前職ではスクラムマスター的な立ち回りをしていたり、今でもたまにファシリテーターを頼まれることがあったりするので、そのときに気をつけてることをちょっとメモしてみる。どちらかというと経験則に近いかんじ。 その場にいる、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする ある事象について、「それを知ってそうな・知らなそうな人」「その場にいた人・いなかった人」に意識をフォーカスして掘り下げる 「なぜ・どうして」や「どのようにして」、そして「どうあるべきか」にフォーカスする （そもそもの話）できるだけ当事者じゃない人がファシリテートするのがよい なんかもっとある気がするので思い出したら追記します。 その場にいる、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする チームの大小あると思うけど、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする。理想的にはその場にいる全員に一度は発言の機会はあって欲しいし、それがで

使い始めました。個人のメモ用途ですが。kibela をご存じない方のためにどんなものかを一言で説明すると、Qiita:Team や esa.io と同じようなサービスです（雑）。 Kibela - a new communication tool to fuel the team kibelaは「board」という概念が大きな特長だなと思っています。僕はいまのところ、開発関連のことをメモするための「#dev」boardと、日常的なことをメモするための「#home」board（こちらはデフォルトで作成されているもの）の2種類の board を使い分けています。 kibela の boards というしくみ、やはり自分に合ってる感あるなー。— いのうえ→えいのう→a-know (@a_know) 2017年3月27日 無料プランではあともう2つ、作れるみたいなので、今後また別のコンテキストのメ

前職ではスクラムマスター的な立ち回りをしていたり、今でもたまにファシリテーターを頼まれることがあったりするので、そのときに気をつけてることをちょっとメモしてみる。どちらかというと経験則に近いかんじ。 その場にいる、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする ある事象について、「それを知ってそうな・知らなそうな人」「その場にいた人・いなかった人」に意識をフォーカスして掘り下げる 「なぜ・どうして」や「どのようにして」、そして「どうあるべきか」にフォーカスする （そもそもの話）できるだけ当事者じゃない人がファシリテートするのがよい なんかもっとある気がするので思い出したら追記します。 その場にいる、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする チームの大小あると思うけど、できるだけ多くの人に話をしてもらえるようにする。理想的にはその場にいる全員に一度は発言の機会はあって欲しいし、それがで

こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネージャをしています。 いきなりの質問で恐縮ですが、機械学習(ML)システムの開発プロジェクトでこんな経験をされた方はいらっしゃいますか？ MLエンジニア: Webエンジニアに「コードの品質が低くシステムを本番運用できない」と言われた Webエンジニア: MLエンジニアに「開発と本番でデータが違って精度検証ができない」と言われた どちらかに心当たりがあるなら、同じチームにもう一方に当てはまる人がいるかもしれません。 MLシステム開発には様々な経験をもつメンバーが関わるため、システムの信頼性について重視する観点が分かれることは珍しくありません。 システム開発において信頼性は重要な要素です。 特にMLシステムには高い不確実性がつきまとうため、通常にくらべて信頼性の実現がより困難になります。

こんにちは、データプラットフォームグループの田中 (@yubessy) です。機械学習基盤のプロダクトマネージャをしています。 いきなりの質問で恐縮ですが、機械学習(ML)システムの開発プロジェクトでこんな経験をされた方はいらっしゃいますか？ MLエンジニア: Webエンジニアに「コードの品質が低くシステムを本番運用できない」と言われた Webエンジニア: MLエンジニアに「開発と本番でデータが違って精度検証ができない」と言われた どちらかに心当たりがあるなら、同じチームにもう一方に当てはまる人がいるかもしれません。 MLシステム開発には様々な経験をもつメンバーが関わるため、システムの信頼性について重視する観点が分かれることは珍しくありません。 システム開発において信頼性は重要な要素です。 特にMLシステムには高い不確実性がつきまとうため、通常にくらべて信頼性の実現がより困難になります。