「なぜ」と聞かずに理由を引き出す！「詰めてる」感を減らす言い換えテク - Qiita
こんにちは。KDDIアジャイル開発センターのサービスデザイナー よねみちです。 生成AIを用いたto Bプロダクトのスクラム開発や、お客様のDX・新規事業創出のきっかけとなるデザインスプリント支援などを行っています。 はじめに レビューや会議で誰かが「詰められてる」様子、心にきますよね。自分がやられるのはもってのほかですが、周囲で発生するだけでも心がすり減ります。。 特に、何か問題が発生したときや、参加者間の誤解が解消できないときに「詰め」が生じがちです。 質問する側の、焦りや不安から「なぜ？」「どうして？」「つまり？」と質問マシーンになってしまう気持ちも理解できるのですが。 問い詰めてしまい心理的に不安全な状況に陥ると「ミスを隠そう、自分が責められないようにしよう」と回避する力が働きはじめ、結果として「正確な状況がわからない」「適切なアクションが取れない」といったチームとして重大なリスク
最強のスクラムチームを作る、安全感の構築 - Qiita
最強のスクラムチームを作る方法：安全感の構築編 1. イントロダクション この記事では、ダニエル・コイルの「最強チームを作る方法」をベースに、私が最強のスクラムチームを作るために実践（試行錯誤）していることを記載します。 「最強チームを作る方法」はチームのパフォーマンスを最大化するための貴重な洞察を提供してくれます。今回は、その中でも「安全感の構築」にフォーカスしてみました。安全感は、チームメンバーが安心して意見を言える環境を作るための基盤です。 2. 安全感の構築の重要性 安全感は、チームのパフォーマンスに直接影響を与える重要な要素です。ダニエル・コイルの「最強チームを作る方法」では、たくさんの事例や実験が記載されていますが、ここでは、腐ったリンゴの実験とコールセンターの実験を紹介します。 腐ったリンゴの実験 この実験では、チームに意図的に「腐ったリンゴ」を配置しました。ここでの「腐った
【Colab】Vision APIで免許証OCR - Qiita
はじめに GoogleのVision APIを使用して免許証のOCRをしてみました。 言語はPython、環境はGoogle Colaboratoryを使用しています。 実装 入力画像 まずは、OCRする画像を表示してみます。 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import matplotlib img = cv2.imread(input_file) # input_fileは画像のパス plt.figure(figsize=[10,10]) plt.axis('off') plt.imshow(img[:,:,::-1])
【新人プログラマ応援】開発タスクをアサインされたらどういう手順で進めるべきか - Qiita
はじめに これはQiitaで開催されている「新人プログラマ応援 - みんなで新人を育てよう！」イベントの投稿記事です。 前回は「学習用のプログラムと仕事で書くプログラムは何が違うか」というタイトルで、お勉強用に作るプログラムと仕事で書くプログラムはこんなところが違うんだよ〜、というお話を書いてみました。 今回の記事ではみなさんが無事にプログラマとして就職できたと仮定して、「○○さん、このタスクお願いね」と開発タスクをアサインされたときの対応手順を説明してみます。 この記事を書いている人 仕事で20年近くプログラムを書いているプログラマ 現在は株式会社ソニックガーデンでRubyプログラマをやっている Rubyの入門書「プロを目指す人のためのRuby入門」を出版している プログラミングスクール「フィヨルドブートキャンプ」のメンターでもある 対象読者 新卒、または業界未経験の中途入社で最近プログ
プロダクトマネジメント組織、はじめました。 - Qiita
みなさん、こんにちは。 PdM統括部の松村と申します。 CTOとVPoEと顔を合わすたびに「さあ何を書きましょうか？、テーマ考えますよ？」と強く強く迫られまして、、、w かけられた期待には、できる限り応えたいと思うタイプなので、何か書くことにしました。というわけで、本記事は、 誰向けか？ LITALICOのプロダクトマネジメントやデザイン組織に多少なりともご興味のある方。 お伝えしたい内容 PdM組織の発足から現在に至るまでの約2年間の取り組みをできる限り赤裸々にお伝えしつつ、2年間を簡単に振り返り、同様な組織課題に向き合っている方へいくばくかの学びになればと思っております。 本編の前に、前提としてのLITALICOについて簡単にご紹介します。 こちらがLITALICOのビジョンとそれを受けての組織のミッションや役割を定義したものです。プロダクトマネジメント組織はプロダクトや事業の価値向上
Slackの新UIでワークスペース一覧をサイドバーに常に表示したい - Qiita
