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
スモールプロダクト制の今までとこれから / cabasecamp-smallproduct
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
CyberAgent
PRO
February 22, 2019
Technology
0
450
スモールプロダクト制の今までとこれから / cabasecamp-smallproduct
サイバーエージェントの技術者(エンジニア・クリエイター)向けカンファレンス『CA BASE CAMP 2019』
スモールプロダクト制の今までとこれから
三木 俊作
CyberAgent
PRO
February 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by CyberAgent
See All by CyberAgent
マッチングアプリにおけるユーザー構成の変化は、事業KPIにどう影響しているのか
cyberagentdevelopers
PRO
1
33
Geo-Experiments : ABEMAはなぜ新しい宣伝の効果検証にチャレンジするのか
cyberagentdevelopers
PRO
1
30
ABEMA NEWSにおける PoCをAIプロダクト化する ビジネスリードエンジニアリング
cyberagentdevelopers
PRO
0
300
チーム開発の基礎_研究を事業につなげるために
cyberagentdevelopers
PRO
8
4.8k
生成AIの研究活用_AILab2025研修
cyberagentdevelopers
PRO
12
7k
生成AIを活用したデータ分析でいまできること
cyberagentdevelopers
PRO
2
440
IBC 2025 動画技術関連レポート / IBC 2025 Report
cyberagentdevelopers
PRO
2
480
2025年度 生成AI 実践編
cyberagentdevelopers
PRO
8
1k
LLMを用いたメタデータベースレコメンド検証
cyberagentdevelopers
PRO
6
2.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
JEDAI認定プログラム JEDAI Order 2026 受賞者一覧 / JEDAI Order 2026 Winners
databricksjapan
0
310
大規模ECサイトのあるバッチのパフォーマンスを改善するために僕たちのチームがしてきたこと
panda_program
1
390
Phase04_ターミナル基礎
overflowinc
0
2.2k
Kiroで見直す開発プロセスとAI-DLC
k_adachi_01
0
130
PostgreSQL 18のNOT ENFORCEDな制約とDEFERRABLEの関係
yahonda
0
110
開発チームとQAエンジニアの新しい協業モデル -年末調整開発チームで実践する【QAリード施策】-
kaomi_wombat
0
240
VSCode中心だった自分がターミナル沼に入門した話
sanogemaru
0
150
SaaSに宿る21g
kanyamaguc
2
150
20260321_エンベディングってなに?RAGってなに?エンベディングの説明とGemini Embedding 2 の紹介
tsho
0
160
FastMCP OAuth Proxy with Cognito
hironobuiga
3
180
Phase03_ドキュメント管理
overflowinc
0
2.4k
20年以上続く PHP 大規模プロダクトを Kubernetes へ ── クラウド基盤刷新プロジェクトの4年間
oogfranz
PRO
0
170
Featured
See All Featured
Exploring anti-patterns in Rails
aemeredith
