「プロダクトマネージャーがプロダクトマネジメントを失敗させる!?」カオスなプロダクト開発を効率化したら硬くて息苦しい官僚組織になっちゃった! 大企業病の罠を乗り越え若々しいチームを実現するぞ 効率化を進めていったら息苦しい組織になってきたと悩む方に向けたセッションです。 概要 https:…
こんにちは、バクラク事業部のMLチームでソフトウェアエンジニアをしているTomoakiです。 今回はMLチームのスプリント管理におけるタスク・プロジェクト管理にNotionの新概念であるProjectを導入してみたら嬉しいことがたくさんあったので、それらを紹介したいと思います。 イントロダクション Notionの2.30リリースでプロジェクトという概念が登場し、プロジェクトの管理のテンプレートが公開されるなど大きなアップデートがありました。 www.notion.so 本記事でも紹介しますが、このリリースで紹介されているテンプレートが優秀すぎるので、まだみてない方は是非見てみてください。 MLチームでは5月末ごろから、ちょうどスプリント管理に課題感を感じており、早速NotionのProjectを取り入れて6月中に運用してみましたかなり良かったので、本記事では我々目線でのその効果を紹介したい
前提 この記事は内製開発をしているSaaSの中の人であるエンジニアが、SaaSの内製ソフトウェア開発をする上での話として書いています。 前ふり 「スクラムで生産性は上がらないしリリーススケジュールが狂いまくりなんですよ」 「何が原因なんですか?どうすればいいんですか?」 という相談を受けました。 NDAを書いてから、どれどれとチームの状況を見てみました。 該当チームのスプリントゴール 該当チームのスプリントゴールはこんな感じでした。 QAフェーズのプロジェクトAを、QA作業を完了してリリースできる状態まで進める 実装フェーズのプロジェクトBを、フィーチャーの実装率を50%まで進める 設計フェーズのプロジェクトCを、要確認な点を除いて実装レディーな状態まで進める スプリントゴールが3つありますね。とても面白いですね。 思わずボンドルド卿みたいな反応をしたくなりますがここは先に進みましょう。
GPTシリーズやお絵描きAIなど、ファウンデーションモデルの進化により再び大きな注目を集めるAI。自民党では2023年1月に「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」(座長:平将明衆議院議員)を立ち上げ、日本のAI戦略のあり方や政策提言について検討を進めて参ります。こちらのページには、各回のテーマや公開可能な資料を順次アップロードしています。 第20回以降の資料については、後任の事務局長の尾崎正直代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/masanao_ozaki/n/nbd4dd013a5cb 第32回以降の資料については、新事務局長の小森たくお代議士の以下のNoteからご確認ください。 https://note.com/komori_takuo/n/n8433de4720a0 2024年2月16日(金)8時〜9時 (*25日英語版追加) テーマ
ほとんどの人はだれかと恊働しています。マネージャーやリーダーであるなら、この割合はより大きくなります。 筆者は、仕事の重要な要素のひとつを「進捗を出すこと」と定義しています。そして進捗を出すには、進捗をただしく把握することも重要になってきます。 しかし「進捗を把握する」と言っても、想像以上に難しいと感じる場面が多々ありました。たとえば、 進捗はどうですか? → 進行中です/〜をやっています なにか問題はありますか? → とくにないです 〜までに終わりそうですか? → たぶん大丈夫だと思います というようなやりとりは一般的なコミュニケーションだと思いますが、あまり有用な情報は得られていません。 この記事では、自身の経験則をもとに、進捗にまつわる良い情報をゲットするための具体的な質問を考えてみました。 なぜ進捗を把握すべきなのか 話の前に、なぜ進捗を把握すべきなのでしょうか。 それは良い計画づ
はじめに ちょっとつぶやいたら思いのほか需要がありそうだったので、簡単にまとめておきます。 おことわり これを書いておけば、すべての不幸を避けられるというものではありません 提出先との関係性次第では、書かないほうがいいこともあるかも 私自身が普段提案している内容が、すべて記載されているわけでもありません(うろ覚えで書いてたり、大人の事情) これを流用しておこったすべての事項について、何らかの責任をとることはできません 本稿では請負による開発を想定しています でも共有することで、この業界の不幸が減ればいいなということでつらつら書いてみます。 他にもあるようなら、Twitterなりコメントなりで提案してもらえると嬉しいです。 前提条件を書く目的 見積・提案書通りに、実施するために必要な条件を明確にする 条件を逸脱したときに、どうなるのかハッキリさせる 上記は概ねつぎのとおり 実現が不可能になる
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
社員の生産性を極限まで高めるには、どうすればいいのか――米グーグルが2012年に開始した労働改革プロジェクトの全貌が明らかになった。 社員同士のコミュニケーションを中心に、その仕事ぶりを徹底的に観察するワーク・モニタリングは、果たして功を奏したのだろうか? ●"What Google Learned From Its Quest to Build the Perfect Team" The New York Times, FEB. 25, 2016 プロジェクト・アリストテレスとは 上の記事によれば、米グーグル(持ち株会社に移行後の正式社名は「アルファベット」)は2012年に生産性向上計画に着手した。 この計画は「プロジェクト・アリストテレス(Project Aristotle)」と呼ばれ、同社の「人員分析部(People Analytics Operation)」によって実施された。 グ
by MATEUS_27:24&25 プロジェクトの計画と実行において総合的な責任を持つ職務をプロジェクトマネージャーと呼びますが、NASAのゴダード宇宙飛行センターの副監督者であるJerry Maddenさんが何年にもわたって出典不詳のソースから集めた「プロジェクトマネージャーとしての心得」とも言える100のルールがPDFファイルで公開されました。プロジェクトマネージャーとしてだけでなはく、仕事やグループを統括する人にとって非常に役立ちそうなルールとなっています。 One Hundred Rules for NASA Project Managers - 100-rules-for-nasa-project-managers.pdf (PDFファイル) https://www.projectsmart.co.uk/white-papers/100-rules-for-nasa-proje
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