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
ユースケース駆動開発で自社プロダクトを作ってみた!
Search
大塚真言
December 08, 2021
Programming
1
7.7k
ユースケース駆動開発で自社プロダクトを作ってみた!
大塚真言
December 08, 2021
Tweet
Share
More Decks by 大塚真言
See All by 大塚真言
自社プロダクトを作ってみた.pdf
shingen29
0
300
CI/CD実践入門! GitHub ActionsでCI/CD環境を作ってみよう!
shingen29
0
120
CI/CD実践入門! GitHub ActionsでCI/CD環境を作ってみよう!
shingen29
0
300
MDN Web Docsから学ぶ 公式ドキュメントを読むメリット
shingen29
0
910
PHP8をざっくり解説してみる
shingen29
0
330
最近のプロジェクトを振り返ってみる
shingen29
0
410
Style Guideとstylelintを使ってHTML/CSSを綺麗に書こう!
shingen29
2
890
Stripe CLIを触ってみた!
shingen29
1
260
プロジェクト管理ツールとしてGitLabと向き合ってみる
shingen29
0
130
Other Decks in Programming
See All in Programming
AIで開発はどれくらい加速したのか?AIエージェントによるコード生成を、現場の評価と研究開発の評価の両面からdeep diveしてみる
daisuketakeda
1
760
[AtCoder Conference 2025] LLMを使った業務AHCの上⼿な解き⽅
terryu16
6
1k
20251212 AI 時代的 Legacy Code 營救術 2025 WebConf
mouson
0
250
CSC307 Lecture 04
javiergs
PRO
0
640
今こそ知るべき耐量子計算機暗号(PQC)入門 / PQC: What You Need to Know Now
mackey0225
3
320
組み合わせ爆発にのまれない - 責務分割 x テスト
halhorn
1
190
PC-6001でPSG曲を鳴らすまでを全部NetBSD上の Makefile に押し込んでみた / osc2025hiroshima
tsutsui
0
210
CSC307 Lecture 03
javiergs
PRO
1
480
Giselleで作るAI QAアシスタント 〜 Pull Requestレビューに継続的QAを
codenote
0
340
[AI Engineering Summit Tokyo 2025] LLMは計画業務のゲームチェンジャーか? 最適化業務における活⽤の可能性と限界
terryu16
2
340
AgentCoreとHuman in the Loop
har1101
5
170
CSC307 Lecture 02
javiergs
PRO
1
760
Featured
See All Featured
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
100
How to build an LLM SEO readiness audit: a practical framework
nmsamuel
1
610
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
32
1.9k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
550
Done Done
chrislema
186
16k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
0
230
Visualization
eitanlees
150
16k
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
410
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