2
290
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.1k
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
1
88
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
61
43k
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
490
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
410
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.9k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
960
A designer walks into a library…
pauljervisheath
210
24k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
360
30k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
75
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
1.6k
Transcript
εϞʔϧϓϩμΫτ੍ͷ ࠓ·Ͱͱ͜Ε͔Β
ࡾ ढ़࡞ • 2017த్ೖࣾ • AmebaΞϓϦiOSνʔϜϦʔμʔ ։ൃͱνʔϜϚωʔδϝϯτΛ͠ͳ͕ΒAmebaԣஅͰٕ ज़৫Λྑ͍ͯ͘͘͠Έ͍ͨͳ͜ͱΛੜۀʹͯ͠·͢ @shun_sakuuuu shun-mk
1.Amebaͷࠓ·Ͱ 2.εϞʔϧϓϩμΫτͱʁ 3.࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ 4.͜Ε͔Βͷ
Amebaͷࠓ·Ͱ
Amebaͷࠓ·Ͱ • ͍ͭಥવࢪࡦʹΞαΠϯ͞ΕΔ͚Ͳ͜ΕͬͯͳΜͰΔΜͩΖ͏ɻɻɻ • ͦͦ͜ͷࢪࡦʹ͕ࣗΞαΠϯ͞Εͨഎܠ͕Α͘Θ͔Μͳ͍ • ༷มߋ͕ϦϦʔεલʹ͖ͬͯͯͯΜΘΜ • ͱΓ͋͑ͣݴΘΕ͔ͨΒΔ͔͊
Amebaͷࠓ·Ͱ • ࠷ॳͷϦϦʔεʹؒʹ߹Θͳͯ͘ݟૹͬͨػೳΛ࣮͢ΔػձΛ༩͑ΒΕ ͣࢮΜͰ͍͘ • ͱΓ͋͑ͣϦϦʔεͨ͠ͷͷ࣮͕Α͘Θ͔Βͳ͍ • ͜ͷؒϦϦʔε͔ͨͬ͠ΓͳͷʹԿނ͔͏৽ͷ͕Ͱ͍ͯΔ
͜ΕΛଓ͚ΔͱͲ͏ͳΔ͔ɾɾɾ
ΔؾɾαʔϏεͷѪΛࣦ͍ͬͯ͘
Amebaͷࠓ·Ͱ • τοϓμϯͰࢪࡦ͕མͪͯ͘Δ(ೲಘײͷෆ) • ༷ͷ٧Ίʹೖ͍ͬͯͳ͍(ෆຬͷ૿Ճ) • ࣄۀతͳࣈ͕શ͘ݟ͍͑ͯͳ͍ɾݟΑ͏ͱ͍ͯ͠ͳ͍(ୡײͷෆ) ͜͏ͳͬͨͷԿ͕ݪҼʁʁ
10݄εϞʔϧϓϩμΫτര
εϞʔϧϓϩμΫτͱʁ
εϞʔϧϓϩμΫτͱ ߘ Ӿཡ ೝূ
εϞʔϧϓϩμΫτͱ ɹɹɹߘ ɹɹӾཡɹɹɹɹɹ ೝূ ΦϯϘʔσΟϯ ά ϦΞΫγϣϯ ߘ ϒϥβ
ΞϓϦ DCҠઃ
εϞʔϧϓϩμΫτͱ ɹɹɹߘ ɹɹӾཡɹɹɹɹɹ ೝূ ΦϯϘʔσΟϯ ά ϦΞΫγϣϯ ߘ ϒϥβ
ΞϓϦ ग़ձ͍ ϑΥϩʔ ΤσΟλ ͑͜ ग़ձ͍ DCҠઃ ձһొ ి൪߸ ೝূ ϑΥϩʔ
εϞʔϧϓϩμΫτͱ • Amebaʹ༷ʑͳػೳ͕ଘࡏ͍ͯ͠Δ • Ӿཡ(ϒϩάAmebaτϐοΫεͷӾཡɾϒϩΨʔϑΥϩʔɾӾཡཤྺ) • ߘ(ϒϩάͷߘɾΫϦοϓϒϩάͷߘɾΤσΟλ) • ೝূ…etc ৫͕େ͖͗͢Δ
εϞʔϧϓϩμΫτͱ • ֤ػೳʹूதͯ͠ίϛοτ͢Δ͜ͱͰࢪࡦޮՌͷ࠷େԽ͕ਤΕ ΔͷͰʁʁ • ৽͍͠ઓΛ͍ͨ࣌͠νʔϜԽ͞Εͯ৫ͱͯ͠୭͕ԿΛͯ͠ ͍Δ͔໌֬ʹͳΔ • ৬छΛ͑ͯࣄۀՌʹίϛοτ͢ΔνʔϜΛࢦ͢
εϞʔϧϓϩμΫτͱ • ֤ػೳʹूதͯ͠ίϛοτ͢Δ͜ͱͰࢪࡦޮՌͷ࠷େԽ͕ਤΕ ΔͷͰʁʁ • ৽͍͠ઓΛ͍ͨ࣌͠νʔϜԽ͞Εͯ৫ͱͯ͠୭͕ԿΛͯ͠ ͍Δ͔໌֬ʹͳΔ • ৬छΛ͑ͯࣄۀՌʹίϛοτ͢ΔνʔϜΛࢦ͢
