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
KAIZEN platform Inc. の開発マネジメント
Search
Naoya Ito
July 07, 2014
Technology
85k
173
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
KAIZEN platform Inc. の開発マネジメント
Naoya Ito
July 07, 2014
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
アルゴリズムは何を圧縮しているのか ─ Haskell から育った「圧縮代数」というメンタルモデル
naoya
16
3.7k
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
13
4.5k
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
7.9k
Functional TypeScript
naoya
19
6.8k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
77
38k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.8k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
87k
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
37k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI エージェント時代のデジタルアイデンティティ
fujie
2
1.3k
数値で見る Microsoft MVP 〜Spec Kit と GitHub Copilot Agent で作るデータ可視化ダッシュボード〜
yutakaosada
0
180
システム監視入門
grimoh
5
790
Webの技術とガジェットで子どもも大人も楽しめるワクワク体験を提供する / Qiita Tech Festa Day 2026
you
PRO
1
330
AIで楽になるはずが、なぜ疲れる?
kinopeee
0
150
AWS環境のセキュリティ不安を解消した企業事例 ~よくある課題と対策を一挙公開~
asanoharuki
1
270
【CEDEC2026】ゲームシナリオライターを支援するAIツール開発の実践 ― 設計とプロンプトの工夫 ―
cygames
PRO
1
330
AI時代の強いチームの作り方
yuukiyo
23
13k
テックカンファレンス三大ステークホルダーの文化人類学 ─ 違いを認め合う関係性作り
bash0c7
5
1.6k
セキュリティ研修【MIXI 26新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
32
27k
実践が先生だった— 新卒サーバーエンジニア1年目のリアル
mixi_engineers
PRO
0
230
『三匹の子ぶた』から学ぶネットワークセキュリティの昔と今 / Network Security: Then and Now Through the Lens of The Three Little Pigs
nttcom
1
1.1k
Featured
See All Featured
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1033
470k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
1
34k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
400
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
160
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
430
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
230
The Limits of Empathy - UXLibs8
cassininazir
1
570
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
304
22k
How to build a perfect <img>
jonoalderson
1
5.8k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
470
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
370
Transcript
,"*;&/QMBUGPSN*OD ͷ։ൃϚωδϝϯτ /BPZB*UP ,"*;&/QMBUGPSN*OD 4UBSUVQ8FFLFOE5PLZPY%FW-07&Πϕϯτ
QMBO#$% "#ςετͷ4BB43BJMT+BWB4DSJQU
ݱࡏͷ৫ن • ࣾһ໊ऑ • ͏ͪɺ1. ։ൃ໊ఔ ࡢळʹɺࣾһ໊͕ɻ ΘΓͱٸ
ݱͰىͬͨ͜͜ͱ • ਓ͕૿͑ͯΔͷʹ։ൃ্͕͕Βͳ͍ – ͍͢͝ΤϯδχΞ͔Γͳͷʹŋŋŋ • ͳΜ͔͍Ζ͍Ζࠞཚͯ͠Δ – ʮ͋ΕͲ͜ ʯʮͦ͜ʯʮͦͬͯ͜ ʯʮͦ͜ ͩΑʂʯ
ελʔτΞοϓ͋Δ͋Δ
ελʔτΞοϓ͋Δ͋ΔͰΓ্ ͕͍ͬͯ·͕͢͜͜Ͱݱࡏͷ։ൃ ͷݱͷ༷ࢠΛݟͯΈ·͠ΐ͏
None
None
None
None
None
None
ΊͪΌͪ͘Όྑ͍ײ͡͡Ό Ͷʔ͔
ΞδϟΠϧ։ൃͷࠨཌྷɾӈཌྷ • ϨϑτΟϯά – εΫϥϜɺேձɺࣗݾ৫ԽFUD • ϥΠτΟϯά – ܧଓతΠϯςάϨʔγϣϯɺܧଓతσϦό ϦʔɺςετࣗಈԽFUD cf.
