2019を開催しました。今回は、各発表の概要や、アンケートの結果をお伝えしたいと思います。tohere発表まずは各種発表の紹介から。bで表される、Haskellの関数について、ちょっと見方を変えた新しい発見を教えてくれました。(HKD)という、昨今Haskell界で流行りの型定義方法を解説しています。レコード型を定義する際HKDにすることで、より柔軟に扱うことができるようになります。barbiesやextensibleといった、HKDの利用を飛躍的に促進するパッケージも紹介されました。適用範囲を広げるGHCの言語拡張をいろいろ紹介してくれました。tohereHaskellメタプログラミングによるEgisonのパターンマッチの実装プログラミング言語Egisonの核となる機能である強力なパターンマッチを、GHCの各種拡張を駆使することで、Haskellのソースコードに自然に埋め込めるような形で実装した、という話です。関数の自動微分を行うパッケージadの仕組みを自力で実装してみることで解説してくれました。よるWebフロントエンド開発misoというおいしそうな名前のアプリケーションフレームワークと、Firebaseと連携するmisoのサンプルを、ライブコーディングを通して紹介してくれました。Architecture風の設計に基づいてアプリケーションを作ったり、さらにそのコードを利用してサーバーサイドレンダリングをしたりできます。i️資料はまだ公開されていません!当日はライブコーディングが大半の時間を占めていたため、同等の解説を文章にして公開したいというチェシャ猫さんの意向によるものです。現在執筆中のためお待ちください。challenge」というイベントにおいてユーザーが投稿した解答を採点するサーバーを、HaskellとElmで一から書き直した、という事例を発表してくれました。rioやservantといった著名なパッケージを使うだけでなく、足りないところを自力で補って新しいパッケージとして公開したり、さらに作成したアプリケーション自体をOSSとして公開したりすることで、大きな資産を残していただけました。Computation──DeepFlow株式会社におけるHaskellの事例の紹介です。超高速で大規模な数値計算システムを、GHCの多様な言語拡張を駆使して作っているそうです。Finalを活用することで知っているべき領域を区分して仕事を分けることに成功しているという点が印象的でした。JVMcadenzaという、Truffle(GraalVMに含まれている、高速なインタープリター作成フレームワーク)製の関数型言語の紹介です。Evaluation」という技術を応用することで、型検査と実行時両方における高いスピードを得ることが狙いだそうです。将来的には依存型言語における型チェックや、GHCのランタイムの高速化に寄与したいとのことです。Talkを当日公募しました。各セッションや、参加者のバックグランドなどについてアンケートをとりました。後者の方の集計結果を載せたいと思います(前者はセッション発表者へのフィードバック)。関する質問とそうでない質問がありました。以外に関する質問の方を集計結果を紹介します。tohere最近注目している技術があれば記述してください自由記述形式にしたところ、ほとんど重複が無かったので箇条書きにします。tohereおわりに以上の発表に加えて今回は、下記のスポンサー企業の皆様や@fumievalくんのおかげで、大変満足度の高い懇親会ができました。昨年は「Haskellちょっと興味あるからちょっとできるまで」というテーマを意識して、発表の難易度別に時間帯が分かれるよう調整しましたが、残念ながらうまくいきませんでした。そこで難易度調整の難しさを痛感したため、今回は敢えて難易度調整を行わなかったのです。結果、全体として難しい発表に偏ってしまった点は少し反省です。私が会社で開いているHaskell勉強会に毎回参加いただいている同僚も、総じて難しくて追いつくのが大変だった、と仰ってました。次回は特別に難易度を下げた発表枠をいくつか作り、内容を事前に精査する、なんてプランを考えています。SHIBUYAは素晴らしいですね!我々のようなお金がないコミュニティーが今回の規模のイベントを行うのにうってつけでした。イベントを開催する前提で作られており、受付と演壇が近いため受付しながら発表を聞くことができるのも、持ち回りで受付をしている我々にとって好都合でした。発表者のみなさんはもちろん、支えていただいたスタッフ、スポンサー企業、会場まで足を運んでいただいた参加者の皆様、その他この会の実現に関わったすべての方々に、この場を借りて感謝の意を示したいと思います。みなさんのご協力おかげで、大きなトラブルもなく、楽しいイベントが開催できました。ありがとうございます。ライセンスの下に提供されています。Analyticsでアクセス情報を収集しています。集めた情報は統計的に処理した上で、当ウェブサイトの改善のための参考情報としてのみ使用します。