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
開発組織のマネジメント
Search
Naoya Ito
December 16, 2014
Technology
178
50k
開発組織のマネジメント
Naoya Ito
December 16, 2014
Tweet
Share
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
56
24k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
7
2.8k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
81
36k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
53
63k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
26
26k
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
65
23k
「問題から目を背けず取り組む」 一休の開発チームが6年間で学んだこと
naoya
142
57k
一休の現在と、ここまでの道のり
naoya
89
40k
技術的負債と向き合う
naoya
249
76k
Other Decks in Technology
See All in Technology
たくさん本を読んだけど 1年後には綺麗サッパリ!を乗り越えて 学習の鬼になるぞ👹
yum3
0
160
コンテナ・K8s研修 - 後半 Kubernetes 基礎&ハンズオン【MIXI 24新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
1
120
VPoEの視点から見た、ヘンリーがサーバーサイドKotlinを使う理由 / Why Server-side Kotlin 2024
cho0o0
1
420
地理情報とAPIのトレンド
nagix
0
160
CEL(Common Expression Language)で書いた条件にマッチしたIAM Policyを見つける / iam-policy-finder
fujiwara3
0
710
Git 研修 Basic【MIXI 24新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
0
310
What if...? 처음부터 다시 LLM 어플리케이션을 개발한다면
huffon
0
1k
AWSサービスメニュー開発をしていてAWSを好きだ!と感じた瞬間
toru_kubota
0
130
テストケースの自動生成に生成AIの導入を試みた話と生成AIによる今後の期待
shift_evolve
0
190
簡単に始めるSnowflakeの機械学習
nayuts
1
190
AIエージェントを現場に導入する目線とは
masahiro_nishimi
1
1.5k
ギークの理想が7つ集まるエムスリーで夢を叶えよう - エムスリー株式会社
m3_engineering
