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
マネージャーのためのスクラムマスターのパフォーマンスを高めるTips集
Search
latte
September 30, 2023
Technology
0
1.3k
マネージャーのためのスクラムマスターのパフォーマンスを高めるTips集
latte
September 30, 2023
Tweet
Share
More Decks by latte
See All by latte
事例から学ぶアジャイル推進者のための「アイデアを組織に導入すること」を支える技術
latte9
0
110
快く動いてもらえる!仲間が増える! ストーリーで学ぶアジャイル推進者のための「アイデアを組織に導入すること」を支える技術
latte9
0
68
アジャイルコーチとしてスクラムマスターの評価をどう考えているか?
latte9
0
37
初心者SMを半年で即戦力扱い、給料も2段階UP事例紹介!
latte9
0
68
スクラムマスターやマネージャーのための信頼構築につながる傾聴の技術
latte9
8
3.3k
0からわかる部下が自律的に学んで成長する環境づくりの方法 〜 学習科学の理論をベースに 〜
latte9
2
1.2k
雑用スクラムマスターからの卒業伸びるスクラムマスターの任命&育成法〜学習科学に基づいた解説を添えて〜
latte9
1
870
仕事のモチベーションをあげるための1on1の使い方〜対話のテクニック集〜 @1on1カンファレンス
latte9
2
1.2k
コードレビュー地獄から抜け出すためのペアプロ育成法〜学習科学の視点から〜 #xpjug
latte9
10
9.9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
serverless team topology
_kensh
3
260
RemoteFunctionを使ったコロケーション
mkazutaka
1
170
AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
okiyuki99
6
1.6k
ストレージエンジニアの仕事と、近年の計算機について / 第58回 情報科学若手の会
pfn
PRO
4
930
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
280
アウトプットから始めるOSSコントリビューション 〜eslint-plugin-vueの場合〜 #vuefes
bengo4com
3
1.9k
可観測性は開発環境から、開発環境にもオブザーバビリティ導入のススメ
layerx
PRO
4
2.5k
Okta Identity Governanceで実現する最小権限の原則
demaecan
0
230
AIを使ってテストを楽にする
kworkdev
