スクラムを開発方法論に採用しているチームで開発者をしています。最近たまたま見積もりについての話題がチームであがり、私の経験や考えを整理してみる機会にしようと考えました。お断りとして、本稿の考え方が正しいと主張する意図はありません。世の中にはさまざまなチームや開発スタイルがあります。私が経験していない業務においては他のやり方もうまくいくケースがあると考えています。 スクラムガイド には見積もりの実践について明確な指針を提供していません。一方でスプリントを設定し、スプリントプランニングを行う上で通常はその期間内にスプリントゴールの達成を図ることから、必然的になんらかの見積もりを行うことを前提としています。インターネットを検索すると、プランニングポーカーとストーリーポイントを用いた見積もりの記事も多くみつかります。私の立場として、ストーリーポイントという見積もり手法をやや懐疑的にみています。この
はじめに こんなタイトルをしていますが、私はChatGPTを悪く言う意図は全くありません。ChatGPTは非常に優れた製品ですし、実際に、世界はChatGPTによって大きく変わりました。LLMを大きく普及させた先駆者として、とても偉大な存在です。 今回は、利用料金に焦点を当てた話になります。 Chat GPT Plusを使いたいけど(もしくは、使っているけど)、ちょっと金額が高いな・・・と感じている方に向けた記事になりますので、ご理解いただけると嬉しいです。 ChatGPT、ちょっと高い・・・! GPT-4、精度が高くていいですよね! 僕もプログラムを書くときや、採用するプロダクトを決めるときなんかによく使っています! でも、ChatGPTのGPT-4を使うには、月額3,000円(※)を払う必要がります。 会社が払ってくれるのなら全く問題ないのですが、個人で使うとなると、正直ちょっと高いっ
「警察官に暴言を吐かれた!」 「職質してきた警察官が横柄な態度をとってきた。こちらは協力してやったのに気に喰わない」 このような警察官の職務中の態度や問題行動について苦情を入れたくなるときってありませんか? 警察官の立場としては、なるべく苦情を受け付けたくはないし、できれば知らないフリをして逃げたいところです。ですがあまりにも横柄な態度をとる警察官がいたり、権力を振りかざすような警察官がいるのも事実。 そこで今回は「警察官が嫌がる苦情の入れ方」「警察組織に対する効果的な苦情の入れ方」についてご紹介します。 この方法で苦情を入れれば効果てきめん!苦情が警察内部で゛なかったこと゛にされて悔しい思いをすることもなくあなたの意見がすんなりと受け入れられ、警察官の行動や態度は劇的に改善されるでしょう。 警察官が嫌がる苦情には、 公安委員会苦情 監察苦情 の2種類があります。 都道府県公安委員会に苦情
最近、酢を飲むと健康に良いという話を聞き、頑張って毎日飲んでいるkonnoです。 何となくですが、朝の目覚めは良くなっている気がしますよ! 今回はデータベース設計に欠かせないER図を、ChatGPTを使ってDDL(Data Definition Language:SQLのデータ定義言語)から簡単に作成できるのか試してみたいと思います。 サンプルとなるDDLを用意 DDLのサンプルとして、以下のMySQL公式サイトで公開されている従業員データベースを利用します。 dev.mysql.com 従業員データベースに必要なファイル類一式は、上記サイトで紹介されている以下のGithubリポジトリから、 "test_db-master.zip"としてダウンロードできます。 github.com ダウンロードしたtest_db-master.zipには、従業員データベースを設定するために必要なDDLとし
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します(既に知ってるぞ!という方、すいません)。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう(「コードブロック」を選択してください)。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
目次 はじめに 今回作成するシステムの概要 Azure OpenAI セットアップ Azure DevOps の Azure Repos をセットアップ Next.js でフロントエンド構築 Azure Static Web Apps へ Pipelines を用いて Deploy 動作確認 お片付け はじめに 昨今ちまたで話題の OpenAI。chatGPT はさらっと触ったけど、API までは触ってないなぁ…という方向けのハンズオン 🖐️ となります。 この記事の目標としては、OpenAI を触ってみたい全てのアゲアゲエンジニアがハンズオン出来ることです。 セットアップで詰まるところはどんどんコメント欄に質問していただいたら、がんがん返していきますので、ご遠慮なく質問してください! では、Let's ハンズオン! 今回作成するシステムの概要 今回作成するシステムは Azure 上で作
この図はざっくりと3つの領域に分かれます。まず左下が従来のプログラミングの領域です。これは簡単に言うと「プログラムは間違ってはいけない定形な仕事を奪う」ということです。次にその上の士業が責任を取る領域です。これは「責任」を取る人がいないと成立しない仕事です。ミスが発生した際に罰則を与えるという形で、ミスの発生を防いでいます。最後に右側のホワイトカラーの仕事の領域です。ホワイトカラーの仕事は入出力が不定形であり、作業フローも非定型であったりします。そのため、多少のミスはあっても仕方ないという前提の上で仕事が行われています。 機械学習がビジネスに組み込まれるにつれ、ホワイトカラーの仕事領域はそれらによって少しずつ代替されつつあります。その図がこちらになります。 ホワイトカラーの担っていた領域は、表データの機械学習(重回帰や、Lasso回帰、SVM、RandomForest、LightGBMなど
