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
失敗から学ぶチーム改善 / The team improvement from failure
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
himajin315
November 08, 2019
Education
0
2.1k
失敗から学ぶチーム改善 / The team improvement from failure
失敗から学ぶチーム改善(筑波大学enPiTの講義資料)
1. しくじり先生 俺らみたいになるな!!
2. リモート・モブプログラミング
3. 実践モブプログラミング
himajin315
November 08, 2019
Tweet
Share
More Decks by himajin315
See All by himajin315
リモートワークが自然にできる仕組み作り / How do you implement remote working
himajin315
1
510
リモートワークで働くということ / work-life balance evangelist
himajin315
0
1.1k
Other Decks in Education
See All in Education
Interactive Tabletops and Surfaces - Lecture 5 - Next Generation User Interfaces (4018166FNR)
signer
PRO
1
2k
バージョン管理とは / 01-a-vcs
kaityo256
PRO
1
210
次期バージョン 14.5.1 Early Access Program が始まりました
harunakano
1
120
Highest and Best Use: Development Considerations for Land Sites
rmccaic
0
150
Blueprint for Strengthening Community Colleges Training Grant Success
territorium
PRO
0
180
【ZEPメタバース校舎操作ガイド】
ainischool
0
140
心理学を学び活用することで偉大なスクラムマスターを目指す − 大学とコミュニティを組み合わせた学びの循環 / Becoming a great Scrum Master by learning and using psychology
psj59129
1
2.1k
計算物理におけるGitの使い方 / 01-c-compphys
kaityo256
PRO
2
500
Human Perception and Colour Theory - Lecture 2 - Information Visualisation (4019538FNR)
