Yoshioka
 
継続的インテグレーション3分クッキング
継続的インテグレーション3分クッキング継続的インテグレーション3分クッキング
継続的インテグレーション3分クッキングTakayuki Kondou
 
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラ
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラインフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラ
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラsusumu tanaka
 
誰にでもできるパフォーマンスチューニング
誰にでもできるパフォーマンスチューニング誰にでもできるパフォーマンスチューニング
誰にでもできるパフォーマンスチューニングKiyokazu Kaba
 
DLR言語によるSilverlightプログラミング
DLR言語によるSilverlightプログラミングDLR言語によるSilverlightプログラミング
DLR言語によるSilverlightプログラミングterurou
 
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化gree_tech
 
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」ManaMurakami1
 
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践日本マイクロソフト株式会社
 

Similar to 【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例 (20)

Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native api
Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native apiTizen 2.0 alpha でサポートされなかった native api
Tizen 2.0 alpha でサポートされなかった native api
 
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入
はてなにおける継続的デプロイメントの現状と Docker の導入
 
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
Code igniterでテスト駆動開発 資料作成中
 
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正版)」
 
Intalio japan special cloud workshop
Intalio japan special cloud workshopIntalio japan special cloud workshop
Intalio japan special cloud workshop
 
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたことNode.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
Node.jsアプリの開発をモダン化するために取り組んできたこと
 
テスト勉強会よしおか100311 1
テスト勉強会よしおか100311 1テスト勉強会よしおか100311 1
テスト勉強会よしおか100311 1
 
作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく作る人から作りながら運用する人になっていく
作る人から作りながら運用する人になっていく
 
大規模ソフトウェア開発とテストの経験について
大規模ソフトウェア開発とテストの経験について大規模ソフトウェア開発とテストの経験について
大規模ソフトウェア開発とテストの経験について
 
Google Product
Google ProductGoogle Product
Google Product
 
.NET Coreとツール類の今
.NET Coreとツール類の今.NET Coreとツール類の今
.NET Coreとツール類の今
 
TDDBC osaka 2012/06/02
TDDBC osaka 2012/06/02TDDBC osaka 2012/06/02
TDDBC osaka 2012/06/02
 
ITpro expo2014_atlassian
ITpro expo2014_atlassianITpro expo2014_atlassian
ITpro expo2014_atlassian
 
継続的インテグレーション3分クッキング
継続的インテグレーション3分クッキング継続的インテグレーション3分クッキング
継続的インテグレーション3分クッキング
 
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラ
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラインフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラ
インフラエンジニアがk8sでアプリを作って見えた今後のインフラ
 
誰にでもできるパフォーマンスチューニング
誰にでもできるパフォーマンスチューニング誰にでもできるパフォーマンスチューニング
誰にでもできるパフォーマンスチューニング
 
DLR言語によるSilverlightプログラミング
DLR言語によるSilverlightプログラミングDLR言語によるSilverlightプログラミング
DLR言語によるSilverlightプログラミング
 
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
長寿なゲーム事業におけるアプリビルドの効率化
 
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」
「NVIDIA プロファイラを用いたPyTorch学習最適化手法のご紹介(修正前 typoあり)」
 
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践
【de:code 2020】 Azure Kubernetes Service と Azure DevOps による GitOps の実践
 

More from UnityTechnologiesJapan002

10分でわかる Unityコンピュータービジョン
10分でわかる Unityコンピュータービジョン10分でわかる Unityコンピュータービジョン
10分でわかる UnityコンピュータービジョンUnityTechnologiesJapan002
 
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉する
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉するROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉する
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉するUnityTechnologiesJapan002
 
Unityでロボットの教師データは作れる!
Unityでロボットの教師データは作れる!Unityでロボットの教師データは作れる!
Unityでロボットの教師データは作れる!UnityTechnologiesJapan002
 
産業用ロボット開発におけるUnityの活用
産業用ロボット開発におけるUnityの活用産業用ロボット開発におけるUnityの活用
産業用ロボット開発におけるUnityの活用UnityTechnologiesJapan002
 
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能についてUnityTechnologiesJapan002
 
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクスUnityTechnologiesJapan002
 
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例UnityTechnologiesJapan002
 
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜UnityTechnologiesJapan002
 
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~UnityTechnologiesJapan002
 
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューションUnityTechnologiesJapan002
 