Slackの新UIが来ました 複数のワークスペースを日常的に飛び回って使われる方にとっては、急に他のワークスペース一覧が表示されなくなって、他のワークスペースに「Ctrl+数字」で飛びにくくなった、飛べるけど、なんでこんなことに数字を覚えなきゃいけないんだ、と思っている方向けです。 ワークスペース一覧を常に表示する方法 Slack上で 「Ctrl(Commmand⌘) + Shift + S」 で表示されるようになります。それだけです。 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful informationYou can use dark themeWhat you can do
ノーススター（北極星）指標をモニターしてるのにビジネスが成長しないのはなぜか？ - Qiita
よくスタートアップやSaaSの世界などでノーススター（北極星）指標が注目されます。自分たちのビジネスを成長させるために組織の全員が一丸となって追うべき1つの指標というものです。 例えば、アクティビティの指標であるDAU（Daily Activity Users）やMAU（Monthly Active Users）であったり、またはエンゲージメントを測るためのDAU/MAU、またはそれこそ売上やMRRであったりするかもしれません。 データや数値を元にビジネスを成長させようということで、こうした「ノーススター」指標を決め、ダッシュボードなどで毎週、毎月モニターし始めます。 ところが、ここから誰もが話したくないことが起き始めます。 たいていの組織や企業の中の人達はこの指標をだんだん見なくなる、または本気にしなくなります。 実際見ている人は経験あると思うのですが、こうした指標の数値は良くなったり悪
SQLの達人への道: MySQLでの高速・効率的クエリ作成術 - Qiita
データベースとテーブルの作成 テスト用のデータベースtestdbを作成し、パフォーマンスチューニングを検証するためのcompanyおよびpersonテーブルを定義します。 CREATE DATABASE testdb; USE testdb; CREATE TABLE company ( company_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_name VARCHAR(255) NOT NULL, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE person ( person_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, company_id INT, person_name VARCHAR(255) NOT NULL, email VARCH
ゼロから始めるシステム障害対応フロー - Qiita
初めに 本記事 『ゼロから始めるシステム障害対応フロー』 の内容について タイトルの「ゼロから始める」には二つの意味があります。プロダクトのリリースを間近に迎える中、チーム内での障害対応体制の枠組みがなかったこと。そして体制づくりを担当することとなった私の知識・知見が（ほぼ）ゼロだったこと。この二つです。 この状態から、リリース前〜リリース後の約2月間でなんとか形にすることができました。本記事ではその過程でぶつかった問題とそれに対する課題、それらにどう対応したのか、何を学んだのか、の紹介。 そして、障害対応体制の策定・構築や改善の流れの中で私が起こした失敗から、人としてリーダーとして何を心がけなければいけなかったのかの反省を共有させてもらいたいと思います。 本記事は以下の構成です。 0. 始まり ※ スクラムチームでの話。スクラムチームの登場人物は以下の三つ PO：プロダクトオーナー（Pd
Pythonで音声文字変換のWhisperの最新モデルのlarge-v3モデルと高速処理のfaster-Whisperを試してみた！ - Qiita
Pythonで音声文字変換のWhisperの最新モデルのlarge-v3モデルと高速処理のfaster-Whisperを試してみた！Pythonwhisperfaster-whisperlarge-v3音声文字変換 はじめに Pythonを使って、音声文字起こしをするプログラムをご紹介します。 変換するライブラリーはChatGPTで有名なOpenAI社のWhisperを使います。 その変換モデルとして、2023年11月に発表されたlarge-v3モデルを使って、その精度やその処理時間も測定しています。 さらに、Whisperのモデルをそのままに、処理を高速化したfaster-Whisperを使ったプログラムもご紹介しています。 環境 Windows10 Python3.10.0 VENV (仮想環境構築） CPU Intel Corei5 GPU NVIDIA Geforece RTX-3
Aurora MySQL 2から3へのバージョンアップで挙動が変わるSQL(2) - Qiita
こんにちは。 本投稿では、Aurora MySQL 2 の EOS 対策として Aurora MySQL 3 へのバージョンアップ(MySQL 5.7からMySQL 8へのバージョンアップ)を検証した際に、Aurora MySQL 2で実行できていたSQLが3で実行できなくなるという情報をいただいたので、実際にそのSQLをSQLテストツール(Insight Database Testing)を使って確認してみた例を紹介します。 はじめに Auoroa MySQL 2から3 (MySQL 5.7から8) へのバージョンアップを考えた際、以下の変更点などのMySQLのドキュメントを参照することの多いのではないでしょうか？ ここに書いてある変更がどんなものか、自分たちのサービスやアプリケーションで使用していないか、それらを探すのは骨の折れる作業だと思います。また、ここに書かれている内容以外にも何