signer
PRO
0
3k
2025年の本当に大事なAI動向まとめ
frievea
1
200
AIでキミの未来はどう変わる?
behomazn
0
120
理工学系 第1回大学院説明会2026|東京科学大学(Science Tokyo)
sciencetokyo
PRO
0
370
Featured
See All Featured
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
490
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
110
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
150
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
170
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
400
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
1.9k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
77
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
220
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
240
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
1
430
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.5k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Transcript
ࣦഊ͔ΒֶͿνʔϜվળ !IJNBKJO
ߨٛ༰ ͘͠͡ΓઌੜԶΒΈ͍ͨʹͳΔͳ ϦϞʔτɾϞϒϓϩάϥϛϯά ࣮ફϞϒϓϩάϥϛϯά
ҙࣄ߲ ฉ͖͍ͨਓ͚͕ͩฉ͚͍͍ʢ৬0, ͨͩ͠ɺ੩͔ʹ͓ئ͍͠·͢
ߨٛ༰ ͘͠͡ΓઌੜԶΒΈ͍ͨʹͳΔͳ ϦϞʔτɾϞϒϓϩάϥϛϯά ࣮ફϞϒϓϩάϥϛϯά
ࣗݾհ w େՂ໌ʢ͓͓͠ΖΑ͖͋͠ʣ w !IJNBKJO Ջਓ͞Μ w :BTT-BC
8FCαʔϏεΛ࡞Δ͓ࣄ 3VCZ +BWBTDSJQU w ͍ࢣ✋
εΫϥϜͱͷग़ձ͍ w େֶӃͷ࣌ɺFO1J5ͷडߨੜʢ̍ظੜʣ w 4IBSF1MB ཱྀͷϓϥϯΛڞ༗͢ΔαΠτʣͰ༏ल IUUQTHJUIVCDPN3ZV1J5
εΫϥϜ͕Ͱ͖Δձࣾʹब৬ w :BTT-BCͷਓͷϝϯόʔͱͯ͠ೖࣾ w 3VCZ3BJMT։ൃࢧԉɺࣗࣾαʔϏε։ൃ
