こんにちは、世界中のすべてのビジネスにソフトウェアを届けたい、代表の榎本です。AIエージェントが急速に盛り上がってますが、今日はAIエージェントで今後どんなことが起きるのかをまとめてみたいと思います。 データからワークフローへこれまでのSaaSはいかに正規化されたデータを収集し、データに価値をつけて経営判断に活かすかというのが提供価値でした。業務面では、SaaSに業務を合わせなくてはならず、ツールを人間が使う前提で、バイネームで営業事務の佐々木さんが、CRMに打ち込むのか、営業の山田さんが打ち込むのかなどどのように使うのかは各社に任せられ、SaaSの営業は機能の説明ばかりで、どう活用するかは各社に委ねられていました AIエージェントはワークフローそのものをシステム化し、AIエージェントが主体的にワークフローを進行、人間の確認が組み込まれます。 イメージとして、大名商店からまんじゅう100個

ここ数年、組織の拡大に伴い、過去にはやらなかった取り組みを始める機会が増えた。特に大きな変化の一つが、デザイナーやエンジニア、ライターといったクリエイターたちの作業時間や作業項目を細かく記録する「工数管理ツール」を全社導入したことである。 工数管理のメインツールとしては、freeeさんが提供している「freee工数管理」を使用している。 UIに優れた便利なツールで、Googleカレンダーと連動させることでかなりの入力を自動化できるが、プロジェクト単位や人単位の集計など、標準機能では提供されていないレポートもあったので、このツールで出力されるデータを元にプロジェクト別/人別に表示できるツールも自作した。 なお、このツールを、freeeさん協力の下、外部にも販売することになった。ご興味がある方は、文末にも掲載しているLPからお問い合わせください。 導入の経緯 業界によっては、「なんでこんな当た

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 主旨 以前はシステムの状態をオブジェクト指向でカプセル化し、オブジェクト同士の通信でシステムの制御をしようとしていた しかし、Webアプリケーションのように状態をメモリ上に保持し続けるのが難しい環境が増えると、上記のことがやりにくくなった（ORMのインピーダンスミスマッチの影響が大きくなった） 現在では、システム全体の状態を管理するためにオブジェクト指向を用いるシーンは減っているが、要所要所でシステムを抽象化する道具の一つとして用いるシーンはあり、適材適所で使い続ければ良い はじめに 一時期あれだけもてはやされた「オブジェクト指向」です

近年のソフトウェアプロダクト開発組織の活動単位としてよく言われるのは、「少人数で安定したチーム」であろう。表現は違えど、どの文献でもそのように述べられる。 それでは、「少人数」と「安定」の2つの要件を満たせば高パフォーマンスなチームが設計できるかと言えば、そんなはずもない。他にも要件があるはずだ。 そこで、チームに共通して必要だと考える要件を、設計に関わったこれまでの組織から抽出して言語化し、原則としてまとめてみた。それが、「安定」「アトミック」「非兼務」「少人数」「流動性」「イテレーティブ」の6つだ。 初期に携わった組織には欠けていた要素もあるが、何度も失敗を重ねるうちに見いだしたものだ。組織設計のプラクティスとしてよく聞くものもあるが、いずれも実体験を経て必要だと感じたものばかりである。 なお、本記事で取り上げる6つのチーム設計原則だけでは、組織設計として不十分だ。チームにどういった機

ようやく解けてきたリスキリングの誤解西舘聖哉氏（以下、西舘）：それでは後藤さん、よろしくお願いいたします。 後藤宗明氏（以下、後藤）：よろしくお願いいたします。 西舘：僕は1冊目の書籍から後藤さんを知って、いろんなセミナーやカンファレンスを見させていただいていますが、最近のリスキリングの状況はどうですか？ 後藤：「やっと機が熟してきたな」という手応えを、この数ヶ月間で感じ始めています。 西舘：というと？ 後藤：書籍の中でも書いたんですが、「個人が自主的に取り組む学び直しだ」という誤解によってうまくいっていないところがあったんです。ですが最近は、リスキリングをすると「自社にとってよいことがあるんだ」「自社の未来の事業を担う人材を育てていくことだ」と、経営者の方々にだんだん理解していただけるようになっています。 それで、組織の中でリスキリングの制度をちゃんと作っていくかたちが徐々に始まりつつあ