h&p://blogs.itmedia.co.jp/hiranabe/2012/09/rightwing-‐and-‐le>wing-‐of-‐agile.html
ϥΠτΟϯά ٕज़ϓϥΫςΟε
(JU)VCͰϓϧϦΫ։ൃ ͯ͢ͷมߋ1VMM 3FRVFTUͰ
ܧଓతΠϯςάϨʔγϣϯ
ܧଓతσϦόϦʔ master deployment/ edge deployment/ qa มߋNBTUFS QVMMSFRVFTU NFSHFͨ͠ ΒࣗಈͰ
FEHFɻ (開発環境) ຊ൪ϦϦʔε NBTUFS͔ΒRB QVMMSFRVFTU RBNFSHF͞ ΕΔͱ2"ڥࣗ ಈσϓϩΠ FEHFQVTI ͞ΕΔͱ։ൃػ ࣗಈσϓϩΠ deployment/ production 2"ऴΘͬͨ ΒQSPEVDUJPO ಉ༷ʹ
1VMM3FRVFTUσϓϩΠ • σϓϩΠλεΫ1VMM3FRVFTUͰ࣮ߦ – σϓϩΠͷݟ͑ΔԽ – NFSHFϘλϯΛԡ͢ͱ$JSDMF$*ܦ༝ͰσϓϩΠ͕Δ
σϓϩΠνϟοτͰ
ίʔυϨϏϡϫʔͷࣗಈΞαΠϯ
&&ςετࣗಈԽ
Πϯϑϥɺ$IFGͰίʔυԽ
4FSWFSTQFD %PDLFSͰ Πϯϑϥ$*
ϨϑτΟϯά νʔϜڥ
ϦϞʔτϫʔΫX4RXJHHMF
ேձ IVCPU͕ேձͷ࣌ؒʹ ͳΔͱڭ͑ͯ͘ΕΔ Ͱɺ[PPNVTͰϏσΧ ϯ ˞εΫγϣͳ͔ͬͨ
None
ϓϩδΣΫτݟऔΓਤ ேձͰू·ͬͨใ͔Βɺࠓ ୭͕ͳʹΛͬͯͯɺ͍ͭऴΘ Δ͔ΛඵͰΘ͔ΔΑ͏ʹ
,15
None
,"*;&/ͷΞδϟΠϧͷ࣮ࡍ • ܕͲ͓ΓͷεΫϥϜ͏ͬͯͳ͍ – εϓϦϯτܭըɺόʔϯμϯνϟʔτɺݟ ੵΓϙʔΧʔͳΜ͔ͳ͍ • िͷ಄ʹશମײͷڞ༗ΛOBPZB͔Β͢Δɺఔ – λΠϜϘοΫεɺৼΓฦΓɺ͘Β͍ΛΏΔ͘
λεΫཧ͔ΒϓϩδΣΫτ੍ • Δ͖͜ͱΛɺΑΓେ͖ͳཻͰଊ͑Δ – λεΫˠϓϩδΣΫτ – ʮ˓˓Λ˚˚ʹॻ͖͑Δʯˠʮ%8)ߏஙϓϩδΣΫτʯ • ϓϩδΣΫτͷதͤΔ –
1.ɺΤϯδχΞʙ͘Β͍ͷ1+ – 1+ΛͲ͏ਐΊΔ͔͓·͔ͤɻϊʔλον ΓํࣗతʹܾΊΔɻղ͘ ͖ ϓϩδΣΫτͷݯ صʹࡌͤΔ
୭͕ϑΝγϦςʔτ • ϨϑτΟϯά νʔϜڥ Ϛωʔδϟʔ͕ $50OBPZB • ϥΠτΟϯά
