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赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
G4Dミッショナリー 、ITエンジニア/コンサルタント。黄金4図(G4D)という実践メソッドを提唱しています。著書「システム設計のセオリー」「要件定義のセオリー」「SE職場の真実」「システム設計のセオリーⅡクラウドベース開発」共著「データ経営が日本を変える!」schoo、SEプラスにて講師してます。
東京都中央区、あるいは世田谷区
Joined December 2008
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赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
about 3 years ago
今だけの瞬間風速だろうけど、素直に嬉しいな!感謝!
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
24 days ago
全くもってその通りですね!
けんぞ|育休中の過ごし方5y👸5m🦖
@KENZO_worktrack
24 days ago
わんこさんの前提が業務システムで、そこにどれくらいの変更の余地がしかもドラスティックに変えられる余地があるか、が論点かと思います。 というのも、OCRでやりましょう、AI使いましょう、データ連携しましょう、などのHowレベルであれば、既存のプロセスの入れ替えに過ぎないからです。これは現行理解が正しくできていれば大丈夫。 ではどんなときに超上流からしっかりやるべきか。 例えば 今を前提にしてはならないとき(当たり前だけど)→会社統合・業務再編などにより、業務範囲が著しく変わる、各部門のあり方や分掌が著しく変わる。 それこそ、開発会社が、コンサルフェーズからやります!みたいときに、今までの設計開発で良いのか。超上流から一貫して担う際のリスクを理解しているのか。その上でゲートキーパーを設定して会社としてPJ進行ができるのか。
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赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
24 days ago
せめて 「 Canbe:しょうもない妥協案」 →ちょっとはいけると思える実現案、くらいには持っていきたいところです!
わんこPM
@dx_saru
24 days ago
システムの立ち上げなんて だいたいコレ AsIs:問題だらけの現実 ToBe:輝かしすぎる未来 Canbe:しょうもない妥協案
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
24 days ago
実はデータ基盤の構築でも、そもそものビジネスシナリオの検討が甘く、使い物にならないケースが多いです。最近はAI関連もそうなりつつありますね!
Ren|元経理からのフリーランスエンジニア
@free_worklife
25 days ago
BI開発でも、本当にこれだと思う。 先にグラフや画面の話を進めても、 「この数字は何を指すのか」 「どの時点のデータを使うのか」 が曖昧なら、あとから必ず認識がズレる。 見た目をつくる前に、業務の流れとデータの定義をそろえる。 遠回りに見えて、結局これが一番早い。
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山口バイク🍔ロイヤルエンフィールド松戸店、つくば店、千葉店
@yama_chronicle
頭の中はバイクのことばかり|手はオイルまみれ🌈28メーカー扱うImport Bike屋クロニクルの店主 日常とバイク現場を気ままに投稿|TW225で行く釣りもガチ🎣
中村和正|Full-Stack Web Director
@nakamu_freenote
Web制作フリーランス・ディレクターに戦略・要件定義・改善まで担える「上流工程」のノウハウを発信|Webディレクション歴23年・300社超を支援|Web制作会社経営/日本Web協会 会長/WACAウェブ解析士マスター|AIを武器に、作るだけのWeb制作で終わらせない。|現場が好きなので生涯プレイヤー
東京湾岸義塾大学・政治経済学部
@toyosumap
東京湾岸義塾大学の公式アカウントとしてリニューアルいたしました。 今後は、江東区・中央区をはじめとする東京湾に面する地域にゆかりのある方々を対象に、知識の共有の場として情報発信してまいります。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
24 days ago
AsIs分析やるならば最適ですね! ビジネスに貢献するToBe業務のありようをときほぐすのであれば、所謂超上流工程をきちんとやったほうか方が良いかな、と個人的には考えています。
けんぞ|育休中の過ごし方5y👸5m🦖
@KENZO_worktrack
25 days ago
なんでもかんでも要求分析だの上流から整理しましょうだのいう人は、業務もわからないしデータとソースを見れないと白状しているようなもの。 運用保守をちゃんとやってきた人だとこの感覚めちゃわかる。 ・業務から仕様とデータを推測する ・データから業務と仕様を推測する ・最終的にソースコードで裏どりをする データが記録されていることは、それが業務的に合っていようが間違っていようが、そう記録されているという事実。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
25 days ago
まさにここ!私はこれ以外に、ビジネス、業務の全体像ポンチ絵と、業務フロー、データモデル(データとプロセス)の関係性の4つの視点で押さえるようにしています。これだけでほぼ失敗の目はつみとれます、私が提唱しているG4Dという方法論、メソッドでは4つの図を描いていきます。
わんこPM
@dx_saru
25 days ago
業務システムの要求分析・要件定義なんて、業務フローとデータモデルに注力するだけでなんとかなる。逆に、ここをおざなりにしたまま、 「この機能欲しいです」 「こっちの画面も追加したいです」 といった表面的な機能の議論だけを重ねていると、ほぼ例外なくトラブってる。 業務の流れが整理されていないから影響範囲が読めないし、データの定義が曖昧だから整合性が崩れる。ここからのリカバリはなかなかツライ
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
about 2 months ago
@kanesoko
今もゴリゴリデータモデルを描きまくっている身としては、こんな有益なものないと信じているのですが、なかなか上手く人には伝わりませんね!なんかいい手がないかなあ!(とか言い始めて20年?)
