Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
バックログを導入し やっぱやめた話
Search
ota42y
September 02, 2024
Technology
1
350
バックログを導入し やっぱやめた話
渋谷アジャイル#2 ゼロからのアジャイル試行錯誤
の発表資料です
https://shibuyagile.connpass.com/event/327530/
ota42y
September 02, 2024
Tweet
Share
More Decks by ota42y
See All by ota42y
PFNにある2つのKubernetes
ota42y
10
5.7k
ゼロから作るDeep Learning 2 3章 word2vec 3.1〜3.2
ota42y
1
550
Q&A for How to use OpenAPI3 for API developer
ota42y
0
2.8k
How to use OpenAPI3 for API developer (RubyKaigi 2019)
ota42y
5
22k
How should we face with microservices (我々はマイクロサービスとどう向き合うべきか)
ota42y
20
4.8k
DeepLearningの本番環境にSageMakerを利用してる話
ota42y
1
6.6k
検索結果の良さを計測して定量的に改善していく
ota42y
3
2.6k
Flutterを広めるために技術同人誌を作った話
ota42y
1
1.8k
何も考えずにCIや継続的デリバリーしたら辛くなった話.pdf
ota42y
0
3.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
マイクロサービスへの5年間 ぶっちゃけ何をしてどうなったか
joker1007
20
7.6k
アプリにAIを正しく組み込むための アーキテクチャ── 国産LLMの現実と実践
kohju
0
220
AI時代のワークフロー設計〜Durable Functions / Step Functions / Strands Agents を添えて〜
yakumo
3
2.2k
2025-12-18_AI駆動開発推進プロジェクト運営について / AIDD-Promotion project management
yayoi_dd
0
160
Strands AgentsとNova 2 SonicでS2Sを実践してみた
yama3133
1
1.8k
[2025-12-12]あの日僕が見た胡蝶の夢 〜人の夢は終わらねェ AIによるパフォーマンスチューニングのすゝめ〜
tosite
0
180
松尾研LLM講座2025 応用編Day3「軽量化」 講義資料
aratako
6
3.3k
投資戦略を量産せよ 2 - マケデコセミナー(2025/12/26)
gamella
0
370
100以上の新規コネクタ提供を可能にしたアーキテクチャ
ooyukioo
0
250
AI駆動開発の実践とその未来
eltociear
2
490
Amazon Bedrock Knowledge Bases × メタデータ活用で実現する検証可能な RAG 設計
tomoaki25
6
2.4k
20251203_AIxIoTビジネス共創ラボ_第4回勉強会_BP山崎.pdf
iotcomjpadmin
0
140
Featured
See All Featured
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
56
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
1.7k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Un-Boring Meetings
codingconduct
0
160
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
3.4k
Digital Ethics as a Driver of Design Innovation
axbom
PRO
0
130
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
550
Jess Joyce - The Pitfalls of Following Frameworks
techseoconnect
PRO
1
30
Abbi's Birthday
coloredviolet
0
3.7k
A Guide to Academic Writing Using Generative AI - A Workshop
ks91
PRO
0
170
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
48k
Transcript
バックログを導入し やっぱやめた話 渋谷アジャイル#2 ota42y
自己紹介 • おおた @ota42y (X/Github) • Engineer Manager in PFN
◦ ML以外だいたい全部やるエンジニアもやっています ◦ 最近作っていたサービスがでました、今ならトライアル期間で無料です! ▪ https://plamo.preferredai.jp/ ▪ 登録してね!
