「信頼と調整」でマルチプロダクトのロードマップを作る｜adachi
SmartHRのadachiです。CPOをやっております。 マルチプロダクトのロードマップ、どうやって作ってますか？ プロダクト間の調整どうやってますか？ どうやって優先順位つけてますか？ こちら他社の方にも、採用候補者の方にも、めっちゃ聞かれます。 皆さん気になりますよね、お困りですよね、わかります。うちもです。 これまでは、質問いただく度に「うちも試行錯誤中で、まだ改善の余地ありまくりなんですが…」という前置きとともに現状の運用を説明していたのですが、口頭ではわかりにくい部分もあるよな〜〜いつか記事にしたいな〜〜〜というのはずっと思っていました。 お盆休みで会議が少ないこの隙に、書いてしまおうと思います。 …思っていました。 気がついたらお盆、終わってました。光陰矢の如し。 キュウリに乗ってやってきたご先祖様も、ナスに乗ってお帰りになったことでしょう。 皆さんはどんなお盆を過ごされまし
Webサービスのエンジニア、事業に興味がないとスキル向上も行き詰まる話｜えふしん
中途採用で面接の時にはサービスに積極的に携わりたいと言っていたのに、いざ入社すると受け身姿勢な仕事になってしまい、積極的にサービス向上には関わらなかったり、自分自身から問題意識を持てないと周りからは思われてしまうケースがあります。 仮説としては、 １．前職がクライアントワークだったり、与えられる仕事に対してアクティブに関わるというよりは、受け身的に仕事をする姿勢が板についてしまっている中途採用のケース ２．どうやったらサービスに興味を持ったら良いかわからないケース。当人はやってるつもりだけど周りからできているとは見なされない。考え方が足りないとか、考える方法がわからないとか、考えてる量が圧倒的に少ないようなケース などが考えられます。一定、そこそこの規模のサービスになったりすると、自分自身が関与しているドメインが狭く見えてしまったり、もしくは大きなレバレッジを生み出す余裕がないと思ってしま
「割り込みタスクが多くて困ってます」と相談を受けたらマネージャーはどうするか - るさんちまん
はじめに @dora_e_m さんのエントリがあまりに素敵だったので、僕も感化された "割り込みタスク × マネージャー" のネタを書くことにしました。 note.com このエントリでは、エンジニアとデザイナーのマネージャーをしている筆者が、メンバーから「割り込みタスクが多くて困っているんですがどうしたらよいでしょう」と相談されたときにするアドバイスをまとめました。ちなみに全て実際に体験したことです。 ※必ずしもこれら2職種でしか適用できない内容ではないですが、発想・解決のしかたが開発に依るところが大きいです。 なお、アドバイスの内容は個人でできるライトなものからタスクの依頼主に働きかけが必要なヘビーなものまであり、実際にアドバイスする順に並べるとこのようになります。 [個人] 割り込みタスクの優先度を過剰に高くしすぎていませんか [個人] 割り込みタスクにかけている時間はどれくらいです
作り、造られ、創る
今日はbuilderscon 2024の開催日でした。 自分が立ち上げて（でも心折れて開催しなくなった）イベントを、自分が関わらないところで続けてくれるというのは、なんとも感慨深いものです。少なくとも俺のやろうとしてたことは意味があったんだな、という気持ちにさせられました。 開催にこぎつけた@nasa9084さん、ありがとう！他のスタッフのみなさまも本当にお疲れさまでした。 さて、今回私は運営にはTシャツのスポンサー以外一切ふれてないのですが、実は開催前日の時点でスケジュールに穴があくかもしれないという話をSlackで聞いたので、それを聞いた私はすぐさまGoogle Docsで原稿を書き始めました。で、すぐ書きおわったのですが、その時にはもうonkさんとsongmuさんが代役に決まったので私の話は無事オクラ入りになりました。 ならまあ、供養しとこうかな、ということでここに載せることにしまし
ITクソつまんなくなった。
流行の話題が似たり寄ったりな生成AIなのホンマつまんねー。 AIが高品質の絵描けます！楽曲作れます！って最初は「スゲー」って思ってたけど、使ってみると検索ワード入れて虹エロ絵ググって漁ってる感覚と同じなんだよ。いい加減飽きた。 それよかさっさとクラウドアーキテクチャ管理とかアプリケーションのテスト管理とかできるようにして楽させてよ。Copilotにコード貼り付けてプロンプト生成すんのめんどくせーんだよ。 つまんなくなったなと決定的に感じたのは、今年の頭に行ったデブサミ。 似たり寄ったりな生成AIの活用話ばっかり。過去一つまんなかった。いつもは面白くて夢中で聞いてたんだけど、今年は途中で帰った。本当につまらなかった。 なんていうか、生成AIのプロンプトエンジニアリングとかの話って、人材マネジメント的な話と根本はおんなじ感じがするんだよな。いかにて優秀な新人AI君を働かせるか？的な。 でも、ビ
データベース中心の設計になってしまう問題と闘う - laiso
『手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ 』の第二章の冒頭に登場する話題に共感したので紹介。 従来の多層アーキテクチャでは、データベースを中心にアプリケーションの 開発が行なわれます。この場合、Web 層はドメイン層に依存し、ドメイン層は 永続化層、つまり、データベースに依存することになります。そうなると、す べてのものは永続化層上に構築されることになり、その結果、いくつかの要因 が絡まり合って、問題が起きやすくなります。 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 20p 手を動かしてわかるクリーンアーキテクチャ ヘキサゴナルアーキテクチャによるクリーンなアプリケーション開発 作者:Tom Hombergs,須田 智之インプレスAmazon 著者によれば、機能開発をデータベース中心に設計すると、ドメイン層と永続化層の密結合が
エンジニアリングが好きな私たちのためのエンジニアリングマネジャー入門 / Engineering management for the rest of us
