Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
kintone開発チームのモブプロ事情 / Mob programming in kinton...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Shingo Yamazaki
July 22, 2019
Programming
0
6.4k
kintone開発チームのモブプロ事情 / Mob programming in kintone dev team
2019/7/22 モブプログラミングMeetupの登壇資料です
Shingo Yamazaki
July 22, 2019
Tweet
Share
More Decks by Shingo Yamazaki
See All by Shingo Yamazaki
顧客価値に向き合うためのCREのススメ
zakiyama
4
1.9k
ログラスCREのこれまでとこれから(2023年)
zakiyama
0
570
カスタマーサポートを立ち上げてからやったこと
zakiyama
0
430
組織一丸となってカスタマーサクセスを実現するための取り組みと悩み
zakiyama
0
2.3k
プロダクトと顧客をつなぐログラスのCREの取り組み
zakiyama
2
5.3k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.6k
Chromium版EdgeのTracking Prevention機能 / Tracking Prevention in Chromium-based Microsoft Edge
zakiyama
0
1.8k
LWCのローカル開発機能(ベータ)を試す / LWC Local Development
zakiyama
0
650
Chromaticで手軽にVisual Regression Testを導入する / Visual Regression Testing with Chromatic
zakiyama
2
1.8k
Other Decks in Programming
See All in Programming
AIによる高速開発をどう制御するか? ガードレール設置で開発速度と品質を両立させたチームの事例
tonkotsuboy_com
7
2.4k
「ブロックテーマでは再現できない」は本当か?
inc2734
0
1k
フロントエンド開発の勘所 -複数事業を経験して見えた判断軸の違い-
heimusu
7
2.8k
IFSによる形状設計/デモシーンの魅力 @ 慶應大学SFC
gam0022
1
310
AIエージェント、”どう作るか”で差は出るか? / AI Agents: Does the "How" Make a Difference?
rkaga
4
2k
