Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
国籍・職種・働き方の違いを乗り越えよう! ハカルス流プロジェクト管理術
Search
Hacarus Inc.
February 18, 2018
Technology
3
1.4k
国籍・職種・働き方の違いを乗り越えよう! ハカルス流プロジェクト管理術
Presentation Slides at Backlog World
https://backlog.com/ja/backlog-world/
Hacarus Inc.
February 18, 2018
Tweet
Share
More Decks by Hacarus Inc.
See All by Hacarus Inc.
GitLab CI/CD で C#/WPFアプリケーションのテストとインストーラーのビルド・デプロイを自動化する
hacarus
0
1.3k
QA4AIに則ったMLOpsツールの活用
hacarus
0
710
0から協働ロボット外観検査システムを3ヵ月で具現化した軌跡
hacarus
0
250
ワンちゃんの健康を願う皆様に送る 犬心電図AI解析プロダクト紹介_AWS DevDay2022
hacarus
0
200
犬の心電AI解析プロダクト開発奮闘記 _クラウドからハード開発までてんこ盛り
hacarus
0
1.8k
ExplainableAIの概要とAmazon SageMaker Clarifyでの実装例
hacarus
0
1.1k
AWS Step Functions を用いた非同期学習処理の例
hacarus
0
1.4k
Dashでmyダッシュボードを作ろう ーpytrendsで見るコロナの感染拡大時期ー
hacarus
0
1.5k
Interpretable Machine Learning: モデル非依存な解釈手法の紹介
hacarus
0
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
Introduce marp-ai-slide-generator
itarutomy
0
130
松尾研LLM講座2025 応用編Day3「軽量化」 講義資料
aratako
7
4.1k
子育てで想像してなかった「見えないダメージ」 / Unforeseen "hidden burdens" of raising children.
pauli
2
330
2025年のデザインシステムとAI 活用を振り返る
leveragestech
0
300
AI時代のワークフロー設計〜Durable Functions / Step Functions / Strands Agents を添えて〜
yakumo
3
2.3k
Claude Codeを使った情報整理術
knishioka
11
7.6k
Kiro を用いたペアプロのススメ
taikis
4
1.9k
[2025-12-12]あの日僕が見た胡蝶の夢 〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜
tosite
0
190
Strands AgentsとNova 2 SonicでS2Sを実践してみた
yama3133
1
1.9k
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない
asei
0
270
202512_AIoT.pdf