:BTT-BCגࣜձࣾ w શϦϞʔτϫʔΫʢશһ͕ϦϞʔτϫʔΫʣ w ࣾһ໊ ܖɾύʔτؚΉ w දɾܖࣾһ౦ژɺͦΕҎ֎ԭೄ w
IUUQTZBTTMBCKQKB
d w 3BJMTΛͬͨ৽نࣄۀͷαʔϏεͷߏங w 3FBDUKT 7VFKTΛͬͨ։ൃ w 3BJMTͷεϐʔυվળ w 3BJMT͔Β3BJMTͷΞοϓσʔτ
3VCZ3BJMTͷ։ൃࢧԉΛϝΠϯʹࣄΛ͍ͯͨ͠
ݱࡏ w 3BJMTνϡʔτϦΞϧɾΨΠυͷ৽αʔϏεߏஙɺӡ༻ w ϢʔβʔରԠ w ϦϦʔεϒϩάॻ͘ w νʔϜͷվળɾҭ
ࣗࣾ։ൃΛϝΠϯʹࣄΛ͍ͯ͠Δ
ݱࡏ w 3BJMTνϡʔτϦΞϧɾΨΠυͷ৽αʔϏεߏஙɺӡ༻ w ϢʔβʔରԠ w ϦϦʔεϒϩάॻ͘ w νʔϜͷվળɾҭ
ࣗࣾ։ൃΛϝΠϯʹࣄΛ͍ͯ͠Δ
εΫϥϜͰνʔϜվળ w d݄ɿ݅ʢνʔϜʹೖΔʣ w d݄ɿ݅ w ݄ɿ݅ w ݄ɿ̍݅ w
݄ɿ̌݅ w ݄ɿ݅ ৽ػೳͷϦϦʔε
εΫϥϜͰνʔϜվળ w d݄ɿ݅ʢνʔϜʹೖΔʣ w d݄ɿ݅ w ݄ɿ݅ w ݄ɿ̍݅ w
݄ɿ̌݅ w ݄ɿ݅ ৽ػೳͷϦϦʔε
εΫϥϜͰνʔϜվળΛߦ͕ͬͨɺ εΫϥϜΛଵ͚ͨ͜ͱͰੜ࢈ੑͷ͍νʔϜΛ࡞ͬͨઌੜ
νʔϜϝϯόʔ ϓϩμΫτΦʔφʔ ։ൃνʔϜ
νʔϜͷঢ়ଶ w ༏ઌॱҐ͚͞ΕͨλεΫ͕͋Δ w ;Γ͔͑Γ,15Λ͢Δ w ேձͰࠓΔ͜ͱΛݴ͏ʢσΠϦʔεΫϥϜʣ
͕ࣗͬͨ͜ͱ w εΫϥϜϚελʔΛ͢Δ w ϓϩμΫτόοΫϩάΛ࡞Δ w εϓϦϯτܭըʢϓϥϯχϯάʣΛߦ͏
̒ϲ݄ޙʜ
̏ϲ݄ ̍ϲ݄ ৽ػೳϦϦʔεͷස
νʔϜͷϞνϕʔγϣϯ ྑ͍ײ͡☺
ୡײɾΔؾ্͕͕ͬͨ
,15Λͯ͠ ෆຬ͕ग़ͳ͘ͳΓ࢝Ίͨ☺
;Γ͔͑ΓΛࣙΊͨ ࠷ॳͷ͘͠͡Γ
;Γ͔͑Γඞཁͳ͍ w ࠓͷ··Ͱى͖ͯͳ͍͠ɺಛʹෆຬͳ͍ w ͳʹ͔͋ͬͨΒɺຖͷ༦ձͰڞ༗͕Ͱ͖͍ͯΔ w ͳʹ͔͋ͬͨΒɺ͙͢ʹվળ͠Α͏ͱ͍͏श׳͕͋ͬͨ
̎ϲ݄ޙʜ w ಛʹͳ͍ w ॱௐʹϦϦʔεͰ͖͍ͯΔ w ༏ઌॱҐࣗͨͪͰαΫοͱͰ͖Δ w λεΫͷॏΈ͚ಉ͙͡Β͍ͷײ֮
εϓϦϯτܭըΛࣙΊͨ ࠷େͷ͘͠͡Γ
̍ϲ݄ޙʜ w λεΫΛऔΔεϐʔυ͕ૣ͘ͳͬͨ w ࠓ·Ͱޙճ͠͠ʹͯͨλεΫॲཧͰ͖ΔΑ͏ʹͳͬͨ w ͙͢ʹऴΘΔΑ͏ͳλεΫΛΓ࢝Ίͨ
͍ͭͷؒʹ͔ʜ w ࣄ͕໘ͩͱࢥ͍࢝Ίͨʜ w ຖ͕ಉ͜͡ͱͷ܁Γฦ͠ʹײ࢝͡Ίͨʜ w ࣄʹָ͠͞Λײ͡ͳ͍ʜ
݄̕ͷ৽ػೳϦϦʔε ̌݅
;Γ͔͑ΓΛࣙΊ͍ͯͨͷͰɺ ͜ͷҟมʹؾ͔ͮͳ͔ͬͨ
ݸਓ ϓϥΠϕʔτ ͷ͔ͳ w ਭ࣌ؒͷௐ w ࣗͷ࣌ؒͷ֬อ w ৯ੜ׆ͷվળ w
ϓϥΠϕʔτͰ৽͍͜͠ͱʹઓ͢Δ
ϓϥΠϕʔτΛվળͯ͠ɺ ࣄͷϞνϕʔγϣϯ্͕͕Βͳ͍
ϓϥΠϕʔτΛվળͯ͠ɺ ࣄͷϞνϕʔγϣϯ্͕͕Βͳ͍ ;Γ͔͑ΓΛ͠Α͏
̐ϲ݄ͿΓͷ;Γ͔͑ΓͰɺ εϓϦϯτܭը͕ඞཁͩͱײͨ͡
