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
エンジニアメンター制度の効果的な運用を目指して/improve-mentor-system
Search
shibayu36
April 16, 2019
Technology
10k
27
Share
エンジニアメンター制度の効果的な運用を目指して/improve-mentor-system
shibayu36
April 16, 2019
More Decks by shibayu36
See All by shibayu36
顧客との商談議事録をみんなで読んで顧客解像度を上げよう
shibayu36
0
990
QAフローを最適化し、品質水準を満たしながらリリースまでの期間を最短化する #RSGT2026
shibayu36
2
5.2k
EMこそClaude Codeでコード調査しよう
shibayu36
0
1.1k
詳しくない分野でのVibe Codingで困ったことと学び/vibe-coding-in-unfamiliar-area
shibayu36
3
5.9k
個人CLAUDE.md紹介と設定から学んだこと/introduce-my-claude-md
shibayu36
0
1.9k
今の生産性改善活動で大切にしている考え方
shibayu36
8
8.8k
グレードイメージ具体化のため昇格理由を公開する
shibayu36
8
6k
新機能作成時に開発ブランチに細かくmergeしていく戦略/merge-strategy-for-new-feature
shibayu36
6
18k
一から始めるJavaScriptユニットテスト/js-unit-test-from-scratch
shibayu36
8
33k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Cloud Infrastructure:2026年4月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
330
AI時代の品質はテストプロセスの作り直し #scrumniigata
kyonmm
PRO
4
1.3k
VespaのParent Childを用いたフィードパフォーマンスの改善
taking
0
260
AI駆動開発で生産性を追いかけたら、行き着いたのは品質とシフトレフトだった
littlehands
0
380
『生成AI時代のクレデンシャルとパーミッション設計 — Claude Code を起点に』の執筆企画
takuros
2
2.1k
2026年春のAgentCoreアプデ 細かいやつ全部まとめ
minorun365
3
180
Building Production-Ready Agents Microsoft Agent Framework
_mertmetin
0
160
AgentCore×VPCでの設計パターンn選と勘所
har1101
4
390
多角的な視点から見たAGI
terisuke
0
120
【技術書典20】OpenFOAM(自宅で深める流体解析)流れと熱移動(2)
kamakiri1225
0
370
GKE Agent SandboxでAIが生成したコードを 安全に実行してみた
lamaglama39
0
190
カオナビに Suspenseを導入するまで / The Road to Suspense at kaonavi
kaonavi
1
420
Featured
See All Featured
The SEO identity crisis: Don't let AI make you average
varn
0
460
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
1
1.2k
Building a A Zero-Code AI SEO Workflow
portentint
PRO
0
490
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
730
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
380
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.2k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