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~UnityTechnologiesJapan002
 
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例UnityTechnologiesJapan002
 
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツインUnityTechnologiesJapan002
 
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けてUnityTechnologiesJapan002
 

More from UnityTechnologiesJapan002 (20)

5分でわかる Sensor SDK
5分でわかる Sensor SDK5分でわかる Sensor SDK
5分でわかる Sensor SDK
 
10分でわかる Unityコンピュータービジョン
10分でわかる Unityコンピュータービジョン10分でわかる Unityコンピュータービジョン
10分でわかる Unityコンピュータービジョン
 
5分でわかる Unity Forma
5分でわかる Unity Forma5分でわかる Unity Forma
5分でわかる Unity Forma
 
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉する
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉するROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉する
ROSのロボットモデルでバーチャルロボット受肉する
 
Unityでロボットの教師データは作れる!
Unityでロボットの教師データは作れる!Unityでロボットの教師データは作れる!
Unityでロボットの教師データは作れる!
 
ARとUnity-Robotics-Hubの連携
ARとUnity-Robotics-Hubの連携ARとUnity-Robotics-Hubの連携
ARとUnity-Robotics-Hubの連携
 
産業用ロボット開発におけるUnityの活用
産業用ロボット開発におけるUnityの活用産業用ロボット開発におけるUnityの活用
産業用ロボット開発におけるUnityの活用
 
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について
建設シミュレータOCSの開発 / OCS・VTC on Unity におけるROS対応機能について
 
UnityとROSの連携について
UnityとROSの連携についてUnityとROSの連携について
UnityとROSの連携について
 
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス
中国深センから盛り上がる、ソフトウェアフレンドリーなロボティクス
 
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例
Unityでお手軽ロボット開発「toio SDK for Unity」最新事例
 
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜
集まれ!Dreamingエンジニア! 〜箱庭で紡ぎ出されるIoT/クラウドロボティクス開発の新しいカタチ〜
 
5分でわかる Unity点群
5分でわかる Unity点群5分でわかる Unity点群
5分でわかる Unity点群
 
5分でわかる Unity Reflect
5分でわかる Unity Reflect5分でわかる Unity Reflect
5分でわかる Unity Reflect
 
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~
BIMからはじまる異世界転生 ~Unity Reflect が叶える新しい建築の世界~
 
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション
【Unity道場 自動車編】Unityで実現する産業向けxRソリューション
 
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~
【Unity道場 自動車編】トヨタのxR活用で進める現場DXへの挑戦 ~UnityとHoloLens 2を用いて~
 
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例
【Unity道場 自動車編】空間再現ディスプレイの概要と活用事例
 
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン
【Unity道場 自動車編】 リアルタイム3D技術が支えるデジタルツイン
 
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて
【Unity道場 自動車編】モビリティへの活用に向けて
 

Recently uploaded

論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A surveyToru Tamaki
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Yuma Ohgami
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)Hiroki Ichikura
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNetToru Tamaki
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...Toru Tamaki
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムsugiuralab
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdftaisei2219
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものですiPride Co., Ltd.
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略Ryo Sasaki
 

Recently uploaded (9)

論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
論文紹介:Semantic segmentation using Vision Transformers: A survey
 
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
Open Source UN-Conference 2024 Kawagoe - 独自OS「DaisyOS GB」の紹介
 
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
【早稲田AI研究会 講義資料】3DスキャンとTextTo3Dのツールを知ろう!(Vol.1)
 
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
論文紹介:Automated Classification of Model Errors on ImageNet
 
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
論文紹介:Content-Aware Token Sharing for Efficient Semantic Segmentation With Vis...
 
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システムスマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
スマートフォンを用いた新生児あやし動作の教示システム
 
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdfTSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
TSAL operation mechanism and circuit diagram.pdf
 
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものですSOPを理解する       2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
SOPを理解する 2024/04/19 の勉強会で発表されたものです
 
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
[DevOpsDays Tokyo 2024] 〜デジタルとアナログのはざまに〜 スマートビルディング爆速開発を支える 自動化テスト戦略
 

【Unite Tokyo 2019】運用中超大規模タイトルにおけるUnityアップデート課題の解決手法と事例