これからのプロジェクトマネジメントに大事なのは「結果にコミットしない」こと クリエイティブな仕事に求められる“アジャイル思考”
不確実さが増す世界のプロジェクトマネジメントとはとういうものか 倉貫義人氏：そんな不確実さが増す世界のプロジェクトマネジメントはどういうものなのか。（スライドを示して）プロジェクトがうまくいかない（理由）というのは、このあたりを見てもらうと胃が痛くなりそうな言葉がいっぱい書いてあると思います。想定よりコストがかかるとか、作ったものを直せないとか。 （スライドを示して）これに対してどうすればいいかというと、「こうすればうまくいくのかな？」と考えがちですよね。「遅いからプレッシャーをかけようか」とか「少し遅れているので人を増やそうかな」とか「一気に作ったほうがいいんじゃないの？」とか「属人性を排除しましょう」とかと言いがちですよね。 これらはけっこう言いがちですが、全部失敗するやつです。これを全部やってみたら困ったことにプロジェクトが大変なことになるので、ぜひやってみたらいいと思います。 （会
スクラム開発がエンジニアから成長機会を奪うかもしれない話 - 開発日報
おことわり 最初に断っておきますが、私はスクラム開発反対の立場をとっているわけではないです。また、スクラムマスターでもないのでスクラム開発について誤った見解を持っている可能性も大いにあります。 また、これから記載するスクラム開発のペインはあくまでも筆者の独断と偏見に基づいて記載されております。そのため、ペインの原因がスクラム開発ではなく、単にその所属組織の構成員の性質や文化的な要因であることも考えられます。おそらく、スクラム開発でなくても起こり得る問題も多く挙げていると思います。そういった側面も踏まえてご意見あれば忌憚なく反論異論いただければ幸いです。 なぜこの記事を書いたか チーム内で密なコミュニケーションをとりながら、個人ではなくあくまでもチームとしての成果を重視するスクラム開発の開発フローは、割と個人の活躍と成長機会を奪ってしまい、結果として組織としても開発成果が縮小均衡になってしま
最近出社して対面で会話することが多くなった結果、生産性に繋がりそうな会話があった話3選
みなさんこんにちは。 都内のIT企業でフロントエンドエンジニアをしてますSakuです。 ここ1、2ヶ月くらいオフィスに出社して仕事をすることが多かったのですが、そこで、「あれっ…意外と仕事が捗るな…」と感じることがあったので、そこで感じたことを整理するため言語化してつらつら書きたいと思います。 その発端としては、最近新しいプロジェクトが始まり、その開発のチームリーダーという役割もあったため、まあ折角だしオフラインでチームビルディングやどういうプロダクトにするかなどをエンジニア・ビジネスサイドのメンバーと話し合うのも良いかなと思い、軽い気持ちで他のメンバーにも声をかけて出社の機会を作ってもらったのが始まりです。 それから週に何日かは出社して仕事をしていたのですが、ある時ふと思ったのが、冒頭で感じた意外と仕事が捗る感でした。 本題に入る前に、話は4年前に遡ります。 コロナ禍で生活が変わった 昨
ぼくのかんがえたさいきょうのGo HTTPサーバー起動方法
これまで何度か HTTP Server の Graceful Shutdown について記事を書きました。 Go 言語で Graceful Restart をする Go 言語で Graceful Restart をするときに取りこぼしを少なくする Go1.8 の Graceful Shutdown と go-gracedown の対応 最終的に Go 1.8 で Server.Shutdown が導入され、この件は解決を見ました。 しかし、最近「あれ？本当に正しく Server.Shutdown 使えている？」と疑問に思い、少し考えてみました。 というか ↑ の記事もまだ考慮が足りない気がする。 ぼくのかんがえたさいきょうの Go HTTP サーバー起動方法 とりあえず完成形のコード。 package main import ( "context" "log" "net/http" "os
Sakana AI
日本語プロンプト対応の高速画像生成モデルEvoSDXL-JPで生成した画像の例。プロンプトは「可愛いゾウの編みぐるみ」、「ラーメン、浮世絵、葛飾北斎」、「折り紙弁当」、「（下町ロケット、東京サラリーマン）、浮世絵」など 概要 Sakana AIは先日、進化的アルゴリズムを用いた基盤モデル構築の手法「進化的モデルマージ」を提案しました。また、進化的モデルマージにより構築された日本語の大規模言語モデルEvoLLM-JPと画像言語モデルEvoVLM-JPを公開しました。これらのモデルは、言語生成を目的とした自己回帰型Transformerモデルでした。今回私たちは、進化的モデルマージの可能性をさらに示すために、画像生成タスクで広く用いられる拡散モデルへの適用を行いました。 このリリースの要点は以下の通りです。 画像生成で昨今用いられている拡散モデルに進化的モデルマージを適用しました。言語生成モデ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
