はじめに 多くの方に以下の記事を読んでいただき、ありがとうございました。 ここまで多くの方々に読んでいただけるというのは想定していなかったため、スタートアップの年収水準への関心の高さを強く感じました。 この記事には、ご共感の声をいただく一方で、適正な平均年収650万円という数値に、「夢がない」や「給与を上げられないなら零細企業だ」など厳しいご意見もいただいております。スタートアップは、ストックオプションあるいは株式報酬を加えることによって、数千万円〜数億円のリターンも場合によって生まれうるので、一概に年収だけでそうとは言い切れないのですが、経営者として従業員の平均年収を上げたいと願うのは私も同じ思いであり、年収800万円以上を目指していくには何が必要かということについて、改めて深く考察していくことにしました。 本記事もあくまでマクロな分析であり、個社別の事情を無視した荒削りな分析であるため

Web担当者Forumミーティング2024春　B2-1オープニング基調講演

2024年5月28日に開催された「ビジネス成長を止めてしまうペインはどこにある？投資した開発品質との向き合い方」（主催：ファインディ株式会社）における技術責任者 @sunaot の発表資料です。 https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/316486/

ソフトウェア開発プロジェクトは、「兼務」を用いるチーム編成が多用されやすい対象ではないでしょうか。エンジニアであれば誰もが経験したことがあるでしょう。1人で複数のプロジェクトやチームを掛け持ちするあれです。マネージャーであれば、組織の人的リソース配置を考える時の手段の1つとして用いたことが何度かあるはずです。 しかし、兼務が引き起こす様々な弊害や問題については、あまり意識されないまま多用されているように感じます。 たとえば、兼務者本人にとってプロジェクトの掛け持ちは、仕事のマルチタスク化やミーティングの増加に苦しむ原因になります。組織の観点からも、兼務への依存は、知識の偏りや負荷の偏りという弊害をもたらすことに繋がりかねません。プロジェクトの観点から見ると、兼務という形での「人的リソースの共有」は、プロジェクト間での「リソースの競合」を引き起こしやすく、それが市場投入までの時間を長くする要

そのまま口伝で続ける？メルカリ、カオナビ、estieの試行錯誤から学ぶ設計ドキュメントの活用方法 https://offers.connpass.com/event/310086/ の登壇資料です。

度重なる期日の延期、お客さまの「激怒」、クリティカルな問題の発覚……。 多くのプロジェクトマネージャー（以下、PM）が最も恐れるのは、そんな「炎上」でしょう。巻き返しを図るものの、逆に現場に負担をかけたり、混乱を招いたり。その結果、品質が大きく下がってしまう、あるいはサービスイン（新しいサービスを開始すること）に間に合わないなんてことになれば、PMとしての信用は大きく損なわれてしまいます。 そうしたトラブルをうまく収め、プロジェクトを無事に着地させるには、どのような心構えや技術が必要なのでしょうか？ 今回お声がけしたのは、日本IBMやパナソニックなどで、PMとして数えきれないほどの炎上プロジェクトを解決してきた木部智之さん。日本IBMではPMのグローバル最高位である「シニア・コンプレックス・プロジェクト・マネジャー」に認定された生粋の「火消し屋」です。 そんな炎上対応のプロフェッショナルで

1on1ミーティングガイド (1on1ガイド)は未完成の部分も残したβ版として公開しており、今後コンテンツの追加やスタイルの修正などの変更が予定されています。 また追記やスタイルの修正だけでなく、現在記載されている内容が大きく見直される場合があります。

生成AIを使ったサービスを開発してわかったことをメモしておきます。 開発したもの 業種 SaaS 課題 提供サービス内でユーザーがアイディアを考えることが難しかった。様々なデータを人力で集めてくる必要があった 解決策 アイディア起案に繋がりそうなデータを自動で集めてきて提示する。手法はベクトル検索、AIによる要約生成。 その他 チャットUIは作っていない。ユーザーの入力は最初の検索テキスト入力文のみ。 開発前の検証・プロトタイピング 開発する前に生成AIの出力を検証することが必要 生成AIの出力の質はサービスの肝だから 生成AIの出力は事前の予想と違うこともあり早い段階で出力を確認しておかないと後々の仕様変更があったときにキツイから AIに渡すデータの中身を確認しておく 例えばRAGを使って社内ドキュメントやDBを検索する場合、それらのデータの中身を吟味する必要がある 必要なデータと不要な