9.9k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
170
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
290
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
180
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.6k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
510
Transcript
ΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͷ ޮՌతͳӡ༻Λࢦͯ͠ @shiba_yu36 2019/04/16 Engineering Manager Meetup #5
ࣗݾհ • @shiba_yu36 • https://blog.shibayu36.org/ • ͯͳͷνʔϑΤϯδχΞɻٕज़৫શମΛݟΔ • ͍ΘΏΔEMͰͳ͍͕ɺ͍ۙΈͷ͕Ͱ͖Δͱࢥ͏
None
None
ಥવͰ͕͢ɺEMΛ͍ͬͯͯ ͜Μͳ͜ͱΛࢥͬͨ͜ͱ͋Γ·ͤΜ͔ʁ
• ॳΊͯϚωʔδϟʹͳ͚ͬͨͲ·ͣԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • ඪઃఆɺ1on1ɺධՁͳͲΛ͍ͬͯΔ͚ͲखԠ͕͑ͳ͍ • ͦͦͲ͏ͬͯΈΛղܾ͍ͯͬͨ͠Βྑ͍ͷ͔͔ Βͳ͍ • ϚωʔδϟεΩϧΛͲ͏ʹ͚ͭͨΒΑ͍͔͔Βͳ͍ •
(Manager of Managerࢹ): ϚωʔδϟεΩϧΛͲ͏ͬͯԣల ։͍͚ͯ͠Α͍ͷ͔͔Βͳ͍
શ෦ࢥͬͨ͜ͱ͕ ͋Γ·͢ʂ
ͯͳͷνʔϜԣஅͷ ΤϯδχΞϝϯλʔ੍Ͱ ಉ͡՝͕͋Γ·ͨ͠
ࠓͦͷ՝ΛͲ͏վળ ͍͔ͯͬͨ͠Λհ͠·͢
ΞδΣϯμ • ͯͳͷνʔϜԣஅͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͱ • ࣮ࡍʹͲͷΑ͏ͳ՝͕͔͋ͬͨ • ͲͷΑ͏ʹվળ͔ͨ͠ • վળࢪࡦʹΑΓ࠷ऴతʹͲ͏ͳ͔ͬͨ
ΞδΣϯμ • ͯͳͷνʔϜԣஅͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͱ • ࣮ࡍʹͲͷΑ͏ͳ՝͕͔͋ͬͨ • ͲͷΑ͏ʹվળ͔ͨ͠ • վળࢪࡦʹΑΓ࠷ऴతʹͲ͏ͳ͔ͬͨ
ͯͳͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ https://developer.hatenastaff.com/entry/2018/05/30/173000
νʔϜԣஅͷϝϯλʔ੍ • (എܠ: ΤϯδχΞɺνʔϜ) • શͯͷΤϯδχΞʹϝϯλʔ͕Ұਓ • ৽ଔɾத్ɺೖࣾͷؔ͞ͳ͠ • νʔϜ֎ͷνʔϑ/γχΞΤϯδχΞ͕ϝϯλʔʹ
• νʔϑ/γχΞ؇͍ϐϥϛουߏ
νʔϜԣஅͷϝϯλʔ੍ • ׂղܾࢧԉɺࢧԉɺઐੑධՁ • ඪઃఆɾຖ݄ͷ1on1ɾධՁͳͲΛ௨ͯ͡ୡ ͢Δ
νʔϜ֎ʹஔ͘ͶΒ͍ • νʔϜ֎ʹ૬ஊઌΛ࡞Γ͍ͨ • νʔϜͰτϥϒϧ͕͋ͬͯ૬ஊ͘͢͠ • νʔϜ֎ͷҧ͏ࢹ͔ΒҙݟΛަ • ࢹɺೝϑϨʔϜΛ͛Δ
νʔϜ֎ʹஔ͘ͶΒ͍ • ಘҙͳਓʹ͓ئ͍͍͢͠ • νʔϜʹಘҙͳਓ͕͍ͳͯ͘ରԠͰ͖Δ • ผνʔϜؒͷใڞ༗ͷͱͯ͠
͋ΔCTO͔Β Φʔμʔ͕
ࠓͷϝϯλʔ੍ͩͱɺޮՌతʹղܾɺ ࢧԉ͕ग़དྷ͍ͯͳ͍Α͏ʹײ͡Δ վળͯ͠Α
ࠓͷϝϯλʔ੍ͩͱɺޮՌతʹղܾɺ ࢧԉ͕ग़དྷ͍ͯͳ͍Α͏ʹײ͡Δ վળͯ͠Α ͍͍ײ͡ʹΓ·͢ʂ
ΞδΣϯμ • ͯͳͷνʔϜԣஅͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͱ • ࣮ࡍʹͲͷΑ͏ͳ՝͕͔͋ͬͨ • ͲͷΑ͏ʹվળ͔ͨ͠ • վળࢪࡦʹΑΓ࠷ऴతʹͲ͏ͳ͔ͬͨ
ຊʹ՝͕ଘࡏ͢Δ͔ʁ
՝ൃݟͷͨΊϝϯλʔʹΞϯέʔτ • γχΞͷׂ͝ͱͷखԠ͑Λڭ͍͑ͯͩ͘͞(5ຬ) • ղܾࢧԉ • ࢧԉ • దͳධՁ •
ϝϯλʔͷαϙʔτΓ͍ͯ·͔͢ʁ • ଞ͍Ζ͍Ζهड़ཝ(ࠔͬͨ͜ͱͱ͔ɺ͏·͍ͬͨ͘͜ͱͱ͔)
݁Ռ…?
