Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
その時、スクラムマスターが動いた —最高のチームワークを実現するために— / A mind o...
Search
ama-ch
May 28, 2019
Technology
3
1.1k
その時、スクラムマスターが動いた —最高のチームワークを実現するために— / A mind of SCRUM MASTER
ama-ch
May 28, 2019
Tweet
Share
More Decks by ama-ch
See All by ama-ch
300人の組織でスクラムを運用するための考え方 / Scrum with 300 people
ama_ch
3
1.2k
Columinity (旧Scrum Team Survey) を使ってチームの継続的な改善活動を始めよう / Scrum Fest Osaka 2024
ama_ch
2
750
スクラムマスターを職能にする挑戦 - 健全なチームを増やし組織をチームワークであふれさせる道のり / RSGT2024
ama_ch
7
2.5k
アジャイルな組織を作るために開発チーム作成ガイドを書いた話 / Scrum Fest Mikawa 2023
ama_ch
5
3.4k
スクラムフェス仙台2023の見どころを紹介します
ama_ch
0
81
スクラムイベントを効果的な場にするためのファシリテーションの学び方 / Scrum Fest Fukuoka 2023
ama_ch
6
2.8k
【やってみた】スクラムチームを超生産的にするためのパタン・ランゲージ / Scrum Fest Sapporo 2022
ama_ch
1
990
幸福を実現するための人生戦略 / hajimete_it
ama_ch
0
120
スクラムマスターの「観察」スキルを掘り下げる / Scrum Fest Niigata 2022
ama_ch
0
2.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
マルチモーダル / AI Agent / LLMOps 3つの技術トレンドで理解するLLMの今後の展望
hirosatogamo
37
12k
TypeScript、上達の瞬間
sadnessojisan
46
13k
TypeScriptの次なる大進化なるか!? 条件型を返り値とする関数の型推論
uhyo
2
1.6k
OCI Security サービス 概要
oracle4engineer
PRO
0
6.5k
DMARC 対応の話 - MIXI CTO オフィスアワー #04
bbqallstars
1
160
AGIについてChatGPTに聞いてみた
blueb
0
130
AWS Lambdaと歩んだ“サーバーレス”と今後 #lambda_10years
yoshidashingo
1
170
[CV勉強会@関東 ECCV2024 読み会] オンラインマッピング x トラッキング MapTracker: Tracking with Strided Memory Fusion for Consistent Vector HD Mapping (Chen+, ECCV24)
abemii
0
220
データプロダクトの定義からはじめる、データコントラクト駆動なデータ基盤
chanyou0311
2
300
マルチプロダクトな開発組織で 「開発生産性」に向き合うために試みたこと / Improving Multi-Product Dev Productivity
sugamasao
1
300
Amazon CloudWatch Network Monitor のススメ
yuki_ink
1
200
Lambdaと地方とコミュニティ
miu_crescent
2
370
Featured
See All Featured
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
243
12k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
50
2.9k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
427
64k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
226
22k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
25
1.8k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
16
2.1k
It's Worth the Effort
3n
183
27k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
59
3.5k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
95
5.2k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
246
1.3M
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1366
200k
Transcript
ͦͷ࣌ɺεΫϥϜϚελʔ͕ಈ͍ͨ —࠷ߴͷνʔϜϫʔΫΛ࣮ݱ͢ΔͨΊʹ— 2019/05/28 @ama_ch
About me • ఱ ༞հ @ama_ch • Scrum Master •
Agile Coach team
About Cybozu
Development division kintone Garoon Agile Coach ৫ ӡӦ Office Frontend
Expert ੜ࢈ੑ ্ Mobile TE Design & Research
αΠϘζͷAgileͷาΈ • 2016 • Scrumಋೖ • WF→Scrumͷࢼߦࡨޡ • 2017 •
։ൃ৫Ͱͷීٴ • ։ൃҎ֎ͷݱͷ͕Γ • 2018 • εέʔϦϯά • Agileࣝऀ͕2໊ೖࣾ • ࣮ફͷચ࿅ • 2019 • Agile CoachνʔϜઃཱ
Why Scrum Master?