レイヤーケーキ・チャートを使った収益の可視化 SaaSなどのサブスク型のビジネスでは、収益リテンション（維持）の改善または悪化を理解するために「レイヤーケーキ・チャート」がよく利用されます。 この「レイヤーケーキ・チャート」は以下のような顧客のサービスの利用開始タイミングで収益を色分けしたエリアチャートです。 各月のチャートの頂点が毎月（あるいは毎年）の総収益となるため、時間の経過とともに収益が増えているのかを確認できます。 また色分けされたグループに注目すると、例えば、2019年の5月にサービスの利用を開始したグループから得られる毎月の収益がどのように変化しているのかを理解できます。 どのようなサービスでも、顧客はいつかはキャンセルしてしまうため、各グループから得られる収益は一般的に、時間とともに減っていく傾向があります。 しかしプロダクトの改善やオンボーディングによって、顧客がサービス

Feature-Sliced Designというフロントエンドアーキテクチャ設計方法論をプロジェクトに導入してみたところ、 個人的には良いと感じているので、どのような設計方法論なのか、具体的にどのような部分が良いと感じたかを紹介していきたいと思います。 Feature-Sliced Designとは？ Feature-Sliced Designは、フロントエンドアプリケーションを対象としたアーキテクチャ設計方法論です。公式サイトでは、「コードを整理するためのルールと規約の集大成」と記載されています。 Feature-Sliced Designの設計方法論 Feature-Sliced Designでは、プロジェクトはLayerで構成され、各LayerはSliceで構成され、各SliceはSegmentで構成されます。 Layer Feature-Sliced Designの第一階層をLay

＜この記事の著者＞ ばんか（bamka） - Tech Team Journal Web制作会社の会社員（Webディレクター）として働きつつ、個人でブログ／メディアライターとしても活動するパラレルワーカー。 ChatGPT等AIを公私で駆使し、ITツール・ガジェットを用いて人々の生活をより豊かにするための活用術を提供するブログも運営。 タスク管理、得意ですか？ 自慢じゃありませんが、私は苦手です。あまり好きではありません。 Webディレクターとしては、プロジェクト管理・タスク管理は必須スキルなので、一般的には「上手にやれている方」なのかもしれません。ですがいまだに苦手意識は抜けないままです。 なんで苦手なのかなぁと思い返してみると、要因はいくつか思いつきますが、中でも最も根深い問題は「気持ちに頼りすぎる」という点にあるように思います。 【目次】 やる気の高いときに設定するから長続きしない

私たちはスクラムを採用していて、プロダクトオーナーの私と、3人の開発者、そしてスクラムマスターというチームでやっている。 初期段階の頃は、頭の中のユーザーストーリーを開発者に伝えるのをめちゃくや丁寧にやっていた。 リファインメントでたくさん会話して、バイブスを伝えることに多くの時間を費やしていた。 たくさんの会話をしそれを簡潔にテキストに落とし込みバックログを完成させていた。 プランニングの時も開発者の帽子を被り、必要があったら口を挟みつつラジオ参戦していた。 数ヶ月も一緒にやっていると「今ある機能をもっと良くするならこうだよな」というのが開発者の中に思い描けるようになっていたし実際合っているので、リファインメントでたくさんの会話しなくても「あとはお任せ」の様にやれるようになっていた。 バックログを積み、リファインメントで意思疎通できてるな、ヨシ、をシュッと確認して、その後のテキストへの落

はじめに 初めまして！ソーシャル経済メディア「NewsPicks」SREチーム・新卒エンジニアの樋渡です。今回は「AWS Security Hub」と「Slack」を用いて、弊社で利用しているAWSリソースの監視運用を効率化したお話です。 お話の内容 年々増加するサイバー攻撃に対抗するため、セキュリティ対策は日々重要度が増してきています。 そこで弊社で利用しているAWSのリソースに対して、各種セキュリティイベントの収集ができるAWS Security Hubを利用することで、セキュリティ状態の可視化と迅速な対応がしやすい運用を行い、セキュリティ状態の現状把握から始めることにしました。特にNIST CSFの「検知」部分の運用について整備した内容となっています。 NIST Cyber Security Frameworkについて 皆さん、「NIST Cyber Security Framewo

