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
310
CI/CD実践入門! GitHub ActionsでCI/CD環境を作ってみよう!
shingen29
0
130
CI/CD実践入門! GitHub ActionsでCI/CD環境を作ってみよう!
shingen29
0
310
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
270
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
フロントエンド開発の勘所 -複数事業を経験して見えた判断軸の違い-
heimusu
7
2.8k
Data-Centric Kaggle
isax1015
2
770
副作用をどこに置くか問題:オブジェクト指向で整理する設計判断ツリー
koxya
1
600
CSC307 Lecture 06
javiergs
PRO
0
680
20260127_試行錯誤の結晶を1冊に。著者が解説 先輩データサイエンティストからの指南書 / author's_commentary_ds_instructions_guide
nash_efp
1
940
OSSとなったswift-buildで Xcodeのビルドを差し替えられるため 自分でXcodeを直せる時代になっている ダイアモンド問題編
yimajo
3
610
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
370
「ブロックテーマでは再現できない」は本当か?
inc2734
0
930
SourceGeneratorのススメ
htkym
0
190
0→1 フロントエンド開発 Tips🚀 #レバテックMeetup
bengo4com
0
560
例外処理とどう使い分ける?Result型を使ったエラー設計 #burikaigi
kajitack
16
6k
Apache Iceberg V3 and migration to V3
tomtanaka
0
160
Featured
See All Featured
Skip the Path - Find Your Career Trail
mkilby
0
53
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2k
Docker and Python
trallard
47
3.7k
How to Align SEO within the Product Triangle To Get Buy-In & Support - #RIMC
aleyda
1
1.4k
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
0
140
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.5k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.1k
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
4k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.8k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.7k
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