新規事業×QAの挑戦:不確実性を乗りこなす!フェーズごとに求められるQAの役割変革
新規事業開発におけるQAの役割について、プロジェクトのフェーズごとにQAがどのように変化し、不確実性に対応していくべきかを解説します。 ・新規事業開発におけるQAの重要性と、フェーズごとの役割の変化。 ・不確実性の高い状況下でQAがどのように貢献できるか。 ・QAエンジニア、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー向け。
株式会社hacomono
はこもの
法人代表者名: -
法人番号: 7013301033999
証券コード: -
事業概要: ウェルネス/運動施設向けオールインワン・マネジメントシステム「hacomono」の開発・提供
郵便番号: 1500001
本社所在地: 東京都渋谷区神宮前2丁目34番17号住友不動産原宿ビル5階
従業員数: 293
従業員数(男性): 204
従業員数(女性): 89
創業: -
新規事業開発におけるQAの役割について、プロジェクトのフェーズごとにQAがどのように変化し、不確実性に対応していくべきかを解説します。 ・新規事業開発におけるQAの重要性と、フェーズごとの役割の変化。 ・不確実性の高い状況下でQAがどのように貢献できるか。 ・QAエンジニア、プロダクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー向け。
本記事は、2026年3月20日に開催されたJaSST'Tokyo 2026での講演内容をまとめたものです。 テストプロセスにおけるAIの活用方法と、人間とAIがどのように共存していくかについて論じています。 QAエンジニアやテストエンジニア、AI技術に関心のあるエンジニアを対象としています。
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・プロダクト開発において、作られたものが使われないという失敗を繰り返さないための方法論について解説します。 ・特に、プロダクトエンジニアがどのように関わるべきか、その重要性に焦点を当てています。 ・プロダクトマネージャーやプロジェクトマネージャー、エンジニアリングマネージャー、ディレクターなど、プロダクト開発に関わる全ての職種向けの記事です。
NewSQLデータベースのアーキテクチャについて、ストレージ分離と分散合意のメカニズムに焦点を当てて解説します。 スケーラブルなシステム構築のための技術的アプローチを理解したいバックエンドエンジニアやインフラエンジニア、アーキテクト向けの内容です。 分散システムにおけるパフォーマンスと一貫性の両立を目指す方におすすめです。
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・hacomono社がAI推進室を立ち上げ3ヶ月で全社AI利用率94%を達成。 ・AIを前提としたプロダクト開発と、組織全体でのAI活用文化の醸成を目指している。 ・今後は業務効率化だけでなく、AIがもたらす真のアウトカム(ウェルネス体験への統合)を追求していく。
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hacomonoのCFOが、急成長フェーズにある同社でのコーポレート体制構築や資金調達、経営管理、リソース配分による組織成長支援について語る。 - ウェルネス社会の実現を目指す企業でのCFOの役割と挑戦 - 成長フェーズにおけるコーポレート部門の課題と戦略 - 限られたリソースで組織成長を支える方法 対象読者: - スタートアップの経営層やコーポレート担当者 - 資金調達や経営管理に興味のあるビジネスパーソン - ウェルネス業界の動向に関心のある方
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hacomonoのエンジニアチームの一員である井上拓門さんのインタビュー記事。 これまでの経験や価値観、hacomonoへの入社の経緯が語られています。 hacomonoという組織について知りたい方におすすめです。
hacomonoのサポートチームが、多機能プロダクトの課題解決と顧客の現場を支援する戦略について解説しています。 カスタマイズ性の高いプロダクトにおいて、一問一答ではなく、顧客の状況に合わせた最適なサポートを提供することを目指しています。 ウェルネス業界のDX推進における、hacomonoのサポートの役割と運営思想について知りたい方におすすめです。
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2025年12月6日に開催されるソフトウェアテスト自動化カンファレンス2025の紹介記事です。 QA担当者やテストエンジニアが、インプロセスQAやテスト自動化にどのように向き合うかを考察します。 QAの塩濱 優、廣田 大騎、滝田 啓介が登壇します。
hacomonoがUI/UXを強化するためにプロダクトデザインチームを立ち上げ、組織を拡大している。 プロダクトのデザインチームの立ち上げと組織拡大について言及しています。 プロダクトデザイナー、プロダクトマネージャー、ディレクターなど、プロダクトに関わる人向けの記事。
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この記事は、ウェルネスSaaS企業がAIを活用してプロダクト開発を加速させる取り組みを紹介しています。 1,000万ユーザーを支えるためのAI-UX組み込みや、業界特化のAIプロダクト開発体制について焦点を当てています。 AIエンジニアリングサミットでの講演内容に基づいています。
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