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
ドラッカー風エクササイズ
Search
KazuhideInano
October 02, 2017
Business
0
570
ドラッカー風エクササイズ
KazuhideInano
October 02, 2017
Tweet
Share
More Decks by KazuhideInano
See All by KazuhideInano
More Great ScrumMaster 〜システムコーチングの智慧がもたらす更なるScrumMasterWayへの歩み〜
kazuhideinano
2
1.4k
Self Resume
kazuhideinano
0
510
アジャイルコーチング × システムコーチング
kazuhideinano
2
9.2k
チームで壁をひとつ越えるために「インテグラル理論」を使ってみよう
kazuhideinano
0
160
あなたのSprint Goalは、機能してますか?
kazuhideinano
2
15k
アジャイルコーチそれぞれの道
kazuhideinano
0
4.1k
SCRUMMASTER THE BOOK翻訳活動におけるリモート×モブ実践
kazuhideinano
0
160
チームや組織が変革するためのポイント 〜アジャイルコーチの視点から〜
kazuhideinano
4
1.8k
コミュニティ運営から学んだプロセス改善とチームの成長
kazuhideinano
0
2.4k
Other Decks in Business
See All in Business
akippa株式会社|Company Deck
akippa
0
520
成果報酬型アジャイル開発とプロダクトマネジメント
sasakendayo
1
170
[1] Power BI Deep Dive [2026-02]
ohata_bi
2
130
YassLab (株) サービス紹介 / Introduction of YassLab
yasslab
PRO
3
41k
スタートアップ調査:女性起業家を取り巻く課題と解決策
mpower_partners
PRO
0
530
全社員が使える環境を整える! n8n Enterprise導入と浸透施策の実践
enpipi
0
870
【Progmat】ST-Market-Outlook-2026
progmat
0
870
【northernforce#54】AIの歴史と仕組みから学ぶAIエージェント入門
yoshi17
0
240
40代データ人材のキャリア戦略
pacocat
4
3.8k
GMO Flatt Security 会社紹介資料
flatt_security
0
26k
2026.1_中途採用資料.pdf
superstudio
PRO
3
96k
会社紹介資料202601.pdf
gmofh_hr_team
0
1.4k
Featured
See All Featured
