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じかーい、じかい…… 突然仕事をクビになってしまった雉野つよし！ みほちゃんには言えないし、マンションのローンも残っている…働かなければ生き残れない！！ かくなる上はバイトだGO！ しかし慣れない力仕事に疲労困憊のつよし…… その時、４人の若き獅子たちが立ち上がった！ 桃井タロウは出前を運ぶ！ 鬼頭はるかはポップコーンを売る！ 犬塚翼は料理する！ 猿原真一は俳句を詠む！！ 走れとべ　走れとべ！ バイト戦士たちよ！ スクラム組んでお金を稼げ！ 監督：加藤弘之 脚本：井上敏樹 猛暑がつづくお盆。 コロナもコロナってますし、くれぐれも体調にお気をつけください。 この炎天下、ロケだのアクションだのやってる連中が言うな！ って感じですが…… ここのところ、傑作つづきのドンブラザーズ。 自分自身、スタッフのはしくれのはずですが、自画自賛の気分はまったくありません。「ほえー！」と、素直に圧倒されてます。 さらに次回も、傑作ラッシュがつづきます。 試写を観た脚本の井上大先生が、思わず洩らした言葉、 「すららしい！　いや、素晴らしい！」 そのセリフ、たしか某『超光戦士シャンゼ○オン』（1996）にありましたね。 数十年ぶりに聞いたような。 ただ。 私個人の発注は、「傑作を書いてください」ではありませんでした。 むしろ「手を抜いてください」的な。 スーパー戦隊シリーズのセオリーのひとつ。 「夏休み期間中は、モラトリアムをキープ」 夏休み、視聴率的には、どうしても苦戦します。放送日程がみだれる地域もあります（甲子園中継などのアオリ）。 ドカンと視聴者が減るということ。 その間にお話を進めるのは禁物。夏休み明けに、せっかく戻ってきた視聴者が、置いてけぼりを食らってしまいます。 かつ、劇場版も絶賛公開中につき、テレビと映画との整合性が崩れちゃダメ。すくなくともキャラの関係性を変えちゃダメ。映画をいつ観ても楽しめるように。 「８月中は、『楽に書けるネタ』でお願いします。本気出すのは９月から。某『仮面ライ○ーギーツ』のスタートに合わせて、再始動しましょう！」 いつしか、大先生以外の人には、誰にも書けない番組になりはててしまったドンブラザーズ。 秘書でもマネージャーでもないので、体調管理まではできずとも、オンリーワン脚本家のコンディションは考えたいのです。 大先生、答えていわく── 「９月から話を動かすんだな。わかった。話が動く前にしかやれないネタが、いっぱいあるんだよ。それを書けるのは、今のうちってことだな！」 むしろ大先生の本気に、火をつけてしまったようです…… メイン監督の田﨑監督が、8月9日（火）のイベント（ご参加いただいた方々、ありがとうございました！）で「目の離せない展開」とおっしゃったとおり、ゆくゆく、怒濤のストーリーが待っています。 嵐の前の静けさ──と行きたかったのですが、それどころか、夏休みも全力疾走するドンブラザーズなのでした。 トラドラゴンジン話は、また次回。 こっちはこっちで、ロボに魂を賭けた、熱い男女のお話！（かな？） 〝桃井タロウに隠し母疑惑！？　彼女は？年収は？ 調べてみた！〟 今、あらゆる場所に縁を結びに来ることでお馴染みの桃井タロウさん。 話題の桃井さんですが、ドン24話で 公表していなかった母親がいたのでは！？ という疑惑が明らかになりました。 今回はそんな桃井タロウさんの母親や、気になる彼女や年収についても調べてみます！ ≪桃井タロウ≫ 出身：脳人世界イデオン 年齢：21歳 職業：配達員 特技：ピアノ(NEW！) 桃井さんはなんと別の世界のご出身とのこと！ 最近ピアノが弾けるようになったようで、得意な曲は「ノクターン」とのことです。 さて、そんな桃井さんの家族、年収、彼女についてですが……！ 今回、調査した結果、現時点では分かりませんでした……。 【まとめ】 桃井タロウさんの詳しい状況は、今の時点ではよく分かっていない いかがでしたか？ 謎に包まれた桃井タロウさん、ミステリアスなところも魅力なのかもしれませんね！ ……いやこれで終わったら怒られますって！！ 桃井タロウさんについて確実に分かっていることと言えば 今回、見事に息子の代わりをやってみせたということと 東智子、彼女に幸せを運んだことぐらいでしょうか。 それでは気を取り直してご紹介。 今回、東智子役をお願いした片岡京子さん！ 