εϓϦϯτܭը͕ͳ͔͔ͬͨΒ w ༏ઌॱҐ͚͕ᐆດʹͳ͍ͬͯͨ w খ͞ͳόάमਖ਼͔ͬΓͬͯɺࠓඞཁͳ͜ͱ͕Ͱ͖ͯͳ͍ w ͍͘ΒλεΫΛ͜ͳͯ͠ɺϢʔβʔʹՁΛಧ͚ΒΕͯͳ͍ w ՁΛఏڙͰ͖ͯͳ͍͔Βɺୡײ͕ͳ͍
;Γ͔͑ΓɺεϓϦϯτܭը ΛΓ࢝ΊͯΔؾ͕͖ͬͯͨ☺
;Γ͔͑ΓΛࣙΊͨ εϓϦϯτܭըΛࣙΊͨ Δؾ͕Լ͕ͬͨ ؾͮ͘·Ͱʹ͕͔͔࣌ؒͬͨ
ڭ܇ w ;Γ͔͑Γখ͞ͳΛर͏ͨΊʹඞཁ w εϓϦϯτܭըϞνϕʔγϣϯ্ɺҡ࣋ͷͨΊʹඞཁ
εΫϥϜͷΈͮ͘Γʹ ͪΌΜͱҙຯ͕͋Δ͜ͱΛ࣮ײͨ͠
ࣦഊ͢Δ͜ͱͰඞཁੑ͕Θ͔Δ
࣭λΠϜ
ߨٛ༰ ͘͠͡ΓઌੜԶΒΈ͍ͨʹͳΔͳ ϦϞʔτɾϞϒϓϩάϥϛϯά ࣮ફϞϒϓϩάϥϛϯά
νʔϜϝϯόʔ ϓϩμΫτΦʔφʔ ։ൃνʔϜ
ݱࡏͷνʔϜϝϯόʔ ϓϩμΫτΦʔφʔ ։ൃνʔϜ
νʔϜͷѹతͳࠩ ʼʼ w 3BJMTͷܦݧ w ίʔυͷࣝ w ࡞ۀ࣌ؒ
͓ޓ͍ʹͳʹ͕Θ͔Βͳ͍ͷ͔ ͕Θ͔Βͳ͍ঢ়ଶͩͬͨ
ϞϒϓϩάϥϛϯάΛ͠Α͏
;PPNΛͬͯը໘ڞ༗ ίʔυͷڞ༗74$PEF λʔϛφϧͷڞ༗74$PEF ϦϞʔτɾϞϒϓϩάϥϛϯά
;PPNΛ։͍ͯɺ74$PEF-JWF4IBSFΛ͢Δ औΓֻ͔ΔλεΫগ͠؆୯ͳͭΛબͿ λεΫഎܠɺͲ͏ͬͯ࡞Δ͔Λڞ༗͢Δ ʢ͜͜·Ͱʣ λΠϐετ͕ܭΔ
ަͷλΠϛϯάͰɺ࣍ͷλΠϐετͷը໘Λڞ༗͢Δ ਐΊํ
ײɿ७ਮʹָ͔ͬͨ͠
ϞϒϓϩάϥϛϯάͰ;Γ͔͑Δ ຊʹʮΤΩεύʔτ͕λΠϐετʹͳΔͱɺ͏Θͩ ͚݈શͦ͏ͳബͬΒ͍ϞϏϯάηογϣϯʹͳΔʯ ͱ͋ͬͨ ࣮ࡍʹͦ͏ͳΔͷ͔ͬͯΈΑ͏ ʮϞϒϓϩάϥϛϯάͷϦϋʔαϧΛ͠·͠ΐ͏ʯͱ ͑Δ͜ͱͰɺؾܰʹϞϒϓϩΛ͢Δ
Ϧϋʔαϧͷ݁Ռ ΤΩεύʔτ͕λΠϐετʹͳΔͱɺউखʹίʔυΛॻ͖ ࢝ΊΔ ΤΩεύʔτಉ࢜ͷϖΞϓϩάϥϛϯάʹͳͬͯΔ εΠονͨ࣌͠ʹཧղͯ͠ͳ͍͜ͱ͕Θ͔Δ λΠϐετΛਓͰަ͠ͳ͕Βߦͬͨ
;Γ͔͑ΓΛͯ͠վળ ΤΩεύʔτϞϒʹపͨ͠΄͏͕ྑͦ͞͏ ʮεϐʔυ͕͘ͳͬͯେৎʯͱ͑Δ Ϟϒ୲ λΠϐετΛަ
ϞϒϓϩάϥϛϯάΛͯ͠ νʔϜͷೝࣝʹͣΕΛվળͨ͠
࣭λΠϜ
ߨٛ༰ ͘͠͡ΓઌੜԶΒΈ͍ͨʹͳΔͳ ϦϞʔτɾϞϒϓϩάϥϛϯά ࣮ફϞϒϓϩάϥϛϯά
νʔϜೖΕସ͑Ϟϒϓϩ w νʔϜͷͷਓ͕Ҡಈ͠ɺ͕ͬͯԼ͍͞ w Ҡಈ͢Δਓɺࣗ༝ʹଞͷνʔϜʹҠಈͯ͠Լ͍͞ɻ w ਓҎԼͷνʔϜͦΕͧΕͰҠಈͯ͠ཉ͍͠Ͱ͢ɻ w νʔϜ͕ਓҎʹͳΔΑ͏ʹҠಈ͓ئ͍͠·͢ɻ
ͬͯཉ͍͜͠ͱ w ਅΜதͷ࣌ؒʢʣʹ;Γ͔͑ΓΛͯ͠Լ͍͞ɻ w ;Γ͔͑Γ͕ऴΘͬͨΒɺٳܜΛऔͬͯԼ͍͞ɻ w ·Ͱʹڭࣨʹ͖ͬͯͯԼ͍͞ɻ w ڭࣨʹ͖ͬͯͯɺݩͷνʔϜͰ;Γ͔͑ΓΛ͠·͢ɻ
࠷ޙͷ;Γ͔͑Γ w :85Ͱ;Γ͔͑Γͯ͠Լ͍͞ɻ w :ʢͬͨ͜ͱʣ w 8ʢΘ͔ͬͨ͜ͱʣ w 5ʢ࣍Δ͜ͱʣ