Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜

Yuya Tanaka
Yuya TanakaFull Stack Engineer at Freelance
メッセージングアプリが変える
コラボレーションのかたち
Slack超入門
LET関西支部 電子語学教材開発研究部会 第21回研究会
2017年3月25日(土)@立命館大学大阪いばらきキャンパス
Hash Tag (not channel!): #dengoken
(当日用招待URLが
載ってた場所)
http://bit.ly/slack-ios-jahttp://bit.ly/slack-android-ja
Questions
NOTE: Twitter #dengoken は Slack #twitter で中継されています
(ただし5分遅れぐらい)
〜♪ようこそスラックへ〜
※作:妻(ジェネレータ使用)
※スライド中の全てのけものフレンズ画像の著作権は原著作者に帰属します
自己紹介
田中裕也(たなかゆうや)
@yuya_presto / https://github.com/ypresto
● 2012年 株式会社ミクシィに入社
● 2014年 みてねチームに異動、Slack使用開始
● 2016年 退職&引っ越ししフリーランスエンジニアに
● 現在、AndroidアプリやWebアプリの開発を中心に活動
● 全ての仕事がフルリモートワーク(東京だったり)
● Slack歴3年弱
Why use chat for business?
即時性
(一体感)
心理的負担
× ○ ◎
△
推敲
◎
ついったー
>_<
時間拘束
記録
&検索
◎ ◎ ×△
IRC
○
誤爆注意
Why use chat for business?
即時性
(一体感)
心理的負担
× ○ ◎
△
推敲
◎
ついったー
>_<
時間拘束
記録
&検索
◎ ◎ ×△
IRC
○
誤爆注意
エモい
Emotional
文化
Culture
○○様
お世話になっております。田中裕也です。
かくかくしかじか。
以上です。失礼致します。
※HRT:チームの対話を円滑にするための 3つの心構えの頭文字
What is Slack?
Good Points:
● Designed for Business
● Simple yet Powerful
● Customizable
Key Features:
● Link / Media Expansion
● Emoji / Reactions
● Archive / Search / Upload
● Integrations / Bots
● Slack Call (Voice / Video)
Why use Slack?
● 様々な情報の記録・検索・連携を集約可能
● エモい(感情が絡む)部分がいい感じになる絵文字機能
● 制御可能でウザくない通知機能
● 洗練されたUI、PC・スマホの各プラットフォームに対応したアプリ
ITベンチャーのデファクトスタンダード!
Comparison
Archive & Search & Fav/Pin
Emoji & Reactions
Public & Private Channels
Fine Control of Notifications
PC + Mobile
Bot & Integrations
Freemium
Nice UI..!
Archive & Search
Stamps
No Public Channels
Noisy
Unofficial Mac App
Bot only
Free
No Search nor Archive...
Stamps
No Public Channels
Noisy
Mobile Centric
VERY Expensive API...
Free
テキストベースのコミュニケーションでありがちだった
「どこいったっけ」「話が混じった」
「いつ返事来るの」「通知来すぎてウザい」
「相手の表情わからず怖い」「一体感がない」
といった問題が解決・・!
http://bit.ly/slack-ios-jahttp://bit.ly/slack-android-ja
すっごーーい!
いっしょに
使ってみよう〜〜!
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
プロフィールをいい感じに
Link Expansion
● Every public website
● Google Drive / Dropbox
● YouTube
● Twitter
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
File Upload & Media Expansion
※アップされたファイルの一覧を見る機能もあります
Markdown
Snippet
長いテキストをまとめて
1ファイル扱いしてくれる
ソースコードや長い文章などに便利
(Macの人はCommand+Enterでも)
誤爆した時の対応
矢印↑キーで慌てて修正
おっちょこちょいのフレンズでも大丈夫!
FBやばい
ファイルを誤爆した時の対応
普通の削除だと
_人人人人人人人人人人人人_
> リテラシーチャレンジ <
 ̄Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y ̄
Slack love s Emoji..!
● Inline Emoji
Slack love s Emoji..!
● Reactions
● Custom Emoji
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
最近よかった えもじフレンズ たち
● 雰囲気の差
● 出欠確認、投票
● (;_;)
Channels / Direct Messages
● #general: 全員参加
● 他は自分で作成したり、参加したりできる
● 招待のみのPrivateなチャンネルも作成可能
● Publicなチャンネルは入る前にプレビュー
独り言チャンネル
● 「日報」の代わりに「分報」
○ ypresto: 〜〜〜エラーが発生して動かない><><
○ 優しい誰か: それ最近ハマりました、〜〜で直りますよ・・!
● times_(自分の名前) でチャンネルを作ってみましょう!
● /invite @hoge でチャンネルへの招待もできる
通知のはなし
Call me, maybe..!
