はじめに ウォーターフォールのPM視点からアジャイルSMへ挑戦し失敗した筆者は、「マインドセットの変革が不可欠」と気づいた。 今回、さらに「AI・クラウド・ビジネスアジリティ」などの2025年以降のトレンドを踏まえ、PM／スクラムマスターが進化すべき価値観を強化しました。 失敗談 アジャイル開発はやり方を変える必要がある、と聞いたことはありませんか。 我々もそれを念頭におき、事前に書籍等で情報収集してから着手しました。 チーム全員が未経験でしたが、まずは気軽にやってみようと始めた結果、こんな状態に陥ったの

こんにちは。Findy Tech Blog編集長の高橋（ @Taka-bow ）です。 「要件がまた変わった」「会議ばかりで開発時間がない」「あの人に聞かないと進められない」──こんな悩みを抱えていませんか？ 前回の記事 では、アジャイル実践者の59.6%が開発生産性に前向きだという意外な事実をご紹介しました。しかし、前向きでも実際の取り組み率は47.8%に留まっています。 今回は、798名の調査から明らかになった 開発生産性を阻害する要因 と、その改善への道筋を探ります。特に、技術的な問題よりも深刻かも

近年、マイクロサービスアーキテクチャの普及に伴い、サービス間の連携テストの重要性が増しています。 しかし、従来の統合テストでは、複数のサービスを結合してテストする必要があり、時間と手間がかかるという課題がありました。 このような背景から注目を集めているのが「コントラクトテスト」です。 そこで今回はAPIの不整合による障害に悩むテックリードやバックエンドエンジニアの方に向けて、コントラクトテストの概念から具体的な進め方、そして導入のメリット・デメリットまで、網羅的に解説します！ import haihaiI

直近のプロジェクトでテスト工程のばらつきが目立ち、リリース後の不具合が増加してしまった！ もしそんな課題に直面しているなら、その原因はテストプロセスそのものの未成熟さにあるのかもしれません。 経験や勘に頼ったテストから脱却し、組織全体の品質を安定させるためには、客観的な評価基準に基づいた体系的なアプローチが不可欠です。 そこで今回はテストプロセスの能力を段階的に評価し、改善の道筋を示す「テスト成熟度モデル」について、その概要から具体的な活用メリット、代表的なモデルまでを詳しく解説します！ import h

こんにちは、@ultaroです！ 今回は、これからDevin Enterpriseライセンスを検討している方向けにDevin Enterprise運用ノウハウをシェアします！

日々の開発現場で、リリース前のテストに多くの時間を費やしていませんか？ プロジェクトマネージャーから効率化を求められ、何から手をつけていいか悩んでいるかもしれません。 そこで注目されているのが、「キャプチャー&リプレイ」という手法です。 この手法はテストの自動化をプログラミングの専門知識がない人でも簡単に始められるように設計されており、多忙なQAエンジニアにとって大きな助けとなります。 そこで今回はキャプチャー&リプレイの基本的な仕組みから、直面しがちな課題、そしてそれを乗り越えるための具

はじめに これは「Cortex AnalystをLevel別に検証してみよう」シリーズの パート2 です。 本稿はLevel 3（JOIN 前提） の検証と、そこから得た 設計上の考慮事項の整理にフォーカスしています。 前回（Part 1）の要点 単表〜マルチターン（Level1・2）では、初期設定のままでも、正答率は約7割。 単表〜マルチターン（Level1・2）では、“セマンティック”を整えることで正答率が改善 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/b7e27f

はじめに Snowflakeを導入している組織の中で、「せっかくデータがあるのに、SQLが書けないから触れない…」という声を耳にすることはありませんか？ アナリストやエンジニアだけでなく、営業や企画などビジネスユーザも自分でデータを整形して取り出し、分析できたら便利なのに。 そんな課題を解決するヒントのひとつがSnowflake Cortex Analyst だと、私は考えています。 今回はその実力を、実際の検証シナリオを通じて探ってみたいと思います。 1.　Cortex Analystとは Cortex

