$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
インターネット、スマートフォン。 10年ごとの新技術。 そして今我々はいかにして 機械学習プロ...
Search
KASUYA, Daisuke
June 22, 2019
Programming
4
9.2k
インターネット、スマートフォン。 10年ごとの新技術。 そして今我々はいかにして 機械学習プロジェクトを マネージメントしていくべきか。/ DevLOVEX
KASUYA, Daisuke
June 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by KASUYA, Daisuke
See All by KASUYA, Daisuke
エンジニアリングマネージャーの成長の道筋とキャリア / Developers Summit 2025 KANSAI
daiksy
7
3.4k
はてなの開発20年史と DevOpsの歩み / DevOpsDays Tokyo 2025 Keynote
daiksy
6
2.5k
わたしがEMとして入社した「最初の100日」の過ごし方 / EMConfJp2025
daiksy
22
11k
はてなのチーム開発一巡り / Hatena Engineer Seminar 30
daiksy
0
830
ふりかえりカンファレンスLT/Get Wild
daiksy
0
2k
スクラムマスターの採用事情 / scrum fest fukuoka 2023
daiksy
1
2.9k
スクラムのスケールとチームトポロジー / Scaled Scrum and Team Topologies
daiksy
1
1.5k
Scrum@Scaleの理論と実装 / RSGT2022
daiksy
2
10k
リモートワークに最適なスクラムチームの人数についての仮説 / Kyoto Agile 2021
daiksy
0
290
Other Decks in Programming
See All in Programming
リリース時」テストから「デイリー実行」へ!開発マネージャが取り組んだ、レガシー自動テストのモダン化戦略
goataka
0
130
実は歴史的なアップデートだと思う AWS Interconnect - multicloud
maroon1st
0
210
手が足りない!兼業データエンジニアに必要だったアーキテクチャと立ち回り
zinkosuke
0
750
ローカルLLMを⽤いてコード補完を⾏う VSCode拡張機能を作ってみた
nearme_tech
PRO
0
110
ELYZA_Findy AI Engineering Summit登壇資料_AIコーディング時代に「ちゃんと」やること_toB LLMプロダクト開発舞台裏_20251216
elyza
2
260
ViewファーストなRailsアプリ開発のたのしさ
sugiwe
0
500
TestingOsaka6_Ozono
o3
0
170
これならできる!個人開発のすゝめ
tinykitten
PRO
0
110
「コードは上から下へ読むのが一番」と思った時に、思い出してほしい話
panda728
PRO
39
26k
AIコーディングエージェント(Gemini)
kondai24
0
240
組み合わせ爆発にのまれない - 責務分割 x テスト
halhorn
1
150
愛される翻訳の秘訣
kishikawakatsumi
3
330
Featured
