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
0→1フェーズのプロダクト開発のリアル
Search
Sho Nagata
July 06, 2023
Technology
0
290
0→1フェーズのプロダクト開発のリアル
Sho Nagata
July 06, 2023
Tweet
Share
More Decks by Sho Nagata
See All by Sho Nagata
30→150人のエンジニア組織拡大に伴うアジャイル文化を醸成する役割と取り組みの変化
nagata03
0
730
チームスローガンとその設計意図
nagata03
0
450
スクラムマスターの悩みどころを赤裸々に告白します
nagata03
1
1.7k
SmartHRにおけるスクラムマスターへの道
nagata03
0
370
競技プログラミングにチャレンジ!
nagata03
0
430
1年間Rubyを使って印象的だったあれこれ
nagata03
0
460
Railsのコードを読んでみる vol.1
nagata03
0
440
コードを見る!書く!見てもらう!で爆速ステップアップ!!
nagata03
1
2.7k
プログラミング歴半年のRubyistがGoを学び始めて戸惑った点
nagata03
1
940
Other Decks in Technology
See All in Technology
AIで急増した生産「量」の荒波をCodeRabbitで乗りこなそう
moongift
PRO
0
590
QAEが生成AIと越える、ソフトウェア開発の境界線
rinchsan
0
410
30分でわかる!!『OCI で学ぶクラウドネイティブ実践 X 理論ガイド』
oracle4engineer
PRO
1
120
AI-ready"のための"データ基盤 〜 LLMOpsで事業貢献するための基盤づくり
ismk
0
120
3年ぶりの re:Invent 今年の意気込みと前回の振り返り
kazzpapa3
0
110
龍昌餃子で理解するWebサーバーの並行処理モデル - 東葛.dev #9
kozy4324
1
120
Copilotの精度を上げる!カスタムプロンプト入門.pdf
ismk
9
1.8k
CloudComposerによる大規模ETL 「制御と実行の分離」の実践
leveragestech
0
190
Amazon Q Developer CLIをClaude Codeから使うためのベストプラクティスを考えてみた
dar_kuma_san
0
350
累計5000万DLサービスの裏側 – LINEマンガのKotlinで挑む大規模 Server-side ETLの最適化
ldf_tech
0
190
戦えるAIエージェントの作り方
iwiwi
22
11k
こんな時代だからこそ! 想定しておきたいアクセスキー漏洩後のムーブ
takuyay0ne
3
240
Featured
See All Featured
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
8
960
Gamification - CAS2011
davidbonilla
81
5.5k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
7.9k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
7.9k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
11k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
34
2.5k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.3k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Transcript
ˠϑΣʔζͷ ϓϩμΫτ։ൃͷϦΞϧ .PO#UP#4BB4اۀ͕ࣾޠΔɺ։ൃͷݱ!0OMJOF ాᠳ 4NBSU)3ΤϯδχΞϚωʔδϟʔ
w ాᠳ4IP/BHBUB w גࣜձࣾ4NBSU)3ʢ݄ʙʣ w ΞδϟΠϧਪਐࣨɺίʔνϯάࣨɺےτϨ w ɹ!T@OBHB ࣗݾհ
৽نϓϩμΫτ։ൃͷϦΞϧ
݄ɿ։ൃνʔϜൃˍ։ൃελʔτ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕ܗ͞Εͯ͘Δ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕҆ఆͯ͘͠Δ ݄ɿεΫϥϜͷΧελϜ͕ػೳ͢Δˍϝϯόʔ૿һ ݄ɿ2"ϑΣʔζ։࢝ ݄ɿϝϯόʔ૿һˍνʔϜن֦େʹ͏՝ ৽نϓϩμΫτ"ͷ։ൃ
݄ɿ։ൃνʔϜൃˍ։ൃελʔτ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕ܗ͞Εͯ͘Δ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕҆ఆͯ͘͠Δ ݄ɿεΫϥϜͷΧελϜ͕ػೳ͢Δˍϝϯόʔ૿һ ݄ɿ2"ϑΣʔζ։࢝ˍ૯ྗઓ ݄ɿϝϯόʔ૿һˍνʔϜن֦େʹ͏՝ ৽نϓϩμΫτ"ͷ։ൃ
w ϝϯόʔߏ w ॳظ1. 1E% 1E& 4.ʢܭ໊ʣ w ݄͔Β698໊δϣΠϯʢܭ໊ʣ w
࠷ॳ͔ΒεΫϥϜಋೖ w νʔϜͷεϩʔΨϯ w ʮϓϩμΫτʹର͢Δಁ໌ੑΛߴΊΔɾҡ࣋͢Δʯ w ϞϒσβɺϞϒ ϖΞ ϓϩ w ఆظతͳϦϦʔε࣌ظݟੵΓձ d݄
݄ɿ։ൃνʔϜൃˍ։ൃελʔτ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕ܗ͞Εͯ͘Δ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕҆ఆͯ͘͠Δ ݄ɿεΫϥϜͷΧελϜ͕ػೳ͢Δˍϝϯόʔ૿һ ݄ɿ2"ϑΣʔζ։࢝ ݄ɿϝϯόʔ૿һˍνʔϜن֦େʹ͏՝ ৽نϓϩμΫτ"ͷ։ൃ
w ϝϯόʔߏ w 1E&໊ 2"໊͕δϣΠϯ w 1. 1E% 1E& 698
2" 4.ʢܭ໊ʣ w ʮσΠϦʔϓϥϯχϯάʯࢼߦ w Ϟϒϓϩͷػձݮগ w ϚχϡΞϧςετ։࢝ d݄
݄ɿ։ൃνʔϜൃˍ։ൃελʔτ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕ܗ͞Εͯ͘Δ ݄ɿνʔϜͷงғؾ։ൃͷྲྀΕ͕҆ఆͯ͘͠Δ ݄ɿεΫϥϜͷΧελϜ͕ػೳ͢Δˍϝϯόʔ૿һ ݄ɿ2"ϑΣʔζ։࢝ ݄ɿϝϯόʔ૿һˍνʔϜن֦େʹ͏՝ ৽نϓϩμΫτ"ͷ։ൃ
w ϝϯόʔߏ w 1E&໊͕δϣΠϯ w 1. 1E% 1E& 698 2"
4.ʢܭ໊ʣ w ϚχϡΞϧςετ w ςετέʔε࡞ɺϨϏϡʔɺফԽ w 13͕ཷ·Γ͕ͪʹ w ϝϯόʔʹʮࠓͷνʔϜͷҰ൪ͷ՝ʁʯͷ࣭ w ϓϩμΫτνʔϜͷಁ໌ੑʹؔ͢Δෆ͕҆ଟ͔ͬͨ ݄
ৼΓฦΓ
w εΫϥϜΛ͏·͍͑ͯ͘Δ w ϞϒͷจԽʢಁ໌ੑϑϩʔޮͷҙࣝʣ w ϦϦʔε࣌ظݟੵΓ݁ՌΛ౿·͑ͯͷεϐʔ σΟʔͳదԠ (PPE
w ਓͷมԽͷదԠ w ϚχϡΞϧςετ·ͰؚΊͨαΠΫϧ w ఆظత͔ͭܧଓతͳϢʔβʔใͷΠϯϓοτ .PSF
8F"SF)JSJOH