こんにちは。MNTSQの下村です。 コーポレートエンジニアとして、MNTSQ従業員の生産系向上施策等を実施していたりします。 Twitterもやっているのでフォローしてもらえると嬉しいです！ こんなアイコンです 本日は社員からの問い合わせ業務 いわゆる ヘルプデスク業務について効率化するためのツールを自作した 話を書いてみます。 この記事の要約 一人目コーポレートエンジニアとして参画したがヘルプデスク業務が非効率だったので効率化した。 質問に対して特定のemojiを押すとGitHub ProjectsのItemを作成するようにした。 SlackスレッドのコメントとGitHub ProjectsのItemを双方向同期するようにした。 Azure OpenAIも利用して効率化した。 きっかけ 2023年5月からMNTSQの一人目コーポレートエンジニアとして参画しています。 情報システムを色々と

本記事では、ソフトウェア開発手法の一つであるDDD（domain-driven design）を使って要件定義〜実装を行う際のプロセスやポイントについてまとめていきます。 （書籍「ドメイン駆動設計モデリング/実装ガイド」の内容を大いに参考にさせていただいていますが、独自の内容・考察も記載しているつもりです。） DDD とは？ DDD（domain-driven design）は日本語に訳すとドメイン駆動設計で、ソフトウェア開発手法の一つです。 ドメイン駆動という言葉から、ドメインというものが重要そうだということは伝わってくると思いますが、そもそもドメインという言葉が抽象的でわかりにくいですよね。 ドメインは直訳すると「領域」ですが、DDD で指している「領域」とは「ソフトウェアで問題解決しようとする対象領域」です。 そして、① ドメインについての理解を深めてモデルを作成し（DDD では、後

ポエムです！ 長いのでまとめローコード・ノーコードという言葉の括りは大きな意味をもたず、「プログラマブル」という表現が妥当 プログラマブルな基盤を作って売ることは、課題解決の幅を最大化する。複利でのアセット積み上げが可能で、ひいてはコンパウンド・スタートアップの地盤を作りやすい利点がある この基盤は最初から覚悟を決めて作らないと、後追いで構築するのが難しいため商材としての希少性が高い プログラマブルな基盤は、売り手に高い課題探索・抽象化能力と海外サービスへの強い関心が求められる こうした基盤を事業として成長させることは、将来「Sell work, not software」の時代が来たとしても生き残る手立てを作る最良の手段になりうる まとめても長いですね… はじめに皆さまこんにちは、株式会社ベースマキナの代表取締役社長を務めております高橋と申します。 現在弊社では、ソフトウェアエンジニアの

ℹ この記事は推敲中のため、今後大幅な変更が加えられる可能性があります。 ここのところ至るところで話している気がするので、この機会にブログにまとめておくことにする。 最近人にポジティブなフィードバックをするときや、ある人の仕事ぶりをポジティブに伝えるときに「名前のない仕事」という言葉で表現することが非常に多くなった。 この表現自体は以前から必要に応じて使っていたものの、感染症の影響下にあった世界の雪解けにつれて、こう表現できるシチュエーションが増えたように感じる。 「名前のある仕事をそつなくこなすことは誰でもできる、ただ名前のない仕事は、その意識と実行力が伴った人間が行って初めてできる」という言葉の理由を改めて伝えたい。 直接話す人達にはその文脈に即したその人の活躍を交えて伝えられるが、誰に対してもその機会があるわけではないので。そのため抽象的な話にはなるが、この記事を通じて企業組織に所属

