楽楽明細、楽楽電子保存、楽楽債権管理と複数プロダクトのプロダクトマネジメントを担当しています。 紀井 です。 4月より、この複数プロダクトのプロダクトマネジメントを担う組織の課長に就任しました。所信表明も踏まえて、私がプロダクトマネジメントを意識するようになったきっかけと、今考えていることについてお話しします。 「Whyのない開発」が、私にプロダクトマネジメントを教えた PMFしたら、終わり？違う。そこからが、始まり ラクスのプロダクトマネージャーが目指すこと あなたの原動力は、なんですか？ 最後に 「W

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。 日々のお客様との会話の中で、「業務課題を解決するために新たな機能やシステムの開発が必要ではあるが、外部リソースを確保する余力もなく、自社に十分なエンジニアもいないため実現が難しい」というお声をいただきます。同様のお悩みをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。 近年、そういった状況に対して、 Amazon Bedrock や Amazon Q Developer をはじめとする AWS の生成 AI サービスの登場により、限られた開

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA（探索的データ解析） 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設

はじめに

急成長を遂げるメガベンチャー企業において、各プロダクトチームが独立して動く体制は、意思決定のスピードを速める大きなメリットがあります。 しかし、プロダクトが複雑化し、マイクロサービス化が進むにつれ、チームごとの「部分最適」な品質管理だけでは対応しきれない課題が顕在化してきます。 「隣のチームの仕様変更で、自分たちの機能に不具合が出た」 「チームごとに品質基準がバラバラで、リリース直前に大きな手戻りが発生する」 「QAマネージャーとして全体を俯瞰したいが、現場の状況がブラックボックス化している」 このような

こんにちは。SHIFTのプロジェクトマネージャー／プロダクトエンジニアの髙橋です。 3月6日（金）に「アニメから得た学びを発表会 第20回目」で登壇をしました。アニメから得た学びを発表会は、エンジニアニメとも呼ばれています。私はこれまで、同コミュニティの同人誌版や劇場版、アドベントカレンダーなどを通じて、その活動に触れてきました。 一方で、通常回への参加はなかなか叶っておらず、今回ようやく参加できたことに加え、運営のお手伝いや登壇までできたことを大変嬉しく思っています。 本記事では、イベントの概要と、登壇

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka_bow ）です。 本記事は、2025年7月にファインディが開催した「 開発生産性Conference 」のキーノートスピーカーとしてお招きした Gene Kim氏 の基調講演を、日本語の全文書き起こしとしてお届けするものです。 Gene Kim氏は、ベストセラー『The DevOps 逆転だ！（The Phoenix Project）』『The DevOps ハンドブック（The DevOps Handbook）』の著者であり、1999

こんにちは！バンダイナムコネクサス データ戦略部の吉村です。 データプロダクト課というデータ基盤、機械学習システムを構築しているチームのマネージャーをやっています。 本記事ではマネージャーを行う上で心がけていることを紹介します。 1.リーダーシップ型とフォロワーシップ型マネジメントの使い分け エンジニアリングマネージャーとしての役割を果たす上で実践していることの一つに、リーダーシップとフォロワーシップの使い分けがあります。 ラインマネジメント、プロジェクトマネジメントという他領域のマネジメント業務に対応す

背景・経緯 MLチームの紹介 こんにちは、株式会社バンダイナムコネクサスのデータ戦略部でML（機械学習）チームに所属している山野です。弊社データ戦略部は、グループ最大のデータ戦略部門です。MLチームはMLプロダクト/プロジェクトマネジメント、モデリング、およびMLシステムの開発/運用にスペシャリティを持つメンバーで構成されています。私たちMLチームはこれまで、MLプロダクト開発を一気通貫で担当してきました。過去の案件事例の一つはこちら（レコメンドシステム導入事例）です。 MLチームのスコープ 青背景部分が

はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA（General Availability）に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り

はじめに

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/

本記事では、グローバル環境におけるAWSクラウドリフトで、どのような点がポイントになるのかを整理します。   近年、複数の国・地域にまたがって事業を展開する企業が増え、それに伴い海外拠点のIT基盤をクラウドへ移行するケースも一般的になってきました。一方で、オンプレミスからAWSへのクラウドリフトは、国内案件とは異なる難しさを伴います。 では、グローバル環境でクラウドリフトを進める際、何が成功の鍵になるのでしょうか。   本記事では、イメージを掴みやすくするために、日本から海外の拠点を持

はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習（Aut

はじめに 特に、OpenAIのCodexに代表される「大規模なコードコンテキストを理解するAIモデル ...