責任感のあるCloudWatchアラームを設計しよう
akihisaikeda
3
180
CSC307 Lecture 08
javiergs
PRO
0
670
開発者から情シスまで - 多様なユーザー層に届けるAPI提供戦略 / Postman API Night Okinawa 2026 Winter
tasshi
0
200
コントリビューターによるDenoのすゝめ / Deno Recommendations by a Contributor
petamoriken
0
200
CSC307 Lecture 07
javiergs
PRO
1
550
高速開発のためのコード整理術
sutetotanuki
1
400
AI Schema Enrichment for your Oracle AI Database
thatjeffsmith
0
300
Featured
See All Featured
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
45
8.7k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.9k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
280
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
750
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.8k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
1
500
The AI Search Optimization Roadmap by Aleyda Solis
aleyda
1
5.2k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
120
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
46
2.7k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
A better future with KSS
kneath
240
18k
Transcript
kintone։ൃνʔϜͷϞϒϓϩࣄ ʙ100%ϦϞʔτϞϒͷݱ͔Βʙ 2019/07/22 ϞϒϓϩάϥϛϯάMeetup
• Shingo Yamazaki • αΠϘζגࣜձࣾ (2018/12~) • kintone ։ൃνʔϜɹ݉ ϑϩϯτΤϯυΤΩεύʔτνʔϜ
• ϞϒϓϩαΠϘζೖ͔ࣾͯ͠Β About me zaki-yama zaki___yama