1
260
Featured
See All Featured
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
262
13k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
277
13k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
93
5k
Designing the Hi-DPI Web
ddemaree
276
34k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
189
16k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
458
32k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
134
6.5k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Web development in the modern age
philhawksworth
203
10k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
63
11k
Debugging Ruby Performance
tmm1
71
11k
A Philosophy of Restraint
colly
200
16k
Transcript
։ൃ৫ͷϚωδϝϯτ /BPZB*UP
ΞδΣϯμ • ։ൃ৫ͷͳͥى͜Δͷ͔ • ຊདྷͲ͏ղܾ͞ΕΔ͖͔ • ͦͷͨΊʹԿ͕ඞཁͳͷ͔
͜͜࠷ۙͷܦݧ͔Β
૬ஊΛΑ͘ड͚Δ • ʮ։ൃ৫ʹ͍Ζ͍Ζ͕͋ͬͯɺ͏· ͍ͬͯ͘ͳ͍ʯ • ʮ։ൃऀʹͱͬͯΑ͍ձࣾͱݴ͑ͳ͍ɻ ࠾༻͏·͍ͬͯ͘ͳ͍ʯ
എܠ;ͨͭ • ܦྼԽ • 8FCαʔϏε։ൃͷߴෳࡶԽ
ܦྼԽ • 8FCϏδωεʙ • લʹࢀೖͨ͠اۀ • ࣌ͷγεςϜɺϓϩηε͕ࡢࠓͷख๏ʹ େ͖͘ݟྼΓ
ߴෳࡶԽ • ͜͜Ͱ8FC։ൃͷཁٻߴʹෳ ࡶԽ – 41"ɺJ04"OESPJEɺΫϥυɺϏοά σʔλ – Ϗδωεతͳॏཁੑͷߴ·Γ • ͚ম͖ਕͰڝ߹ʹউͯΔϓϩμΫτ͕ ࡞Εͳ͍
૬ରతʹ8FC։ൃ ੲΑΓ͘͠ͳ͍ͬͯ ͯ ੲΑΓॏཁੑ͕ߴ͍
ෳͷاۀΛΈͯ • ͏·͍ͬͯ͘Δ։ൃ৫ • ͏·͍ͬͯ͘ͳ͍։ൃ৫
యܕతͳ՝ ྫ • ։ൃج൫ɺγεςϜ͕ϨΨγʔ ݹ͍ • ҟͳΔνʔϜͰҟͳΔΓํ •
اըͱ։ൃͰԡ͠
ϨΨγʔɾγεςϜ • ଟ͘ͷΤϯδχΞ͕Ұ൪ݏ͕Δ • ྫ – ߏԽઃܭ͞Εͯͳ͍ιʔείʔυ – ৮ΔͱյΕΔ͕ґଘ͞Ε·͍ͬͯ͘ΔສߦͷΫ ϥε
– ʹͳͬͯͷϑϨʔϜϫʔΫ – ్ෆ໌ͰআͰ͖ͳ͍େྔͷΰϛϞδϡʔϧ – %#͔ΒಡΈग़͢ͷʹेߦॻ͔͞ΕΔࣗࣾಠ ࣗϑϨʔϜϫʔΫ
ҟͳΔΓํ • νʔϜຖʹҟͳΔݴޠ – +BWB – $ – 1)1 • γεςϜ͝ͱʹҟͳΔϑϨʔϜϫʔΫ – 4USVUT
– 3BJMT – 1MBZ ˞ઓུతʹ͑ͯͦΕΛબ ͢Δɺͱ͍͏اۀ͋Δ͕ ͍͍ͩͨߟ͑ͳ͠ͷ݁Ռ