この記事は夏のリレー連載2025 1日目の記事です。 はじめに # 「計画を立てる」と聞くと、やることリストを並べるだけで終わってしまいがちです。 しかし本当に重要なのは、 なぜそれをやるのか（目的） どこまで達成するのか（目標） どうやって進めるのか（手段） の３つをはっきり区別して考えることです。 この「目的・目標・手段」の明確な区別が、プロジェクト成功の鍵となります。 新人プロジェクトマネージャーが計画を立てるときに直面するのが、「目的・目標・手段の混同」です。 本記事ではその混同を防ぐために、プロ

弊社の大阪オフィス「Osaka Tech Lab」が7月に引越ししました。（ 新オフィスの様子はこちらをチェック ）このオフィスでは「イノベーション・新しいもの・実験を加速させること」「Osaka Tech Lab発信のプロダクトをつくること」という目標がありました。その目標に賛同してくれる人を「この指と〜まれ」で集めて、どんどん巻き込んでいこうという動きが自主的に生まれ、東京支社にいるクリエイティブ室の私のもとへも依頼がきました。 大阪オフィスメンバーの熱い想いにクリエイティブ視点で叶えたい！私もこの一

はじめに DatabricksのAI Assistantは、コード生成・リファクタリング・エラー解消支援など、ノートブック上での開発作業を幅広くサポートしてくれる生成AIベースの機能です。 これまではノートブック内の単一セル単位でのサポートが中心でしたが、2025年8月のアップデートでノートブック全体を対象とした解析・提案が可能になり、さらにシステムプロンプトによる事前条件設定にも対応しました。 アップデートの概要 ノートブック全体のチェック機能 これまでのAI Assistantは、特定セルのコードやM

はじめに # 「品質管理」と聞いて、「ユーザーを満足させること」や「仕様を満たすこと」を思い浮かべるかもしれません。 ソフトウェア工学研究者のロバート・L・グラスは、品質は単一の要素ではないと指摘しています。 品質は様々な属性の集合体なのです。 品質保証は、この多様な属性をバランスよく管理する取り組みです。 その中でも「信頼性」は、ユーザーが安心してシステムを使い続けられるかを左右する重要な特性です。 本記事では、品質を構成する重要な要素の１つ「信頼性」に焦点を当てます。 品質保証で広く使われるソフトウェ

ここでは、 電通 総研のCAEソリューションビジネスを紹介します。 CAEって何？なにを売っているの？どんな仕事をするの？といった疑問にお応えするため、実際の業務内容を通じて、CAEの魅力とやりがいを伝えたいと思います。 目次 CAEとは？ 電通 総研のCAEソリューション CAEの事例 技術者としての成長 まとめ CAEとは？ シミュレーションと聞いて、何を思い浮かべますか？ 津波 や 地震 の被害予測、ゲーム、天気予報など様々ありますが、一般には現実の現象をデジタルで再現することを意味します。 製造業

1. GET_LINEAGE 関数とは Snowflakeのリネージュ取得関数 GET_LINEAGE がGAになっています。これにより、SQLから直接、オブジェクト間の依存関係を構造化データとして取得でき、下流・上流のつながりを素早く把握できます。 この機能を使って、取込データに遅延や不正データが含まれた際に、どのデータマートテーブルに影響があるかを簡単に調査するアプリを作ってみたいと思います。 最終的に、以下のようなStreamlit in Snowflakeアプリを作成します。 ! 内容は記事作成時

キーワード駆動テストとは、テストの操作を「キーワード」として抽象化し、テスト設計と実装を明確に分離する手法です。 これにより、非エンジニアでもテスト設計に参加できるようになり、チーム全体の協業性が高まります。またテストの自動化にも貢献します。 そこで今回はこのキーワード駆動テストの基本的な概念から、その具体的な仕組み、データ駆動テストといった類似手法との違い、さらに導入のメリット・デメリットまでを網羅的に解説します！ import haihaiInquiryFormClient from "https:/