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導入して終わりにさせない!
データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうための
ヒント
2021/10/13
アライアンス統括部 新納香織
このセッションのゴール
ゴール
● データ分析製品導入にあたって必要なポイントがわかる
● 製品を活用するための考え方のポイントが整理できる
このセッションが役に立ちそうな方
● データ分析製品を導入したものの、このままでいいのか
課題感を感じ...
今日しない話
● データ分析製品(特にAlteryxやTableau)の技術的な話
● データ分析手法そのものの話
DevelopersIO Alteryxの記事 DevelopersIO Tableauの記事
自己紹介
新納香織(niino)
● アライアンス統括部
テクニカルグループ エンジニア
● AlteryxやTableauなどの
データ分析関連製品のサポートや
技術支援をする人
● 奈良県出身
4
5
データ分析製品を導入した後、
こんなことはありませんか?
その1
なんか思ってたのと違う...
その1:思っていたのと違う
時間がかかる...
ツール導入前
その1:思っていたのと違う
ツール導入して
時間短縮!
ツール導入後の期待する姿
その1:思っていたのと違う
実際には... やらないと
いけないことが
増えた
その1:思ってたのと違う
既存業務をそっくりそのまま
ツールに置き換えられず、
時間短縮が思ったよりできない
その2
これ、できないの?
その2:これ、できないの?
データ加工は
ツール導入して
自動化できた!
その2:これ、できないの?
データ加工以外も
ツールに任せれば
いいのでは?
その2:これ、できないの?
どうやってやれば
いいの?
期待した結果が
出ない...
その2:これ、できないの?
ツールでいろんな作業を
自動化しようとしたけど
やり方がわからず、
期待した成果も得られていない
こうなったらいっそのこと...
もうこうなったらいっそのこと
もう使い慣れたExcelを使えばいいのでは?
こんなことありませんか?
● データ分析製品を導入したのに思ったより
時間短縮ができていない
● いろんな作業を自動化しようとしたものの、
やり方がわからず、期待したアウトプットを
得られていない
● 使い慣れているExcelをそのまま使った方...
こんなことありませんか?
● データ分析製品を導入したのに思ったより
時間短縮ができていない
● いろんな作業を自動化しようとしたものの、
やり方がわからず、期待したアウトプットを
得られていない
● 使い慣れているExcelをそのまま使った方...
データ分析製品導入における
考え方のポイントをおさえることで
改善できるかもしれません
本日お話しすること
● 考え方のポイント
○ データ分析製品の得意領域を意識する
○ データの持ち方を考える
○ データ分析の民主化を実現する
● まとめ
本日お話しすること
● 考え方のポイント
○ データ分析製品の得意領域を意識する
○ データの持ち方を考える
○ データ分析の民主化を実現する
● まとめ
製品の得意領域を意識するとは?
その製品は、何をするための製品ですか?
例えばAlteryxなら...
Alteryx Designerとは
データの前処理や分析をノ
ンコーディングで実現可能
なツール
例えばAlteryxなら...
Alteryx Designerとは
データの前処理や分析をノ
ンコーディングで実現可能
なツール
Alteryxの得意なこと
時間がかかる...
Alteryx導入前
・データ加工
・集計
・良い感じの見た目に整える
Alteryxの得意なこと
時間短縮できた!
Alteryx導入後
Alteryxは...
AlteryxはExcelではない
Alteryxの得意なこと
時間短縮できた!
Alteryx導入後
・データ加工
・集計
・良い感じの見た目に整える
Alteryxの
得意領域
そうでもない
領域
ちょっと待ってください
Excelのほうが
なんでもできて便利では?
餅は餅屋
● 作業をそれぞれに特化した製品に任せることで
より便利になる
● ExcelにはExcelの得意なことを任せる
○ いいところ
■ データ加工や分析のとっかかりとして便利、
見せるためのデータ加工がしやすい
○ 不得意なところ
■ ...
もっと便利に製品を使うには
もっと便利に製品を使うために
● 業務フローをデータ分析製品に合わせるともっと
便利になる
● ツールを効率的に使うために何を変えられるか
考える
○ (例)ツールで処理しやすいようにデータ形式は
変えられるか?
● どんな出力結果が欲しいのか...
製品の得意領域を意識する:まとめ
● 製品の役割の範囲に収まる作業を任せる
● この処理はこの製品に、あの処理はあの製品に...そ
の領域に特化した製品を組み合わせて使う
● 既存の業務フローを製品に合わせるともっと
効率的に使える
本日お話しすること
● 考え方のポイント
○ データ分析製品の得意領域を意識する
○ データの持ち方を考える
○ データ分析の民主化を実現する
● まとめ
データの持ち方を考える
分析するためのデータと
見せるためのデータは違う
データの持ち方を考える
分析に使うためのデータ
データ分析製品や
プログラムで
処理がしやすい
人に見せるためのデータ
人が見やすく、データから洞
察を得やすい
データの持ち方を考える
分析に使うためのデータ
データ分析製品や
プログラムで
処理がしやすい
人に見せるためのデータ
人が見やすく、データから洞
察を得やすい
整然データ(tidy data)
整然データとは
データ分析で扱いやすいデータの形式
整然データの条件
● 個々の変数が1つの列をなす。
● 個々の観測が1つの行をなす。
● 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。
● 個々の値が1つのセ...
