これまでC向けサービスを作り続けて15年が経過しました。 このnoteは「課題を解決し、事業としてスケールするプロダクトを創る」ために自分が考えてきたことを改めて体系立てて、言語化したいなと思い書き残しています。 同時に以下のように機能することを目指しました。 自身のプロダクト開発の知識を集約させる プロダクトに関わる人にとって教科書的に振り返ることができる スマートバンク社のプロダクトの再現性が伝わる 学びに終わりはないので、このエントリー自体も更新し続けるようにしたいと思います。 1.サービスを作る前の心構え俺が考えた最強のサービスを作らないスタートアップで何よりも回避すべきは、長い労力を掛けて作ったプロダクトを「誰も欲しがらない」こと 作り手の思い込みの「仮説」は現実の誰かの問題を解決するとは限らない 頭の中にある架空のユーザーに対してプロダクトを作った結果、実際に市場では「使われな

この記事は "What We’ve Learned From A Year of Building with LLMs" という記事を著者の一人である Eugene Yan さんから許可を得て翻訳したものです。 https://applied-llms.org/ Thank you for giving me a permission to translate this wonderful article! 著者の方々 Eugene Yan Bryan Bischof Charles Frye Hamel Husain Jason Liu Shreya Shankar 原文の公開日 2024/６/8 今は大規模言語モデル（LLM）を使った開発がとってもエキサイティングな時期です。この1年間で、LLMは実世界のアプリケーションに対して「十分に良い」ものになりました。そして、年々良くなり、安く

「今この瞬間」のチャンスを逃さないこと 生成AI技術による革命が起きているこのタイミングは、「今しかない唯一無二のチャンス」だ。このチャンスを逃さないために、従来の新規事業づくりとは大きくマインドセットを変える必要がある。「今この瞬間」に正しいマインドセットで、アクションを起こすことが肝要だ。2年後、3年後に同じことをやっては出遅れてしまう可能性が高い。 そこでわれわれが常に意識しているのは、「打席数」と「打率」をいかに上げていくかということである。生成AIの領域は今まさに技術革新が猛スピードで進んでおり、それを活用してどのようなプロダクトやサービスが求められるのかはまだ誰にも分からない。 あらゆる産業が生成AIによって変革される可能性がある中で、「今この瞬間のチャンス」を勝ち取るためには、思い切って数多くのチャレンジをしていくべきだ。つまり「打席数」を増やすことが重要になる。ただし、ただ

アジャイル開発やスクラム開発を支援するためのマネジメントツールとして、みなさまはどんなツールをお使いでしょうか。GitHub (GitHub Project)、 Jira、Zenhub、Pivotal などなど... 優れたツールは数多あるなか、Awarefy では Linear （リニア）を導入し、日々の開発タスクにはじまり、採用関連タスク、経営にまつわる Issue などをこのツールで管理しています。 Linear – A better way to build productsLinear streamlines issues, sprints, and product roadmaps. It’s the new standard for modern software development.LinearAwarefy が Linear を導入したのは 2023年3月のことで、お

2024.04.16「先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference」での登壇スライドです event link: https://findy.connpass.com/event/313119/ 生成AIを使ってプロダクト作りをしていたり、社内の生産性向上をチャレンジし…

より価値を届けていくためにどのようにプロダクトマネジメントをすればよいのか？をまとめてみました。

こんにちは！ プロダクトマネージャーのじょー（@jouykw）です。 昨年末よりスマートバンクにジョインし、過去弊社の別ブログでも紹介した「Think N1シート」を活用しながら、スマートバンク流の課題定義のリサーチにチャレンジする日々を送っております。 が、同じ成果物フォーマットに沿って課題を定義しているつもりが、作成した課題定義をまわりのメンバーに見てもらうとイマイチしっくり来ないかも？というフィードバックをもらう苦しい日々が続いておりました。 そこで、PMやリサーチャーなどスマートバンクの先輩方の協力をいただき、普段課題リサーチのプロセスの中でどのようなことをやっているのかを順を追って二人三脚で実施し、その過程を事細かにリバースエンジニアリングさせて頂いた結果、今まで粗い粒度でしか捉えられていなかった課題定義のリサーチプロセスにも、ある程度進め方のコツらしきものがあるのではないかとい