今日の話のまとめ • LLMを応用するチームのEMをやっている • 1チームで複数プロジェクトをやっていて全体像が見えづらかった • バックログを入れてチーム全体の動きややることを整理した ◦ 全プロジェクトを一つの軸で並べて整理できる ◦
相互に何をやっているかを明確にできる ◦ メンバーが複数のプロジェクトに入る・サポートに回るなど、横の協力がしやすい • ある程度動いていたが、徐々にワークしなくなっていった ◦ プロジェクトが独立して動いていき、 POの元チームとして動き始めた ◦ プロダクトバックログでやりたかったことが不可能になってきた • 結果としてチームのプロダクトバックログを廃止した ◦ 各プロジェクトチームでやることが管理されていく ◦ マトリクス組織のようにプロジェクトとは別軸のチームに変化
LLMの応用に特化したチーム • PFNでは純国産の生成AI基盤モデルを作っています • LLMを研究・訓練するチームと協力して LLMの応用を考えるチームのEMをしています LLM研究チーム LLM応用チーム 社内の別チーム LLM
プロダクト 作成したLLMやノウハウ LLMプロダクトの 開発・運用 LLMツールの 提供
結構新しいチーム • もともと別々のことをやっていたが本格化に伴い統合 ◦ Applicationを作っているチーム ◦ R&Dをやっているチーム • 統合したことで別々のことを一つのチームでやっており全体像が分かりづらく 上位のEM
Devチーム R&Dチーム 上位のEM 応用チーム
複数プロジェクトの同時進行 • およそ3つのプロジェクトを1チームで行うことに ◦ ベースとなるLLM周りは共通の部分が多い ◦ 技術Seedを育てるフェーズのため、基本的にプロジェクトはチーム内で完結 ◦ ただし、専任や兼任もあり、人のアサインもまちまち •
このプロジェクトのXをやっているが、他プロジェクトのYのほうが重要では?という ことが分かりづらくなった LLM応用チーム 社内の別チーム LLM プロダクト LLM プロダクト
バックログを導入して全体を一箇所で管理 • プロダクトバックログを整備し、すべてのプロジェクトを一元管理 • スプリントごとにGitHub Projectで管理 No 内容 Point 詳細
3 ユーザはAとBを比較できる 5 devに関連 8 Cにより効果を改善する 13 R&Dに関連 5 Dを確認できる 8 R&Dに関連 プロダクトバックログ スプリントバックログ
バックログを導入して全体を一箇所で管理 • どのプロジェクトで何をやっているか、それは他のプロジェクトのものにくらべて優先 度はどれくらいか?を管理できるように • なぜそれをやるのか?何をやったら完成か?が明確になった No 内容 Point 詳細
3 ユーザはAとBを比較できる 5 devに関連 8 Cにより効果を改善する 13 R&Dに関連 5 Dを確認できる 8 R&Dに関連 プロダクトバックログ スプリントバックログ
徐々にワークしなくなっていく • プロダクトの成長・ツールの本格運用が始まると規模が拡大 ◦ BizDevとの連携が強くなり、 POが配置されるなど ◦ 他チームからの応援 LLM応用チーム 社内の別チーム
LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer
応用チームのバックログの重要度が下がる • POの元で話が動き始める ◦ 応用チームで考える から POを元にしたプロダクトチームが考える という形に ◦ 何を優先するか、誰に何をやってもらうかもそちらで考えるように 社内の別チーム LLM
プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer
応用チームのバックログは廃止に • 一つのバックログですべてを管理するのをやめた ◦ プロダクトチームでやることを管理してもらう ◦ 応用チームは横方向の協力関係や人のアサインレベルでの管理に特化 ◦ 最終的にマトリクス組織のような構造になっている 社内の別チーム
LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer
課題は残されている • プロダクトではないものをどう管理するか ◦ ツールやノウハウ提供といった活動 ◦ LLM周りの全チーム共通で使う仕組みのメンテナンス • 人の負荷軽減 ◦
困っているチームメンバーを助けやすい仕組み ◦ 複数PrJにわたった人のタスクの優先順位 • 良い方法を模索中、、、マトリクス組織の運営とかに知見がありそう? 社内の別チーム Engineer LLM応用チーム LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer LLM プロダクト LLM プロダクト BizDev PO BizDev PO Engineer