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
スクラムマスターやマネージャーのための信頼構築につながる傾聴の技術
Search
latte
November 17, 2023
Technology
8
3.3k
スクラムマスターやマネージャーのための信頼構築につながる傾聴の技術
latte
November 17, 2023
Tweet
Share
More Decks by latte
See All by latte
快く動いてもらえる!仲間が増える! ストーリーで学ぶアジャイル推進者のための「アイデアを組織に導入すること」を支える技術
latte9
0
14
アジャイルコーチとしてスクラムマスターの評価をどう考えているか?
latte9
0
26
初心者SMを半年で即戦力扱い、給料も2段階UP事例紹介!
latte9
0
63
マネージャーのためのスクラムマスターのパフォーマンスを高めるTips集
latte9
0
1.1k
0からわかる部下が自律的に学んで成長する環境づくりの方法 〜 学習科学の理論をベースに 〜
latte9
2
1.1k
雑用スクラムマスターからの卒業伸びるスクラムマスターの任命&育成法〜学習科学に基づいた解説を添えて〜
latte9
1
830
仕事のモチベーションをあげるための1on1の使い方〜対話のテクニック集〜 @1on1カンファレンス
latte9
2
1.2k
コードレビュー地獄から抜け出すためのペアプロ育成法〜学習科学の視点から〜 #xpjug
latte9
10
9.8k
部下が一生懸命仕事に取り組んでくれるテクニック
latte9
0
2.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
『GRANBLUE FANTASY: Relink』最高の「没入感」を実現するカットシーン制作手法とそれを支える技術
cygames
1
130
開発生産性を始める前に開発チームができること / optim-improve-development-productivity.pdf
optim
0
110
Road to Single Activity
yurihondo
1
230
LLVM/ASMを使った有限体の高速実装
herumi
0
120
AIを活用した柔軟かつ効率的な社内リソース検索への取り組み
cygames
0
170
アプリをリリースできる状態に保ったまま 段階的にリファクタリングするための 戦略と戦術 / Strategies and tactics for incremental refactoring
yanzm
6
1.4k
技術的負債解消の取り組みと専門チームのお話
bengo4com
0
330
ついに出た!OpenAIの最新モデル「o1」って何がすごいの?
