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この記事、いまだにシアトル移住関連の検索上位に出るようで、意外と読まれています。
5年前に書いた当時から変わっている点もいくつかあるので、ご参考までにアップデートしておきます。
・シアトル周辺の企業
AI関連企業がかなり増えました。特にxAIやOpenAIなどのAI系は、シアトル市内よりもベルビューなどイーストサイドにオフィスが多い印象です。
シアトルの税制・政策、エンジニア層の居住エリア、イーストサイドの住環境など、理由はいろいろありそうです。
・コンパクトシティ
以前は主要エリアに30分以内でアクセスしやすい街という印象でしたが、住宅費の上昇もあり、通勤圏が南北にさらに30分ほど広がっている感覚があります。
このままいくと、いずれベイエリアのように、かなり広域な都市圏として捉える必要が出てくるかもしれません。
・生活費・家賃
インフレの影響もあり、生活費は感覚値で30 - 40%くらい上がっている印象です。円ベースではさらに大きな差になっています。記事内では $1=100円 くらいの前提で書いていて、時代を感じます😅
住宅価格や家賃は2023年頃から横ばい感もありますが、今後AI企業の成長やIPOラッシュが来ると、再び上がる可能性もあると思っています。
シアトル移住を考えている方の参考になれば。
note.com/eugenekawamoto/n/n5…
Eugene Kawamoto retweeted
Amazon本社のPRに載りました!
Classmethod Signs Five-Year Collaboration with AWS to Help Japanese Enterprises Adapt to the AI Era, Built on Its Own Transformation
press.aboutamazon.com/aws/20…
Eugene Kawamoto retweeted
クラスメソッド社は、AWSと5年間の戦略的協業契約を締結しました。企業理念である「全ての人々の創造活動に貢献する」ための土台となるITインフラを徹底的に守り事業成長に貢献し続けます。エンジニアができることはまだまだ沢山あります。自社の実践を通じて知見を発信し続け社会に貢献します。ぜひご期待ください!
classmethod.jp/news/261028-s…
AWS Partner Equip Tokyoで明日登壇します。AWSのパートナーの皆様お会いできること楽しみにしています。
events.ess.aws.dev/public/ev…
NASAで25年働いて62歳でSpaceXに移ったエンジニアがインタビューでこう語った。「SpaceXに移ったからといって、私が賢くなったわけではありません。速くなったのです。知性はもともと備わっていました。ただ、システムが邪魔をしていただけなのです」
初日を終えてデスクに座った彼は、妻に電話をかけた。まるで25年間も足首に重りをつけて泳いでいた男が、誰かにその重りを切り離してもらったような気分だと。彼は自由に動ける。自分で決断できるのだ。
A retired NASA engineer who had worked on the Space Shuttle program for 25 years was hired by SpaceX at age 62. He described the first week as the most disorienting experience of his professional life.
At NASA, a design change required 3 meetings, 2 committees, a review board, and 6 to 18 months of documentation. At SpaceX, his new supervisor said "if it works, build it. If it doesn't, change it by Friday."
He sat at his desk after the first day and called his wife. He told her he felt like a man who had been swimming with ankle weights for 25 years and someone just cut them off. He could move. He could decide. He could build something in the morning and test it in the afternoon. The constraint that he had accepted as the nature of aerospace engineering turned out to be the nature of bureaucracy.
Within 6 months he had contributed to more design iterations than he had completed in his last 5 years at NASA. Not because he was working harder. Because the time between having an idea and testing the idea collapsed from months to hours. The same brain. The same knowledge. A different operating system.
He described a specific moment where he proposed a modification to a Raptor engine component. At NASA, the proposal would have entered a queue. At SpaceX, the modification was machined by the end of the day and tested by the following morning. He watched his idea become a physical object in 18 hours. At NASA, 18 hours would not have been enough to schedule the first meeting to discuss whether to schedule a meeting.
He told an interviewer: "I didn't get smarter when I went to SpaceX. I got faster. The intelligence was always there. The system was in the way."
The difference between SpaceX and NASA is not talent. NASA has extraordinary talent. The difference is the time between a thought and a test. SpaceX compresses it. NASA elongates it. The same engineer produces 10x more at SpaceX than at NASA because the bottleneck was never the engineer. It was the meetings about the meetings about the work.
普通に東京のホワイトカラーに溶けんでいる人結構いると思う。
Replying to @DrKotaro2
学園前はサラリーマン家庭が多く教育水準も高いですよね。何とか東京のホワイトカラー社会にもついていけそうですが、結局医学部に進学してる層が多いと思われます、、、、
Claude 5.5ファミリーの中で、最速かつ最も効率的なモデルであるClaude Haiku 5.5がAmazon Bedrock と Claude Platform on AWSで利用可能になりました。
aws.amazon.com/blogs/machine…
Eugene Kawamoto retweeted
Strands Box: an open source sandbox for AI agents. OS-level isolation plus Dogwood policies that can depend on what the agent has already done, e.g. "no outbound HTTP after reading customer data." Credentials stay out of the agent. macOS, developer preview.
go.aws/472amYe #AWS #OpenSource
Eugene Kawamoto retweeted
🚀 Meet Strands Decider 2B, a small open source decision model built for fast experimentation and local development: strandsagents.com/blog/intro…
It's part of a new class of decision models. Unlike reasoning models that generate open-ended text, Strands Decider 2B picks between options and assigns confidence scores. Decision models are faster and more capable at a given size, always produce an answer from the selected options, and can run with very low latency.
Strands Decider 2B is a 2 billion parameter model that runs on a local CPU or GPU and can return answers to meaningful questions in tens of milliseconds. On accuracy and calibration, it ranks second among public models in its ~2 billion parameter class, and first among those that share their full training recipe.
We're already seeing early success with model routing, tool selection, guardrails, evals, and hybrid agents that pair LLMs for the hard calls with decider models for the rote ones. Grab the code on GitHub and the latest snapshots on HuggingFace, and tell us what you build.
This space is super early and we are experimenting with different variants of these models, so give it a spin and give us feedback!
GPT-6.1 SolがAmazon Bedrock上で利用可能になりました。GPT Astra級の性能のモデルが日常業務で利用できます。
aws.amazon.com/blogs/machine…
Claude Sonnet 5.5がAmazon BedrockとClaude Platform on AWSで利用可能になりました。
aws.amazon.com/blogs/machine…
前いたAuroraのチームがムネアツな機能をリリースしたので共有します。
Aurora PostgreSQL が、データレイク内の Apache Iceberg および Parquet データの直接クエリをサポートするようになりました。
aws.amazon.com/blogs/aws/ama…