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.8k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
Avoiding the “Bad Training, Faster” Trap in the Age of AI
tmiket
0
71
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
580
What the history of the web can teach us about the future of AI
inesmontani
PRO
1
420
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
110
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
2k
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
0
430
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
54
8k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
880
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
Transcript
υϥοΧʔ෩ΤΫααΠζ ΛͬͯΈΑ͏ Ҵल !,B[VIJEF*OBOP
ࣗݾհ Ҵल !,B[VIJEF*OBOP ϑϦʔϥϯεͰ͋Δ͜ͱΛ׆͔ͯ͠ΞδϟΠϧͳݱΛ ΜͰΓา͍ͯ·͢ɻ ओʹ8FCܥΤϯδχΞΛͬͯ·͕ͨ͠ɺΤϯδχΞͱ ͍͏ʹनΘΕͣΓ͍ͨ͜ͱɺΔ͖ͩͱࢥͬͨ͜ ͱΛΓଓ͚ͨ݁ՌɺݱࡏΞδϟΠϧίʔνͬͯ· ͢ɻ
υϥοΧʔ෩ΤΫααΠζͬͯʁ • ΞδϟΠϧαϜϥΠͷஶऀɺδϣφαϯɾϥε Ϛηϯ໊͕͚ͨ • ͻͱ͜ͱͰݴ͏ͱʮϝϯόಉ࢜ͰظΛ͢Γ͋ ΘͤΔϓϥΫςΟεʯ • νʔϜϏϧσΟϯάʹཱͭͱݴΘΕ͍ͯΔ
υϥοΧʔ෩ΤΫααΠζͬͯʁ • ΞδϟΠϧαϜϥΠͷஶऀɺδϣφαϯɾϥε Ϛηϯ໊͕͚ͨ • ͻͱ͜ͱͰݴ͏ͱʮϝϯόಉ࢜ͰظΛ͢Γ͋ ΘͤΔϓϥΫςΟεʯ • νʔϜϏϧσΟϯάʹཱͭͱݴΘΕ͍ͯΔ ܾͯ͠୭͔Λ൷͢ΔͷͰ͋Γ·ͤΜɻ
૬ख͕ࢥ͍ͬͯΔ͜ͱͱ͕ࣗࢥ͍ͬͯΔ͜ͱ ͷΪϟοϓʹؾ͖ͮɺͦͷΪϟοϓΛνʔϜ ͱͯ͠ຒΊ͍ͯ͘͜ͱ͕తͰ͢ɻ
• ͭͷλϑΫΤενϣϯʹ͍͑ͯͩ͘͞ • ͦΕΛϝϯόʹڞ༗͍ͯͩ͘͠͞ • ϝϯόࢥ͍ײΛ͑ɺ͠߹ͬͯͩ͘͞ ͍ ϓϥΫςΟεͷྲྀΕ
1.ࣗԿ͕ಘҙͰ͔͢ʁ 2.ࣗͲ͏͍͏;͏ʹࣄ͠·͔͢ʁ 3.େʹࢥ͏ՁԿͰ͔͢ʁ 4.ϝϯόࣗʹͲΜͳՌΛظ͍ͯ͠Δͱࢥ ͍·͔͢ʁ ͭͷλϑΫΤενϣϯ
ࣗԿ͕ಘҙͰ͔͢ʁ • ྫ͑ઃܭͱ͔ɺίʔσΟϯάͱ͔ • ͋Δ͍ੵۃੑͱ͔ϑΝγϦͱ͔