編集・発行元 独立行政法人情報処理推進機構(IPA) 社会基盤センター 発行日 2019年12月20日 サイズ B5変形判 ページ数 498ページ ISBN 978-4-905318-72-9 定価 2,500円(税込) 書籍概要 概要 デジタル技術を活用して企業のビジネスを変革し、自社の競争力を高めていく「デジタル・トランスフォーメーション(DX)」が注目を集めるなか、従来のようなITベンダやシステム部門が中心になって要件定義をすすめるスタイルから、業務部門のユーザが主体的に関与するスタイルへの変革の必要性が増しています。 システムの要件を定義する責任は、構築されたシステムを利用してビジネスに貢献する役目を負うユーザにあると言われています。しかしながら、システム開発の遅延の過半は要件定義の失敗にあると言われるように、要件定義においては、その過程で様々な問題に直面します。 そこでIPAでは
皆さんはプログラムを組んでいて、あれ?思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 1つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう! YouTube Pythonチュートリアル(公式ドキュメント)を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1:アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。
はじめに 今回は私が良くやっている「一人議論」という方法について紹介いたします。 これはアイデア出しや壁打ちに便利な手法です。 「使えるかも」と思った方は、ぜひやってみてください。 一人議論とは? ChatGPTを使った議論のシミュレーションの一つです。 具体的には次のようなプロンプトを利用して行います。 # タスク テーマについて議論してください。 # ルール - 登場人物を3人出してください。 - 議論をまとめないでください。 - 10回会話を続けたところで会話を止めてください。 # テーマ ChatGPTがもたらしたもの すると、次のような議論が始まります。 ここからが一人議論のポイントです。 次に、自分の意見を差し込みます。 ChatGPTにて次のような文章を打ち込みます。 すると、それを元に、次のような会話が続きます。 あとはひたすらこれを続けるだけです。 強めの反論をしても誰も
仕事において「考える」という行為は欠かせません。しかし、モヤモヤと考えらしきものが浮かんだとしても、そこからいいアイデアに結びつけるのは簡単ではないものです。 そこでお話を聞いたのは、電通勤務を経てストラテジックプランナーとして活躍する筧将英さん。筧さんは、考えるうえで「概念図」を使うことをすすめます。 構成/岩川悟 取材・文/清家茂樹 写真/玉井美世子 【プロフィール】 筧将英(かけひ・まさひで) 1983年6月23日生まれ、愛知県出身。ストラテジックプランナー、クリエイティブストラテジスト。名古屋大学工学部、名古屋大学大学院情報科学研究科卒業。2008年に株式会社電通入社、ストラテジックプランニング職、データマーケティング職を経験。大手クライアントやスタートアップ企業のマーケティング戦略、コミュニケーション戦略の立案を中心として、キャンペーン設計から企画・実施までのディレクションを行な
チャットGPTから期待する回答結果を引き出すには、質問となるプロンプトの内容や入力方法に工夫が必要です。この記事では、チャットGPTを開発しているOpenAIが推奨する質問のテクニックから、重要なものを「10選」としてまとめて紹介します。 OpenAIが推奨する質問方法を参考にしよう ChatGPTに質問したところ「期待していた回答ではない」と思ったことはありませんか?質問の仕方を変えることで、求めていた回答を得られやすくなります。 この記事では、ChatGPTの開発元であるOpenAIが推奨する質問方法「GPT best practice」(GPTベストプラクティス)に基づき、期待通りの回答を得るために重要な質問のテクニックを「10選」としてまとめて紹介します。 GPT best practices(英文) 1.明確な指示を含めて質問する 求めた回答の精度を高めるには、プロンプトに詳細情
リクルートでは、エンジニアのパフォーマンスを最大化させるために、開発組織をバリューチェーンとして捉えています。 ツリー構造組織ではないワンチームの開発組織は実際、社内でどのように機能しているのでしょうか。今回は、リクルートが提供するプロダクトの一つである『Airワーク 採用管理』の開発事例を参考に深堀りします。 サービス開発を進めるなかで、190画面もの規模の開発をなんと4カ月で完遂させたというこの事例では、BA、アーキテクト、開発マネジメントがそれぞれ八面六臂の活躍を見せ、圧倒的な「開発速度」を実現させました。 後編では、アーキテクトの西村祐樹さん、開発マネジメントの朴永喆さん、BA(ビジネスアナリスト)の竹下由美さんの御三方を交えて、その裏側をお伺いします。 (前・後編の後編です) ※この記事は株式会社リクルートによるSponsoredContentです。 「ブルックスの法則」を乗り越
デザインの「悪い方がよい」原則 The Rise of "Worse is Better" rpg@lucid.com 日本語訳: daiti-m@is.aist-nara.ac.jp 私や Common Lisp と CLOS のデザイナーのほとんどは、MIT/Stanford 方式の設計に親しんでいる。 この方式の核心は、「正しい」やり方をせよ、という ことにつきる。デザイナーにとっては、以下の点をすべて正しく満たすことが 重要である。 簡潔性 デザインは実装と使用法の両面において単純でなければならない。 このとき、使用法が単純な方が、実装が単純なことより重要である。 正当性 デザインはすべての点において正しいものでなければならない。 誤りは許されない。 一貫性 デザインは一貫性を欠いたものであってはならない。一貫性を保つ ためには完全性は少しだけ犠牲にしてもよい。一貫性は 正当性と同
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