اըWT։ൃ • اըͱ։ൃͰΔΒͳ͍ͷԡ͠ – ʮͦͷೲظͰؒʹ߹͍·ͤΜʯ – ʮͦͷ༷མͱ͠·͠ΐ͏ʯ – ʮ͍͍ͭͭ·ͰʹͬͯΒ͑ͳ͍ͱࠔΔʯ –
ʮͳΔͰʯ • ํͷݴ͍ – اըʮ։ൃ͕ͯ͘ػձଛࣦʯ – ։ൃʮೲظͰଥڠͤ͟ΔΛಘͳ͍ɻଥڠͨ݁͠Ռ ʹࠓޙͷ։ൃʹѱӨڹʯ
Կ͕Λ࡞͍ͬͯΔͷ͔ • ෦࠷దͷ܁Γฦ͠ – τϨʔυΦϑͷ͋ΔҙࢤܾఆͰظతརӹΛ ༏ઌ͍ͯ͠Δ • ٘ਜ਼ʹͨ͜͠ͱͷੵΈॏͳΓͷ݁Ռ – શମ࠷దͰ͖͍ͯͳ͍
ϨΨγʔɾγεςϜ • தظࢹ – ઃܭɺϦϑΝΫλϦϯάͳͲʹϦιʔε ࣌ ؒɾਓ Λೖ͢Δඞཁੑ • ظతࢹ – Ϗδωεతͳظతརӹ͕ݟ͑ͳ͍
,1*ʹ Өڹ͠ͳ͍ ͨΊɺ࣮ࢪ͠ͳ͍ޙճ͠ – ʮ͍ɺࠓ݄͜Ε͙Β͍ࣈ͍͔ͳ͍ͱ͍͚ ͳ͍͔Β͜Ε࡞ͬͯʯ
ҟͳΔΓํ • தظࢹ – ଟগͷίετΛׂ͍ͯͰɺඪ४Խ͢Δ • ظతࢹ – ϏδωεΛ্ཱͪ͛͘͢Δʹֶशίε τ ࣌ؒ ͕͍ํ͕ྑ͍㱺ͦͷͷϝϯ
όʔ͕ࠓͬͯΔํ๏Λ༏ઌ – աڈͷՌͱͷଓΛߟྀͤͣ৽͍͠ͷ Λྔ࢈㱺ӡ༻อकίετͷ૬ରత૿େ
اըWT։ൃ • தظࢹ – اըͱ։ൃ͕ಉ͡ΰʔϧΛݟΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ Α͏ͳνʔϜϏϧσΟϯάɺ৫ߏ – ։ൃͷԽ • ظతࢹ – اը㱺։ൃͷҰํ௨ߦͷ৫ͷ·· – ։ൃͷ֎Խ
ϨΨγʔ ҟͳΔΓํ اըWT։ൃ ϨΨγʔݏͩ ৽͍͠Γํ Ͱŋŋŋ ͳΔͬͯݴΘΕ ͯ͜Μͳج൫Ͱ ͘։ൃͰ͖ͳ͍ ਓΓͳ͍͍ͬͯ͏͔Β
૿ͨ͠ͷʹΓํҧ͏ ͔Β։ൃͰ͖ͳ͍ͬͯ
ٕज़తෛ࠴ ෛ࠴ฦࡁ͞Εͳ͚ΕͳΒͳ ͍ɻͭɺෛ࠴ฦࡁؚ Ίͯઓུతʹ׆༻͢ΔͳΒϙδ ςΟϒͳҙຯʹଊ͑ΒΕΔ h"p://qiita.com/eruki2/items/9cc7850250268582dde7
ຊདྷͲ͏ղܾ͞ΕΔ͖͔
ϨΨγʔɾγεςϜ • ϨΨγʔԽΛ͙ٕज़తऔΓΈʹ࣌ؒΛׂ͘ – ઃܭ – ϦϑΝΫλϦϯά • ·͍ͣઃܭ෦Λ͢ –
ςετࣗಈԽ • มߋΛͯ͠յΕͨ͜ͱΛࣗಈͰݕͰ͖ΔΑ͏ʹ͢ΔˡϦ ϑΝΫλϦϯά͘͢͠ – ίʔυϨϏϡʔ – ࢄΞʔΩςΫνϟͷಋೖ • ϨΨγʔ෦ͷґଘੑΛݮΒ͢ Ϣʔβʔʹతར ӹ͕ͳ͍ɻΤϯδχΞ ʹ͔͠ݟ͑ͳ͍Ռ
ҟͳΔΓํ • ٕज़ඪ४ΛܾΊΔ – ৫ͷσϑΝΫτɾελϯμʔυΛཱ֬͢Δ – ࣅͨΑ͏ͳ༻్ͷݴޠ౷Ұ – ϑϨʔϜϫʔΫنʹ߹Θͤͯ౷Ұ ϨΨγʔͰ౷Ұͯ͠ҙຯ ͕ͳ͍ɻʮσϑΝΫτʯͰ ͋Δ͜ͱ͕ॏཁ
اըWT։ൃ • ৫ߏͷௐ – اըͱ։ൃ͕ಉ͡ΰʔϧΛ͚Δ – ࣗݾ৫ԽνʔϜ • ։ൃϓϩηεͷಋೖɾशख़ͷ্ – ྫεΫϥϜ εςʔΫϗϧμͱ։ൃऀ͕ܧଓతʹରΛ܁Γฦ ͠૬ޓཧղΛਂΊͳ͕Βʙ
νʔϜ͕߹߹Ͱղࢄ͞ ͤΒΕ͍ͯͯɺशख़ ͍ͭ·Ͱ্͠ͳ͍
Engineering Product Stakeholder
Engineering Product Stakeholder Team A Team B Team
C Team D
ࣗݾ৫ԽνʔϜ h"p://www.infoq.com/jp/ar2cles/what-‐are-‐self-‐organising-‐teams