Call me, maybe..!
● @name_of_user → 特定の人を指定して通知(メンション)
○ 例1: @ypresto スライドの進捗どうですか?
○ 例2: スライドの進捗どうですか? @ypresto @dareka
● @everyone → #general でだけ使える、全メンバーに通知するやつ
○ 不必要に使うと怒られるやつ
● @channel → チャンネル内の全員に通知するやつ
● @here → 今オンライン(画面見てる)人だけに通知
○ オンラインじゃなければスマホに通知が飛んだりしない
通知を制御してウザくなくす方法
アカウントの通知設定
チャンネルごとの通知設定
Do Not Disturbモード 
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
わたし、
夜行性だからね!
高速に流れていくログに対応する術
メンション履歴
スター・Pin
アーカイブ・検索機能
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
※チャンネル内の全員に見えます
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
※日本語での検索がたまに?うまくいかない感じなので今後に期待
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
これで
ばっちりだね〜!
現場ではこんな感じで使っているよー
● チャンネルをチームorプロジェクトor職種ごとに作成
● 「開発者」とそれ以外の人のために専用のチャンネルを用意
○ キャッチアップすべきものが違う
● 風通しのため、Private ChannelやDMはなるべく使わない
○ サプライズ計画用とか。ひそひそ話すイメージ。
● あるチームでのチャンネルの分け方
○ 必ず見るべきものを流すチャンネルと、相談や雑談など流れていくチャンネルを明確に分離
● 日報ならぬ分報
○ 今困ってることを独り言のように書くと優しい人が助けてくれる
誰かが始めたことが
文化として醸成される
Slackbot
Bot → Custom Responses
Bot → Reminders
/remind @channel かくしか at 9:00 on everyday
参考: http://qiita.com/takesato/items/335061d7945ebd5c23f7
Bot → Email
Integrations
Google CalendarRSS
Twitter Trello
IFTTT
(#twitter)(#dengoken)
類似サービスにZapierがある
参考:「そうだ。全部Slackにまとめよう。」 by hotchpotch
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
勤怠管理bot 「みやもとさん」
In/OutのWebhookを使っている
自動化 → Powerful!
Limitations in free plan
● インテグレーション10個まで
● グループ作成機能(@group_name でまとめて通知)が使えない
● 表示可能・検索可能なメッセージ履歴が1万件まで←これ大きい
でも、
お高いんでしょう?
Slack使い放題
年額12ドル/人
履歴の全件表示&検索 グループ作成機能
インテグレーション 音声&ビデオ通話
※証明となるものの提出が必要です
※非営利団体は250人まで無料
使い放題1年$12/人で
今ならなんと、
教育関係者限定価格!!
月ジュース1本より安い!
第2部(?)
リモート・非同期
コミュニケーション
Photo by Kormoran (CC BY-SA 3.0)
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
チームメンバーや関係者、顧客との
コミュニケーションを円滑にする三本柱
HRT:
H: 謙虚(Humility)
R: 尊敬(Respect)
T: 信頼(Trust)
あらゆる人間関係の衝突はHRTの欠如が原因
● @ypresto これまだ終わってないんでしょうか?
● @ypresto 〜〜の部分の間違いを〜〜に直さないのはなぜでしょうか?
● @ypresto 最近遅刻が多いですね。 (パブリックなチャンネルで)
つらみ
もう見ない
参考動画
(失敗続き、助けてもらってばかりで)
ボクって、相当ダメな動物だったんですね・・・
H: 謙虚(Humility)
R: 尊敬(Respect)
T: 信頼(Trust)
H:
R:
T:
それに、かばんちゃんは、
すっごいがんばりやだから、
きっとすぐ、
何が得意かわかるよ!
大丈夫だよ!わたしだってみんなに
ドジとか弱いとか言われるもん!
出典:けものフレンズ 1話 「さばんなちほー」(7:23〜あたり)
http://www.nicovideo.jp/watch/1484126967 (1話無料)
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
※発売未定
ネタ元
文化
Culture
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
フレンズによって
得意なことちがうから・・!
テキストベースは万能ではない
● どんなに説明や絵文字を使っても意図が100%伝わるとは限らない
● 対面に勝るものはない
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
Conclusions
● ぷろふぃーるきのー
● めっせーじへんしゅーきのー / ごばく
● えもじきのー
● ちゃんねるきのー
● めんしょん / つうちきのー
● すらっくぼっと / いんてぐれーしょん
● りょーきん
● HRT(謙虚・尊敬・信頼)
● 文化とイースト菌
おまけ
● Discord
● zoom.us
小ネタ
Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜
質問で出た内容
● Q: アカウントの登録はSlack IDにチームを紐づける形か?
○ チームをまたがっても同じ ID(ニックネーム)を使用する形か?
● A: No. チームごとにメールアドレス+パスワードの組が登録されます。
1 of 87