PRO
0
380
SREのキャリアから経営に近づく - Enterprise Risk Managementを基に -
shonansurvivors
1
600
20251029_Cursor Meetup Tokyo #02_MK_「あなたのAI、私のシェル」 - プロンプトインジェクションによるエージェントのハイジャック
mk0721
PRO
6
2.2k
個人でデジタル庁の デザインシステムをVue.jsで 作っている話
nishiharatsubasa
3
5.3k
Featured
See All Featured
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
2.9k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Done Done
chrislema
186
16k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
16
1.7k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
57
6k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
272
21k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
650
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Visualization
eitanlees
150
16k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Transcript
͓͔͍ͤͬϚωʔδϟʔͷͨΊͷ εΫϥϜϚελʔͷՌΛߴΊΔ 5JQTू dֶशՊֶͷཧΛϕʔεʹ d -BUUF XPまつり 20230930
ର •εΫϥϜϚελʔΛҭ͍ͯͨཧ৬ͷํ ಘΒΕΔͷ •εΫϥϜϚελʔ͕ύϑΥʔϚϯεΛग़ͤΔ ڥͷ࡞Γํ
ࣗݾհ • -BUUF • ΞδϟΠϧίʔν • ίʔνίϯαϧݚम৫։ൃΞδϟΠϧPOҭ • ݸਓࣄۀओ
࣭ •৫ͷεΫϥϜϚελʔͲͷ͘Β͍ՌΛग़ͯ͠ ͍Δͱࢥ͍·͔͢ʁ •ධՁ͢ΔͱԿ͘Β͍Ͱ͔͢ʁ •%JTDPSEͷνϟοτʹΛॻ͍ͯΈ͍ͯͩ͘͞
ো͕ى͖ͯ ͦͷ͠ͷ͗ σΩΔ4.͕͍ΔͱͲ͏ͳΔͷ͔ʁ σΩΔ4.͕͍Δͱʁ ࠜຊ՝Λؾ͚ΔΑ͏ ʹࢧԉ͢Δ ѱ͍ঢ়ଶ োͷܹݮ ͦͷ݁Ռʁ ৫ͷਓ͕ؒؔѱԽ͠
ϝϯόʔ͕ετϨεʹ ݹ͍ٕज़ख࡞ۀͰ ඇޮͳ։ൃ͕ଟ͍ ٕज़ͷΩϟονΞοϓ͠ νʔϜͰఆظڞ༗ νʔϜ͕େ͖ͳ՝ͷ ղܾΛఘΊ͍ͯΔ ਓͱͷ͠ํΛαϙʔτ ৫ͷਓʑ͕ҙతʹ ͢Δ͜ͱʹ ৽ٕज़ΛऔΓೖΕΔҙٛ Λڞ༗࣌ؒ͠Λ֬อ ݪҼͷߟ͑ํΛม͑Δ ࣗݾޮྗײΛ্͛Δ ͍͠՝ʹ લ͖ʹऔΓΉ ͞ΒʹσΩΔ4.͕͍Δͱɺ՝ղܾ͕4.ʹґଘͤͣ ͦͷਓ͕ډͳ͘ͳͬͯܧଓ͞ΕΔΑ͏ʹͳΔ