ٕज़ڥ ͦΕઐͷνʔϜ ͕ – %FWFMPQFS1SPEVDUJWJUZ ࣗಈԽπʔϧͷಋೖΛ ϛογϣϯʹͨ͠ϩʔϧ͕ ͋Δ ืूཁ߲ʹࡌͬͯΔ Α
͜͜ʹࢸΔ·Ͱ
ٸͰɺͭ·ͮ͘ • ࢝͘Β͍ʹେ͖ͳো – ։ൃ͏·͘ճͬͯͳ͍ɺͷతͳग़དྷࣄ • ݄͘Β͍ʹʮ։ൃ͜ͷ··͡Ό·͍ͣΑͶʯ ͱ߹॓ – ʮ͠Β͘ϦϦʔεఀΊͯɺࠜͬ͜Λղܾ͠Α͏ʯͱ
ͨ͠ – ཌ݄͔ΒOBPZB͕Ϛωʔδϟʔʹ ސͳͷʹX
·ͣͬͨ͜ͱ • εΫϥϜಋೖͨ͠ ϦϑΝΫλϦϯάͨ͠ ς ετॻ͍ͨ – ͍͍͑ •
पғΛݟ͑ΔΑ͏ʹͨ͠ – λεΫ୯Ґ͔ΒϓϩδΣΫτ୯Ґ – ʑͷใڞ༗ – ͳͥ શମײΛϝϯόʔશһ͕ѲͰ͖ΔΑ͏ʹ
None
ͰɺϓϩδΣΫτݟऔΓਤ
ࣄΛɺݟ͑ΔΑ͏ʹ͢Δ • ϕλ͚ͩͲɺ݁ہ͜Ε – ͦΕΛɺେ͖ΊͷཻͰ – ཻΛ্͛ͯɺগͳ͍తෛՙͰશମΛѲ Ͱ͖ΔΑ͏ʹ • ਓ͕ؒࣗతʹಈ͚ΔΑ͏ʹͳΔʹɺ ಈ͚Δൣғ͕ѲͰ͖ͳ͚ΕͳΒͳ͍
ʮ͋ͷਓ͔͠Βͳ͍ʯΛͳ͘͢ • ࣄͷͷ͍͍ࠜͬͩͨ͜͜Ε – ʮͦΜͳ͜ͱಥવݴΘΕͯʯʮ͑ͬɺฉ͍ ͯͳ͍Αʯʮഎܠ͕Θ͔Βͳ͍ʯ • ʮใڞ༗͢Δͷʯͱ͍͏จԽͷΠ ϯετʔϧ – ΄Μͱ͏ʹͭ͘͜͠ݴ͍ଓ͚ͨ
None
ࠜؾΑ͘ଓ͚Δ • ࠷ॳ୭ॻ͔ͳ͔ͬͨ – ࣗͷใ͚͕ͩฒΜͰͨ • ਓɺਓɺਅࣅ͢Δਓ͕ग़͖ͯͨ – গͣͭ͠ɺपΓ͕ݟ͑ΔΑ͏ʹͳ͍ͬͯͬͨ
ؾ͍ͮͨΒΊͬͪΌڞ༗͞ ΕΔΑ͏ʹͳͬͯͨ
None
None
ࣾͷΈ·Ͱŋŋŋ͆
पΓ͕ݟ͑ͯ͘Δͱ • ঃʑʹɺվળ׆ಈ͕ࣗൃతʹൃੜ͠͡ΊΔ – ղ͖͘՝͕Θ͔ΕɺϘʔϧΛर͏ਓ͕ݱΕΔ – ͱ͖Ͳ͖ɺϘτϧωοΫΛऔΓআ͍ͯ͋͛Δ • ͦͷਓ͚ͩ͡ΌܾΊʹ͍͘͜ͱɺͱ͔
• ͋ͱɺ΄ͬͱ͍ͯճΓ࢝ΊΔ – Ϛωδϝϯτɺৗʹશମײ͕ѲͰ͖ΔΑ͏ʹɺΤ ωϧΪʔΛ͗ଓ͚Δ
Ϛωδϝϯτͱ • ʮཧʯͰͳ͘ʮࢧԉʯ – ʮίϯτϩʔϧ͢ΔʯͷͰͳ͘ʮྗΛൃش Ͱ͖ΔΑ͏ʹʯࢧԉ͢Δ
ͷนΛΓӽ͑Δʹ • ʮϚωδϝϯτΛ࢝ΊΔʯͱܾΊΔ – ͳΜͱͳ͘͏·͍͘͘ɺͳΜͯ͜ͱى͜Β ͳ͍ • ਓͷνʔϜͰ͏·͘ճͬͯͨ͜ͱ͕ɺճΒͳ͘ ͳͬͯΔͱ͍͏ࣄ࣮Λ·ͣड͚༰ΕΔ – νʔϜ׆ಈΛ͏·͘ճͨ͢Ίʹ࣮ߦ͖͢͜ ͱɺΛܧଓతʹߟ͑ଓ͚Δ
None
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