プロダクトマネージャーカンファレンス 2023 Track A 15:35~ LIVE 50min プロダクトと事業を無限にスケールするための最強のロードマップの作り方 https://2023.pmconf.jp/session/zBfEEEcp 近年、多くのプロダクトマネジメントに関する…

・各社において実態は様々ですが、プロダクトを開発する役割は分化と深化を繰り返してきました。 ・この流れは一定の合理性がありつつも、フェーズによっては役割を限定せず、覚悟をもった個人に集約させることが爆発力を生むという話をしていきます。 ・兼務をする開発スタイルがいかにプロダクトを良くしていくか見ていきます。

1on1 で伝えたので外にも書いておく。 プロダクトやチーム、メンバーのフェーズ まず現状分析。 自プロダクトは PPM で言う花形、金のなる木、問題児、負け犬のいずれに当たるのか 勢い MAX でめっちゃ盛り上げるのか、地味に役割を達成するのか。自チーム全集中なのか他チームのフォローに回るのかみたいな方針が変わる 自チームは エラスティックリーダーシップ で言うサバイバルモード、学習モード、自己組織化モードのいずれに当たるのか チームを改善しなければいけないのか、プロダクトだけを見ていて良いのか。チームで改善できるのか、リーダーや外部の強い意志が必要なのか 各メンバーは、期待される役割において SL理論 で言うとどのフェーズなのか 指示的行動が必要だとマイクロマネジメントすることになり、マネージャ/メンター的な人/行動を増やす必要がある 役割を網羅しているか こういう軸で考えていることが

こんにちは！ 開発部SREチームの指原(@sashihara_jp)です。 弊社にはSREチームが複数あり、私が所属しているチームは主にZOZOMATなどの計測システム、ZOZOERPと呼ばれる服の生産に関するシステムなど複数のプロダクトを担当しています。 本記事では私がSREチームのマネージャーとしてチーム内で行ってきた施策についてご紹介したいと思います。現在チーム内で行っている施策は全部で10個程度あるのですが、今回チーム内で事前に各施策について満足度アンケートをとりました。ここでは満足度の高かった施策とそうでなかった施策について、その理由と共に解説していきたいと思います。 前提 満足度が特に高かった施策 1on1 チーム目標設定 意義目標 成果目標 行動目標 満足度が高かった施策 テックリードサポートタイム チーム内ZOZOエール 中長期タスク設定 KPT LT、技術記事執筆 輪読会

仕事で年中記事を書いている人としては、アドベントカレンダーくらいゆるい話をしたいので「自称一流PMが一ヶ月本気でプロダクト作ってみた」をやって久々になんか作りたいって思ってます。誰か一緒に一ヶ月やりませんか？デザイン好きな人とかでプロダクトの立ち上げ筋トレしたい人とかいないかな。 https://t.co/i4bGCqPLo7 — 小城 久美子 / koshiro kumiko (@ozyozyo) November 7, 2020 参加にあたって、5つのルール 1. 一緒に筋トレをしましょう 各々伸ばしたいPM筋を持ち寄って、全員がプロダクトを良くする立場として議論をすること。 2. 仕事ではできないチャレンジをしましょう 筋トレが目的なので失敗などはなく、経験がないから仕事にできないタスクなどにも積極的にチャレンジする。 3. リリースすることをゴールとはしない 私は自己資金でこのプロ