Efficient Content Optimization with Google Search Console & Apps Script
katarinadahlin
PRO
0
290
Transcript
Ϣʔεέʔεۦಈ։ൃͰ ࣗࣾϓϩμΫτΛ࡞ͬͯΈͨʂ 2021/12/08 ߹ಉձࣾϊϚυϦ େ௩
ࣗݾհ
ࣗݾհ
ձࣾհ ߹ಉձࣾϊϚυϦ ۀظ ϝϯόʔ໊ 8FCडୗ։ൃɾ4&4 ʢ-BSBWFMɺ7VFKTʣ ࣗࣾϓϩμΫτ։ൃ िҊ݅ɾिࣗݾֶश
Ϣʔεέʔεۦಈ։ൃΛ ࠾༻ͨ͠ཧ༝ • ษڧձͰΓɺࣗࣾͰͬͯΈ͍ͨ • อकੑ͕ߴ͘ཁٻΛຬͨ͢ίʔυ͕ॻ͖͘͢ͳΔͷ͕ ຊͳͷ͔͔֬Ί͍ͨ • ػೳҰཡɾը໘༷ॻɾDBఆٛॻΛ࡞͢Δجຊઃܭ ͔Β٫͍ͨ͠
• Ҋ݅ͷಛੑ্ɺฐࣾϝϯόʔ͕ཁ݅ఆٛɾجຊઃܭΛܦ ݧ͢Δػձ͕গͳ͍
։ൃͨ͠ϓϩμΫτ
ListoreʢϦετΞʣ
ListoreʢϦετΞʣ
ListoreʢϦετΞʣ
ϓϩδΣΫτ֓ཁ • ։ൃن7ਓ݄ʢϑΣʔζ1ϦϦʔε·Ͱʣ • ༻ٕज़GoɾNext.js • ։ൃମ੍ฐࣾϝϯόʔ4໊ +֎෦ސ1໊ʢϢʔεέʔεۦಈ։ൃ༗ࣝऀʣ
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
ཁٻఆٛ • ࣗࣾϓϩμΫτͷͨΊϝϯόʔશһ͕υϝΠϯ ΤΩεύʔτɾϓϩμΫτΦʔφʔ • ཁٻʹϒϨ͕͋Δ߹શһͰܾٞͯ͠Ί Δ
ػೳཁٻ
υϝΠϯϞσϦϯά
Ϣʔεέʔεਤ
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
ٕज़બఆ • ϝϯόʔશһͰϞνϕʔγϣϯɾকདྷੑɾҊ ݅ɾқͳͲ૯߹తʹධՁܾ͠ఆͨ͠
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
༧උઃܭ • Ϣʔεέʔε͝ͱʹϢʔεέʔεهड़ɾϩόε τωεਤΛ࡞ • ϝϯόʔશһͰ࣮ࢪ
Ϣʔεέʔεهड़ɾϩόετωεਤ
༧උઃܭ • ϩόετωεਤϢʔεέʔεͱৄࡉઃܭͷ ΪϟοϓΛຒΊΔͷɻϢʔεέʔεͷݟ͠ ৄࡉઃܭ࣌ʹߟྀ͖͢Λચ͍ग़ͤΔ
ৄࡉઃܭʢΫϥεਤʣ
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
࣮ • όοΫΤϯυɺϑϩϯτΤϯυͲͪΒ׳Εͳ͍ٕज़ͰΩϟο νΞοϓ࣮ͭͭ͠ΛਐΊͨ • ϞσϧఆٛΛυϝΠϯϞσϧͰͳ͘ΤϯςΟςΟͱ͍ͯͨ͠ ʢΫϥεਤ࡞ͨ͠ͷʹ...ߟྀෆʣ • ϑΣʔζ1ϦϦʔεޙʹผ్࣌ؒΛઃ͚ͯϦϑΝΫλϦϯά࣮ࢪ •
࣮ஈ֊ͰͷઃܭϨϕϧͷมߋ͕͕͋ͬͨɺϢʔεέʔεهड़ ϩόετωεਤͷߋ৽࿙Ε͕ൃੜ
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
݁߹ςετɺϦϦʔε • ෆ۩߹मਖ਼ɺϢʔβϏϦςΟ্Λ࣮ࢪ • 10݄த०ʹϑΣʔζ1ϦϦʔεྃ
εέδϡʔϧ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ݄ ཁٻఆٛ ɾػೳཁٻ ɾυϝΠϯϞσϦϯά
ɾϢʔεέʔεਤ ٕज़બఆ ༧උઃܭɾৄࡉઃܭ ɾϢʔεέʔεهड़ ɾϩόετωεਤ ɾΫϥεਤ ࣮ ɾϑϩϯτϞοΫίʔσΟϯά ɾ"1*࣮ ɾϑϩϯτ"1*ܨ͗͜Έ ɾσβΠϯίʔσΟϯά ɾ݁߹ςετ ɾϦϦʔε ɾ%%%ϦϑΝΫλϦϯά
DDDϦϑΝΫλϦϯά • ΫϥεਤΛͱʹυϝΠϯϞσϧΛ࣮ • ΤϯςΟςΟϦϙδτϦͷDBΞΫηεͷ ΈͰ༻͢ΔΑ͏ʹมߋ
ৼΓฦΓ • ػೳҰཡɾը໘༷ॻɾDBఆٛॻΛ࡞͢Δجຊઃܭ ͔Β٫Ͱ͖ͦ͏ • ϝϯόʔͷཁٻఆٛɺجຊઃܭεΩϧ্͕ͨ͠ • Ϣʔεέʔεۦಈ։ൃΛਖ਼͘͠ద༻ͤ͞Δͷ͍͠ ʢࠓճ༻ٕज़͕ෆ׳ΕͰͦ͜қ͕ߴ͔ͬͨʣ •
Ϣʔεέʔεهड़ɺϩόετωεਤΛॻ͚ΔΑ͏ʹͳΔ ͚ͩͰઃܭεΩϧ্͕Δ
ৼΓฦΓ • फڭ্ɺϢʔεέʔεۦಈ։ൃͷಋೖ͕͍͠߹ɺ· ͣϢʔεέʔεهड़ͱϩόετωεਤΛ࡞ͬͯࣗͷ ಄Λཧ͢Δͷ͕͓͢͢Ί • ༧උઃܭظؒͰ͖͕ൃੜͨ͠ɻ࣍ճϢʔεέʔε୯ ҐͰ༧උઃܭˠ࣮ˠςετͷαΠΫϧΛΠςϨʔςΟ ϒʹճ͍͖͍ͯͨ͠ʢICONIXϓϩηεʹϓϩδΣΫ τͷϥΠϑαΠΫϧఆٛ͞Ε͍ͯͳ͍ͷͰΞδϟΠϧ
ͰΥʔλʔϑΥʔϧͰͲͪΒͰྑ͍ʣ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