࣭ʢ࠶ͼʣ •৫ͷεΫϥϜϚελʔͲͷ͘Β͍ՌΛग़ͯ͠ ͍Δͱࢥ͍·͔͢ʁ •ධՁ͢ΔͱԿ͘Β͍Ͱ͔͢ʁ •%JTDPSEͷνϟοτʹΛॻ͍ͯΈ͍ͯͩ͘͞
Α͋͘Δࣦഊ
ΞαΠϯͷࣦഊ
ΞαΠϯͷࣦഊͬͯʁ • ͜ΜͳνʔϜ͕ཧͰ͕͢
ΞαΠϯͷࣦഊͬͯʁ • 10ͱ4.݉
ΞαΠϯͷࣦഊͬͯʁ • ଞͷϓϩδΣΫτͰ4.ͷϦιʔεগ
ΞαΠϯͷࣦഊͬͯʁ • 4.͕։ൃϝϯόʔʹؚ·Ε͍ͯΔ
ΞαΠϯͷࣦഊͰى͖Δ োΛ ݟ͚ͭΒΕͳ͍ োΛ ղফͰ͖ͳ͍ ׂΓࠐΈΛ ͚ͬͭΒΕͳ͍ 10ͷࢧԉ͕ Ͱ͖ͳ͍ εΫϥϜͷ
ݟΛ૿ͤͳ͍ νʔϜͷࣦഊΛ ڐ༰Ͱ͖ͳ͍ ൃݴΛ Ҿ͖ग़ͤͳ͍ Ϧιʔεෆ ଞͷϩʔϧͱ ࠞ͟Δ
ΞαΠϯͷࣦഊͷղܾࡦ 4.Λ։ൃνʔϜ ʹೖΕͳ͍ Ͱ͖Ε࠷ॳ νʔϜͷ4.ઐ ษڧ࣌ؒΛ֬อͨ͠Γ ߟ͑Δ࣌ؒ૬ஊ࣌ؒΛ ֬อ͢ΔͨΊ ͤΊͯෳνʔϜ ͷ4.݉
σΩΔ4.͕͍ΔͱͲ͏ͳΔͷ͔ʁ σΩΔ4.͕͍Δͱʁ ѱ͍ঢ়ଶ োͷܹݮ ͦͷ݁Ռʁ ٕज़ͷΩϟονΞοϓ͠ νʔϜͰఆظڞ༗ ৫ͷਓʑ͕ҙతʹ ͢Δ͜ͱʹ ͍͠՝ʹ
લ͖ʹऔΓΉ
ো͕ى͖ͯ ͦͷ͠ͷ͗ σΩΔ4.͕͍ΔͱͲ͏ͳΔͷ͔ʁ σΩΔ4.͕͍Δͱʁ ࠜຊ՝Λؾ͚ΔΑ͏ ʹࢧԉ͢Δ ѱ͍ঢ়ଶ োͷܹݮ ͦͷ݁Ռʁ ৫ͷਓ͕ؒؔѱԽ͠
ϝϯόʔ͕ετϨεʹ ݹ͍ٕज़ख࡞ۀͰ ඇޮͳ։ൃ͕ଟ͍ ٕज़ͷΩϟονΞοϓ͠ νʔϜͰఆظڞ༗ νʔϜ͕େ͖ͳ՝ͷ ղܾΛఘΊ͍ͯΔ ਓͱͷ͠ํΛαϙʔτ ৫ͷਓʑ͕ҙతʹ ͢Δ͜ͱʹ ৽ٕज़ΛऔΓೖΕΔҙٛ Λڞ༗࣌ؒ͠Λ֬อ ݪҼͷߟ͑ํΛม͑Δ ࣗݾޮྗײΛ্͛Δ ͍͠՝ʹ લ͖ʹऔΓΉ ʮ4.ͷϦιʔε͕։ൃʹͯΒΕͨΒʯ ͱ͍͏ؾ࣋ͪ͋Δ͔Ͱ͕͢ɺ͜Ε͕ಘΒΕͨΒͲ͏Ͱ͔͢ʁ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͬͯʁʁ εΫϥϜΨΠυ ಡΜͩ͜ͱແ͍ ॻ੶αΠτΛ Ұ௨ΓಡΜͰͳ͍ ະܦݧͷΤϯδχΞͳΒ ຊݚमΛड͚Δͱࢥ͏ ΜͰ͕͢ 4.ͩͱɾɾɾ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ Ͱى͖Δ 4.͕Δ͖ ͕͔Βͳ͍ ΧΠθϯͱࢥ͍ վѱͯ͠͠·͏ Πϕϯτͷదͳ ਐߦ͕Ͱ͖ͳ͍ োΛ ղফͰ͖ͳ͍
εΫϥϜͷ ࣝෆ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ಡΜͩจॻΛ ࣗͷݴ༿Ͱ ·ͱΊΔ ۀதʹ จॻಡΉ࣌ؒ࡞Δ ಡΜͩจॻͰ
ٞ͢Δ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ۀதʹ จॻಡΉ࣌ؒ࡞Δ ಡΜͩจॻΛ ࣗͷݴ༿Ͱ ·ͱΊΔ •