None
None
None
None
• ϝϯλʔ͕ΊͬͪΌࠔͬͯΔ… • ͜ͷௐࢠͩͱ • ޮՌతʹϝϯλʔ੍͕ӡ༻Ͱ͖ͳ͍ • ϝϯλʔΛ૿ͤͣɺ৫εέʔϧ͠ͳ͍ʂ
՝ੳΛ͢Δ
ΞϯέʔτΛੳ͢Δͱɺ ͍͔ͭ͘ͷ՝͕ݟ͔ͭͬͨ
՝ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍
՝ੳͰ͖ͨͷͰ ͋ͱվળͯ͜͠
ΞδΣϯμ • ͯͳͷνʔϜԣஅͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͱ • ࣮ࡍʹͲͷΑ͏ͳ՝͕͔͋ͬͨ • ͲͷΑ͏ʹվળ͔ͨ͠ • վળࢪࡦʹΑΓ࠷ऴతʹͲ͏ͳ͔ͬͨ
վળࡦΛࡾͭߟ͑ͨ • ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺͦͯ͠ಋೖձ • ϝϯλʔάϧʔϓձ • ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ
վળࡦΛࡾͭߟ͑ͨ • ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺͦͯ͠ಋೖձ • ϝϯλʔάϧʔϓձ • ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ
ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺ ͦͯ͠ಋೖձ
Ծઆ • ׂۀ༰Λ໌֬ʹ͠ɺಋೖձΛ͢Εɺ৽ ͍͠ϝϯλʔ͕࢝Ί͘͢ͳΔͷͰ • ਪનॻ੶Λ·ͱΊΔ͜ͱͰɺʹ͚ΔεΩϧͷ ࢦΛ࡞ΕΔͷͰ
Ծઆ • ׂۀ༰Λ໌֬ʹ͠ɺಋೖձΛ͢Εɺ৽ ͍͠ϝϯλʔ͕࢝Ί͘͢ͳΔͷͰ • ਪનॻ੶Λ·ͱΊΔ͜ͱͰɺʹ͚ΔεΩϧͷ ࢦΛ࡞ΕΔͷͰ ϚχϡΞϧ࡞Γɺਪનॻ੶બఆɺ ৽ϝϯλʔͷಋೖձΛͪΌΜͱΖ͏
ʲ࠶ܝʳ՝ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍
՝ͷதͰղܾͰ͖ͦ͏ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍ ϚχϡΞϧͱಋೖʹΑΔղܾ ॻ੶Ͱͷͱ͔͔ͬΓఏڙͰͷղܾ
ϝϯλʔͷׂͱ ۀυΩϡϝϯτͷ࡞ • ׂͷ໌֬Խ • ۀ༰ͷ໌֬Խ • ࠷ॳͷͱ͔͔ͬΓͷਪનॻ੶
None
None
None
ಋೖձ • υΩϡϝϯτΛઌʹಡΜͰɺ࣭Λߟ͓͍͑ͯͯΒ͏ • ৽ϝϯλʔΛશһݺΜͰ࣭λΠϜΛߦ͏ • ͔ͬͪ͜Βઆ໌͠·͘Βͳ͍
(ࢪࡦͷ࣮ࡍͷޮՌޙड़͠·͢)