整然ではないデータ
整然ではないデータ
変数となるのは
・地域
・日付
・天気
整然データ
それぞれのデータの登場シーン
データ分析のざっくりとした流れ
● 元となるデータの用意
● 分析をする
● 分析結果を活用
それぞれのデータの登場シーン
データ分析のざっくりとした流れ
● 元となるデータの用意 → 整然データ
○ Tableau Prep、Alteryx Designerで整然データに
加工可能
● 分析をする
○ Tableauなど、BIツールの...
Tableauってなに...
Tableauとは
データの可視化を
ノンコーディングで
直感的な操作で実現する
データの持ち方を考える:まとめ
● 用途に適したデータ形式を意識する
○ 分析をするために使うデータ
○ 人が見やすい形に加工されたデータ
● 分析のために使う元データは
整然データだと分析しやすい
本日お話しすること
● 考え方のポイント
○ データ分析製品の得意領域を意識する
○ データの持ち方を考える
○ データ分析の民主化を実現する
● まとめ
データ分析の民主化とは
誰でもデータ分析ができる状態
セルフサービス系ツールのいいところ
● 課題意識を持つ業務担当者自身がデータ分析・
可視化を行える
○ これまではIT部門やデータ分析担当者だけが
実施していた
● 特にAlteryxやTableauはノンコーディングで直感的に使え
るため、幅...
誰でもデータ分析ができていない状態だと...
● 属人化してしまう
● データ分析やデータ加工担当者がボトルネックとなってしまい、
分析結果からアクションを取るまで時間がかかる
IT部門
なる早で前年比
売上が知りたいん
ですけど...
あのキ...
データ分析の民主化が実現する世界
● ボトルネックが解消する
● 業務知識があるユーザー自身が、正確な指標を元にデータ分析でき、分
析結果に沿ったアクションがすぐに取れる
IT部門
業務部門ユーザー
分析結果取得が
早くなると次の手を
打つのも...
まだつづきます
Happy End…
そしてその先へ
データ分析2nd Season
● 誰でもデータ分析できるようになると、また別の
問題が生まれる
○ 人によって指標や定義が異なるデータカオス
● その次の一手として検討したいこと
○ データモデリングができる製品
■ 例:Looker
○ メ...
本日お話しすること
● 考え方のポイント
○ データ分析製品の得意領域を意識する
○ データの持ち方を考える
○ データ分析の民主化を実現する
● まとめ
まとめ
● 導入した製品の得意分野や役割を意識して
「何をやらせるか」を決める
● 分析のためのデータ、見せるためのデータの
違いを意識する
● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有
できるように整備する
まとめ
● 導入した製品の得意分野や役割を意識して
「何をやらせるか」を決める
● 分析のためのデータ、見せるためのデータの
違いを意識する
● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有
できるように整備する
データ分析製品は魔法...
セッション後は、チャット欄のURL、または下記QRコードより
アンケートへのご協力をお願いいたします。
SNS投稿にはこちらをお使いください:#devio2021
https://forms.gle/a1KNEZnPWBjeEFTE7
15:2...
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導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 1 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 2 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 3 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 4 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 5 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 6 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 7 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 8 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 9 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 10 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 11 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 12 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 13 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 14 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 15 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 16 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 17 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 18 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 19 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 20 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 21 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 22 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 23 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 24 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 25 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 26 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 27 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 28 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 29 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 30 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 31 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 32 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 33 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 34 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 35 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 36 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 37 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 38 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 39 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 40 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 41 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 42 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 43 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 44 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 45 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 46 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 47 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 48 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 49 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 50 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 51 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 52 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 53 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 54 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 55 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 56 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 57 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 58 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント Slide 59
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導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント

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オンライン技術カンファレンス「DevelopersIO 2021 Decade」で2021/10/13に登壇した際のスライドです。

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導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント

  1. 1. 導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうための ヒント 2021/10/13 アライアンス統括部 新納香織
  2. 2. このセッションのゴール ゴール ● データ分析製品導入にあたって必要なポイントがわかる ● 製品を活用するための考え方のポイントが整理できる このセッションが役に立ちそうな方 ● データ分析製品を導入したものの、このままでいいのか 課題感を感じている方 ● データ分析製品の導入を考えている方
  3. 3. 今日しない話 ● データ分析製品(特にAlteryxやTableau)の技術的な話 ● データ分析手法そのものの話 DevelopersIO Alteryxの記事 DevelopersIO Tableauの記事
  4. 4. 自己紹介 新納香織(niino) ● アライアンス統括部 テクニカルグループ エンジニア ● AlteryxやTableauなどの データ分析関連製品のサポートや 技術支援をする人 ● 奈良県出身 4
  5. 5. 5 データ分析製品を導入した後、 こんなことはありませんか?