See All Featured
Thoughts on Productivity
jonyablonski
73
5k
Code Review Best Practice
trishagee
74
19k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
How GitHub (no longer) Works
holman
316
140k
KATA
mclloyd
PRO
33
15k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
791
250k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.3k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.8k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
132
19k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
980
Transcript
ΠϯλʔωοτɺεϚʔτϑΥϯɻ ͝ͱͷ৽ٕज़ɻ ͦͯ͠ࠓզʑ͍͔ʹͯ͠ ػցֶशϓϩδΣΫτΛ Ϛωʔδϝϯτ͍͖͔ͯ͘͠ɻ %FW-07&9 גࣜձࣾͯͳcപ୩େี JEEBJLTZ
ࣗݾհ w പ୩େี JEEBJLTZ!EBJLTZ w גࣜձࣾͯͳ.BDLFSFMνʔϜσΟϨΫλʔ w גࣜձࣾτϚϧόΤϯδχΞ৫։ൃࢧԉ w
$IBUXPSLגࣜձࣾݱϚωʔδϟࢧԉ w ೝఆεΫϥϜϚελʔ
None
None
%FW-07& ͓ΊͰͱ͏͍͟͝·͢ʂ
ੜ·Εͯ͡Ίͯͷ-5 ݄ ΄΅
%FW-07&ؔ ॳొஃ ݄
None
ུྺ w େֶଔۀޙ৽ଔೖࣾ4&4ɻ w ࠷ॳͷస৬ɻ4&4ɻͰ࢈ɻ w ͷస৬ɻৗறઌʹरΘΕΔɻडୗ։ൃɻ w ͷస৬ɻιʔγϟϧήʔϜ։ൃɻ w
ͷస৬ɻݱ৬ɻ w ۀքྺɻ%FW-07&ճɻ
৽ଔೖࣾ࣌ લ w ब৬ණՏظ w ৬ۀϓϩάϥϚσϏϡʔ$0#0- w ௨ۈ͔ΜͷதʹϑϩοϐʔσΟεΫຕ͘Β͍ೖͬͯ ͨʢதςΩετΤσΟλͳͲͷศརπʔϧʣ w
+BWBͷҊ͕݅૿͑࢝Ίͨͷ͜ͷ͘Β͍͔Βʁ
৽ଔೖࣾ࣌ લ w େֶੜͷͱ͖ʹܞଳిɻੈͷதతʹ1)4͕ओྲྀʁ w εϚϑΥӨܗଘࡏ͠ͳ͔ͬͨɻ w ΠϯλʔωοτΛੜۀΛ͍ͯ͠ΔΤϯδχΞͨͿΜগ ɻ w
झຯͰϨϯλϧαʔόʔΛआΓͯʮϗʔϜϖʔδʯ࡞ͬͯ ͨɻѨ෦ͷͭΈ͍ͨͳͷɻ
લ w ιʔγϟϧήʔϜ։ൃ w ͜ͷࠒ·ͩϑΟʔνϟʔϑΥϯʢΨϥέʔʣओྲྀ w ͦΖͦΖεϚϑΥରԠ͍ͨ͠Ͷͱ͔ݴͬͯͨ w ͦͷޙ͘Β͍ͰεϚϑΥ͕ओྲྀʹʢҰॠͩͬͨʣ
લ w ΠϯλʔωοτΛੜۀʹ͢ΔͷׂͱͨΓલɻۀΞ ϓϦ8FCϒϥβͰಈ͘ɻ w ˢ৽ଔͷࠒ༡ͼΈ͍ͨͳײͩͬͨ͡ͷʹͶ w εϚϑΥΞϓϦΤϯδχΞͱ͍͏৽͍͠৬छ w
ˢ৽ଔͷࠒʹ૾Ͱ͖ͳ͔ͬͨ৬छͰ͢Ͷ
ݱ w 4BB4αʔϏεͷσΟϨΫλʔ w ػցֶशϓϩδΣΫτͷϚωʔδϝϯτΔ w ˢιʔγϟϧήʔϜ࣌ʹࣄͰ͜Μͳ͜ͱͬͯΔͱ ૾ͯ͠ͳ͔ͬͨ
ະདྷ w ޙɻɻ ࡀ w ޙɻɻ ࡀ w
ఆ͕ࡀͱԾఆʢͨͿΜࡀͱ͔ʹͳͬͯͦ͏͚ͩͲ w ͋ͱ ճࣄͷݱʹະͷٕज़͕ొͦ͠͏
ະདྷ w ྔࢠίϯϐϡʔλʔ w ʮ͍ͩ͘͠ʔ͞Μɻ·ͩϊΠϚϯܕίϯϐϡʔλͳΜͯ ৮ͬͯΔΜͰ͔͢ʁΫεΫεʯ
ͭΒ͘ͳ͖ͬͯͨʜ