ࠓͷͱ͜Ζ Α͘ճ͍ͬͯΔ ։ൃ৫ͷྫ
None
ΧδϡΞϧͳ։ൃϓϩηε
ϦϦʔε ςετ ࣮ ઃܭ ։ൃϓϩηε ܭըʹै͏͜ͱΑΓมԽͷରԠΛ ཁ݅ఆٛ º 1%$" 1%$"
1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$" 1%$"
(JU)VC
1VMM3FRVFTUϕʔε։ൃ Φʔϓϯιʔεϓϩ δΣΫτͷΑ͏ʹࣗ ࣾαʔϏεΛ։ൃ͢ Δ
ίʔυϨϏϡʔ
None
None
ϦϦʔεࣗಈԽ
͜Εԡ͢ɻҎ্ ϘλϯΛԡ͚ͩ͢
None
None
None
ใڞ༗
None
ࠜੑͰͳ͘Ͱղܾ
None
$50ෆࡏ
։ൃ৫ͷશମ࠷దΛଅ͢ʹ • Ϛωδϝϯτ – ෦࠷ద͕ߦΘΕ͕ͪͳݪҼ㱺୲ऀͦ ͷࡋྔͷൣғͰ͔͠ҙࢤܾఆͰ͖ͳ͍͔Β – શମ࠷దΑΓൣғͳ࠷దԽ㱺ΑΓൣ ғͳࡋྔʹجͮ͘ҙࢤܾఆ
$50ෆࡏ • ૬ஊ͍ͩͩ͘اۀʹڞ௨ – $50͕͍ͳ͍ – $50͕ຊདྷՌ͖ͨ͢ػೳ͕৫ʹ͚ܽͯ ͍Δ
ιϑτΣΞ։ൃνʔϜε ϙʔπͰ͋Δ 5FBN(FFL νʔϜ͕ͯ͢
αοΧʔͷ • αοΧʔνʔϜ • ͩΊͳνʔϜ – ਓͰϘʔϧΛ͍͔͚Δ • Α͍νʔϜ – ׂ୲ – νʔϜϫʔΫ
– ઓུͱઓज़ ͬͱ͍͑ϑ ϥοτͳͲͷʮγες Ϝʯ
αοΧʔνʔϜʹ͓͚Δಜ • Ԭా࢙ • ϑΟϦοϓɾτϧγΤ
εϙʔπνʔϜͱͯ͠ߟ͑Δͱŋŋŋ • ಜෆࡏ – ಜͷ͍ͳ͍ڧ͍ϓϩεϙʔπνʔϜŋŋŋΈ ͨ͜ͱ͕ͳ͍ – νʔϜͷγεςϜڥΛߏங͢Δͷબख ͷࣄŋŋŋ͏·͘ͳͦ͞͏
໊ಜ • ʮελʔબख͕ྑ͍ಜʹͳΔͱݶΒ ͳ͍ʯ • ٿΛͨ͜͠ͱ͕ͳ͍ಜ໊͕ಜʹͳ Δ͜ͱ͋ͬͯͦΕྫ֎ ελʔΤϯδχΞͰͳ͘ ͱΑ͍͕ɺΤϯδχΞ ग़ͷܾࡋऀ$50
-JOVT5PSWBMETͷධՁ
ٕज़ސͱͯ͠Δ͜ͱ • ։ൃ৫ͷಜͮ͘Γ – Ϛωʔδϟʔ͕͍ΔͳΒɺ$50తׂΛՌͨ ͤΔΑ͏ʹ – ͍ͳ͍ͳΒɺ$50ࣨతׂΛͦͷ৫ʹ࡞Δ
$50͕୲͏͖ػೳ ྫ • ٕज़ઓུ • ࠾༻ઓུ – ର֎ϒϥϯσΟϯά –
࠾༻ϓϩηε • ΞʔΩςΫνϟɺϓϩηεɺ2"ΛؚΊͨ։ ൃϓϩηεαΠΫϧͷಜ • ΤϯδχΞ͚ධՁ੍ͷࡦఆ • ٕज़తͳจԽΛ͔ࠜͤΔ • ৫ߏͷ ܧଓత ࠷దԽ
$50ͱԿ͔ • ʮٕज़తͳ؍ͰܦӦʹίϛοτ͢Δʯ – ࠷ॏཁŋŋŋٕज़։ൃͷཧղʹ͍͠ܦ ӦਞͷதͰɺͦͷཧղڞײΛୡͤ͞Δ ͦͷػೳΛશ͏Ͱ͖Δͳ Βʮ$50ʯͰͳ͘ͱߏ Θͳ͍ɻ ྫ࣮࣭$50 ͷػೳΛՌͨ͢νʔϜ
έʔεελσΟ • ΫοΫύου$50ؘ༞Ұࢯ h"p://www.atmarkit.co.jp/news/201104/12/ooedo.html
࠾༻ϒϥϯσΟϯά ΧϯϑΝϨϯεͳͲΛ௨ ͯ͡ର֎ൃදΛ৫తʹ ߦ͏
࣮ࡍͷͱ͜ΖɺιϑτΣΞ։ ൃ্ͷͷଟ͘ɺٕज़తͱ͍ ͏ΑΓࣾձֶతͳͷͰ͋Δɻ ϐʔϓϧΣΞ ୈষࠓͲ͔͜Ͱτϥϒϧ͕
·ͱΊ • ։ൃ৫͔Εૣ͔ΕඞͣΛ๊͑Δ – ܦྼԽ – ։ൃٕज़ͷߴෳࡶԽ • ͦͷ੍ʹதظࢹʹجͮ͘શମ࠷ దͳҙࢤܾఆ͕ඞཁෆՄܽ • $50ෆࡏ
• ։ൃ৫ʹ։ൃ৫ಛ༗ͷϚωδϝϯτ ख๏