  6. 6. その1 なんか思ってたのと違う...
  7. 7. その1:思っていたのと違う 時間がかかる... ツール導入前
  8. 8. その1:思っていたのと違う ツール導入して 時間短縮! ツール導入後の期待する姿
  9. 9. その1:思っていたのと違う 実際には... やらないと いけないことが 増えた
  10. 10. その1:思ってたのと違う 既存業務をそっくりそのまま ツールに置き換えられず、 時間短縮が思ったよりできない
  11. 11. その2 これ、できないの?
  12. 12. その2:これ、できないの? データ加工は ツール導入して 自動化できた!
  13. 13. その2:これ、できないの? データ加工以外も ツールに任せれば いいのでは?
  14. 14. その2:これ、できないの? どうやってやれば いいの? 期待した結果が 出ない...
  15. 15. その2:これ、できないの? ツールでいろんな作業を 自動化しようとしたけど やり方がわからず、 期待した成果も得られていない
  16. 16. こうなったらいっそのこと...
  17. 17. もうこうなったらいっそのこと もう使い慣れたExcelを使えばいいのでは?
  18. 18. こんなことありませんか? ● データ分析製品を導入したのに思ったより 時間短縮ができていない ● いろんな作業を自動化しようとしたものの、 やり方がわからず、期待したアウトプットを 得られていない ● 使い慣れているExcelをそのまま使った方が話が早い 気がする
  19. 19. こんなことありませんか? ● データ分析製品を導入したのに思ったより 時間短縮ができていない ● いろんな作業を自動化しようとしたものの、 やり方がわからず、期待したアウトプットを 得られていない ● 使い慣れているExcelをそのまま使った方が話が早い 気がする せっかく製品を導入したのに 価値を最大限に引き出せていない と感じることはありませんか?
  20. 20. データ分析製品導入における 考え方のポイントをおさえることで 改善できるかもしれません
  21. 21. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
  22. 22. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
  23. 23. 製品の得意領域を意識するとは? その製品は、何をするための製品ですか?
  24. 24. 例えばAlteryxなら... Alteryx Designerとは データの前処理や分析をノ ンコーディングで実現可能 なツール
  25. 25. 例えばAlteryxなら... Alteryx Designerとは データの前処理や分析をノ ンコーディングで実現可能 なツール
  26. 26. Alteryxの得意なこと 時間がかかる... Alteryx導入前 ・データ加工 ・集計 ・良い感じの見た目に整える
  27. 27. Alteryxの得意なこと 時間短縮できた! Alteryx導入後
  28. 28. Alteryxは...
  29. 29. AlteryxはExcelではない
  30. 30. Alteryxの得意なこと 時間短縮できた! Alteryx導入後 ・データ加工 ・集計 ・良い感じの見た目に整える Alteryxの 得意領域 そうでもない 領域
  31. 31. ちょっと待ってください Excelのほうが なんでもできて便利では?