こんにちは、富士榮です。 ちょっと前に某所でダメダメな認証系の技術実装ってなんだろうねぇ、、という話をしていたことをXで呟いたところ、色々とご意見を頂けましたのでまとめて書いておきます。

先達エンジニアに学ぶ 思考の現在地 Online Conference https://findy.connpass.com/event/313119/

AWS活用の自由度を上げる「Lambda」を「Rust」で活用 メモリの使用量を抑えつつ、プログラムの作成も簡単に Rust を AWS で活用しよう！ 原氏の自己紹介 原旅人氏：じゃあ始めます。私、株式会社ログラスでクラウドエンジニアというタイトルでやっている、原と申します。このたびは、このようなところに呼んでいただきありがとうございます。 今日は、「RustをAWSで活用しよう！」と。「AWS」って、実は「Lambda」の話なんですが、こういったことで話をしようと思います。 自己紹介は先ほどしていただいたので、ほぼ省略です。（スライドを示して）実は松本さん（松本健太郎氏）と私はここに書いてある検索エンジンの会社で一緒に働いていて、私がRustをやるきっかけを作ってくれたのも、実は司会者の松本さんです。 株式会社ログラスについて 今はログラスという会社にいて、クラウドエンジニアという名前

「ライターになりたいけど、どうすればいいですか？」 と、相談を受けたことがある。 しかしライターは「なる」ものではない。「やる」ものだ。そこに誰の許可も必要ない。 本質的には何かしら文章を書いて、公開すればだれでもライターを名乗れる。 そこで、「書けば、ライターを名乗ることができます」と回答した。 すると彼は「仕事を取るにはどうしたらいいでしょう」と言う。 確かに、お客さんを捕まえて仕事を出してもらうには、書くこととは全く別のスキルが求められる。 そこで、「メディアを探して売り込む方法がわからない、ということでしょうか？」と尋ねた。 しかしそこで彼は首を振った。 営業や売り込みが苦手で、それはしたくないのだという。 しかも実績がないので、どうせ断られるだろう、と言うのだ。 しかし、そういうことは、やってみないとわからないはずだ。 「書いたものをブログなどで公開していれば、実績にできますし、

はじめに テキストからダイアグラムの図が生成できるMermaidでAWS構成図をつくる方法を紹介します。 また、MermaidはGithubやQiitaなどのWebサービスやVSCodeやIntelliJなどのツール、コマンドやWebシステムでも使用できますので、良ければ下記の記事もご確認ください。 Mermaidのことはなんとなくわかったけど、AWSの構成図や配置図が描けないか考えていた人にも参考になれば幸いです。 AWSの構成図をつくる ・どんな感じの図ができるのか AWSの構成図を描くときにはAWS公式から提供されている[AWS Architecture Icons]というAWSのダイアグラムを書く際のアイコンセットを利用する機会が多いと思いますが、Mermaidでは残念ながらまだ使用できません。 そこで、アイコンの使用は諦めてAWSに関するグループやサービスについて、それっぽく見え

こんにちは。SREチームの吉澤です。 アンドパッドでは最近、AWSのS3バケット上のファイルをスキャンするために、アンチウイルスソフト Antivirus for Amazon S3 を本番環境に導入しました。その結果、私たちの要件はほぼ全て満たされたうえに、従来比で大幅なコスト削減を実現できました。 Antivirus for Amazon S3について日本語で書かれた記事はまだ少ないですが、S3に対するウイルススキャンが求められるケースでは、導入を検討する価値があるソフトです。 そこで、今回はこのAntivirus for Amazon S3の概要、私たちが本番環境に導入してみてわかったメリットやデメリット、そしてこのソフトが適した状況をご紹介します。 背景 S3に対するウイルススキャンが必要な理由 Antivirus for Amazon S3の導入前に利用していたソフト Antiv

Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解