minorun365
PRO
3
900
チームビルディングは"感性"で向き合おう / Team Building with Awareness
kohzas
0
240
The XZ Backdoor Story
fr0gger
0
3.6k
事前準備が肝!AI活用のための業務改革
layerx
PRO
1
380
Developer Experienceを向上させる基盤づくりの取り組み事例集
coconala_engineer
0
140
Featured
See All Featured
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
227
52k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
64
11k
Speed Design
sergeychernyshev
22
430
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
334
56k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
24
610
Designing Experiences People Love
moore
138
23k
The Invisible Side of Design
smashingmag
295
50k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
48
7.1k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
45
4.8k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
322
23k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
38
9.2k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
16
960
Transcript
εΫϥϜϚελʔ ϚωʔδϟʔͷͨΊͷ ৴པߏஙʹͭͳ͕Δ ௌͷٕज़ -BUUF アジャイルジャパン 2023
ࣗݾհ • -BUUF • ΞδϟΠϧίʔν • ίʔνίϯαϧݚम৫։ൃΞδϟΠϧPOҭ • ݸਓࣄۀओ
࣭ͦͷ •ٸʹಉ྅͕స৬ͯ͠ڻ͍ͨܦݧ͋Γ·͔͢ʁ •֘͢ΔਓखΛڍ͍͛ͯͩ͘͞
࣭ͦͷ •ಉ྅͕ΈΛҰ൪ʹ૬ஊͯ͘͠ΕΔͱࣗ৴Λ࣋ͬͯ ͍͑Δํ •֘͢ΔਓखΛڍ͍͛ͯͩ͘͞
ࢲͷετʔϦʔ
ࢲͷετʔϦʔڻ͖ • ಉ͡෦ॺͰಇ͘ϝϯόʔ • ΘΓͱνʔϜϫʔΫΑ͘ಇ͍͍ͯ·ͨ͠ • ϓϥΠϕʔτͰձ͏͜ͱͳ͍͕ • ͷ͍͍νʔϜͩͬͨͱࢥ͍ͬͯ·ͨ͠ •