ϝϯλʔάϧʔϓձ
վળࡦΛࡾͭߟ͑ͨ • ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺͦͯ͠ಋೖձ • ϝϯλʔάϧʔϓձ • ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ
Ծઆ • ϝϯλʔಉ࢜ͷ͢ػձ͕গͳ͍ͨΊɺؾܰͳ૬ஊ͕Ͱ͖ͳ͍ͷͰ • ૬ஊͰ͖ͳ͍ͱਏ͍͠ɺҰਓͰղܾग़དྷͳ͍ʹରॲͰ͖ͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷަྲྀ͕গͳ͍ͨΊɺࣗવͳεΩϧԣల։͕͞Εͳ͍ ͷͰ
Ծઆ • ϝϯλʔಉ࢜ͷ͢ػձ͕গͳ͍ͨΊɺؾܰͳ૬ஊ͕Ͱ͖ͳ͍ͷͰ • ૬ஊͰ͖ͳ͍ͱਏ͍͠ɺҰਓͰղܾग़དྷͳ͍ʹରॲͰ͖ͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷަྲྀ͕গͳ͍ͨΊɺࣗવͳεΩϧԣల։͕͞Εͳ͍ ͷͰ άϧʔϓձͱ͍͏ձٞମΛ࡞ͬͯձ͢ΔΛ໌ࣔతʹ࡞Ζ͏
ʲ࠶ܝʳ՝ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍
՝ͷதͰղܾͰ͖ͦ͏ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍ εΩϧͷԣల։ʹΑΔղܾ ૬ஊॴΛ࡞ͯ͠ղܾ
ϝϯλʔάϧʔϓձΛ݁ • ݄1Ͱू·ͬͯ1࣌ؒձ͢Δ • ϝϯςΟʔͷղܾ͍ͯ͠ͳ͍՝ɾؾʹͳΔ͜ͱΛڞ ༗͍͋͠ɺղܾҊΛ૬ஊ͢Δ • ղܾͰ͖ͳ͚Ε্ҐϨΠϠʔ(νʔϑ) • ϝϯλʔͱͯ͠ͷࠔΓ͝ͱ૬ஊ
& ݟڞ༗ͷ
ϝϯλʔάϧʔϓձΛ݁ • 4~5ਓͣͭͰϝϯλʔάϧʔϓձΛ݁ • νʔϑ1ɺγχΞ3~4 • ࠷ॳ2άϧʔϓ
ձͰ͢͜ͱ • લճͷΞΫγϣϯɾνʔϑʹ্͛ͨʹ͍ͭͯ • ϝϯςΟʔͷղܾ͍ͯ͠ͳ͍ɾؾʹͳΓ͝ͱ • ɾݟڞ༗ • ࣍ͷΞΫγϣϯ
(ࢪࡦͷ࣮ࡍͷޮՌޙड़͠·͢)
ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ
վળࡦΛࡾͭߟ͑ͨ • ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺͦͯ͠ಋೖձ • ϝϯλʔάϧʔϓձ • ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ
Ծઆ • ϝϯςΟʔ͔ΒཱͬͨମݧΛฉ͘ػձ͕ͳ͍ͨ Ίɺཱ࣮͍ͬͯͯखԠ͑Λײ͡ΒΕͳ͍ͷͰ • ϝϯςΟʔ͔ΒͷվળཁΛฉ͘ػձ͕ͳ͍ͨΊɺ ϑΟʔυόοΫ͔Βͷվળ͕Ͱ͖ͳ͍ͷͰ