͓ۚΛ͔͚ΕղܾͰ͖ΔͰ͋Δ • ݚमʹߦ͚ͬͨͩͰᘳͱݴ͑ͳ͍ • جૅతͳࣝΛҰ௨ΓֶΔ • Ͳͷݚम͕͍͍͔ݴٴ͠ͳ͍ ಡΜͩจॻͰ ٞ͢Δ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ಡΜͩจॻΛ ࣗͷݴ༿Ͱ ·ͱΊΔ ۀதʹ จॻಡΉ࣌ؒ࡞Δ •
ۀ֎ʹษڧ͢ΔΑ͏ʹଅ͢͜ͱଟ͍ • ݸਓͷෛ୲͕૿͑Δ • 4.͕ܟԕ͞ΕΔ͜ͱʹͭͳ͕Δ • ϞνϕʔγϣϯͷԼ • ۀͰඞཁʹͳͬͨࣝۀ࣌ؒதʹֶͿ ಡΜͩจॻͰ ٞ͢Δ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ಡΜͩจॻΛ ࣗͷݴ༿Ͱ ·ͱΊΔ ۀதʹ จॻಡΉ࣌ؒ࡞Δ •
ࣗͷݴ༿Ͱཁͯ͠Β͏ • νʔϜͷઆ໌ࢿྉΛ࡞ͬͯΒ͏ • ࣗͷݴ༿ʹ͢͜ͱޮՌ͕ߴֶ͍श๏ ಡΜͩจॻͰ ٞ͢Δ
εΫϥϜͷࣝͷܰࢹ ͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ಡΜͩจॻΛ ࣗͷݴ༿Ͱ ·ͱΊΔ ಡΜͩจॻͰ ٞ͢Δ ۀதʹ
จॻಡΉ࣌ؒ࡞Δ • ࣾͰษڧձΛͬͯΒ͏ɺൃදͯ͠Β͏ • ٞΛ͢Δͱɺଞͷਓ͔Β࣭Λ͏͚Δ • ࣭Λड͚ΔͱʮΘ͔ͬͨͭΓʯʹؾ͚Δ • ଞऀͱٞ͢ΔͷޮՌ͕ߴֶ͍श๏
None
ιϑτεΩϧͷܰࢹ ίʔνϯά ϑΝγϦ ςʔγϣϯ ςΟʔνϯά ఏҊೳྗ
ιϑτεΩϧͷܰࢹ ͬͯʁ ίʔνϯά ϑΝγϦ ςʔγϣϯ ςΟʔνϯά ఏҊೳྗ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͰى͖Δ োΛ ݟ͚ͭΒΕͳ͍ εΫϥϜΠϕϯτ Ͱҙݟ͕ग़ʹ͍͘ ίʔνϯά ೳྗෆ ϑΝγϦ ೳྗෆ ݟΛఏҊͯ͠
࠾༻͞Εͳ͍ ఏҊ ೳྗෆ νʔϜͷ ֶशޮԼ ςΟʔνϯά ೳྗෆ λΠϜϘοΫεΛ कΕͳ͍ νʔϜ͕ࣗྗͰ Ͱ͖Δ෯͕ڱ͘ ڭ͑ͨ͜ͱ͕ ʹ͔ͭͳ͍
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ͓ۚΛ͔͚ΕղܾͰ͖ΔͰ͋Δ • جૅతͳࣝΛҰ௨ΓֶΔ • Ͳͷݚम͕͍͍͔ݴٴ͠ͳ͍ • ଞʹͨ͘͞Μ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ 出典:https://blog.wistant.com/library/1033 • γϟυʔίʔνϯάΛΔ • ͷηογϣϯͱϑΟʔυόοΫΛ܁Γฦ͢ • ௌͷํ๏ͳͲɺඞཁͳࣝΛຊ͔ΒֶͿ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ϑΝγϦʹ࡞ઓλΠϜͱ;Γ͔͑ΓΛಋೖ • ผνʔϜͷ4.ίʔνΛݺΜͰΦϒβʔόΛґཔ • ΦϒβʔόʹͲΜͳϑΝγϦΛ͢Δ͔એݴ͢Δʢ࡞ ઓλΠϜʣ • ϑΝγϦ͕ऴΘͬͨޙʹΦϒβʔόͱͱʹ;Γ͔ ͑Γ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ΦʔϓϯεϖʔεςΫϊϩδʔ 045 ʹࢀՃ • ϑΝγϦςʔγϣϯͷׂΛҾ͖ड͚Δ • ίϛϡχςΟͰ045Λ࠾༻ͯ͠Δͱ͜Ζ͋Γ