Recommended

深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks - by
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -tmtm otm
11.7K views137 slides
SSII2021 [OS2-03] 自己教師あり学習における対照学習の基礎と応用 by
SSII2021 [OS2-03] 自己教師あり学習における対照学習の基礎と応用SSII2021 [OS2-03] 自己教師あり学習における対照学習の基礎と応用
SSII2021 [OS2-03] 自己教師あり学習における対照学習の基礎と応用SSII
1.1K views26 slides
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向 by
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向
SSII2021 [OS2-02] 深層学習におけるデータ拡張の原理と最新動向SSII
2.1K views21 slides
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ... by
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...Deep Learning JP
687 views25 slides
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models by
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative Models
[DL輪読会]Transframer: Arbitrary Frame Prediction with Generative ModelsDeep Learning JP
1.1K views18 slides

More Related Content

What's hot

Deep Fakes Detection by
Deep Fakes DetectionDeep Fakes Detection
Deep Fakes DetectionYusuke Uchida
4.3K views20 slides
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換 by
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換Koichi Hamada
28.2K views30 slides
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator by
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk EstimatorPositive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk EstimatorKiryo Ryuichi
2.4K views32 slides
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction by
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for PredictionDeep Learning JP
2.8K views33 slides
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習 by
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習Masahiro Suzuki
2.9K views21 slides
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー) by
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
8.1K views58 slides

What's hot(20)

Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換 by Koichi Hamada
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Generative Adversarial Networks (GAN) の学習方法進展・画像生成・教師なし画像変換
Koichi Hamada28.2K views
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator by Kiryo Ryuichi
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk EstimatorPositive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Kiryo Ryuichi2.4K views
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction by Deep Learning JP
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction
[DL輪読会]Meta-Learning Probabilistic Inference for Prediction
Deep Learning JP2.8K views
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習 by Masahiro Suzuki
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習
深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習
Masahiro Suzuki2.9K views
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー) by STAIR Lab, Chiba Institute of Technology
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
画像キャプションと動作認識の最前線 〜データセットに注目して〜(第17回ステアラボ人工知能セミナー)
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット by Ken'ichi Matsui
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
「深層学習」第6章 畳込みニューラルネット
Ken'ichi Matsui60K views
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける by itoyan110
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づけるベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
itoyan11020.2K views
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces by Deep Learning JP
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
Deep Learning JP4.8K views
マークシート選択式問題における数式処理の活用 by Tatsuyoshi HAMADA
マークシート選択式問題における数式処理の活用マークシート選択式問題における数式処理の活用
マークシート選択式問題における数式処理の活用
Tatsuyoshi HAMADA1.2K views
【論文読み会】Alias-Free Generative Adversarial Networks(StyleGAN3) by ARISE analytics
【論文読み会】Alias-Free Generative Adversarial Networks(StyleGAN3)【論文読み会】Alias-Free Generative Adversarial Networks(StyleGAN3)
【論文読み会】Alias-Free Generative Adversarial Networks(StyleGAN3)
ARISE analytics2.7K views
【DL輪読会】“Gestalt Principles Emerge When Learning Universal Sound Source Separa... by Deep Learning JP
【DL輪読会】“Gestalt Principles Emerge When Learning Universal Sound Source Separa...【DL輪読会】“Gestalt Principles Emerge When Learning Universal Sound Source Separa...
【DL輪読会】“Gestalt Principles Emerge When Learning Universal Sound Source Separa...
Deep Learning JP286 views
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ by Deep Learning JP
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
Deep Learning JP4K views
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows by Deep Learning JP
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
[DL輪読会]Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
Deep Learning JP3.7K views
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由 by Yoshitaka Ushiku
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由
これからの Vision & Language ~ Acadexit した4つの理由
Yoshitaka Ushiku6.5K views
semantic segmentation サーベイ by yohei okawa
semantic segmentation サーベイsemantic segmentation サーベイ
semantic segmentation サーベイ
yohei okawa4.8K views
Efficient Lifelong Learning with A-GEM ( ICLR 2019 読み会 in 京都 20190602) by YuMaruyama
Efficient Lifelong Learning with A-GEM ( ICLR 2019 読み会 in 京都 20190602)Efficient Lifelong Learning with A-GEM ( ICLR 2019 読み会 in 京都 20190602)
Efficient Lifelong Learning with A-GEM ( ICLR 2019 読み会 in 京都 20190602)
YuMaruyama738 views
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection by Deep Learning JP
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
[DL輪読会]Focal Loss for Dense Object Detection
Deep Learning JP14.3K views
Counterfaual Machine Learning(CFML)のサーベイ by ARISE analytics
Counterfaual Machine Learning(CFML)のサーベイCounterfaual Machine Learning(CFML)のサーベイ
Counterfaual Machine Learning(CFML)のサーベイ
ARISE analytics29.8K views

Similar to Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜

Dev Woops! by
Dev Woops!Dev Woops!
Dev Woops!You&I
325 views44 slides
Xtextハンズオン(仮) by
Xtextハンズオン(仮)Xtextハンズオン(仮)
Xtextハンズオン(仮)You&I
675 views27 slides
Teamsを真に活用するための秘訣を教えます by
Teamsを真に活用するための秘訣を教えますTeamsを真に活用するための秘訣を教えます
Teamsを真に活用するための秘訣を教えますmokudai masayuki
26.9K views56 slides
先端技術とメディア表現1 #FTMA15 by
先端技術とメディア表現1 #FTMA15先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15Yoichi Ochiai
893K views75 slides
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方 by
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方Daisuke Takai
1.5K views43 slides
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ by
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメExperience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ陽一 滝川
1.3K views69 slides

Similar to Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜(7)

Teamsを真に活用するための秘訣を教えます by mokudai masayuki
Teamsを真に活用するための秘訣を教えますTeamsを真に活用するための秘訣を教えます
Teamsを真に活用するための秘訣を教えます
mokudai masayuki26.9K views
先端技術とメディア表現1 #FTMA15 by Yoichi Ochiai
先端技術とメディア表現1 #FTMA15先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
Yoichi Ochiai893K views
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方 by Daisuke Takai
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方
つ部 2015 09 こわくないネイティブライブラリの使い方
Daisuke Takai1.5K views
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ by 陽一 滝川
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメExperience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ
Experience Visionのはじめかた に見るDevLOVE勉強会のススメ
陽一 滝川1.3K views
Eyener3 yasasiilt by eye ner3
Eyener3 yasasiiltEyener3 yasasiilt
Eyener3 yasasiilt
eye ner316 views

Slack超入門 〜メッセージングアプリが変えるコラボレーションのかたち〜