これな 若い世代が気にかけてくれたら助かる なので少し説明させてもらう ①水屋が料金を下げてる理由 一般にわかりにくいのが、荷物を輸送してほしいと考えた時輸送業者を選ぶ 大手何社かと、独自の配送、みたいなのが一般的だろう しかし企業が業務を委託するのにはドライバー単位だったりチャーターだったりする 輸送側は飛行機と同じで輸送量が片道めいっぱい、できれば往復とれないと採算があわなかったり儲けが少ない そこで輸送計画とか立てたりする　依頼を整理したり営業して委託業務を受けたりほかに回したりするわけだ これをまとめて窓口業務してるのが大手輸送業者 輸送業自体は個人でやってたりするのもあるし大手も繁忙期には個人を使う この取次業務を取ってるのが水屋だ　一般人が大手を使うのに宅配業者のセンターに持ち込んだり電話をするように企業は水屋に電話して荷物を依頼する 依頼の時点で値段交渉がある　ドライバーによ

目次[非表示] 1.はじめに 2.AI関連の指針・原則・ガイドラインの動向 2.1.国内における分野横断の主なAI関連の指針・原則・ガイドライン 3.ChatGPTの業務利用に関する動向 3.1.ChatGPT等の業務利用を推進する企業様のニュース 3.2.ChatGPTの業務利用を制限・禁止する企業様のニュース 3.3.AIサービスの業務利用に関するガイドライン策定のニュース 4.ChatGPTのプライバシーポリシーと利用規約における留意点 4.1.情報漏えい 4.2.情報の正確性 4.3.参照 5.ChatGPT Web版の業務利用における情報セキュリティ上の留意点のまとめ 5.1.情報漏えい 5.2.情報の正確性 6.まとめ はじめに昨今、ChatGPTに関する話題に注目が集まるなか、「業務利用」について検討される企業様が増加しています。実際に、クラウドリスク評価「Assured（ア

「冷たい印象になるから」と、若い人はメッセージのやりとりで句読点をつけたがらない。そんな話を聞いて「俺、もしかして冷たい人間と思われているかも？」とショックを受けました…。 どうも✋おじさん構文マイスターことエディター✍のヒロです(^_^)💦💦🍺 10年以上の紙媒体編集者歴を経てWeb編集者に転身した自分ですが、いまだに戸惑うことがあります。それは、Web編集ならではのスピード感です。 なかでもスピード不足を自覚しているのが、原稿の校正校閲業務。紙媒体編集者の宿命ともいえるのですが、「ミスは絶対に許されない」の気迫で校正校閲に臨むため、どうしても時間がかかります。「ミスっても気づいたら後で直せばよくね？」なWebのチャラいノリに賛同できないわけですね。（句読点の抜け漏れもやっぱり許せません！） 「Webのスピード感で校正したい」「でも紙媒体クオリティは死守したい」、この狭間で葛藤し、

みなさん、こんにちは。 岐阜でデジタルマーケティングをやっていますYoshi（@motoy0shi）です。 2022年末頃からTwitterを騒がしているchatGPT。chatGPTは、2022年11月に米企業OpenAIがリリースした対話に特化した言語モデル（とそのサービス）です。あまりの自然な返答に、私自身もとても衝撃を受けました。 昨日から #chatGPT を色々試しているけど、本当に恐ろしいサービス。セミナー企画からメルマガ、トークスクリプト、広告まで全部つくってくれる。普通にWebマーケの仕事をかなりサポートしてくれるし、これまでWebマーケに取り組めなかった人にもチャンスをもたらしてくれる気がしますね…！ pic.twitter.com/pOXKGLdxDq — Yoshi@岐阜からデジタルマーケ (@motoy0shi) January 10, 2023 私自身はAIの専

2023年現在、スタートアップ・SaaS領域周辺では、ZoomやSlackを急成長させたといわれる「PLG※」への注目が集まっています。 しかし、現時点で、国内のPLG型SaaSのマーケティングに関する取り組み事例は、あまり公開されていません。 本記事では、国内PLG型SaaSとして例に挙げられることも多い、中小企業向け業務管理システム「board」での約5年間にわたるマーケティング支援の取り組みの一部と得られた学びを紹介します。 結論としては、これまで筆者が取り組んできたBtoBマーケティングにおける定石が通用せず、全く異なる施策が有効となりました。 「board」というプロダクト固有の文脈に依存する部分も多いため、どこまで参考になるものか疑問も残りますが、少しでも役立つ部分があれば幸いです。 ※PLGとは：Product-Led Growth（プロダクト・レッド・グロース）、「プロダク