ࣄલ ਐߦத ࣄޙ ϑΝγϦ࿅शɿ࡞ઓλΠϜͱ;Γ͔͑Γ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ϑΝγϦʹ࡞ઓλΠϜͱ;Γ͔͑ΓΛಋೖ • ผνʔϜͷ4.ίʔνΛݺΜͰΦϒβʔόΛґཔ • ΦϒβʔόʹͲΜͳϑΝγϦΛ͢Δ͔એݴ͢Δʢ࡞ ઓλΠϜʣ • ϑΝγϦ͕ऴΘͬͨޙʹΦϒβʔόͱͱʹ;Γ͔ ͑Γ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ΦʔϓϯεϖʔεςΫϊϩδʔ 045 ʹࢀՃ • ϑΝγϦςʔγϣϯͷׂΛҾ͖ड͚Δ • ίϛϡχςΟͰ045Λ࠾༻ͯ͠Δͱ͜Ζ͋Γ
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ͓खຊΛ୳͢ɺϝϯλʔΛ୳͢ • ࣾ֎ΘͣɺΠϕϯτͳͲͰ͏·͍ϑΝγϦςʔ λʔΛ୳͢ • ͓खຊΛݟΔ͚ͩͰֶशޮՌ͕ߴ͍ • ϑΝγϦͷ࿅शํ๏ͦͷ • ϑΝγϦͷ͋ͱʹϑΟʔυόοΫΛΒ͏ • ϑΝγϦܦݧͷ͋Δਓͩͱߋʹྑ͍ • ࣄલʹϑΟʔυόοΫ͍ͩ͘͞ͱΛ͔͚͓ͯ͘
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ਓؒͷཧղͷաఔΛΔ͜ͱڭҭʹཱͭ • ૬खͷ͔Γ͕ѱ͍ͱײ͡Δͱ͖ಛʹ • ཧղͯ͠Β͏͜ͱͱɺڭ͑Δ͜ͱͷҧ͍ΛΔ • ֶशઃܭϚχϡΞϧΛࢼͯ͠ݟΔ͚ͩͰ0,
ιϑτεΩϧͷܰࢹͷղܾࡦ ݚमʹ ࢀՃͯ͠Β͏ ίʔνϯά ࿅शձΛΔ ڭҭཧΛ ֶͿ ϑΝγϦͷ ࿅शΛΔ ఏҊͷख๏Λ
ֶͿ • ͨ͘͞Μͷํ๏ΛΓ͍ͨͳΒϑΟΞϨενΣϯδ • ϝΧχζϜΛΓ͍ͨͱ͖ґཔͱઆಘͷ৺ཧֶ • ಡΜͰఏҊͯ͠ΈΔΛ܁Γฦ͢ͷ͕#FTU • ۙͳਓʹɺJ1IPOFΛקΊͨΓͯ͠࿅श͢ΔͳͲ • ͍͖ͳΓΓ͍ͨ͜ͱΛͰࢼ͞ͳ͍΄͏͕ྑ͍
ͦΕͰղܾͰ͖ͳ͍ํୡ • ͱ͍͑ɺͤΔਓ͕ډͳͯ͘ࠔ͍ͬͯΔݱ͋Δ • ୭͔ͷΤϯδχΞͷΩϟϦΞύεΛ٘ਜ਼ʹ͠ͳ͍ͱ͍͚ͳ͍ • ׆༂Ͱ͖ΔΛ୳͍ͯ͠ΔSMرऀ͍Δʢܦݧɾະܦݧʣ • ࠓޙΓ͍ͨ͜ͱ •
Ϛονϯάͯ͠࠾༻ͷ͓ख͍ • ۀҕୗͱͯ͠ඞཁͳਓһΛ୳͢ • δϡχΞͳਓΛ࠾༻ͨ͠߹ͷҭαϙʔτ
ৄ͘͠ɺͪ͜ΒͲ͏ͧ • IUUQTOPUFDPNMFBSOJOH@QSPDFTT • ϒϩάʹৄࡉΛ·ͱΊ͍ͯ·͢
•͔͠͠ • ্ख͘Ͱ͖͍ͯΔ͔͔Βͳ͍ɺϑΟʔυόοΫ͕ཉ͍͠ • Ͱ͖ΔΑ͏ʹͳΓ͍ͨ • ϞνϕʔγϣϯΛ্͛Δͷ্͕ख͍͔͘ͳ͍ • ͳͲͳͲ •
͏·͍͔͘ͳ͍͜ͱଟ͍ͱࢥ͍·͢ • ͦΜͳͱ͖͝૬ஊ͍ͩ͘͞ • ৬ʹݺΜͰ͍͚ͨͩΕ • ՝Λݟ͚ͭͯվળͷ͓ख͍͠·͢