Ծઆ • ϝϯςΟʔ͔ΒཱͬͨମݧΛฉ͘ػձ͕ͳ͍ͨ Ίɺཱ࣮͍ͬͯͯखԠ͑Λײ͡ΒΕͳ͍ͷͰ • ϝϯςΟʔ͔ΒͷվળཁΛฉ͘ػձ͕ͳ͍ͨΊɺ ϑΟʔυόοΫ͔Βͷվળ͕Ͱ͖ͳ͍ͷͰ ఆظతʹϝϯςΟʔ͔ΒҙݟΛΒ͏͜ͱͰղܾ͍ͨ͠
ʲ࠶ܝʳ՝ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍
՝ͷதͰղܾͰ͖ͦ͏ • ϝϯλʔͱͳͬͨ࣌ɺ࠷ॳԿΛͨ͠Β͍͍͔ͬ͞ͺΓ • Ͳ͏͍͏εΩϧΛʹ͚ͭΕΑ͍͔͔Βͳ͍ • ϝϯλʔಉ࢜ͷͭͳ͕Γ͕ͳ͘ɺղܾͰ͖ͳ͍Λ ૬ஊͰ͖ͳ͍ • ϝϯςΟʔͷʹཱ͍ͬͯΔͷ͔͕அͰ͖ͣɺϝϯ
λʔ͕खԠ͑Λײͯ͡ͳ͍ ϑΟʔυόοΫ͔ΒͷվળʹΑΔղܾ ϑΟʔυόοΫͰͷߩݙ࣮ײʹΑΔղܾ
ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ • ʹҰϝϯςΟʔશһʹૹ৴ • ಗ໊Ͱɺίϝϯτه໊Ͱϝϯλʔʹڞ༗ • Google FormͰ࡞
Ξϯέʔτ߲ • ϝϯλϦϯάΛ௨ͯ͠ࠔΓ͝ͱɾؾʹͳΓ͝ͱͷղܾͷ ͖͔͚ͬΛಘΒΕ·͔ͨ͠ʁ (5ຬ) • ϝϯλϦϯάΛ௨ͯࣗ͠ͷֶशͷͨΊͷ͖͔ͬ ͚ΛಘΒΕ·͔ͨ͠ʁ (5ຬ) •
ϝϯλʔͳͲٕज़άϧʔϓ͔ΒͷධՁదͱײ͡·ͨ͠ ͔ʁ (5ຬ)
Ξϯέʔτ߲ • ϝϯλϦϯάͰྑ͔ͬͨͱ͜ΖΛڭ͍͑ͯͩ͘͞ • ϝϯλϦϯάͰؾʹͳͬͨͱ͜Ζվળͯ͠΄͍͠ͱ ͜ΖΛڭ͍͑ͯͩ͘͞ • ͦͷଞϝϯλʔʹ͍͑ͨࣄ͕͋ΕͲ͏ͧ
None
None
Ξϯέʔτ߲ͷ • ϝϯλʔࣗΛରͱ͢ΔΑ͏ͳ࣭Ͱͳ͘ɺϝ ϯλϦϯάͱ͍͏εΩϧΛରͱ͢ΔΑ͏ͳ࣭ʹ • ؾʹͳͬͨͱ͜Ζͱදݱ͢Δ͜ͱͰɺվળϑΟʔυ όοΫΛૹΓ͘͢
Ξϯέʔτ݁Ռ
ϓϥεධՁ͕84.1%
ϓϥεධՁ͕79.5%
ϓϥεධՁ͕61.4% (25%͕ධՁະܦݧ)
ޮՌͷॴײ • ϝϯλʔͷ࣮ײͱରʹɺධՁ͕ඇৗʹྑ͔ͬͨ • όΠΞε͕͋Δʹͯ͠ߴ͘ݟ͑Δ • ྑ͔ͬͨ͜ͱଟ͘ॻ͔Ε͍ͯͨ ϝϯλʔͷखԠ͑ʹӨڹΛग़ͤͨͷͰ
෭࣍తޮՌͷॴײ • ϝϯλʔͷධՁͷશମײ͕͔ͬͨ • ૬ੑͷΠϝʔδ͕ͭ͘ͳͲ • ࣍ͷϝϯλʔΈ߹ΘͤΛܾΊ͘͢ͳͬͨ
ΞδΣϯμ • ͯͳͷνʔϜԣஅͷΤϯδχΞϝϯλʔ੍ͱ • ࣮ࡍʹͲͷΑ͏ͳ՝͕͔͋ͬͨ • ͲͷΑ͏ʹվળ͔ͨ͠ • վળࢪࡦʹΑΓ࠷ऴతʹͲ͏ͳ͔ͬͨ
࠷ऴతͳޮՌ
3ͭࢪࡦΛߦͬͯ݁ہ ՝վળͨ͠ͷʁ