͔͠͠ɺͦͷؒٸʹୀ৬ͯ͠͠·͍·ͨ͠ • ͦͯ͠ɺͦͷؒޙչ࣍͠ͷస৬Λૣʑʹ͠·ͨ͠ • ͜Ε͕িܸମݧͰͨ͠ • Β͵͏ͪʹస৬ɺస৬ޙͷޙչΛ͍͗ͨͱࢥ͍·ͨ͠
ࢲͷετʔϦʔهԱ • ͕ࣗਏ͍࣌ʹઌഐʹΛฉ͍ͯΒͬͨ࣌ͷهԱ • ͦͷ࣌ʹઌഐ͕ٕͬͨज़͕ͪΐͬͱಛघ • ࢲͷʹରͯ͠ධՁՁஅΛͤͣɺڞײͯ͘͠Ε·ͨ͠ ʢஉੑ͕Λฉ͘ͱɺՁஅΞυόΠε͕ଟ͍ʣ • ޙ͔ΒֶΜͰ͍͘͏ͪʹɺͦΕ͕ௌͩͬͨͱΓ·ͨ͠
ࢲͷετʔϦʔؾ͖ͮ • ͕ࣗͦͷཱʹͳΔ͜ͱ͕ॏཁͩͱؾ͍ͮͨ • ධՁ͞Εͳ͍҆৺ײͷॏཁੑ • ͜Ε͕͋Εؒͷୀ৬Λɺࣄલʹͯ͠Β͑ͨΓɺޙչ͠ͳ ͍બͷߩݙ͕Ͱ͖ΔͷͰʂʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ • POͰνʔϜϝϯόʔͷΛͻͨ͢Βௌ • Կͳͯ͘ఆظతʹ࣌ؒ͢ΛऔΔʢִʙִिʣ • ඞཁͳͱ͖͚ͩͦ͏ͱ͢ΔͱඞཁͳλΠϛϯά͕ΩϟονͰ͖ͳ͍ • ؔੑ͕Ͱ͖͍ͯͳ͍ͷͰɺ૬ஊ͢Δଆ͕ͤͳ͍ •
૬खͷײΛཧղ͠Α͏ͱΊΔ • ૬खͷ<͍ͨ͠>Λௌ͘ • ૬खͷΛःΒͳ͍ • ૬खͷΛ൱ఆ͠ͳ͍ • ૬खͷʹؔ৺Λ࣋ͭ • ࣄલʹ৺ʹ༨༟Λ࡞Δ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ࠷ۙͷௐࢠͲ͏Ͱ͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ·͊·͊ѱ͘ͳ͍͔ͳͬͯײ͡Ͱ͢ɻ ࠷ۙͷௐࢠͲ͏Ͱ͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ·͊·͊ѱ͘ͳ͍͔ͳͬͯײ͡Ͱ͢ɻ ࠷ۙͷௐࢠͲ͏Ͱ͔͢ʁ ࣄͷॆ࣮۩߹ΛຬͰɺԿ͘Β͍Ͱ͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ·͊·͊ѱ͘ͳ͍͔ͳͬͯײ͡Ͱ͢ɻ ࠷ۙͷௐࢠͲ͏Ͱ͔͢ʁ ͘Β͍Ͱ͢Ͷ ࣄͷॆ࣮۩߹ΛຬͰɺԿ͘Β͍Ͱ͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ͬͯ͜ͱɺʹ͍ͩͿಧ͔ͳ͍͡Όͳ͍Ͱ͔͢স
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ͦ͏ͳΓ·͢Ͷɻ ͪΐͬͱ࠷ۙɺ999͞ΜͷίʔυϨϏϡʔ͕ਏͬͯ͘ ͬͯ͜ͱɺʹ͍ͩͿಧ͔ͳ͍͡Όͳ͍Ͱ͔͢স
