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Joined October 2011
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「データがなければ、あなたは単なる意見を持った一人の人間にすぎない。」
W. Edwards Deming
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Gregory Fontaine (グレゴリ フォンテーヌ) retweeted
Jun 9
More AI-generated code doesn't make your team faster. It might actually slow you down.
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あるクライアントの営業チームが「モブ営業」を始めた。
「これまでなかった議論ができた」という声が出ている。
モブプロ、モブテスト、モブ営業… 「モブ◯◯」は、実はほとんど何にでも効くのかもしれない。
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プロダクトオーナーの仕事ってほとんどこんなもんだね。
Jun 5
Every morning, the moment my eyes open, I wake up to 40 unread Slack messages that effectively say:
“If you don’t fix this in the next 5 minutes, the world will implode and the app will cease to exist.”
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AIの良い副作用の一つとして、
より多くの優秀な若い人たちが、エンジニアリング、生物学、ロボティクスといった、人類の役に立ちうる分野を学び始めている。
長い間、あまりに多くの優秀な人が、CTRを上げ広告を売るために、人間のアテンションをハックすることに注ぎ込まれてきたと思う。本当にもったいないと前から思っていました。
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人生って不思議なもので、一番やりたくないことが、解決したい問題を解決するために一番必要なことだったりする。
➡疲れきっていて、動きたくない → 動くと疲れが取れる
➡落ち込んでいて、誰とも話したくない → 誰かと話すと気分が良くなる
➡プロダクトを作っていて、人に見せるのが恥ずかしい → 誰かに操作してもらうと次にやるべきことが見えてくる
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スクラムを15年やってきて、ステークホルダーをSprint Reviewに引き込む最大の秘訣を、そろそろ明かしてもいいだろう。
お菓子と飲み物を用意すること。他の何より効く。
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Gregory Fontaine (グレゴリ フォンテーヌ) retweeted
Mar 29
Dps, tank, utility, healer
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機能を作るのと、その機能を作るべきか議論する会議。 どちらが時間かかるか、最近微妙になってきましたね・・・
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今日も運動しよう
The current physical activity guidelines are too low.
I've been saying this for a while. And a new study confirms it.
Meeting the standard 150 minutes/week was associated with only a modest ~8–9% lower cardiovascular risk.
The biggest protection occurred at roughly 560–610 minutes/week, about 3–4× higher, where cardiovascular risk was 30% lower.
We need to distinguish between the minimal activity volume required for basic protection, and the substantially higher volumes required for optimal resilience.
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POSIWID（The Purpose Of a System Is What It Does）という考え方がある。システムの本当の目的は、掲げているものではなく、実際に生み出しているもの。
例えば、「Scrumを導入しても、チームが受け身のまま」なら、
その組織の“本当の仕組み”は、受け身を生み出すようにできているのかもしれません。
一度この見方をし始めると、組織で起きている多くのことが、少し違って見えてきます。
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今朝 X を見て気づいたけど、「バイブコーディング」という言葉が、「AI を使ったコーディング」と同義に使われ始めている。 これは完全に間違っているし、危険だと思う。
バイブコーディングは、探索やスピード、ときには「楽しむこと」を優先する AI 活用のスタイル。 でも「AI を使ったコーディング」は、いつもそうとは限らない。プロとして AI を使ってコードを書く方法もあって、それはバイブコーディングとは全く別物。
全部を混同すると、開発者に対する期待が、現実離れしたものになってしまう。のが心配です。
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AI に思考を委ねるのは、別に問題ない。 ただ「理解」まで委ねてしまうと、話は変わってくる。
考えてもらった結果でも、自分が理解していなければ、使いこなすことも、修正することも、責任を持つこともできない。
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タックマンの集団発達モデルは、もたらした益より害の方が大きかったのではないか、と思うことがある。。。
「優れたチームは一日にしてならず、だから安定したチームを保つべき」という主張の根拠としてよく使われる。確かに、そのメッセージが必要な組織はあると思う。
ただ、問題が二つある。
＊タックマンモデルが本来言っていることは、実はそれではない！！
＊短期間で優れたチームが立ち上がることもあるし、ある種の「不安定さ」がむしろ望ましいこともある、というのが実証データの示すところ。
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モデルの中でむしろ面白いのは（そしてタックマン本人が言いたかったことに近いのは）、この二点だと思う。
＊ストーミングは良いこと！「ハーモニー」を優先して対立を避けようとするチームは、ハイパフォーマンスの到来を自ら遅らせている。
＊チームの成長は脆くて、非線形。行ったり来たりするのが前提で、それを受け入れるべき。
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脳科学が教えてくれる、研修・教育の効果を高める6つの原則：
①変化 ＞ 反復
②画像 ＞ 言葉
③動く ＞ 座る
④書く ＞ 読む
⑤話す ＞ 聞く
⑥短い ＞ 長い
トレーナー、コーチ、ファシリテーター、そして誰かの学びと成長に関わるすべての人、
ぜひ、日々の関わりの中で実践してみてください。
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