[Doc] 要件定義書テンプレート・要件定義書の書き方 - Qiita
(GPT補完) 下記ドキュメントバージョンに関する注意点です。 バージョン番号のルールを定める：バージョン番号は、どのようにつけるかルールを定め、チーム全員が同じ理解で使用するようにする必要があります。たとえば、変更内容によって数字がどのように増えるか（major, minor, patch）、何桁で表現するかなど、具体的に決めておくことが重要です。 変更履歴を明確にする：どのような変更があったのか、それがどのバージョンで実施されたのかを明確にすることが必要です。これにより、何らかの問題が発生した場合に、どのバージョンから問題があるのか特定することができます。 ドキュメントの保存場所を一元化する：ドキュメントのバージョン管理には、ドキュメントを保存する場所を一元化することが重要です。それにより、異なるバージョンのドキュメントが、複数の場所に分散してしまい、誤ったバージョンが使用されることを
![[Doc] 要件定義書テンプレート・要件定義書の書き方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0069f26eb7403ba3d9568d9b04247cf3c004cfa1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCRG9jJTVEJTIwJUU4JUE2JTgxJUU0JUJCJUI2JUU1JUFFJTlBJUU3JUJFJUE5JUU2JTlCJUI4JUUzJTgzJTg2JUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFDJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUJCJUU4JUE2JTgxJUU0JUJCJUI2JUU1JUFFJTlBJUU3JUJFJUE5JUU2JTlCJUI4JUUzJTgxJUFFJUU2JTlCJUI4JUUzJTgxJThEJUU2JTk2JUI5JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0wODBjMWQxOWYwOTg5NDI4YzZiMWRmYWE2YmNmMzI1OA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwc3lhbnRpZW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zMiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWI4M2IzZjBhMGIwYjgxNjcyYzA1NTNlMWM4YzRiM2Y2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Ddbb72f5b945b99e3f22f566fa287a32e)
GA4のサンプルデータからBigQueryでコホート表を作ってみる - Qiita
やること ユーザーが初回訪問からどの程度定着しているのかをリテンションレートで表現する。 本当はアプリのアクセスログからやりたいが、BigQueryの公開されているサンプルデータはおそらくEコマースのWEBデータなので継続率は低め。（アプリの特性によるが、翌日継続率であれば40%ぐらいを目指したいところ） 仕事では0〜30日継続率を算出しているが、コードも長くなるので、今回は7日間までで書いた。 準備 公開されているサンプルのデータセットへのアクセスはこちらを参照。 GA4のデータは ga4_obfuscated_sample_ecommerce を用いた。（たぶん現状これしかない） 当然BigQueryの環境が必要で、可視化したいのであれば Googleデータポータル と連携させて表現することをオススメします。 使用するイベント GA4の自動収集イベントについてはこちらの公式ドキュメント
(当然ながら)chatGPTはUMLも作図できます - Qiita
こちらに投稿した記事の転載です。 UMLとは処理の流れや関係性を図示するためのモデリング手法で、エンジニアでなくとも使うことがあると思います。 例えばユースケース図、シーケンス図、アクティビティ図、クラス図などです。 基本的には画像になるのでchatGPTに作図してもらうのは出来ないんじゃないか、となるかもしれませんが・・・ それPlantUMLなら出来ます！ PlantUMLとは 詳細は省きますが、UMLをテキストデータで作図する方法です。 公式サイトが広告だらけなのでいまいちオフィシャル感がないのですが テキストでUMLを作図する仕様としてはデファクトスタンダードであると思います。 テキストで書くことにより、バージョン管理ソフトなどで差分管理することが可能となりメンテナンス性があがります。 また、記法が直観的なので習熟コストも低いです。 例えば以下のような形です。 @startuml