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ͦ͏ͳΓ·͢Ͷɻ ͪΐͬͱ࠷ۙɺ999͞ΜͷίʔυϨϏϡʔ͕ਏͬͯ͘ ͬͯ͜ͱɺʹ͍ͩͿಧ͔ͳ͍͡Όͳ͍Ͱ͔͢স ͦ͏ͳΜͰ͢ͶɻίʔυϨϏϡʔ͕ͭΒ͍ΜͰ͢Ͷɻ Կ͕͔͋ͬͨɺগ͠ৄ͘͠ڭ͑ͯΒ͑·͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ࣮ફ ͦ͏ͳΓ·͢Ͷɻ ͪΐͬͱ࠷ۙɺ999͞ΜͷίʔυϨϏϡʔ͕ਏͬͯ͘ ͬͯ͜ͱɺʹ͍ͩͿಧ͔ͳ͍͡Όͳ͍Ͱ͔͢স ͦ͏Ͱ͢Ͷɻ999͞Μɺʹରͯ͠ίʔυϨϏϡʔͷ ෩ͨΓڧ͍ΜͰ͢Ͷɻͨͱ͑ɺʮ͜ͷલʹࢦఠͨ͠ ݅ͱಉ͡Α͏ͳ෦Ͱ͕͢ʯͬͯ಄ʹ͍͍ͭͯͨΓɺ ଞͷਓͷίʔυϨϏϡʔݟͯɺʹ͚ͩݫ͍͠Α ͏ͳؾ͕͢ΔΜͰ͢ɻ ͦ͏ͳΜͰ͢ͶɻίʔυϨϏϡʔ͕ͭΒ͍ΜͰ͢Ͷɻ
Կ͕͔͋ͬͨɺগ͠ৄ͘͠ڭ͑ͯΒ͑·͔͢ʁ
ࢲͷετʔϦʔ݁Ռ • ؔੑ্͕͠৴པͯ͠Β͑ΔΑ͏ʹͳΓ·ͨ͠ • ࣄ͕͋Δͱ͖ʹɺ࠷ॳʹ૬ஊͯ͠Β͑Δ • ʮ͔Θ͍͝͞ΜʹͳΒɺԿͰͤ·͢ʯ • εΫϥϜϚελʔΔͱɺ্͕࢘ݫ͘͠ϑΟʔυόοΫΛʙ •
νʔϜϝϯόʔͰ͕ؔྑ͘ͳ͍ਓ͕͍ͯʙ • ্͔࢘Β͍͖ͳΓνʔϜϦʔμʔʹ͞Εͯʙ • ͦͷ݁ՌɺߩݙͰ͖ΔΑ͏ʹ • ্࢘ͱͷؒʹೖͬͯؔΛྑ͘͢Δ • ίʔνϯάతʹղܾͷߦಈΛଅ͢ • Δͱྑ͍͜ͱʹର͢Δಈػ͚ͮΛαϙʔτ
ௌʹ͍ͭͯ • ௌͱɿ૬खͷΛҙਂ͘ɺڞײతʹฉ͘͜ͱ • ௌͷஈ֊ • डಈతௌɿͷ༰Λฉ͘͜ͱʹूத͢Δ • өతௌɿ૬खͷΛ܁Γฦͨ͠Γɺݴ͍͑ͰɺڞײཧղΛࣔ͢ •
ੵۃతௌɿ૬खͷཱʹཱͪڞײ ળѱ͖ݏ͍ͷධՁ͠ͳ͍ ௌ͘ଆࣗͷؾ࣋ͪʹؾ͍͓ͮͯ͘ ௌͱҰݴͰݴ͍ͬͯΖ͍Ζ ࣗͷ͍ͬͯΔௌͱҧ͏ͳͬͯײ͡Δํ͍Βͬ͠ΌΔ͔
ௌʹ͍ͭͯ • ௌͷϝϦοτ • ৴པؔͷߏங • ฉ͖ख͕͠खͷ͜ͱΛཧղͰ͖Δ • ͠खͷࣗݾཧղͷଅਐ •
͠ख͕ײΛදݱ͢Δ͜ͱͰετϨεෆ҆ͷܰݮ • ͠ख͕ड༰͞ΕΔ͜ͱͰࣗଚ৺ͷ্ • ௌͷॏཁੑ • ௌҎ֎ɿཧ͕௨͡Δέʔεָ͚ͩͲରԠͰ͖Δൣғ͕ڱ͍ • ௌɿଟ͘ͷਓʹରԠͰ͖Δʢशಘ͕େมʣ
None
ௌʹ͍ͭͯ • ௌͷϝϦοτ • ৴པؔͷߏங • ฉ͖ख͕͠खͷ͜ͱΛཧղͰ͖Δ • ͠खͷࣗݾཧղͷଅਐ •
͠ख͕ײΛදݱ͢Δ͜ͱͰετϨεෆ҆ͷܰݮ • ͠ख͕ड༰͞ΕΔ͜ͱͰࣗଚ৺ͷ্ • ௌͷॏཁੑ • ௌҎ֎ɿཧ͕௨͡Δέʔεָ͚ͩͲରԠͰ͖Δൣғ͕ڱ͍ • ௌɿଟ͘ͷਓʹରԠͰ͖Δʢशಘ͕େมʣ ίϛϡχέʔγϣϯπʔϧϓϥΫςΟεʹ པΓ͗ͯ͢ɺରͷجຊΛΕ͍ͯ·ͤΜ͔ʁ
ௌʹ͍ͭͯٙղফฤ • ળѱ͖ݏ͍ͷධՁ͠ͳ͍͜ͱʹҧײΛ࣋ͭํʂ • ʮධՁ͠ͳ͍ʯˠˠʮධՁ͢Δʯʮ๙ΊΔʯํ͕͍͍ͱࢥ͏ํʂ • ๙Ίͯ͘ΕΔ૬खʹʮྑ͍ͱ͜ΖΛݟͤΑ͏ʯͱࢥͬͨ͜ͱແ ͍Ͱ͔͢ʁ • ๙Ίͯ͘ΕΔ্࢘
• ูͬͯ͘Ε͍ͯΔ෦Լ • ଚܟͯ͘͠Ε͍ͯΔࢠڙ • ʮྑ͍ͱ͜ΖΛݟͤΑ͏ʯͱࢥ͏ͱɺ͋Γͷ··Λग़ͮ͠Β͍ • ͍͍ධՁΛಘΑ͏ͱߦಈͯ͠͠·͏
ௌͷ͠͞ͱରࡦ Α͋͘Δࣦഊ • Λฉ͍ͯΔ;ΓΛͯ͠ɺ࣍ʹԿΛ࣭͢Δ͔ߟ͑ͪΌ͏ • ૬खͷ͍ͨ͠Ͱͳ͘ɺࣗͷฉ͖͍ͨΛ࣭ͪ͠Ό͏ • ૬खͷʹ߹ΘͤͯɺʮࣗʙʯͱࣗͷΛͪ͠Ό͏ ͔ͩΒͦ͜ɺࠓճͷϫʔΫɾ࿅शͰ •