ΤϯδχΞ࣌ • ೖࣾޙͣͬͱkintoneϓϩάϥϚ • ݱͰՁΛੜΉΤϯδχΞ͕࠷Ձ͕ߴ͍ ͱ͍͏৴೦ • ແೳͳϚωʔδϟʔʹͳΔ͘Β͍ͳΒੜ֔Τϯ δχΞͰ͍͍ͨ •
Զ͕࠷ڧͷϓϩμΫτΛ࡞Δʂ
ΤϯδχΞϦʔμʔ࣌ • େྔͷձٞɺਐḿ֬ೝɺௐɺଞ৬ೳͱͷিಥ • ΤϯδχΞ༏लͳͷʹҰʹϓϩμΫτ͕ྑ͘ ͳΒͳ͍ͷͳͥʁ • ྑ͍ίʔυΛॻ͍ͯ͜ͷਐΊํͰແҙຯͰ • ྑ͍ίʔυΛੜΈग़͢ϓϩηεɺͻ͍ͯνʔϜ
͕ඞཁͳͷͩͱ͍͏ؾ͖ͮ
ͳͥɺεΫϥϜϚελʔΛͬ ͍ͯΔͷ͔ʁ • ࠷ߴͷνʔϜͰ࠷ߴͷϓϩμΫτΛ࡞ΔͨΊ • εΫϥϜϚελʔͱ͍͏ϩʔϧͰνʔϜϫʔΫ Λ୳ٻ͍ͯ͠Δ • ʮνʔϜϫʔΫ͋;ΕΔࣾձΛΔʯͱ͍͏ αΠϘζͷاۀཧ೦
Agile/Scrum on ݱ
Ͳ͔͜Β࢝ΊΔʁ • ސ٬Λղܾ͍ͨ͠ͷͰ͋ͬͯɺAgile/ ScrumΛΓ͍ͨΘ͚Ͱͳ͍ • ఆٛʹͩ͜ΘΒͣʹϑΥʔΧε͢Δ • ࣗͷݱ͔Βখ࢝͘͞ΊΔͷ͕ݪଇ • ਓΛม͑Α͏ͱ͠ͳ͍͜ͱ
νʔϜͷ࡞Γํ • ҆৺҆શͳΛ֬อ͢Δ • ڞ௨ͷཧΛ໌֬ʹ͢Δ • ·͍͠ৼΔ͍Λҡ࣋͠ɺ·͘͠ͳ͍ৼ Δ͍Λഉআ͢Δ • νʔϜͷ࣮ྗҎ্ͷ͜ͱͰ͖ͳ͍
Կ͔Β࢝ΊΔʁ • νʔϜͷཧͱΛ֬ೝ͢Δ • Χϯόϯɺேձɺ;Γ͔͑Γ͋ͨΓ͔Β࢝Ί Δ͜ͱ͕ଟ͍ • ϓϥΫςΟεͷಋೖ͕ΰʔϧͰͳ͍
εΫϥϜϚελʔͱͯ͠ ීஈҙ͍ࣝͯ͠Δ͜ͱ
νʔϜͷ݈߁ঢ়ଶ • ҆৺҆શͳ͕Ͱ͖͍ͯΔ͔ʁ • ݈શͳ͕ٞͰ͖Δڥ͔ʁ • ϝϯόʔ͓ޓ͍ʹଚॏ͍ͯ͠Δ͔ʁ • نɾߦಈنൣ͋Δ͔ʁ •
৺͕ෆௐͳϝϯόʔ͍ͳ͍͔ʁ
Sprint Planning • 1෦ͰεϓϦϯτΰʔϧ͕ҙࣝ͞Ε͍ͯΔ͔ʁ • νʔϜϗϫΠτϘʔυಓ۩Λ͍ͬͯٞͯ͠Δ ͔ʁ • νʔϜҰॹʹίʔυΛݟ͍ͯΔ͔ʁ •
ඞཁʹԠͯ͡POεςʔΫϗϧμʔΛݺΜͰ͍Δ͔ʁ • ेৄࡉͳλεΫʹׂ͞Ε͍ͯΔ͔ʁ
Daily Scrum • Βͳ͍࣌ͱൺͯɺνʔϜͷͦͷͷಈ͖ ํ͕มΘΔ͔ʁ • શһͰಉ͡ͷΛݟͳ͕Β͍ٞͯ͠Δ͔ʁ
Sprint Review • PBL্͕͔ΒॱʹऴΘͬͯΔ͔ʁ • εΫϥϜνʔϜͱεςʔΫϗϧμʔ͕ڠྗͯ͠ ͍Δ͔ʁ • ϓϩμΫτͷࠓޙʹ͍͍ͭͯͯ͠Δ͔ʁ
Sprint Retrospective • େ͖͍ʹϑΥʔΧε͍ͯ͠Δ͔ʁ • ϝτϦΫεΛ͍ͬͯΔ͔ʁ • ҙຯͷ͋ΔΞΫγϣϯΛઃఆ͍ͯ͠Δ͔ʁ • લͷΞΫγϣϯΛ͍ͯ͠Δ͔ʁ
None
Product Backlog Refinement • Δ͖͔ͷ͕ٞ͞Ε͍ͯΔ͔ʁ • ෆ࣮֬ੑΛ͏·͘ѻ͍͑ͯΔ͔ʁ • ݟੵΓʹίετΛ͔͚͍͗ͯ͢ͳ͍͔ʁ •
ϓϥϯχϯάͷΠϯϓοτͱͯ͠े͔ʁ
POࢧԉ • SMͱͯ͠։ൃνʔϜҎ֎ࢧԉͰ͖͍ͯΔʁ • ϓϩμΫτͷՁΛΑΓߴΊΔҙࢥܾఆͷॿ͚ ʹͳ͍ͬͯΔ͔ʁ • POͷ৺ཧతɾۀతෛ୲ΛݮΒ͍ͤͯΔ͔ʁ • POͱ։ൃνʔϜͷڞ௨ೝࣝΛ૿͍ͯ͠Δ͔ʁ
৫ࢧԉ • దͳڭҭΛఏڙͰ͖͍ͯΔ͔ʁ • εΫϥϜϚελʔͷΛࢧԉ͢Δڥ͕͋ Δ͔ʁ • ৫্ॏཁͳεςʔΫϗϧμʔʹΞϓϩʔν ͍ͯ͠Δ͔ʁ
ࢹքͷมԽ • DevνʔϜˍηϨϞχʔɺ୯ମͱͯ͠ͷϓϩη ε • POɺεςʔΫϗϧμʔɺϓϩηε͕ܨ͕ͬͨ ू߹ମͱͯ͠ͷϓϩμΫτશମ • ෳνʔϜɺෳ৫ɺϓϩμΫτͷՁͷ ࠷େԽɺϓϩμΫτΛੜΉγεςϜશମ