https://forkwell.connpass.com/event/325649/ の登壇資料です。 書籍は https://amzn.to/3z8TLUM から
グーグルが行なった｢最高のチームをつくる｣調査の意外な結果。メンバーは重要ではなかった
ライフハッカー・ジャパン （著者：Jeff Haden、翻訳：長谷睦（ガリレオ）） Aug. 08, 2024, 03:00 PM キャリア 103,154 グーグル（正確にはその親会社のアルファベット）は2023年1月、約1万2000人をレイオフする長期計画を発表しました。これは、全従業員の6％に相当する数です。 グーグルの幹部が｢従業員は我が社のもっとも大切な財産です｣というようなことを言っているのを聞いたら、そのあまりの言行不一致ぶりに目を剥いても無理ないでしょう。 しかし、同社が従業員をもっとも大切な財産と考えていることは確かなのです。 グーグルの人事部門は長年にわたり、従業員の職場での生活に関してありとあらゆる側面を分析し、生産性やイノベーション、エンゲージメントの向上に取り組んでいます。 その一例が今回紹介する｢最高のチームをつくる方法｣の分析です。 グーグルも大半の企業と同様
サービス開発の施策に納得できない時にエンジニアができるアクション - $shibayu36->blog;
サービスの開発をしていてPMから施策案が出てきた時、ソフトウェアエンジニアとして施策案が本当にユーザーのためになりサービスの成長につながるか納得できないことがある。 このような時にただ文句や愚痴を言っても何も始まらない。エンジニアからも何らかのアクションを起こし施策を前に進める必要がある。 そこでエンジニアができるアクションについて、自分が思っていることを書いてみる。 納得できないケースは大まかにどのようなものがあるか 納得できないケースでは大まかに2つのケースがあるのかなと思っている。 (1) 施策をしたい目的や仮説自体に納得できていない (2) 施策の目的や仮説は良いが、それを達成する手段に納得できていない 1つ目は、たとえば「ターゲットとしているようなユーザーって本当にいるか？」「ユーザーにこういう課題があると言っているが本当にそういう課題があるか？」「この指標に繋がると言っているが
Microsoft、LLMで注目の「RAG」の精度を向上させる「GraphRAG」をGitHubで公開
Microsoft Researchは2024年7月2日（米国時間）、「RAG」（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の精度を強化する「GraphRAG」と、Microsoft Azure上でGraphRAGを実行するためのソリューションアクセラレータリポジトリをGitHubで公開した。 GraphRAGは、Microsoftが2024年2月に発表した新たなRAGのアプローチだ。Microsoft Researchは、従来のRAGの問題点や、GraphRAGの特徴、RAGとGraphRAGの比較結果を次のように述べている。 従来のRAGの問題点 LLMの最大の課題は、LLMの能力を「プライベートデータセット」（LLMのトレーニングに活用されていない未知のデータを指す。企業の独自研究やビジネス文書、通信などが含まれる）にも適用させることだ。 そこで注目
単体テストの考え方/使い方を読んだ。読んでよかった。 - Mitsuyuki.Shiiba
読んでよかった book.mynavi.jp 評判通りよかった そっかーなるほどなぁ。面白いなぁ。と思うことがいろいろあった とはいえ、著者の主張全てに同意というわけではなく「著者はそう考えるんだな。自分は違う考えだな」と考えさせられる部分もいくつかあった 苦手な部分もあった 古典学派とロンドン学派に分けて話を展開しているのはあまり好きじゃないなと思いながら読んだ 定理やマトリクスに当てはめて話を展開する部分があって、いくつかは無理やりだったり話をややこしくしていたりするように自分は感じた。そういう部分は苦手だなぁと思いながら読んだ というのが全体の感想。内容はとてもよかったし、苦手な部分もそれはそれで考えさせられたので、読んでよかった。ってことでパラパラめくりながらメモを書いていこう あらためて意識したい2本 「第4章 良い単体テストを構成する4本の柱」の中の2本が、当たり前のことではあ
間違いが許されなくてもLLMが使えるユースケースとは @GenAI Playground Meetup #01
2024/7/31 GenAI Playground Meetup #01
OpenAIの経営は大赤字で2024年の負債は約7700億円の見込み
OpenAIの主力製品であるChatGPTは数多くのユーザーを抱えており、経営は盤石そうに見えます。ところが、同社の内部資料を入手した海外メディアのThe Informationは「OpenAIは2024年に50億ドル(約7700億円)の負債を抱える可能性がある」と報じています。 Why OpenAI Could Lose $5 Billion This Year — The Information https://www.theinformation.com/articles/why-openai-could-lose-5-billion-this-year OpenAI training and inference costs could reach $7bn for 2024, AI startup set to lose $5bn - report - DCD https://ww
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食べログのモジュラモノリス化戦略
生成AIでユーザー分析を強くする
ソフトウェア設計と生成AI
https://gamma.app/docs/AI-8w0qb3txn9uigh1
メタCEO、AIは「開放型が勝つ」 NVIDIAトップと対談 - 日本経済新聞
AIのRAGが「GraphRAG」に進化！ Microsoftが公開したツールでその性能を試す【イニシャルB】