૬ṀΛଧ͚ͭͩ • ϑΟʔυόοΫΛ͠ͳ͍ • ࣭͠ͳ͍ ઃܭʹͳ͓ͬͯΓ·͢
ௌͷϫʔΫͷྲྀΕ • ۙ͘ͷ੮ͰਓΛ࡞Δ ඵ • ઌʹฉ͖खʹͳΔํΛબͿ ඵ • ૬ஊ͢ΔΛܾΊΔ
• ௌ࿅श#͞Μ ˠ ௌ"͞Μ • ௌ࿅श"͞Μ ˠ ௌ#͞Μ • ϑΟʔυόοΫλΠϜ
ௌͷϫʔΫͷҙͱ͓ئ͍ ҆৺ͯ͠૬ஊͰ͖ΔΑ͏ʹ͢ΔͨΊ ௌϫʔΫͰฉ͍ͨ༰ 4/4ʹߘ ଞͷਓʹ͢ͳͲ ͝ԕྀ͍ͩ͘͞
ௌͷϫʔΫɿࣄલ४උ • ۙ͘ͷ੮ͰਓΛ࡞Δ ඵ • ໊ަηογϣϯऴྃޙʹɾɾɾ • ͢૬ख͕ݟ͔ͭΒͳͦ͞͏Ͱͨ͠Βڍख͓ئ͍͠·͢ • ઌʹฉ͖खʹͳΔํΛબͿ
ඵ • ͠खͱฉ͖खʹ͔Ε·͢ • ͲͪΒܦݧ͠·͢ɺॱং͚ܾͩΊ͍ͯͩ͘͞ • ઌʹฉ͖खΛ͢Δਓ͕"͞Μ • ܾΊͮΒ͔ͬͨΒੜͷૣ͍ํ͕"͞Μ ඵ ඵ
ௌͷϫʔΫɿ૬ஊ͢ΔΛܾΊΔ • ௌͷϫʔΫͷͨΊʹ͢͜ͱΛߟ͑Δ • Έɺਏ͔ͬͨ͜ͱɺෆ҆ͳ͜ͱɺ͕Φεεϝ • ؒͤͦ͏ͳͷਓͰߟ͑Δ • ྫɿ্࢘ʹର͢Δෆຬ͕͋Δ •
ྫɿΞδϟΠϧʹ൷తͳਓ͕͍Δ • ྫɿࣾษڧձʹࢀՃऀ͕গͳͯۤ͘৺͍ͯ͠Δ • ۩ମతͳΤϐιʔυਏ͔ͬͨମݧΛೖΕΔͱɺ͍͢͠ • ϝϞྫɿ্࢘ʹର͢Δෆຬ͕͋Δ • Ձ؍͕ҧ͏ͷʹԡ͚ͯ͘͠Δ • ʮڅྉ͕͕͋ΔͷʹͲ͏͍ͯ͠ͳͷʁʯ • ཧ৬ʹͳΒͤΑ͏ͱͯ͘͠Δ • ਐΊํʹ͋·ΓࡋྔΛ࣋ͨͤͯ͘Εͳ͍ • ࡉ͔͍ਐΊํʹϨϏϡʔ͕ೖΔ
ௌ࿅शɿ"͞Μฉ͖खɺ#͞Μ͕͠ख • ͠ख • ༻ҙͨ͠ϝϞΛͬͯɺࣗͷΈΛͨͩ͠ଓ͚Δ • ͔̎͠ͳ͍ͷͰɺϝϞΛνϥνϥΈͳ͕Βͯ͠0, • ؒҰํతʹ#͞Μ͠ଓ͚͍ͯͩ͘͞ •
ฉ͖ख • ҰϑΟʔυόοΫ͠ͳ͍ • ૬ṀΛ͏͚ͭͩ • ࣭͠ͳ͍ • ֬ೝ͠ͳ͍ • ΞυόΠε͠ͳ͍ • ධՁ͠ͳ͍
ௌ࿅शɿ"͞Μ͠खɺ#͞Μ͕ฉ͖ख • ͠ख • ༻ҙͨ͠ϝϞΛͬͯɺࣗͷΈΛͨͩ͠ଓ͚Δ • ͔̎͠ͳ͍ͷͰɺϝϞΛνϥνϥΈͳ͕Βͯ͠0, • ؒҰํతʹ"͞Μ͠ଓ͚͍ͯͩ͘͞ •
ฉ͖ख • ҰϑΟʔυόοΫ͠ͳ͍ • ૬ṀΛ͏͚ͭͩ • ࣭͠ͳ͍ • ֬ೝ͠ͳ͍ • ΞυόΠε͠ͳ͍ • ධՁ͠ͳ͍
ϑΟʔυόοΫλΠϜ • ͍ͯͯ͠ؾ͍ͮͨ͜ͱΛ͓ޓ͍ʹϑΟʔυόοΫ • Λฉ͍ͯΒͬͯɺͲΜͳؾ͔࣋ͪͩͬͨ • ۀͰ্࢘ͱPOɺ໘ஊΛड͚͍ͯΔͳΒɺҧ͍
•͔͠͠ • ্ख͘Ͱ͖͍ͯΔ͔͔Βͳ͍ɺϑΟʔυόοΫ͕ཉ͍͠ • Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳΓ͍ͨ • ͳͲͳͲ • ͏·͍͔͘ͳ͍͜ͱଟ͍ͱࢥ͍·͢ •
ͦΜͳͱ͖͝૬ஊ͍ͩ͘͞ • ৬ʹݺΜͰ͍͚ͨͩΕஈ֊తͳαϙʔτ • ՝Λݟ͚ͭͯվળͷ͓ख͍͠·͢