Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
仕事のやり方を変えるためにコープさっぽろがやめたこと / What we stop to ch...
Search
CO-OP Sapporo
February 19, 2021
Technology
230
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
仕事のやり方を変えるためにコープさっぽろがやめたこと / What we stop to change how we working effective
2021/2/19 電算システムフォーラムでお話しした資料です。
CO-OP Sapporo
February 19, 2021
More Decks by CO-OP Sapporo
See All by CO-OP Sapporo
大量リダイレクトも怖くない!CloudFront KeyValueStoreでサービスサイトリニューアルを楽々乗り越えた話 / How we redirect large-scale web pages by CloudFront Functions and CloudFront KeyValue Store
coopsapporo
1
1.2k
CloudNative Days Summer 2024-北海道全域で利用される宅配システムのクラウドネイティブ化
coopsapporo
0
880
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜 / School lunch for anywhere
coopsapporo
0
750
AWSアカウントをOrganizations配下に入れようとしたらVPCまるごとお引越しをした件 / JAWS PANKRATION 2021 / What makes me to migrate entire VPC
coopsapporo
1
3.5k
絶対にテストコードを書かないチームのテストルール
coopsapporo
2
4.3k
混沌から離脱までの道のり アウトソースをする事業会社がすべきことは?
coopsapporo
0
180
社会人2年目のエンジニアがPMになるとき
coopsapporo
2
450
KPTの空回りを防ぐ! エンジニアリングチーム 立ち上げの取り組み
coopsapporo
0
4.7k
あなたならどうする?DXの現場におけるエンジニアの葛藤
coopsapporo
0
2.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
【データ横丁主催】AI Agentがコンテキストを使って仕事をした後、何が残るのか― 組織の経験を次の判断に引き継ぐ「Agent Memory」
shisyu_gaku
2
310
『GOエコノミー 』(相乗りサービス) におけるスペック駆動開発
mot_techtalk
1
150
AI感のないAWS構成図をAIエージェントに描かせたい!
sagochiko
2
490
OSC2026on_the-world-is-waiting-for-your-voice.pdf
naruoga
0
170
[2026-09-30]ロックンロールは鳴り止まないっ - 信頼性かまってちゃん - 「データ駆動を投げ捨ててまで。」追いかける信頼性改善に向けた取り組みの話
tosite
0
170
AI臭い文章とは何なのか
nasuvitz
38
76k
DORA_Metrics.pdf
wagnerfusca
1
140
認知負荷を吸収し、プロダクトをまたぐPR Preview基盤の設計事例
taiki45
2
560
私の推しは「聞いてから進む」AIです -AI-DLCに一人でアプリを作らせた話
yama3133
1
160
【Findyテック文化祭ワークショップ】新卒エンジニア&採用担当と作る、 なりたい姿と今やるべき一歩
dip_tech
PRO
0
150
行動するAIのためのオントロジー | DevRev — Encraft #26.pdf
dvrv_tknrszk
2
660
AI Made Us Faster at Solving the Wrong Problems
