PMの本質は「感謝」である
TL;DR PMだけで成立するプロジェクトは存在しないが開発者だけで成立するプロジェクトは存在する この非対称性を受け入れるとPMの仕事は自然と「開発者が進めやすくなることを何でもやる」になる ...
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信頼されるエンジニアの正体は『先回り力』
TL;DR 信頼されるエンジニアには「先回り力」がある バラバラに見える3つの行動（気を利かせる・文章力・感情）は「先回り」で説明がつく 性格ではなく訓練可能な能力である 対象読者 「信頼される...
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ClaudeCodeで障害調査を10分に短縮した仕組み
TL;DR ClaudeCodeを利用することで何ヶ月も放置状態のレガシーバグが10分で原因特定 ポイントは「事前情報ファイル」と「調査結果の自動更新ループ」の2つ 基盤系の権限はReadOnl...
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AI駆動開発で「本番リリース」を判断する4つの基準
TL;DR すでにAIが生み出すコード量は人間がレビューしきれる規模を超えている 「本番リリースしてよい」と判断する基準を組織ごとに再設計する必要がある 4案から「テスト中心レビュー」が最も現実...
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連休明けに「先週何してたっけ」と固まるのをやめたい
TL;DR 休み明けからの復帰に時間がかかる 根本的な仕組みを整えるほうが本質的に効く 対象読者 連休明けの立ち上がりが毎回つらいエンジニア 休暇との付き合い方を仕組み側から見直したい方 はじめ...
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リモートで失われたのはノンバーバルではない
TL;DR リモートで失われたのはノンバーバルよりもそれを介して機能していた「フィードバックループ」である 絵文字やリアクションは対症療法であり、本質的な解決にはならない PMの仕事は「察する」...
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AIに自分らしい記事を書かせたい
TL;DR AIに記事作成を丸投げするとファンがつきにくいが全部自分で書くと遅い 解決案は「AIに自分の癖を学ばせるハーネス」を組むこと 3ステップで解決: 個人記事を書く → 癖を抽出する →...
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AI時代のアジャイルは「価値観」ではなく「制約」が変わる
TL;DR AIによる開発支援は、アジャイルの「価値観」ではなく「制約」が変わる 具体的には次の4点で構造変化が起きると想定している スプリントの粒度・速度の変化 役割（PO/SM/Dev）の境...
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噛み合わない関係者との向き合い方
TL;DR PMは「進行を妨げてしまう関係者」と向き合う場面に必ず出会う 相手を変えようとするより自分の構え方を変える 共通する原則は「相手が動きやすい構造を作る」こと 対象読者 ステークホルダ...
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PlanサブエージェントはCLAUDE.mdを読まない！？
はじめに結論 PlanサブエージェントはCLAUDE.mdを読み込まない メイン側でCLAUDE.mdを理解しているのでほぼ問題ない サブに必ず守らせたいルールはサブエージェントの呼び出しプロン...
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毎日使うClaudeCode自作スキルに共通する設計思想
TL;DR ClaudeCodeでよく利用する自作スキルを3つ紹介 それぞれ「コミット」「調査」「最新情報取得」 「人間にしか出来ない判断だけを残す」こと以外は改善ループ含めてAIに任せる 対象...
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同じ要望に真逆の判断をした2人の開発者
TL;DR ユーザー側の事情を知っているほど本質的な判断が素早くできる 「誰のための、何のための機能か」が見えるので、枝葉に振り回されにくい 「なぜ配属するか」の説明が重要 対象読者 新卒・若手...
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転職で見落とされがちな「技術選定の自由度」という観点
前提 本記事は「技術選定の自由度」という1点に絞った比較です。 給与・カルチャー・働き方には踏み込みません。 TL;DR 転職時に見落とされがちな観点として「技術選定の自由度」がある 自由度はベ...
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障害対応の10分と1時間を分けたもの
TL;DR 決断力は性格ではなく再現可能な「能力」である 情報過多が判断を狂わせるのは心理学で裏付けられた現象 決断は「本質を絞る → 必要情報のみ集める → 決める」の3ステップで再現できる ...
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自分のクローンをAIで作るためのデータ設計
TL;DR PM業務をAIに委譲する第一歩は「自分の意思決定を再現できるデータ」を集めること 思考の入力・中間・出力をなるべく網羅するように4種類のデータソースを選んだ 最大の限界は「捉えられな...
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AI駆動開発を見たPMが生き残る道を3つ考えた
TL;DR AI駆動開発を試した結果、1人のテックリード+GitHub Copilotで、Seasar2 + .NET Framework 3.5 のレガシーコード(数万ステップ)を約1週間でモ...
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エンジニアのキャリアは「いつ動くか」で決まる
TL;DR エンジニアが人生で動くべきタイミングは大きく3つに分類される 各タイミングで取れる選択肢は限られており「いつ」を間違えると「なに」の幅が狭まる AI時代では「中級者 → その先」の分...
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AI時代の若手エンジニア育成をどう設計するか
TL;DR AIに丸投げするサイクルでは、若手の成長機会が失われやすい これは「若手の意欲の問題」ではなく、育成設計の問題 同じAI利用でも、「学べる使い方」と「学べない使い方」がある 上司・P...
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