開発組織を柔軟に動かし、エンジニアのパフォーマンスを最大化させる上で、「リーダーシップ」の定義は欠かせません。組織の価値最大化を求められるマネジメントレイヤーならば、どのような形で組織に関わっていくべきか、日頃から頭を悩ませているはずです。 ここで、エンジニアを「率いる」のではなく「支援する」という視点でリーダーシップのあり方を考えたとき、どのような組織のフォーメーションが想定できるでしょうか。 リクルートは、「エンジニアを支援し、エンジニアの生産性を向上させるための組織」として開発組織を定義。結果的に、ピラミッドではなく「バリューチェーン」として組織を捉える、というユニークな発想へたどり着きました。 バリューチェーンの中では、エンジニアの“後方支援”に特化した専門職が開発のフェーズごとに配置され、さまざまなアプローチで組織を下支えしています。その姿はまるでサッカーのフォーメーションのよう

2023/0704に、プロデザ！BYリクルートvol.12で発表した、川崎絢司の資料になります。

本書は Figma によるデザインシステムコースの日本語訳になります。デザインシステムに興味がある人や構築しようとしている人もチェックしてみてください。デザインシステムに縁のないデザイナーや開発者のためにプロダクトと向き合った最適なデザインシステムを探求するための材料になれば嬉しく思います。 (原文 : https://help.figma.com/hc/en-us/sections/14548397990423-Course-Introduction-to-design-systems) この記事は、Figmaから許可を得た上で翻訳され、Brand Guidelineに則った内容となっております。(Brand Guideline: https://www.figma.com/ja/using-the-figma-brand/) ## 更新情報 [2023/7/1] - 表紙画像に、このコ

meelis-ojasild.medium.com 企業がユーザーエクスペリエンスに基づいてソフトウェアを選択するというのは神話です。しかし、PMは主にUXに注目しています。では、実際はどうなっているのでしょうか？ ソフトウェアの選定プロセス これが一般的なソフトウェア選定の仕組みです。 人々は問題とそれを解決する可能性のあるソフトウェア・カテゴリーを認識します。 ソフトウェアのカテゴリーを広くグーグル検索しています（例えば「ベストCRMツール」）。 彼らは、Googleで上位に表示されるいくつかの結果を閲覧します Googleのトップページで最もよく使われているソフトウェアソリューション（Salesforce、Hubspot、Pipedriveなど）を（精神的または物理的に）メモしておくのです。 安いものから試していく（HubspotとPipedriveとします）。 テストでは、1つのコ

# イベント概要 大規模言語モデル(LLM)を実際にプロダクトや実務に役立つ形で利用している各社が見た使いどころや、実践の上での工夫について学びあうためのイベント第二弾。今回のテーマは、「大規模言語モデルがつくる新しい顧客体験」 # 開催時刻 5/30 夜19:00-21:00 # タイムテーブル |時間 |タイトル|登壇者| |---|---|---| |19:00-19:10 | オープニング・挨拶 | 広木大地 | |19:10-19:20 | 機械学習エンジニアから見るプロダクト開発におけるLLM | LayerX 松村 優也 | |19:20-19:30 | ビジュアルコラボレーションツールにおけるAI活用 | グッドパッチ　西山 雄也 | |19:30-19:40 | 経営管理×AIが変える経営の未来 | ログラス 坂本龍太 |

副業PMを始めたきっかけ 椿原ばっきー氏（以下、椿原）：ここからがメインですね。「PMとして副業を始めて2ヶ月、できたこと・難しいこと」ということでおしゃべりしていきたいと思います。 一応スライドを出しながらしゃべるんですけど……。みなさまに「なんか質問ありますか？」「あれば書いてください」とconnpassに書きましたが、そこからもらったことをギュッと整理して、質問を8項目ぐらい作りました。（Q7の）できたことや難しいことは今回はアレなんですけど……。 最後までいけるかわかりませんが、それでしゃべろうかなと思っていて。（スライドの）下のほうに一応2人の担当プロジェクトの概要みたいなものを入れています。それでちょっとしゃべっていこうかなと思っています。まずは1人ずつ聞きますかね。 「そもそも副業を始めたきっかけは何ですか？」という話が来ていたので、中島さんから（回答を）お願いしてもいいです