$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
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
179
51k
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
Haskell を武器にして挑む競技プログラミング ─ 操作的思考から意味モデル思考へ
naoya
6
1.4k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
21
7.1k
Functional TypeScript
naoya
17
6.5k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
75
36k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.4k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
79k
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
63
110k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
36k
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
67
24k
Other Decks in Technology
See All in Technology
技術以外の世界に『越境』しエンジニアとして進化を遂げる 〜Kotlinへの愛とDevHRとしての挑戦を添えて〜
subroh0508
1
430
今からでも間に合う!速習Devin入門とその活用方法
ismk
1
640
寫了幾年 Code,然後呢?軟體工程師必須重新認識的 DevOps
cheng_wei_chen
1
1.3k
re:Inventで気になったサービスを10分でいけるところまでお話しします
yama3133
1
120
Microsoft Agent 365 を 30 分でなんとなく理解する
skmkzyk
1
1.1k
生成AI時代におけるグローバル戦略思考
taka_aki
0
120
LLM-Readyなデータ基盤を高速に構築するためのアジャイルデータモデリングの実例
kashira
0
230
AWS re:Invent 2025で見たGrafana最新機能の紹介
hamadakoji
0
320
AWS CLIの新しい認証情報設定方法aws loginコマンドの実態
wkm2
6
700
AI時代の開発フローとともに気を付けたいこと
kkamegawa
0
2.9k
Edge AI Performance on Zephyr Pico vs. Pico 2
iotengineer22
0
130
Uncertainty in the LLM era - Science, more than scale
gaelvaroquaux
0
840
Featured
See All Featured
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2.2k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
470k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
186
22k
Being A Developer After 40
akosma
91
590k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.8k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
720
KATA
mclloyd
PRO
32
15k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
34k
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๏