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
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
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
11
3.2k
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
7.7k
Functional TypeScript
naoya
18
6.7k
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
6.7k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
85k
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
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
25k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ブラウザの投機的読み込みと投機ルールAPIを理解し、Webサービスのパフォーマンスを最適化する
shuta13
3
280
コードや知識を組み込む / Incorporate Code and Knowledge
ks91
PRO
0
210
ボトムアップ限界を越える - 20チームを束る "Drive Map" / Beyond Bottom-Up: A 'Drive Map' for 20 Teams
kaonavi
0
120
M5Stack CoreS3とZephyr(RTOS)で Edge AIっぽいことしてみた
iotengineer22
0
430
Building a Study Buddy AI Agent from Scratch: From Passive Chatbots to Autonomous Systems
itchimonji
0
140
生成AIが変える SaaS の競争原理と弁護士ドットコムのプロダクト戦略
bengo4com
1
3.5k
Building Production-Ready Agents Microsoft Agent Framework
_mertmetin
0
160
エンタープライズの厳格な制約を開発者に意識させない:クラウドネイティブ開発基盤設計/cloudnative-kaigi-golden-path
mhrtech
0
150
Sociotechnical Architecture Reviews: Understanding Teams, not just Artefacts
ewolff
1
130
QAエンジニアはどうやって プロダクト議論の場に入れるのか?
moritamasami
2
390
AIが盛んな時代に 技術記事を書き始めて起きた私の中での小さな変化
peintangos
0
360
Oracle Cloud Infrastructure:2026年4月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
340
Featured
See All Featured
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
231
23k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
370
Discover your Explorer Soul
emna__ayadi
2
1.1k
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
160
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.2k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.2k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
77
5.3k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
180
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.7k
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
230
It's Worth the Effort
3n
188
29k
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·ͨ͠