うちのチームに合うのはどれ？チーム特性で選ぶ「振り返り」
その振り返り、自分のチームに合っていますか？ エンジニアとして働いていると、KPTで振り返りをしていることが多いのではないかと思います。しかし、チームによっては、なんでかパッとしないと感じることもあると思います。 チームに合った振り返りは、チームの文化やメンバーの個性によって、最適な「型」があるのではないかとぼくは考えます。 この記事では、「コミュニケーション重視」「技術重視」「モチベーション重視…
チームの振り返りをハックする！手法・成熟度・メンバー特性から見つける
「なんだか今回の振り返り、しっくりこなかったな…」なんて感じたこと、ありませんか？ チームで仕事を進める上で欠かせない「振り返り」。でも、いつも同じやり方だと、マンネリ化してしまったり、本当に話したいことが話せなかったりしますよね。 こういった事が起こりえるのは、チームの状態やメンバーの個性によって、効果的な振り返りのやり方は全然違うからなのではないかと考えています。この記事では、ぼくの考えるチー…
Pythonでサンプルデータを生成してOpenSearchに取り込んでみよう！
OpenSearchを触り始めるときや、新しい機能の検証をしたいとき、「手頃なサンプルデータがないかな？」って思うこと、ありますよね。 というわけで今回は、サンプルデータをPythonでサクッと生成して、Dockerで動いているOpenSearchに投入するまでの手順を紹介していきたいと思います！ この記事では、データ生成に用いたPythonスクリプトの要点も解説します。 前回、作成した環境をベー…
Docker Composeで爆速構築！OpenSearch + Dashboards環境構築手順
「OpenSearch、ちょっと触ってみたいな」と思ったとき、環境構築でつまずくのはもったいない。 自分自身も最近、業務で使用する必要が出てきました。 今回は、docker-compose を使って、コマンド一つでOpenSearchとOpenSearch Dashboardsの環境をサクッと構築する手順を備忘として残しておきます。 使用しているファイルなどはこちらで確認できます。 1. dock…
Pythonで選挙データを分析してみよう！⑦〜サポーターと選挙活動の効果測定編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。選挙データ分析シリーズ、いよいよ最終回です。 これまで、複雑な開票結果を整形し、候補者のパフォーマンスを多角的に見てきました。今回は、その分析をさらに一歩進め、「サポーターの存在や街頭演説など得票率に関連するのか？」という問いに、データを使って答えることに挑戦します。 チーム…
Pythonで選挙データを分析してみよう！⑥〜ライバル候補との直接対決編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。選挙データ分析シリーズ第6弾、今回はさらに一歩踏み込んで「比較分析」の世界に足を踏み入れます。 作成したコードは Github に公開しているので、興味があれば、見てみてください。※コードは、予告なく、改変/削除されることがあります。 前回は一人の候補者（と政党）を多角的に分…
Pythonで選挙データを分析してみよう！⑤〜特定候補者・政党の徹底分析編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。選挙データ分析シリーズ第5弾、いよいよ分析編に突入です。 作成したコードは Github に公開しているので、興味があれば、見てみてください。※コードは、予告なく、改変/削除されることがあります。 これまでは、人間には読みやすいけれど機械には優しくない、様々なフォーマットのデ…
Pythonで選挙データを分析してみよう！④〜埼玉投票結果 比例代表情報 読み込み編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。ついに第4弾です。これまでも手ごわいデータを相手にしてきましたが、今回はラスボス級の挑戦になります。 テーマは、比例代表の投票結果をまとめた cleanup_voting_result_by_proportional_representation.py。このスクリプトが立ち向…
Pythonで選挙データを分析してみよう！③〜埼玉投票結果 選挙区情報 読み込み編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。いよいよ第3弾です。 これまでは不要な行や列を「掃除」するのがメインでしたが、今回はデータの構造自体を分析しやすい形に「変形」させるという、一歩進んだテクニックに挑戦します。 作成したコードは Github に公開しているので、興味があれば、見てみてください。※コードは、予告…
Pythonで選挙データを分析してみよう！②〜埼玉投票情報 比例代表情報 読み込み編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。今回は第2弾です。 前回は小選挙区の投票結果を扱いましたが、今回は比例代表のデータ整形に挑戦します。使用するスクリプトは cleanup_voting_info_by_proportional_representation.py です。 作成したコードは Github に公開…
Pythonで選挙データを分析してみよう！①〜埼玉投票情報 選挙区情報 読み込み編〜
このシリーズでは、2025/07/21に行われた参院選挙結果を分析するためのプログラムを、一つずつ紐解いて解説していきます。 作成したコードは Github に公開しているので、興味があれば、見てみてください。※コードは、予告なく、改変/削除されることがあります。 前回は比較的シンプルなCSVを扱いましたが、今回はより実践的で手ごわい、複数シートにまたがるExcel形式の開票結果データを綺麗に整形…
【DB】インデックスがあるのにクエリが遅い？よくある落とし穴と対策
データベースのパフォーマンスチューニングといえば、まず思い浮かぶのが「インデックス」。正しく使えば劇的にクエリを高速化してくれる、まさに魔法のような仕組みですよね。 でも、「インデックスを貼ったはずなのに、なぜかクエリが遅い…」「むしろインデックスがない方が速かったりする…？」なんて経験はありませんか？ 実は、インデックスは万能薬ではなく、使い方を間違えるとパフォーマンスの足を引っ張ってしまうこと…