• kintone։ൃνʔϜͷհ • ମ੍ීஈͷϞϒϓϩͷ༷ࢠ • ϞϒϓϩͷΑ͍ͱ͜Ζ • ͬͯΈͯײͨ͡ϞϒͷϝϦοτ • ͓Έ
• ຊͷϝΠϯ ͓͢Δ͜ͱ
ɹ ໔ࣄ߲ • εϥΠυͷ༰νʔϜͷ૯ҙͰͳ͘ ͋͘·ͰݸਓͷݟղͰ͢ • νʔϜʹͪΐͪ͘ΐͯ͘͠·͢ • ࣾͰҰ෦ͷਓ͕΅͘ͷ͜ͱΛʮϞϒϨδε λϯεʯͱݺͼ·͕͢ɺϞϒʹରͯ͠൱ఆత
ͱ͍͏Θ͚Ͱ͋Γ·ͤΜ
kintone։ൃνʔϜͷհ
ϓϩάϥϚʔ ϞϒνʔϜ1 ϞϒνʔϜ2 ϞϒνʔϜ3 ϞϒνʔϜ4 QA σβΠφʔ ςΫχΧϧϥΠλʔ PM ਓ
ͬ͘͟Γ
౦ژ େࡕ দࢁ ౡ Ϟϒ Ϟϒ Ϟϒ ʜ
ϦϞʔτϞϒ
ݱࡏͷPBIͷਐΊํ ϞϒνʔϜ ϓϥϯ χϯά ༷ॻ मਖ਼ डೖΕ ࢼݧ ઃܭ ࣮
डೖΕ ࢼݧ ࣮ࢪ 1. ϨϏϡʔ ػೳࢼݧઃܭ ػೳࢼݧ ࣮ࢪ ※PBI: ϓϩμΫτόοΫϩάΞΠςϜ QA
• εΫϥϜ • ϓϩάϥϚʔ4໊લޙͰߏ͞ΕΔϞϒνʔϜ͕4ͭ • ࠷ۙ19৽ଔ͕ೖͬͯ·ͨগ͠มΘΓͦ͏ • ϝϯόʔ౦ژɺେࡕɺদࢁɺౡʹࡏ • جຊϦϞʔτϞϒ
• Ϟϒϓϩྺ1͙Β͍ • QAͱҰ෦λεΫΛϞϒͰ͍ͬͯΔ kintone։ൃνʔϜ
• ڌΛ·͙ͨϦϞʔτίϛϡχέʔγϣϯΛͲ͏ͬͨΒԁʹͰ͖Δ͔ʁ Λࡧ͍ͯͨ͠ • Ճ͑ͯɺෳͷPBIΛฒྻʹॲཧ͢Δ͜ͱʹΑΔฐى͖͍ͯͨ • εΠονϯάίετɺ༏ઌͷߴ͍PBI͔Β͠ͳ͍ɺͳͲ • ڌؒग़ுͳͲͷࡍͷཧϞϒϓϩΛܦͯޮՌΛ࣮ײ •
ঃʑʹࣾͷςϨϏձٞγεςϜඋ͞ΕͯݱࡏͷελΠϧʹࢸΔ • ৽͍ٕ͠ज़Λࢼ͢ɺ৽ਓͷεΩϧڞ༗ͳͲͷ໘ͰϞϒ͕༗ޮ • →ࣗવͱϞϒ͕جຊʹ ϞϒϓϩಋೖͷܦҢ ※ೖࣾલͳͷͰฉ͍ͨͰ͕͢
ϞϒϓϩͷΑ͍ͱ͜Ζ
• ࣝθϩ͔ΒͰΩϟονΞοϓ͍͢͠ • Θ͔͍ͬͯΔਓͷ࡞ۀͷਐΊํΛݟֶͯΔ • ఆظతʹυϥΠόʔ͕ճͬͯ͘ΔͷͰஔ͍͚ͯ΅ΓʹͳΓʹ͍͘ • υΩϡϝϯτʹ͠ʹ͍͘҉ͷڞ༗͕؆୯ • ίʔυΛͲ͏ಡΈਐΊ͍͍͔ͯ
• ΤσΟλͷศརͳγϣʔτΧοτ • Dev ToolsΛͬͨௐࠪํ๏ ϞϒϓϩͷΑ͍ͱ͜Ζ
• ίʔυϨϏϡʔ0 • ίϯςΩετεΠον͕ൃੜ͠ͳ͍ • લ৬ͰPR্ͷίϝϯτͷΓऔΓͰ2͙Β͍͔ ͔ͬͯͨ͜ͱ͕͋Δ • ָ͍͠ •
ඞવతʹձ͕ൃੜ͢ΔͷͰϫΠϫΠײ͕͋Δ ϞϒϓϩͷΑ͍ͱ͜Ζ
͓Έ
͓Έ1 ϞϒΊͬͪΌർΕΔɺ ूதྗΕΔ
• ؾ͕ͭ͘ͱಉ͡ਓ͕2͙࣌ؒΒ͍υϥΠόʔ͠ ͯΔ • ͍͠ʹϋϚͬͨͱ͖ʹى͖͕ͪ • φϏήʔλʔ͕Ϟϒͱແؔͷ͜ͱͯ͠Δ • ະಡ௨ॲཧͱ͔ ർΕΔɺूதྗ͕ΕΔ
• ϙϞυʔϩλΠϚʔͷಋೖ • Ϟϒ25ˠٳܜ5ˠυϥΠόʔަͯ͠Ϟϒ25ˠ… • 15࣌͝ΖʹΊͷٳܜ(30)ೖΕΔ • λΠϚʔΞϓϦʹMarinaraͱ͍͏Chrome֦ுͬͯ·͢ • ϞϒνʔϜ͝ͱʹҧ͏πʔϧͬͯͦ͏
• ٳܜೖΕ͔͗͢ͳͱࢥ͚ͬͨͲྑ͍ϦζϜ͕Ͱ͖ͨ • ఆظతʹυϥΠόʔ͕ճͬͯ͘Δ͜ͱͰूதྗ͕Εʹ͘͘ͳͬͨ Ͳ͏͔ͨ͠