࠶ϝϯλʔʹΞϯέʔτ • γχΞͷׂ͝ͱͷखԠ͑Λڭ͍͑ͯͩ͘͞(5ຬ) • ղܾࢧԉ • ࢧԉ • దͳධՁ •
ͦΕͧΕͷࢪࡦͷཱͪ߹͍
ͦΕͧΕͷׂͷखԠ͑ʁ
ղܾࢧԉ
ղܾࢧԉ
ࢧԉ
ࢧԉ
దͳධՁ
దͳධՁ
શମతʹ্ʂ ΑΓޮՌతʹग़དྷͨͱ࣮ײ ) Ξϯέʔτͷগͳ͍ͷͰɺ ఆྔతʹՃݕূඞཁ
ࢪࡦͷཱͪ߹͍ʁ
None
None
໌จԽࢪࡦͷ • γχΞީิͷϝϯςΟʔʹγχΞΤϯδχΞͱͳʹ ͔ͱઆ໌͢Δͷʹʹཱͪ·ͨ͠ • ࠓ·Ͱಓ͠Δ͕ಛʹͳ͔ͬͨͷͰ৭ʑඋ͞Εͯ Δ͜ͱ͕໌֬ʹͳͬͨ
None
ϝϯλʔάϧʔϓࢪࡦͷ • ΈΜͳͰղܾ͍ͯ͠Δײ͕ग़ͨ • άϧʔϓձΞυόΠεΒ͑ͯॿ͔Γ·ͨ͠ • ଞͷγχΞͷ׆ಈ͕ݟཱ͑ͯͬͨ • ੋඇࠓޙଓ͚ͯཉ͍͠ •
ղܾ૬ஊʹΑΔࣗવͳݟڞ༗ʹͳͬͨ(͜Ε ͷͰ͢)
None
ϑΟʔυόοΫࢪࡦͷ • ͳʹ͔͠Βͷߩݙ͕Ͱ͖͍ͯͨ͜ͱ͕Θ͔ͬͨ ͷͰΑ͔ͬͨͰ͢ • ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτɼ͔ͨ͠ʹͱࢥ͑ ΔճΛΒ͑·ͨ͠ • ͷϑΟʔυόοΫඇৗʹࢀߟʹͳΓ·͠ ͨ
ಛʹάϧʔϓձͱϑΟʔυόοΫ͕ߴධՁɻ ͜ΕΒͷࢪࡦΛͬͯΑ͔ͬͨ
ϝϯλʔ૿ͤͨ • උͨ͜͠ͱͰಋೖ͘͢͠ͳͬͨ • ͜ͷҰؒͰ8ਓ૿һ • ϝϯλʔάϧʔϓ4άϧʔϓʹ εέʔϧՄೳʹ
࠷ޙʹ: ࠓճͷࢪࡦΛ ௨ͯ͠ͷؾ͖
Ϛωʔδϟ͚ʹ ͨΓલͷ͜ͱΛ͢Δ
ϝϯόʔ͚ʹͨΓલͷ͜ͱ͔Γ • ϚχϡΞϧɺਪનॻ੶ɺಋೖձ • ׂ໌ࣔɺಋೖΛஸೡʹ͢ΔͷͨΓલ • ϝϯλʔάϧʔϓձ • ԣͷͭͳ͕ΓΛ࡞ΓશһͰεΩϧΞοϓ͢ΔͷͨΓલ •
ϑΟʔυόοΫΞϯέʔτ • ఆظతͳϑΟʔυόοΫ͔Βվળ͢ΔͷͨΓલ
ͨΓલͳͷʹɺͳ͔ͥ Ϛωʔδϟ͚ʹग़དྷͯͳ͔ͬͨ ͳΜͱͳ͘େৎͰ͠ΐ ͱࢥͬͯ͠·͍ͬͯͨ
͔͠͠·ͣͨΓલͷ͜ͱΛ ͢Δ͚ͩͰޮՌ͕͋ͬͨ
ըظతͳͷͷಋೖ͚ͩͰͳ͘ ݩͷඋେࣄ
ࠓޙҰͭͣͭվળ͠ ͍͖͍ͯͨ
ʲPRʳੵۃ࠾༻தͰ͢ʂ • ΤϯδχΞ͔Β։ൃϚωʔδϟʹͳͬͨਓ͍·͢ʂ • ಇ͘Πϝʔδ: https://speakerdeck.com/yashigani/hatena-engineer-seminar-number-10 • ͪΖΜΤϯδχΞͱͯ͠όϦόϦΓ͍ͨਓʂ • ڵຯ͕͋Ε͔͚͍ͯͩ͘͞(TwitterͰՄ)
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏ ͍͟͝·ͨ͠
Any Question?