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
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
1.4k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
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
150
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
100
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
76
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
130
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
3.4k
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
1.3k
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
940
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
1.3k
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
10k
Other Decks in Technology
See All in Technology
freeeにおけるSoftware Factory
freee
PRO
0
280
20年間 SNS サービス「GREE」 を支えた技術の刷新と、長期運用サービスの Kubernetes へのリアーキテクト
gree_tech
PRO
0
110
AIネイティブ企業への変革。パーソルキャリアが挑む「データメッシュ×ガバナンス」のアーキテクチャ戦略
techtekt
PRO
0
120
Optunaの最新リリースv5.0について
pfn
PRO
0
140
Conditional PED-ANOVA: Hyperparameter Importance in Hierarchical & Dynamic Search Spaces
pfn
PRO
0
150
OptunaHub: ブラックボックス最適化のためのプラットフォーム
pfn
PRO
0
150
Refining Active Record
shugo
0
190
How to Design Configuration for Rails Applications
willnet
1
1.1k
QAエンジニアがSoutherを使ってみたの〜10分でわかるSouther〜
mhlyc
0
100
CTO Night|NotionのAIエージェントとFDE
kzkhykw1991
0
300
ウォンテッドリーの最近のプロダクトと技術の紹介
stomk
0
330
オントロジーって 結局なにもの? AI エージェントに「意味」を渡す知識設計の話
greenmidori
0
260
Featured
See All Featured
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
280
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
370
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
450
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.4k
Hiding What from Whom? A Critical Review of the History of Programming languages for Music
tomoyanonymous
3
1.4k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
11
1.1k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.6k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
2
410
Sam Torres - BigQuery for SEOs
techseoconnect
PRO
0
590
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
1
530
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
630
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·͢