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
about 2 months ago
@kanesoko
データモデル界隈は大切だけど地味だからなあ! 派手な感じのトピックの方が手っ取り早く金になりますからね!
ToshiyaSeki
retweeted
JDMC
@JDMC2011
4 months ago
データマネジメントは「コスト」から「投資」へ、ROIの明確化と基盤の再構築が次なる焦点に:第3回 インプレス『生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026』より https://t.co/3iAiGsAFql
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
4 months ago
@dx_saru
業務を「流れ」「段取り」だけでなく、「情報の取り扱い」を含むものという再定義が必要なのかもしれませんね。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
4 months ago
@datayokocho
素敵な取り組みですね!熱気を感じます!
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
これはDXだろうと、基幹系の開発だろうど全てに当てはまる。 超上流工程で、業務分析/設計をきちんと行えるかどうかが成否の分かれ目になる。要件定義ではもう手遅れ。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
@chira
あくまでITパスポートの上位という位置付けなので、用語の意味を問う問題が多くなりそうですね。データマネジメントの入門編試験としてはそれで良いと思います。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
そもそも「何がしたいか?が明らかになったいないのに仕様もへったくりもない。 要求→目指すべき姿が明らかにするのが何するのにしてもまず最初にやること!
もりた / SoftwareDesign連載中
@mconfjp
6 months ago
仕様について考える前に要求分析をしよう https://t.co/whO8qgZFr1 いい記事だっ!!
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
データマネジメントこそ「未来の物語」が必要!
chira as データマネジメント専門家
@chira
6 months ago
データマネジメントとデータガバナンスの最大の問題は、なんのためにどんな分析をしたい、洞察が必要かと言う、ビジネス目的を誰も明確にせず、そのためにどのデータをどの品質で整備するのか明確でないから、無駄な整備と調整に大量の人的リソースを費やすこと。つまり多くのビジネス人にとって、AIの普及後人間に残される価値の意思決定すらめんどうで責任を持ちたくはなく、そこもAIでもなんでもいいから誰か何か決めてくれと言う消極的な姿勢が問題。 それなら映画のターミネーターのように、AIのスカイネットに全てを委ねて滅ぼされても何も文句を言えないじゃない。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
やや?高額ではありますが、一社一冊お手元に是非! と編集、執筆担当として露骨に宣伝させていただきます!
JDMC
@JDMC2011
6 months ago
生成AI時代を支える「データアーキテクチャ」の現在地、データメッシュ・ファブリックの検討も急伸: 第2回インプレス『生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026』より https://t.co/in0sUeNM95
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
6 months ago
上流工程はコミュニケーションが全て!といってもよいですね!
🐢みどりがめ🐢
@sa04ru18kiti
6 months ago
上流工程のリアル 「上流やりたい」はよく聞くけど 実際は ・曖昧な話の具体化、整理 ・衝突の調整 ・根回し これがメイン。 技術より、対話力。 ここを楽しめるかどうか。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
7 months ago
『PuP(Pre-upstream Phase)by G4D』をやれば地獄の落ちないですむ話を書いてみました 【G4D連載 Vol.7】地獄の淵で暗闇を照らす「灯台」として:『PuP (超上流工程)by G4D』で未来へ!https://t.co/bAaelqq7S5
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
7 months ago
『PuP by G4D』”超上流工程をG4D:黄金4図で!” プロジェクトに入ってから上流工程(例えば要件定義等のフェーズ)であたふたしても遅いのです。
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
7 months ago
未だ手に取っていただける方がいることに感謝です!
栗原章二
@retryell_kuri
7 months ago
今の自分にとって学びの深い本と出会いました!!読書中です
赤 俊哉@ITエンジニア/コンサルタント
@ToshiyaSeki
7 months ago
@retryell_kuri
手にとっていただいて、感謝です。ありがとうございます!
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