ࣗԿ͕ಘҙͰ͔͢ʁ • ྫ͑ઃܭͱ͔ɺίʔσΟϯάͱ͔ • ͋Δ͍ੵۃੑͱ͔ϑΝγϦͱ͔ ରՁΛ͍ͬͯΔϓϩͱͯ͠ͷ ࣗͷثΛॻ͍ͯΈ͍ͯͩ͘͞ʂ
ࣗͲ͏͍͏;͏ʹࣄ͠·͔͢ʁ • Ͳ͏͍͏ํ๏γνϡΤʔγϣϯͩͱࣗͷೳ ྗΛൃشͰ͖ͦ͏ʁ • ͋ͳͨͷثΛ࠷େݶʹ׆͔ͨ͢Ίͷ݅ ํ ๏γνϡΤʔγϣϯ Կʁ
• Ͳ͏͍͏ํ๏γνϡΤʔγϣϯͩͱࣗͷೳ ྗΛൃشͰ͖ͦ͏ʁ • ͋ͳͨͷثΛ࠷େݶʹ׆͔ͨ͢Ίͷ݅ ํ ๏γνϡΤʔγϣϯ Կʁ ࢦ͢ΰʔϧʹۙͮͨ͘Ίʹ
Ͳ͏Δ͔ɺԿ͕ඞཁ͔Λॻ͍͍ͯͩ͘͞ʂ ࣗͲ͏͍͏;͏ʹࣄ͠·͔͢ʁ
େʹࢥ͏ՁԿͰ͔͢ʁ • ྫ͖͑Ε͍ͳίʔυͱ͔ɺڅྉͱ͔ • ͋Δ͍ಇ͖͕͍ͱ͔ɺՈͱ͔ɺझຯͱ͔
େʹࢥ͏ՁԿͰ͔͢ʁ • ྫ͖͑Ε͍ͳίʔυͱ͔ɺڅྉͱ͔ • ͋Δ͍ಇ͖͕͍ͱ͔ɺՈͱ͔ɺझຯͱ͔ ࣗͷՁͱ૬खͷՁҧͬͯͨΓલ ൺֱ͢ΔͷͰ͋Γ·ͤΜʂ
ϝϯόࣗʹͲΜͳՌΛ ظ͍ͯ͠Δͱࢥ͍·͔͢ʁ • ૬खͷཱʹͳͬͨͭΓͰ૾͍ͯͩ͘͠͞ • ʮ˓˓͞ΜͳΒ͖ͬͱ͜Εͬͯ͘ΕΔΑͶʯ ͱ͍͏ײ͡Ͱ
ϝϯόࣗʹͲΜͳՌΛ ظ͍ͯ͠Δͱࢥ͍·͔͢ʁ • ૬खͷཱʹͳͬͨͭΓͰ૾͍ͯͩ͘͠͞ • ʮ˓˓͞ΜͳΒ͖ͬͱ͜Εͬͯ͘ΕΔΑͶʯ ͱ͍͏ײ͡Ͱ ٬؍తʹɺ͋ͳ͕ͨͨΒ͢ʮՌʯΛ ॻ͍ͯΈ͍ͯͩ͘͞ʂ
1.ࣗԿ͕ಘҙͰ͔͢ʁ 2.ࣗͲ͏͍͏;͏ʹࣄ͠·͔͢ʁ 3.େʹࢥ͏ՁԿͰ͔͢ʁ 4.ϝϯόࣗʹͲΜͳՌΛظ͍ͯ͠Δͱࢥ ͍·͔͢ʁ ͭͷλϑΫΤενϣϯ
ڞ༗λΠϜ • ࣗͷՁ؍ࢥ͍Λද໌ͯ͠ɺϝϯό͔Β ϑΟʔυόοΫΛΒ͍·͠ΐ͏ • ϝϯό͕ϝϯόࣗʹର๊ͯ͘͠ظʹɺࣗ ͕ࢥ͏ϝϯόͷظΛ͑ͯ͢Γ߹ΘͤͯΈ ·͠ΐ͏
ڞ༗λΠϜ • ϝϯόʹରͯ͠ྫ͑͜Μͳൃݟ͋Γ·ͨ͠ ͔ʁ -ʮ࣮ʙʙ͕ಘҙͳΜͩͶʯ -ʮͳΔ΄ͲɺʙʙͳΓํ͕͍͍ΜͩͶʯ -ʮຊʙʙ͕େͳΜͩͶʯ -ʮʙʙͳՌΛظ͞ΕͯΔͱࢥͬͯͨΜͩ Ͷʯ
ڞ༗λΠϜ • ࣗʹରͯ͠ྫ͑͜ΜͳϑΟʔυόοΫ͋ Γ·͔ͨ͠ʁ -ʮ͓͒ɺʙʙ͕ಘҙͩͱΒͳ͔ͬͨΑʯ -ʮͦ͏͔ɺʙʙͳΓํ͕ྑ͔ͬͨΜͩͶʯ -ʮΓʙʙ͕େͳΜͩͶʯ -ʮ࣮ࢲʙʙͳՌΛظͯ͠ΔΜͩΑʯ
վΊͯ ͜ͷϓϥΫςΟεͷత • ͓ޓ͍ͷࢥ͍Ձ؍ΛΔ͜ͱͰࣗ৴ɾଚܟ Λ࣋ͬͯߩݙͰ͖ΔͨΊͷʮͷ҆શʯΛ࡞Δ • ͓ޓ͍ͷಘҙྖҬΛΔ͜ͱͰνʔϜͷຊདྷͷ࠷ େݶͷྗΛѲ͠ɺνʔϜͷՌ݁ͼ͚ͭΔ •
͓ޓ͍ͷظΛ͢Γ߹ΘͤΔ͜ͱͰɺʮ࣮୭͔ ͕զຫ͍ͯ͠ΔʯͳΜͯ͜ͱ͕ແ͍νʔϜΛ࡞Δ
վΊͯ ͜ͷϓϥΫςΟεͷత • ͓ޓ͍ͷࢥ͍Ձ؍ΛΔ͜ͱͰࣗ৴ɾଚܟ Λ࣋ͬͯߩݙͰ͖ΔͨΊͷʮͷ҆શʯΛ࡞Δ • ͓ޓ͍ͷಘҙྖҬΛΔ͜ͱͰνʔϜͷຊདྷͷ࠷ େݶͷྗΛѲ͠ɺνʔϜͷՌ݁ͼ͚ͭΔ •
͓ޓ͍ͷظΛ͢Γ߹ΘͤΔ͜ͱͰɺʮ࣮୭͔ ͕զຫ͍ͯ͠ΔʯͳΜͯ͜ͱ͕ແ͍νʔϜΛ࡞Δ ͭ·Γ͓ޓ͍ΛΑͬͯ͘ ΑΓҰؙͱͳͬͨڧ͍νʔϜʹͳΔͨΊͷ ϓϥΫςΟεͰ͢ʂ
վΊͯ ͜ͷϓϥΫςΟεͷత
Α͍νʔϜʹͳΓ·͢Α͏ʹʂ ͓ΘΓ ͍͞͝ʹ