【入門】事例で学ぶ要件定義 - Qiita
はじめに 最近プロジェクトマネジメント関連の仕事をする機会が増え、要件定義や設計関連の業務もするようになったので、私の経験を基に要件定義の具体的なプロセスや考え方について、まとめていきます。 本記事について Findy様の「要件定義 先達に学ぶ今日から使える実践テクニック Lunch LT」で登壇した内容を元に作成しています。 この記事の対象者 要件定義の基本や思考プロセスを学びたい人 エンジニアからプロジェクトマネジメントをやりたい人 ビジネスサイドとエンジニアサイドのコミニュケーション能力を向上させたい人 具体的な事例を通して要件定義を学びたい人 前提 紹介する内容はあくまで一例であり、プロジェクトやチームの状況に応じて調整が必要 あくまで自分(駆け出しPM)の経験に基づいた内容を言語化しています プロジェクト規模は10名〜20名のWebアプリ開発を想定しています システム開発の全体像
【Amazon RDS】RDSのオートスケーリングについて - Qiita
はじめに RDSのオートスケーリングをEC2インスタンスのオートスケーリングと同様のものと考えていたが、認識が異なっていたため、RDSのオートスケーリングとは何か、AuroraやEC2の場合と比べて何が違うのかをまとめたいと思った。 RDSのオートスケーリングとは まず、RDSインスタンスを作成する場合について考えてみる。 RDSインスタンスを作成する際には、DBの容量を指定する必要がある。 2019年6月19日以前までは、DBの容量が不足した際に、手動で容量を追加する必要があった。 しかし、2021年6月19日以降は、自動的に容量を追加すること(オートスケーリング)が可能となった。 https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2019/06/rds-storage-auto-scaling/ 具体的には、以下の条件全てに合致する場合に自動的
新人の方によく展開している有益な情報 - Qiita
新人の方によく展開させていただいている有益な情報をまとめておきます。今後も展開することがあるかもしれないため情報をまとめております。 あらたな、有益な情報がありましたら、随時追加してまいります。 有益な記事・論文・書籍等を執筆・紹介していただいた皆様に感謝申し上げます。 ちなみに、本記事に記載されている情報は、お困りごと・お悩みごとをお聞きしたとき・気づいたときに、そのお困りごとに対して参考になりそうなものだけを展開していました。この情報を一気に展開していたわけではございません。 コードリーディングについて [1]ソースコードを読むための技術 https://i.loveruby.net/ja/misc/readingcode.html [2]派生開発推進協議会 関西部会 スペックアウトチーム，「派生開発におけるスペックアウト手法の提案」，派生開発カンファレンス2015，2015 http
GASでStripe決済をゼロから爆速で実装 - Qiita
はじめに Stripeという決済プラットフォームをGASで使えたら、スプレッドシートをデータベースにしたり、メールアドレスの入力を無くしたり、全部無料でできるから良いな〜と思ったので、実験しました。 YouTubeでの解説：https://youtu.be/oNNvwa4u9zI API キーの発行 テスト環境にチェックを入れて、開発者のボタンを押し、左側の「API キー」からAPIの発行ができます。 スプレッドシートの準備 空のスプレッドシートを開き、1行目にそれぞれ - A列に「メールアドレス」 - B列に「金額」 - C列に「日付」 としておきます。 そうしたら、ツールからスクリプトエディタを開きます。 GASの中身 ***公開可能キー*** と ***シークレットキー*** の2つのキーを使います。 下記のコードの該当箇所に書き換えてご使用ください。 今回は コード.gs と in
不動産取引価格情報取得API（国交省）のPythonラッパーを作った - Qiita
最近、日本の不動産価格が上昇しているという記事をよく見ます。昨日はマンションが値上がりしているという記事を見かけました。 足元金利が上がり始めているので、この上昇が継続するのかもよくわからないけど、どんな感じで取引されているのか理解したいと思いました。一方で、不動産取引は取引所とかで取引されているわけでないので、どれくらい盛り上がっているかとか、近所でどんな取引があるかつかめない印象でした。 しかし、調べたところ、日本の不動産取引価格は国交省がAPIで提供していることが分かりました。 不動産取引価格情報取得API（国交省）: https://www.land.mlit.go.jp/webland/api.html 「人生で最も高い買い物の不動産の価格こそ、しっかりその動向をつかんでおくべきではないか！」と思い、APIをPythonから叩きやすくしたラッパーを作り、PYPIに公開しました。
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