iotcomjpadmin
0
150
Featured
See All Featured
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
0
310
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Design in an AI World
tapps
0
100
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
2
260
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
710
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
190
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
190
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
230
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
85
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
SEO Brein meetup: CTRL+C is not how to scale international SEO
lindahogenes
0
2.2k
Transcript
国籍・職種・働き方の違いを乗り越えよう! ハカルス流プロジェクト管理術 2018年2月18日 Backlog World
છాوࢤ ͦΊ͔ͩͨ͠ • גࣜձࣾϋΧϧε औక$50 • ݩψʔϥϘ #BDLMPH தͷਓ •
ژڌ্ཱͪ͛
$50JTԿ • $IJFG5BMLJOH 0GGJDFS • ͪΐͬͱ͚ͨͯ͘͢ΕΔ͓͡͞Μ • ϋΧϧεͷ։ൃऀ
ϋΧϧεͱ • ϔϧεέΞͱػցֶश • ೋͭͷࣄۀ • )BDBSVT 'JU৯ࣄӡಈʹج͍݈ͮͨ߁ཧαʔϏε • )"$"3649ػցֶशΛ༻͍ͨσʔλղੳαʔϏε
• ৄ͘͠ IUUQTIBDBSVTDPNKB
νʔϜߏ • ΤϯδχΞϦϯά • ΞϓϦɾαʔϏε։ൃ !ϑΟϦϐϯ • ػցֶशɾσʔλղੳ !ژɾઋ •
αʔϏεاը • σΟϨΫγϣϯɾઐ৬ !ژ
ϝϯόʔߏ͕ଟ༷ • ιϑτΣΞ։ൃະܦݧͷελοϑ • ཧӫཆ࢜ͱ݈߁ӡಈࢦಋ࢜ • ϑϧϦϞʔτͷւ֎ϝϯόʔ • ͏ͪࡾਓେֶ͔࣌Β༑ਓؔ •
ύʔτλΠϜͱϑϧλΠϜ͕΄΅ಉ • ֶੜύʔτλΠϜσΟϨΫλʔͳͲ
ᴈ໌ظ
δϣΠϯޙͷॳࣄ • ϑΟϦϐϯνʔϜ্ཱͪ͛ • ຊͷύʔτφʔͱϑΟϦϐϯνʔϜΛ࿈ܞ • ʮॳΊ·ͯ͠ʯ͔Βʮϲ݄ޙʹϦϦʔεʯ
ϓϩηεγϯϓϧʹ • 4MBDL (JU)VC $BDPP • ϓϩηεΓͳ͕ΒఆΊΔ • །ҰܾΊͨͷ (JU
ͷϒϥϯνӡ༻
(JU ͷӡ༻ϧʔϧ
ಋೖʹࣦഊͨ͠ϓϩηε • νέοτۦಈ։ൃ • ϑΟϦϐϯνʔϜɾ։ൃύʔτφʔͱʹνέοτ ۦಈͷܦݧ͕ͳ͔ͬͨ • ࣗʹͱͬͯ͋·ΓʹͨΓલͰϝϦοτͷઆ໌ Λ͓Ζ͔ͦʹͨ͠ •
ਓগͳ͍͏ͪ 4MBDLͱఆظతͳର໘ϛʔςΟϯ άͰΓΔͷ͋Γ
ಋೖʹޭͨ͠ϓϩηε • ϓϧϦΫϕʔεͷϨϏϡʔ • ϒϥϯνӡ༻ϧʔϧ͕ϕʔεʹ͋ͬͨͷͰࣗવʹड ͚ೖΕΒΕͨ • 6*ʹؔ͢ΔͷΩϟϓνϟͱҰॹʹϨϏϡʔ • ͜·ΊͳϨϏϡʔΤϯδχΞʹͱͬͯϚωʔ