εϞʔϧϓϩμΫτͱ • ͦΕͧΕͷεϞʔϧϓϩμΫτຖʹKPIΛઃఆ • KPIΛୡ͢ΔͨΊʹͲΜͳࢪࡦɾػೳΛϦϦʔε͢Δ͔ΛνʔϜ ͰܾΊΔ • ܾΊͨࢪࡦɾػೳ͕ਖ਼͍͠ํ͔૬ஊ • ։ൃʗϦϦʔε
• ࣈ͕Ͳ͏ͳ͔ͬͨ֬ೝޙKPT
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ
ྑ͔ͬͨͱ͜Ζ
αʔϏεͷѪɾཧղ্
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ • ϢʔβʔʹԿͷػೳΛఏڙ͢Δ͔Λߟ͑ΔͷͬͺΓָ͍͠ • ࠓ·ͰͷAmebaʹෆ͍ͯͨ͠αʔϏεΛ࡞͍ͬͯ͘ײͷ্ • ࣈʹରͯ͠ͷҙ͕ࣝࣗવͱ͍ͯ͘Δ
ϓϩμΫτϝϯόʔͱإΛ߹ΘͤΔ ػձΛઃ͚͍͢
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ •ϏδɺςΫɺσβͷ୭͕ؔͯ͠Δ͔͕͙͢Θ͔Δ •ேձ༦ձͷఆྫΛ։࠵͍͢͠ •ͦΕͧΕͷ৬छͷਐḿঢ়گΛڞ༗͍͢͠ •KPTɺৼΓฦΓ࣮ࢪ͘͢͠ͳͬͨ
νʔϜͷঢ়گ͕͖ͬΓݟ͑ͯ͘Δ
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ •ඞͣௐͷͱ͜Ζͱෆௐͳͱ͜Ζ͕ग़ͯ͘Δ •ௐʗෆௐͲͪΒ༷ʑͳཁҼ͕བྷΜͰ͍Δ •ͦͷঢ়ଶʹؕͬͨݪҼΛώΞϦϯά͠ల։͢Δ͜ͱ ͰφϨοδΛڞ༗ɾੵͰ͖Δ
ѱ͔ͬͨͱ͜Ζɾ͖͔ͭͬͨͱ͜Ζ
ෳͷεϞʔϧϓϩμΫτͷཧ ਏ͗͢
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ • ࠷ऴతʹϦϦʔε͞ΕΔΞϓϦҰͭ • ҰͭͷεϞʔϧϓϩμΫτͷԆ͕ϦϦʔεΛ৳͢Մೳੑ • ݁Ռతʹͯ͢ͷεϞʔϧϓϩμΫτͷϦϦʔε͕Εͯ͠·͏ةػ • ͦΕͧΕͰ։ൃͨ͠ػೳͷ༷ΛѲ͢Δ͚ͩͰڰؾͷࠫଡ
ҰͷϦϦʔεʹػೳ٧ΊࠐΈ͗͢
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ • ͦΕͧΕͷϓϩμΫτຖʹՌΛ࠷େԽ͢ΔͬͯҙຯͰؒҧͬͯ ͳ͍ • ࠓ·ͰͩͬͨΒ࣌ظͣΒͯ͠ϦϦʔε͠·͠ΐ͏ͬͯϨϕϧͷࢪࡦ͕ Ұؾʹ̏ͭϦϦʔεʹͬͨΓͱ͔…
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ • େ͖͍ػೳͷPull Request͕සൃ͢Δ͜ͱʹΑΓେͳίϯϑϦΫ τ͕ൃੜ • Ϛʔδεέδϡʔϧͷௐ(ීஈΒͳ͍)ςετͷ૿େί ετ͕ΓΓʹ
εϞʔϧϓϩμΫτʹଐ͞ͳ͍Ҋ݅
࣮ફεϞʔϧϓϩμΫτ • εϞʔϧϓϩμΫτԽ͞Ε͍ͯͳׂ͍͕ͱఆৗతʹଘࡏ͍ͯ͠ΔҊ݅ ͕ଘࡏͨ͠(ࠂͷಋೖɺCSରԠ…etc) • ͦΕͧΕͷεϞʔϧϓϩμΫτʹΞαΠϯ͞Ε͍ͯΔϝϯόʔ͕ϑϧ ίϛοτͷঢ়گͱͳ͍ͬͯͨ • ݁Ռతʹຫੑతͳਓखෆײ͕൱Ίͳ͍ঢ়ଶʹ
͜Ε͔Βͷ
QͰ࣮ફͯ͠Έͯ݁ՌͲ͏͔ͩͬͨʁ
ݸਓతʹͱͯྑ͍ํʹਐΜͰ͍Δ ͱࢥ͍ͬͯΔ
͜Ε͔Βͷ • ࠓ·ͰͷAmebaͰͨ͠ෆຬΈ͍ͨͳͱ͜Ζ֓Ͷղফ͞Ε͍ͯΔ (ೲಘײͷෆɺෆຬͷ૿Ճɺୡײͷෆ) • ୲͍ͯ͠ΔϓϩμΫτ͕໌֬ͳͷͰඪΛઃఆ͍͢͠ • ࣗͨͪͰߟ͑ͨࢪࡦ͕ϦϦʔεͰ͖ΔͷͰαʔϏεΛ࡞͍ͬͯΔײ ͕ڧ͍ •
ෆ͕ͪ͠ͳ͍ࠐ·ΕͯΔ࣌ͷίϛϡχέʔγϣϯ͕׆ൃԽ
͡Ό͋͜ͷ··Ͱ͍͍ͷ͔ʁʁ
൱
͜Ε͔Βͷ • ࣮ફͰͨ͠ͱ͓Γ՝ࢁੵΈ • Ξϓϩʔν͍Ζ͍Ζ͋Γͦ͏ • ෳεϞʔϧϓϩμΫτͷཧํ๏ • ϦϦʔεαΠΫϧͷݟ͠ •
ϝϯόʔͷՔಇঢ়ଶͷѲ
͜Ε͔Βͷ • ྺ࢙͕͘େ͖͍৫Λ͙͢ʹվֵ͢Δ͜ͱແཧ • εϞʔϧϓϩμΫτ͕มֵͷऔֻ͔ͬΓʹͳͬͯཉ͍͠ • εϞʔϧϓϩμΫτ͚ͩͰҙࢥܾఆΛߦ͍εϐʔυײΛ ͬͯΕΔΑ͏ʹ͍ͨ͠ • QຖͷKPTΛܧଓ͠ৗʹਐԽ͢Δඞཁ͕͋Δ
αʔϏεΛਐԽɾͤ͞ΔͨΊʹɺ ͳΓΛഉআ͠ɺ ৫ৗʹਐԽɾ͠ͳͯ͘ͳΒͳ͍
͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