  32. 32. 餅は餅屋 ● 作業をそれぞれに特化した製品に任せることで より便利になる ● ExcelにはExcelの得意なことを任せる ○ いいところ ■ データ加工や分析のとっかかりとして便利、 見せるためのデータ加工がしやすい ○ 不得意なところ ■ 分析のための手順が残しづらい、他のユーザーに共有しづらい ● 加工や分析はそれに特化したAlteryxに任せる、 見た目を整えるところはExcelに任せるなど、 組み合わせて使うと便利
  33. 33. もっと便利に製品を使うには
  34. 34. もっと便利に製品を使うために ● 業務フローをデータ分析製品に合わせるともっと 便利になる ● ツールを効率的に使うために何を変えられるか 考える ○ (例)ツールで処理しやすいようにデータ形式は 変えられるか? ● どんな出力結果が欲しいのかをまず考えて、それを得る ためには何をどんな形で処理すればいいのか 逆算して考える
  35. 35. 製品の得意領域を意識する:まとめ ● 製品の役割の範囲に収まる作業を任せる ● この処理はこの製品に、あの処理はあの製品に...そ の領域に特化した製品を組み合わせて使う ● 既存の業務フローを製品に合わせるともっと 効率的に使える
  36. 36. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
  37. 37. データの持ち方を考える 分析するためのデータと 見せるためのデータは違う
  38. 38. データの持ち方を考える 分析に使うためのデータ データ分析製品や プログラムで 処理がしやすい 人に見せるためのデータ 人が見やすく、データから洞 察を得やすい
  39. 39. データの持ち方を考える 分析に使うためのデータ データ分析製品や プログラムで 処理がしやすい 人に見せるためのデータ 人が見やすく、データから洞 察を得やすい
  40. 40. 整然データ(tidy data) 整然データとは データ分析で扱いやすいデータの形式 整然データの条件 ● 個々の変数が1つの列をなす。 ● 個々の観測が1つの行をなす。 ● 個々の観測の構成単位の類型が1つの表をなす。 ● 個々の値が1つのセルをなす。 引用元:https://id.fnshr.info/2017/01/09/trans-tidy-data/
  41. 41. 整然ではないデータ
  42. 42. 整然ではないデータ 変数となるのは ・地域 ・日付 ・天気
  43. 43. 整然データ
  44. 44. それぞれのデータの登場シーン データ分析のざっくりとした流れ ● 元となるデータの用意 ● 分析をする ● 分析結果を活用
  45. 45. それぞれのデータの登場シーン データ分析のざっくりとした流れ ● 元となるデータの用意 → 整然データ ○ Tableau Prep、Alteryx Designerで整然データに 加工可能 ● 分析をする ○ Tableauなど、BIツールの得意分野 ● 分析結果を活用 → 人に見せるためのデータ
  46. 46. Tableauってなに... Tableauとは データの可視化を ノンコーディングで 直感的な操作で実現する
  47. 47. データの持ち方を考える:まとめ ● 用途に適したデータ形式を意識する ○ 分析をするために使うデータ ○ 人が見やすい形に加工されたデータ ● 分析のために使う元データは 整然データだと分析しやすい
  48. 48. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
  49. 49. データ分析の民主化とは 誰でもデータ分析ができる状態
  50. 50. セルフサービス系ツールのいいところ ● 課題意識を持つ業務担当者自身がデータ分析・ 可視化を行える ○ これまではIT部門やデータ分析担当者だけが 実施していた ● 特にAlteryxやTableauはノンコーディングで直感的に使え るため、幅広いユーザーにデータ分析の機会を与える
  51. 51. 誰でもデータ分析ができていない状態だと... ● 属人化してしまう ● データ分析やデータ加工担当者がボトルネックとなってしまい、 分析結果からアクションを取るまで時間がかかる IT部門 なる早で前年比 売上が知りたいん ですけど... あのキャンペー ンの効果ってど う? なんか数値が おかしいんです けど データを分析してくれると聞いて たまらず駆けつけた業務部門ユーザー 結局どんなデータが見たい の? 前年比売上やキャンペーン の効果ってどうやって計算す ればいいの?
  52. 52. データ分析の民主化が実現する世界 ● ボトルネックが解消する ● 業務知識があるユーザー自身が、正確な指標を元にデータ分析でき、分 析結果に沿ったアクションがすぐに取れる IT部門 業務部門ユーザー 分析結果取得が 早くなると次の手を 打つのも早くなるなあ 本来の業務に 集中できる...
  53. 53. まだつづきます Happy End… そしてその先へ
  54. 54. データ分析2nd Season ● 誰でもデータ分析できるようになると、また別の 問題が生まれる ○ 人によって指標や定義が異なるデータカオス ● その次の一手として検討したいこと ○ データモデリングができる製品 ■ 例:Looker ○ メタデータや用語を一元管理するデータカタログ
  55. 55. 本日お話しすること ● 考え方のポイント ○ データ分析製品の得意領域を意識する ○ データの持ち方を考える ○ データ分析の民主化を実現する ● まとめ
  56. 56. まとめ ● 導入した製品の得意分野や役割を意識して 「何をやらせるか」を決める ● 分析のためのデータ、見せるためのデータの 違いを意識する ● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有 できるように整備する
  57. 57. まとめ ● 導入した製品の得意分野や役割を意識して 「何をやらせるか」を決める ● 分析のためのデータ、見せるためのデータの 違いを意識する ● データ分析のプロセスや、分析のための方法そのものを共有 できるように整備する データ分析製品は魔法のツールではないことを意識し、 変化に柔軟に対応していきましょう!
  58. 58. セッション後は、チャット欄のURL、または下記QRコードより アンケートへのご協力をお願いいたします。 SNS投稿にはこちらをお使いください:#devio2021 https://forms.gle/a1KNEZnPWBjeEFTE7 15:20-15:50 「導入して終わりにさせない! データ分析製品にフルパワーを発揮してもらうためのヒント」 」 Q&A Q&A

オンライン技術カンファレンス「DevelopersIO 2021 Decade」で2021/10/13に登壇した際のスライドです。

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