この記事はGoodpatch Advent Calendar 2022 18日目の記事です。 ソフトウェアエンジニアの 池澤です。 ここ最近はテクニカルディレクションとして仕事に関わることが増えました。その中で要件定義を作ったりデザイナーとエンジニアの橋渡しをする機会が多く、メンバーみんなが同じゴールを認識して制作できるようなより良い要件定義方法はないものかと探していました。 今回はそんな中で見つけたモダンな要件定義手法の一つ、RDRA（ラドラ）について、理解しやすくなるコツやカスタマイズしている内容についてお話しします。 なお、RDRAの詳細解説をするととても書ききれませんので、RDRA本体の詳細については公式サイト等をご参照ください。 RDRA（ラドラ）とは？ 概要 RDRAのバージョン これまでの要件定義でよくある問題 期待される要件定義の姿 公式サイト おすすめの学び方 実際のRD

今回から「人気パッケージ比較調査」の番外編として、AI（人工知能）を活用したパッケージデザインの手法やサービスを5回に分けて紹介する。1回目はプラグ（東京・千代田）の「パッケージデザインAI」だ。デザインの評価だけでなく、2021年9月からはデザインの生成にもAIを利用。デザインの生成と評価を繰り返し、最適なデザイン案にするサービスに進化した。 「パッケージデザインAI」は、デザインの生成と評価のサービス。AIが評価と生成を繰り返し、最適なパッケージデザインをつくる（プラグの資料を基に本誌で加筆、作成した） プラグは、リサーチやデザインを中心としたマーケティングソリューションを提供している。「パッケージデザインAI」は、検討中のデザイン案の要素をウェブにアップすると、AIが要素を組み替えて約1時間で1000個のデザイン案をつくるというサービス。商品のパッケージデザイン開発におけるDX（デジ

アジャイル手法とマイクロサービス(MSA)には妙な親和性があって、ほおっておくと簡単に結びつく。ユーザ企業にとっての顧客が直接利用するSoE系のソフトウエアであれば話は別だが、ユーザ企業のバックエンド業務を支える基幹システムの開発でこれらを導入すれば、事業のDX（デジタル変容）はさらに遠のく。順を追って説明しよう。 IPAの資料「エンタープライズシステムへのマイクロサービスアーキテクチャー適用の実践」では、アジャイルとMSAを組み合わせた開発事例が報告されている。公開時期は2017年なので、まだバズワード的期待がMSAにあったのかもしれないが、それにしても評価はMSAに対して甘すぎるように思える。 甘いといえば、この手の記事でいつも思わされるのが課題選定の甘さである。この報告でもエンタープライズシステム（業務システム）への適用事例と謳っているが、取り上げられている課題が「機器管理システム」

今野衛@24H無料労働相談活動中 @funkykong555 大学生の父親からの相談。 普通の焼肉屋で接客調理業務のアルバイトする大学生の契約書。 店長の指揮命令下で働いているのに業務委任契約(準委任)だって。 あらゆる労働法規からの脱法行為。 委託料は1時間あたり1100円(消費税込)だって!! こういう相談増えてきたな。 pic.twitter.com/USYEVXgtKI 2021-12-01 17:31:36

会社で係長的なポジションになって3年近くが経った。先日、副係長というか職長的なポジションが新たに設けられ、30歳前後のメンバーが就いた。折を見て彼らに伝える機会があるかもしれないし、3年やってみた知見を自分の中で一度整理しておきたいと思った。（大手メーカーの製造側に近い部門で働いている、という前提がある。） 自分が苦しくならないようにする 究極的には本人が自分でスタイルを確立するしかない。 「こうした方がより良い」と思って行動変容しても、それで自分が苦しくなるなら続けられない。 どうせ正解の型が一意に決まるわけではないし、仮に正解の型があっても自分を完全にはめ込むこともできない。 「自分がやれるようにやるだけ」くらいに思っている方が精神衛生に良い。それで不適格ならしょうがない。 一方で「より良い方法」に寄せる努力も必要で、その間のバランスが必要になる。 例えば自分自身は、人付き合いがすごく