CTOのあまど ( @amado_tech )です。 Timersでは2013年頃から長らくスクラム開発を中心に据えてプロダクトを作ってきました。初期の頃はなんちゃってスクラムだったり、人が増えるにあたって自己組織化するのが難しくなったり、たくさんの課題や問題を乗り越えてきました。
現在16名程度のアプリ開発チームが2つのスクラムチームと1人のプロダクトオーナーの体制で、2週間のスプリントを効果的に回しながら生産性高く＆納得度高くプロダクト改善が出来ており、我々のコアプロダクトである「家族アプリFamm」は順調に改善され事業成長もしています。
そんな開発体制を支えているのが、「LeSS(Large Scale Scrum)」という大規模スクラムのフレームワークです。本記事ではLeSSの紹介と実践する上でのノウハウを共有します。
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こんにちは。オンライン勉強会主催の実績を解除した akatsuki です。先日potatotips #69を弊社主催でオンライン開催したので、その流れと知見を共有したいと思います。
ここではpotatotips本体の話はしません。この勉強会自体について知りたい方は以下のページをご覧ください。
こんにちは。家にいる時間が長くなり、お菓子作りに力を入れ始めた@akatsukiです。今回はFamm Androidにフォルダ選択機能を実装した時の話をしようと思います。
※この話はpotatotips #69で話すもので、資料はこちらになります。
Fammでは写真・動画をアップロードして、家族間で共有することができます。今までこのアップロード画面は撮った日付の降順に写真・動画が並んでいるだけでした。が、フォルダごとに見られた方がいいよねということでフォルダ選択機能をつけることになりました。
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こんにちは。世界では異常事態が続き、フルリモートとなった今、猫とペットボトルのキャップでサッカーをして遊ぶことだけが生きがいになりました。AndroidエンジニアのTsutouです。
弊社のアプリ、Fammは家族アルバムアプリなので、写真/動画アップロード機能の対象となる写真は子供、ペットの写真になります。
しかし、アップロード画面を表示した時、大抵は料理だったり、スクショだったり、風景だったり、データフォルダには色々な画像がありますね。
そこで、子供やペットの写真をもっと手軽にアップロードしてもらいたい、との思いからiOS版ではCore MLを使ってアップロードレコメンドが実現されています。
今回は、Androidでも実装する運びとなり、その際にML Kitを使用した際の事例になります。
ML Kitは、Googleの機械学習にまつわる様々な機能を、Firebaseを通してモバイルで実行できる様にするSDK群です。（まだBeta版です 2020/4/23現在）
顔認証や、画像ラベリング、オブジェクト認識、バーコードスキャン、翻訳と様々なものが用意されています。
今回使用するAuto ML Vision Edge（以下、AutoML）は、Firebaseのコンソール上で独自の画像分類モデルを作成でき、形式を選んで簡単にアプリ上で使用できるものです。
今回はAutoMLで、独自の画像分類モデルを作っていきたいと思います。
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