marceloancelmo
0
110
Featured
See All Featured
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
730
Ethics towards AI in product and experience design
skipperchong
2
410
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
55
13k
職位にかかわらず全員がリーダーシップを発揮するチーム作り / Building a team where everyone can demonstrate leadership regardless of position
madoxten
69
66k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
3k
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
250
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
1.2k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
37
7.5k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
BBQ
matthewcrist
89
10k
Transcript
ࣄͷΓํΛม͑ΔͨΊʹ ίʔϓͬ͞ΆΖ͕Ίͨ͜ͱ ੜ׆ڠಉ߹ίʔϓͬ͞ΆΖ ୩लथɹࢁ㟒ಸॹඒ
ɿΞΫηϯνϡΞגࣜձࣾ ˔ ࠃ֎ͷখചۀͷۀվֵɺίετݮɺϚʔέςΟϯάࢧԉͳͲ ʹैࣄɻ ɿגࣜձࣾ౦ٸϋϯζɹࣥߦһ ˔ ใγεςϜ෦ɺྲྀ෦ɺ௨ൢࣄۀͷऀͱͯ͠վֵΛ࣮ ࢪɻ"84ԽɺJ1BE104։ൃɺࣗࣾ։ൃԽɺྲྀߏվֵɺ ௨ൢࣄۀͷࠇࣈԽͳͲΛਪਐɻ ɿϋϯζϥϘגࣜձࣾɹදऔకࣾ
˔ *5ιϦϡʔγϣϯϓϩόΠμʔΛۀɺදऔకࣾʹबɻ ॳ͔Βࠇࣈୡ͠ظதܻ̎Λҡ࣋ʢ౦ٸϋϯζͷࣥߦ һͱ݉ʣ ɿגࣜձࣾϝϧΧϦɹࣥߦһ ˔ $*0ͱͯ͠ྖऩॻϨεɺܖॻͷ৽͍͠ిࢠక݁ํ๏ΛߟҊɻ ɿϩέελגࣜձࣾɹදऔకࣾʢݱʣ ɿίʔϓͬ͞ΆΖ$*0ɺͦͷଞෳࣾͷ$*0 झຯڵຯɿ Ωϟϯϓɺ##2ɺ)BSMFZɺւ֎ཱྀߦʢେಊɺݹʣɺ ํੜɺւ͝൧ࢁ͝Μ ੜ׆ڠಉ߹ίʔϓͬ͞ΆΖ $*0୩लथ ͝ѫࡰͱࣗݾհ
w ιϑτϋεͰΠϯϑϥΤϯδχΞ w ਤใγεςϜ։ൃձࣾͰͻͱΓγε w ཱྀߦձࣾͷγε෦ͰΫϥυ୲ ݄ʹ౦ژ͔ΒࡳຈҠॅɻ ݄ΑΓίʔϓͬ͞ΆΖ+0*/ɻ (PPHMF8PSLTQBDFͷυϝΠϯҠߦΛ୲ɻ ͖ͳ(PPHMFͷαʔϏε$MPVE4IFMMɻ
ւಓͷઇ࣭͕ྑ͗ͯ͢Ҏ্ϒϥϯΫ͕ۭ͍͍ͯ ·͕ͨ͠ɺ΄΅ຖिήϨϯσʹ௨ͬͯεϊʔϘʔυ Λ͍ͯ͠·͢ɻ ੜ׆ڠಉ߹ίʔϓͬ͞ΆΖ σδλϧਪਐຊ෦ΤϯδχΞ ࢁ㟒ಸॹඒ ͝ѫࡰͱࣗݾհ
0GGJDFιϑτͷར༻ΛΊͨ ˔ 1$ʹೖ͍ͬͯΔ0GGJDFιϑτΛेʹݮ͢Δ ˓ ళฮͱڌېࢭɺຊ෦ࠓͷ݄ΛΊͲʹېࢭ ˙ 0GGJDFνʔϜΛ࡞ͬͯళฮ৬һͱҰॹʹݕূ ˙ (PPHMF%SJWFͷ5*14Λࣾ4MBDLߘ ˓
&YDFMɾ$47ग़ྗΛ(PPHMF%SJWFͷग़ྗʹมߋ ˙ ࣄۀ༻ސ٬ใཧγεςϜ ˙ ۈଵཧγεςϜ ˓ ୯ͳΔஔ͖͑Ͱͳ͘ۀϓϩηεվળ ˙ ඦສߦͷ$47ϑΝΠϧΛख࡞ۀͰमਖ਼ɾɾɾʂʁ
˔ .%.ιϑτͰͷ੍ޚʢࠓޙΊΔʣ ˓ 64#ϝϞϦͷॻ͖ࠐΈېࢭ ˓ ΠϯϕϯτϦใऔಘ ˔ 8JOEPXTͷϩάΠϯΛ(PPHMF*EQͰ ˓ ($18ͷΠϯετʔϧํ๏ָ͕ʹͳͬͯ͏Ε͍͠
˓ σΟϨΫτϦαʔϏεγεςϜෆཁ .%.ιϑτͰͷσόΠεཧΛΊͨ
ࠓޙͷ ˔ ΞϧόΠτɾύʔτ৬һʹΞΧϯτ༩ ˓ $MPVE*EFOUJUZ'SFFϢʔβʔΛͬͯ:PVUVCFͰFϥʔχϯά ˔ *%BB4෦Λ(PPHMFʹͲΜͲΜد͍͖͍ͤͯͨ ˓ ࣾγεςϜͷϩάΠϯΛ#FZPOE$PSQʹد͍͖͍ͤͯͨ ˔
ύεϫʔυ͖ఴϝʔϧڋ൱ ˓ GSFFF͞Μɺ͝ࢀߟʹ͍ͤͯͩ͘͞͞ʂʂ