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赤 俊哉@ITエンジニア／コンサルタント
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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 Katılım Aralık 2008
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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。
バニラ ｜ガバクラ移行状況ダッシュボード@tadkud
IPAがガバメントクラウド移行の失敗事例を分析した。結論は「システムより先に業務を整理しろ」。SIerが言えない真実をIPAが言ってる。なぜ言えないかというと、業務整理を先にやると、SIerの出番が後回しになるから。逆に業務整理を飛ばしてシステムだけ移行すると、後で追加改修が発生してSIerが儲かる。この構造は自治体標準化でも同じで、935団体が今まさにこの罠にはまってる。gcinsight.jpで遅延実態を確認できる。
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@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。
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タイムラインでデータマネジメント試験が話題。私は全く関わってないのですが、メディア報道を見る限り試験策定に苦労されていそう。それもそうだろう、例えば「経営試験」を新規に立ち上げたら、成功する経営とは何か、試験委員一人一人違う答えが出てくるだろうし、それを統一見解にまとめるには誰かが自説を控えることになる。データマネジメント試験を作るのはこれと同じ。データマネジメントは主に、システム構築、データ二次利活用、リスクマネジメントの3つに分かれるが、それぞれアプローチは違うし、目指すものも違う。マスタデータマネジメント試験、データ品質試験など、特定の技術領域に絞った試験の方が作りやすいけど、今回作ろうとしているのは総合的なもの。最初から100%誰もが納得する試験はできないでしょう。
私はそれでも、データスチュワードやデータアーキテクトといった基本用語の基準が整備され、ビジネス部門の人がそれらを学び、データマネジメントのリテラシーが向上するだけでうれしい。今はプロジェクトの現場でそうした用語を説明し、人によって違うイメージを調整するのだけで、多くの工数を割かれてしまうから。
試験ができたら、「データマネジメント試験のこの役割です」と基準にプラスアルファした説明がしやすくなる。
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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@mconfjp
仕様について考える前に要求分析をしよう kosui.me/posts/2026/03/… いい記事だっ！！
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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
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。
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『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！note.com/rossored/n/nd9…
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『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。
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今こそ日本を否定するのではなく良さをのばすために何をすべきか考えるべき。
一神教に基づいたトップダウン信仰をまねてもできない。文化、風習、そして伝統が違う。
私が最近日本発の超上流設計にこだわるのもこういった考えに基づいている。向こうものをありがたがっても日本人は幸せになれない。
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『超上流工程』を『PuP（Pre-upstream Phase）』と称し、きちんとやらなかったことで地獄に落ちていった話を書いてみました。
【G4D連載 Vol.6】混沌を払い、道を開く『黄金の宝剣』を手に：地獄を突破する『PuP by G4D』の衝撃
note.com/rossored/n/nbe…
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私も「未来の物語を創りませんか」という問いかけから始めています。現状の課題潰しから始めると目的、方向性、ゴールを定めるのが難しいですね。
わんこPM@dx_saru
未来志向の対話って、「合意形成の空気づくり」とか「巻き込みの設計」のためには絶対に必要なんですよね。私はクセでどうしても、問題を起点に解決策を探しに行く流れにしちゃう。でも、未来志向だと、どうなったら嬉しい？どんな状態を目指したい？から入っていくので「自分ごと化」が起きやすい。合意形成はロジックももちろんだけど、まずは「安心して話せる空気」が必要。
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提唱している実践メソッドであるG4D連載、Vol5公開しました！
■マガジン 黄金4図（G4D）で描く「未来の物語」
note.com/rossored/m/m8e…
■第五回
【G4D Vol.5】 描いて創る「未来の物語」：描いた物語をカタチにする 〜G4Dから「変革の実践」へ〜
note.com/rossored/n/n7b…
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監修、執筆を担当させていただいた
「生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026」が刊行されました。
その中で、AI時代のデータマネジメント実践メソッドとして提出しているG4Dを紹介しています。
G4Dについては以下を参照いただければ幸いです。
g4d.corcocu.com
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G4Dにおいて全体像を描く鳥瞰図、データありようを描く背景図とともに、プロセス段取りを描く物語図を描こう！
データオーナー🟰プロセスオーナーであること多いから自覚を持ってもらうことが大事！
chira as データマネジメント専門家@chira
⑥「データガバナンスツール」は、データカタログ＋ワークフローツール。既存のワークフローツールでも充分。 ⑦データオーナが決まってないとビジネスデータスチュワードがいても意味がない。 ⑧ビジネスデータスチュワードがいないとテクニカルデータスチュワードがいても意味がない。 （続く。データマネジメントアンチパターンとしてまとめられるかなぁ
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昨日のLT大会でも言及していた
生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026
book.impress.co.jp/books/11255010…
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生成AI時代のデータマネジメント報告書2026
監修、執筆を担当させていただきました！データマネジメント実践メソッドとして、私が提唱しているG4Dについても書かせていただきました！
データ横丁@datayokocho
昨日のLT大会でも言及していた 生成AI時代のデータマネジメント調査報告書2026 book.impress.co.jp/books/11255010…
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