δϟʹͱͬͯ҆৺
ᴈ໌ظͷৼΓฦΓ • ϑΟϦϐϯνʔϜͱͷจԽతͳࠩҟ • ։ൃύʔτφʔͱͷظײͷ͢Γ߹Θͤ • աڈͷޭମݧͱͷΪϟοϓͷؾ͖ͮ
ల։ظ
ίϛϡχέʔγϣϯͷ׆ൃԽ • ฒߦʹΔෳͷϓϩδΣΫτ • ϑΟϦϐϯɾύʔτλΠϜϝϯόʔͷ૿Ճ • ΤϯδχΞɾඇΤϯδχΞͷରͷ૿Ճ
λεΫཧͷ՝ • ඇΤϯδχΞ "TBOB • ΤϯδχΞ (JU)VC • ίϛϡχέʔγϣϯͷϘτϧωοΫ͕ݦࡏԽ
#BDLMPHΛಋೖʂ • ҰͭͷπʔϧͰ։ൃͦΕҎ֎ͷλεΫཧ • λεΫͷظݶΛ໌֬ʹͯ͠ӡ༻ • ΤϯδχΞɾඇΤϯδχΞ͕ର͢ΔΑ͏ʹ
ಋೖ࣌ͷҙ • ରւ֎ϝϯόʔ • ຊͰͷ #BDLMPHͷਓؾͬΓΛڞ༗ • ظݶࢠ՝ͱ͍ͬͨ (JU)VCʹͳ͘
#BDLMPH ʹ͋ΔػೳͷॏཁੑΛઆ໌ • ͍͖ͳΓશ෦ΛҠߦͤͣʹλεΫཧ͚ͩΛҠߦ
ಋೖ࣌ͷҙ • ରඇΤϯδχΞ • λεΫཧͳΜͧɺ͔Βઆ໌ • Θͳ͍͍ͯ͘ػೳΛઆ໌ • ࠷ॳλεΫΛҰॹʹ͋͛ΔΑ͏ʹͨ͠
• ʮαϧͰΘ͔ΔϓϩδΣΫτཧೖʯ
ಋೖ࣌ͷҙ • ͦͷଞͷ • ߋ৽Λ 8FCIPPL Ͱ 4MBDLʹྲྀ͢ •
ςʔϚɾΞΠίϯΛϓϩδΣΫτຖʹઃఆ • ࣄ͋ΔຖʹʮλεΫΛ͋͛ͯʯͱ͓ئ͍ • ελʔ͚ͭ·͘Δ
ಋೖ࣌ͷࣦഊ • ϓϩδΣΫτͷϧʔϧΛఆΊͳ͔ͬͨ • ։ൃλεΫ͕ෳͷϓϩδΣΫτʹࢄΒΓ͔͚ͨ • ௨ʹؾ͔ͮͳ͍ • ύʔτλΠϜελοϑ͕λεΫͷ༰ͷมߋʹؾͮ ͔ͣര
ಋೖޙʹվળͨ͜͠ͱ • νέοτۦಈ։ൃ͕ঃʑʹਁಁ • ΤϯδχΞɾඇΤϯδχΞͷίϛϡχέʔγϣ ϯͷ׆ൃԽ • ϓϩδΣΫτશମؒΛݟ௨ͤΔΑ͏ʹͳͬͨ
ల։ظͷৼΓฦΓ • πʔϧಋೖͷҙٛརͷઆ໌ॏཁ • ΩϥʔϑϨʔζʮλεΫʹ͓Ζ͢͜ͱͰΕΔ͜ ͱ͕Ͱ͖Δʯ • πʔϧΛม͑Δͱ͖͜·ΊʹϞχλϦϯά
·ͱΊ
ϋΧϧεͷࠓ • ࠞཚظ͔Β౷Ұظʹ͔͍ͭͭ͋Δ • ৬छͷนͳ͘ͳ͖͍ͬͯͯΔ • ݴޠͷนɾಇ࣌ؒ͘ͷนগͣͭ͠
ࢦ͢ͷποίϛ͍͋ • ใͷಁ໌ੑΛ୲อ • ʮΒͳ͍͜ͱ͕͋Δʯͱࢥ͏ͱൃݴ͠ʹ͘͘ͳΔ • ʮؾ͖ͮʯΛ͙͑͢ΒΕΔΈ • πʔϧ্ͷίϛϡχέʔγϣϯͷงғؾ •
ϝϯόʔಉ࢜ͷؔੑ • ''Ͱձ͏ػձͪΌΜͱ࡞Δ
എܠͷҧ͍Կ͢ • νʔϜͷܞΘΓํ • ϑϧλΠϜ͔ɺύʔτλΠϜ͔ • ຊ͔ɺւ֎͔ • ݸਓͷੑ֨ɾࣝɾௐࢠ •
*5Ϧςϥγʔ • γϟΠͱ͔ݩؾͦ͏ͱ͔
πʔϧೋͷ࣍ • ·ͣਓؒ • ·ͣϓϩηε • ·ͣίϛϡχέʔγϣϯ
͍͑ɺπʔϧॏཁ • ࢄνʔϜπʔϧΛհ͢Δίϛϡχέʔγϣ ϯ͕ओମ • ίϛϡχέʔγϣϯͷऔΓํπʔϧʹҰఆϨ ϕϧࢧ͞ΕΔ • πʔϧͷײɾҹͦͷਓͷπʔϧͱͷ ͖߹͍ํʹӨڹ͢Δ
ଟ༷ੑΛڐ༰͢ΔͨΊʹ • ίϛϡχέʔγϣϯ৭ʑ࣮ݧ͢Δ • ΑͬΆͲͳࣦഊͰͳ͍ݶΓ͜͡Εͳ͍ • πʔϧϓϩηεͱಉ͘͡Β͍ਅʹӡ༻͢Δ • πʔϧจԽΛܗ͢Δ •
ਓ͕มΘΕɺΓํΛม͑Δ • աڈͷޭମݧ࣋ͪͭͭɺͱΒΘΕͳ͍
͓·͚ ͘͠ຊ൪
ݩɾதͷਓ͔ͩΒݴ͑Δ ʮ͜Εͬͱ͖ΌΑ͔ͬͨͳɻʯ
+VQZUFS /PUFCPPLϓϨϏϡʔ ػցֶशϓϩδΣΫτʹඞਢ
ϑΝΠϧͷ֎෦ڞ༗༻ϦϯΫ (PPHMF%SJWF#PYμϝͳΫϥΠΞϯτ͞Μ͕ͪΒ΄Β
ͦͷଞ • HJU QVTIrNJSSPSରԠ • 4MBDL࿈ܞ • ՝ͷར༻߲ΛϓϩδΣΫτ͝ͱʹઃఆ • ଓ͖࠙ձͰ