͜͜ͰλΠτϧ
ΠϯλʔωοτɺεϚʔτϑΥϯɻ ͝ͱͷ৽ٕज़ɻ ͦͯ͠ࠓզʑ͍͔ʹͯ͠ ػցֶशϓϩδΣΫτΛ Ϛωʔδϝϯτ͍͖͔ͯ͘͠ɻ
Πϯλʔωοτ εϚʔτϑΥϯ ػցֶश ͜Ε·Ͱͷ ͳΜͱ͔ͳ͖ͬͯͨ
͜ͷௐࢠͰΓͷ ͳΜͱ͔ ͍͖ͬͯ·͠ΐ͏
ػցֶशͷ Ϛωʔδϝϯτ
.BDLFSFMͷ ϩʔϧҟৗݕ
None
None
ػցֶशΛͬͨ։ൃ ͡Ίͯͷܦݧ
ԿΘ͔Βͳ͍ͷͰ ษڧͯ͠ΈΔ ͨ·ͨ·ਖ਼݄ٳΈͷ࣌ظͩͬͨ
None
None
None
https://github.com/hatena/Hatena-Textbook
ػցֶशϚωʔδϝϯτ ͷϙΠϯτ
ෆ࣮֬ੑͷଊ͑ํ
https://tech.nikkeibp.co.jp/it/article/COLUMN/20131001/508039/
ҰൠతͳιϑτΤΞ։ൃ ޙఔʹ͍͘ʹͭΕͯ ࣮֬ੑ͕૿͢
ػցֶशϓϩδΣΫτ ऴ൫ʹ͏Ұࢁ͕๚ΕΔ
ςετఔͰͷ ࢼߦࡨޡ
.BDLFSFMͷ߹
։ൃॳظ w ࣾͷোࣄྫΛऩू w ͞·͟·ͳΞϧΰϦζϜΛͯΊͯϓϩτλΠϓ࣮ w қܭࢉྔͷഽײ֮Λ͑Δ w ͍ΘΏΔ1P$ 1SPPGPG$PODFQU
ͱݺΕΔϑΣʔζ
։ൃॳظ w ΞϧΰϦζϜͷબఆ݅ w ݁Ռʹରͯ͠આ໌ՄೳͰ͋Δ͜ͱ w ػցֶशͷઐՈҎ֎ʹཧղ͕༰қͰ͋Δ͜ͱ
https://www.slideshare.net/syou6162/mackerel-108429592
։ൃऴ൫
։ൃऴ൫ w ޡݕͱͷઓ͍ w හײ͗ͯ͢ҟৗͰͳ͍ͷʹݕ͞ΕΔ w ಷײ͗ͯ͢ҟৗΛݕ͠ͳ͍ w ਓؒͷײͱҰக͢ΔΑ͏ʹνϡʔχϯά
͜͏͍ͬͨಛੑʹ ରͯ͠զʑͲ͏ରॲ͢Ε Α͍ͷ͔ʁ
CRIPS-DM(CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) https://dev.classmethod.jp/business/business-analytics/data-analysis-crisp-dm/
ΞδϟΠϧ։ൃ • “The New New Product Development Game” (1986, தҮ࣍)
◦ ৽։ൃͷϓϩδΣΫτཧʹ͍ͭͯͷจ ◦ ͜ͷจʹΠϯεύΠΞ͞ΕͯɺδΣϑɾαβʔϥϯυ͕εΫϥϜ ΛମܥԽ ◦ ۃΊͯෆ࣮֬ੑͷߴ͍։ൃϓϩδΣΫτΛཧ͢ΔͨΊͷख๏͕େ ݩͷग़ࣗ
ήʔϜ։ൃ • ͓͠Ζ͞Λٻ͢ΔࢼߦࡨޡػցֶशͷνϡʔχϯάͷఔͱΑ ͘ࣅ͍ͯΔ • ఆྔతͳ࣭ࢦඪͱਓؒͷײͱͷόϥϯγϯά • CEDECͳͲͰࣄྫ͕දʹग़͖ͯͭͭ͋Δ
৽͍͠ύϥμΠϜͷ ಛΛଊ͑Δֶश
طଘͷzਓྨͷӥஐzΛ ୳Δ
ֶशͷతͱ ֶशൣғͷղ૾
ؔܕݴޠͷֶश ϓϩάϥϚͱͯ͠
ػցֶशͷֶश Ϛωʔδϟͱͯ͠
৽͍͠ύϥμΠϜ νϟϯε
ઌߦऀརӹ
ݱࡏͷඪ ػցֶशϚωʔδϝϯτͷ ݟΛମܥԽͯ͠ ػցֶशֶͷͰߩݙͰ͖ͳ͍͔
https://speakerdeck.com/twada/understanding-the-spiral-of-technologies?slide=10 ٕज़બఆͷ৹ඒ؟6OEFSTUBOEJOHUIF4QJSBMPG5FDIOPMPHJFTc!U@XBEB
ࣗͷಘҙͱ ৽͍͠ύϥμΠϜΛ Έ߹ΘͤΔ
w͋ͱ͘Β͍ͳΜͱ͔Εͦ͏ͳ ؾ͕͢Δ
·ͱΊ w ΤϯδχΞਓੜͰճඞͣʮੈքͷେมԽʯ͕ى͖Δ w ֶशͷղ૾ͱࣗͷཱΛ͏·͘߹ΘͤΔ w ࣗͷಘҙͷ্ʹ৽͍͠มԽΛੵΈ্͛Δ w աڈͷਓྨͷӥஐΛ৴͡Δ