• φϏήʔλʔͷͱ͖ʹ΅ʔͬͱͯ͠Δ·ͩ͋Δ • ࣗҎ֎͕͍͍ͩͨৄ͍͠ɺͱ͍͏ঢ়گͰى͜Γ͕ ͪ • ʮ͍͍͚ͭͯͯΔ͔ո͍͚͠Ͳ࡞ۀΛࢭΊΔඞཁ ͳ͍͠ͳ…ʯ • Կ͔ྑ͍ϧʔϧΛઃ͚͍ͯΔํ͍ͨΒڭ͍͑ͯͩ͘͞
՝Δ
͓Έ2 ϦϞʔτϞϒಛ༗ͷ
• إ͕ݟ͑ͳ͍ • ࠷ॳͩΕwebΧϝϥಋೖͯ͠ͳ͔ͬͨ • ڏແʹ͔͍ͬͯͯ͠Δײ͡ʹͳΔ • ҙࢥૄ௨͕ޱ಄·ͨจষʹཔΓ͕ͪ • ਤΛඳ͍ͨํ͕ૣͦ͏ͱࢥ͍ͭͭϗϫΠτϘʔυʹ
૬͢Δͷ͕ͳ͍ ϦϞʔτϞϒಛ༗ͷ
• webΧϝϥΛશһʹࢧڅͯ͠Βͬͨ • ද͕ݟ͑Δɺ͏ͳ͖ͮͳͲͷδΣενϟʔ͕ݟ͑Δͩ ͚Ͱ͍ͩͿҧ͏ • ਤʹ͍ͭͯɺखݩͰखॻ͖ˠࣸਅࡱͬͯڞ༗…͔ɺύϫϙ • ;ͤΜϗϫΠτϘʔυͷΑ͏ͳखܰ͞ͳ͍ •
ྑ͍πʔϧ͝ଘͷํ͍ͨΒ Ͳ͏͔ͨ͠
͓Έ3 ݸਓͱͯͯ͠͠ͳ͍ʁ
• ϞϒجຊతʹҰ൪ৄ͍͠ਓͷϖʔεͰਐΉ • దٓΘ͔Βͳ͍ͱ͜Ζ࣭͢Δͱ͍͑ • ۀ࣌ؒͯ͢Ϟϒɺͩͱߟ͑Λཧ͢Δ͕࣌ؒऔΕͳ͍ • ྫʣࠓճͷPBIͰखΛೖΕͨίʔυͷपลΛಡΜͩΓͯ͠ཧղΛਂΊ͍ͨ • ྫʣ͜ͷޙΔ༧ఆͷPBIʹର͢Δ༧උ͕ࣝଞͷਓΑΓͳ͍ͷͰ४උ͠
͓͖͍ͯͨ • ࠓͬͨPBIɺ࣍ҰਓͰ࣮Ͱ͖Δʁ͜ͷ··ϞϒΛଓ͚͍ͯͯɺͰ͖ ΔΑ͏ʹͳΔʁͱ͍͏ෆ͕҆͋Δ ݸਓͱͯͯ͠͠ͳ͍ʁ
• ͍Ζ͍Ζࡧத • Ϟϒͷ࣌ؒΛ10:00-17:00ʹͯ͠࠷ޙͷ1࣌ؒΛݸਓͷ୳ٻλΠϜ ʹͨ͠Γ • ׂͱMTGೖͬͯ͏ΉʹͳΓ͕ͪ • Ͱ͖ΕPBIͷྃޙɾணखલʹҰਓͷ͕࣌ؒ΄͍͠ •
ʮडೖΕࢼݧʹணखͨ͠λΠϛϯάͰ࣍ͷPBIͷௐࠪɾઃܭΛι ϩͰΒͤͯ͘ΕʯͬͯνʔϜʹ૬ஊத Ͳ͏͔ͨ͠
• νʔϜͰʮ͜ΕϞϒ͡Όͳ͍͍ͯ͘ΑͶʁʯͱ͍͏ ্͕͕ΔΑ͏ʹͳ͍ͬͯΔ • Δ͜ͱ͕Θ͔Γ͖͍ͬͯΔఆৗλεΫͳͲ • ϞϒνʔϜͰͷ࡞ۀͷฒྻԽ͕Ͱ͖ͭͭ͋Δ • ʮཪͰ͜ΕਐΊͱ͖·͢Ͷʯ •
→λεΫͷ༰ʹԠͯ͡ʮϞϒΛࣙΊΔʯͱ͍͏બ͕ͱ ΕΔΑ͏ʹͳ͍ͬͯΔ ྑ͍ஹ͠ݟΒΕΔ
• ϓϩμΫτͷ༷ιʔείʔυͷཧղͱͯ͠ • ʮ1. શ͘Βͳ͍(ԿΛΕ͍͍͔ݕ౼͔ͭͳ͍)ʯͱ • ʮ2. ŧŔŕŪΘ͔͖ͬͯͨ(͔͚࣌ؒΕͳΜͱ͔ਐΊΒΕΔ)ʯʹ͕ࠩ͋Δͱࢥ ͏ •
Ϟϒ1→2ʹ͢ΔʹޮՌ˕ • 2ͷϑΣʔζͷਓʹదٓιϩϫʔΫΛೝΊ͍͍ͯͷͰ • Ϟϒͱฒߦͯ͠ҰਓͰઃܭɾ࣮ͯ͠ޙͰϨϏϡʔ͢Δͱ͔ • ୭͔ҰਓιϩͰ࡞ۀͤͯ͞ϕϩγςΟམͪͳ͍ͷϞϒͷ͍͍ͱ͜Ζ ࢲݟͰ͕͢
·ͱΊ
• kintone։ൃνʔϜෳڌΛͭͳ͙ϦϞʔτϞϒ • ϕετϓϥΫςΟεΛ·ͩ·ͩࡧத • ϞϒͱιϩϫʔΫͱͷྑ͍όϥϯεΛ୳ٻ͍͖͍ͯͨ͠ • Ұ࣌తʹϞϒൈ͚Δ or ࣙΊΔɺ͕ΑΓࣗવʹͰ͖Δ
Α͏ʹͳΔͱ͍͍ͳ • ͏·͍͚͍ͯ͘ΔํΞυόΠε͍ͩ͘͞ʂʂ ·ͱΊ