井上大先生や監督の「昔はバリキャリだった上品お母様」 というイメージとピッタリの雰囲気をお持ちなうえに 言葉の一つ一つから監督と密に相談を重ねるなど かなり真剣に今回の役に取り込んでいただきまして、感謝の言葉ばかりです。 樋口くんにとっても、非常に良い影響を与えてくださいました。 この表情、樋口くん一人だけじゃ出なかったでしょう。 このお二人だったからこその素敵なラスト。 ひと時の間のウソの親子でも、過ごした時間自体はホンモノ。 まさしく「美しい嘘」。ソノイ先輩も微笑んでいますよ。 片岡さん、改めましてありがとうございました！ さて今週はドンブラザーズ全員(犬塚以外)で 一生懸命嘘をつく！ というおはなし。 ちなみに犬塚サンは相変わらずのヒーロー活動。 指名手配犯の風上にもおけません。 やっぱり、根は良い人にしか見えない逃亡者…… これは絶賛開催中(？)「ドンブラザーズまともな奴ダービー」で、またトップに躍り出てしまったか！？ 一番人気のウマ犬塚翼、やっぱり子どもを助けるのはポイント高いっすね。 しかし他ドンブラ4人は、そんなダービー露知らず 嘘をつけない桃井の代わりに、舌先三寸口八丁。 現代風味の『二人羽織』で、息子の代わりを演じます。 作戦発案者は、もちろん参謀・猿原教授。 タロウの耳についたスピーカーとマイクで 作戦基地である喫茶どんぶらサイドの声をタロウから発せさせるのです。 ちなみにこの東家のシーン撮影日 猿原こと別府くんは映らないので出番としてはナシだったのですが 出番がなくても現場に来ていただき カメラ裏で樋口くんの芝居に合わせて声をアテてもらっていました。 おかげで 樋口くんにとってもお芝居のタイミングや 気持ちをしっかりと入れることが出来たのではないでしょうか。 ……でもこの日、別府くん前日に喉潰していて声出なかったんだけどね！！！！ 声の為だけに来てもらったのにその声が出ない、という寓話になってみせた別府くんなのでした。 (結局猿原の声はすべてアフレコ収録) 少年よ寓話になれ！ そうだ、そういえば…… 別府氏？？　やってません？　このポーズ。 暑いから足元にタライ水とか置いてるんじゃないでしょうね？？ そんな〝やってる〟(疑惑)の別府くんに合わせて なぜか音楽チームが相乗りして〝それっぽい〟音をつけてしまう二次暴走。 ﾐｭｰｼﾞｯｸ反転(？)・裏コード、ビースト！ 監督と音楽チーム以外の製作陣はそんな事になっているとは知らず 初号試写で急に現れたパターン青に、ただ笑うことしかできなかったのでした。 ちなみに…… こちらの疲れた桃井タロウを支える猿原さん。 これも別府さんの発案の芝居だそうです。 ……別府氏？？　やってません？　このポーズ。(二回目) 良いんですか？？　こんなん見せてもらっちゃって。 自分たちがどういうことをすればヒトは喜ぶのか そういうことが分かっているのが別府由来。　恐ろしい子です……。 さてさて リリンが生み出した文化の極み もとい歌、曲、音楽が大きな意味を持っていたドン24話。 今回、井上大先生から与えられた課題曲は ショパンの〝夜想曲第二番〟 いわゆるクラシックの名曲、「ノクターン」です。 こちら実は今回用に 作曲家の籠島裕昌さんに実際にピアノを弾いていただいた新録音源を使わせていただきました。 そもそもピアノを弾くシーンがあるということで 必要になってくるのは撮影にお越しいただける〝ピアノ演奏吹替〟のお方。 そこで、日本コロムビアさん経由で籠島さんにお越しいただけることとなり 実際に現場で樋口くんと駒木根くん、二人の演奏シーンで 要所要所の手元を吹き替えてもらっておりました。 加えて 弾いているように見せる体の動かし方なども細かく2人に教えていただいて その結果、あまりに素晴らしい演奏シーンの完成です。 これにはさしもの駒木根くんも、この得意げな顔。 あ、彼はいつも得意げだった。 ちなみに駒木根くん、実はちょっと、いや結構ピアノ弾けるんです。 練習中とは言ってましたが、今回はその腕前を披露する機会がなくて残念なことでしょう。 ……でもないか！？ とにもかくにも籠島さん 今回は本当に色々ご尽力いただきありがとうございました！！ そしてピアノを弾くという事は、相応しい恰好がありますよねェ～～？？ 桃井タロウと五色田介人、シックなスーツとエレガントなタキシードに身を包みます。 アァ似合う。 知っているか！？ 世界で初めて「イケメンにはタキシードを着せてピアノを弾かせると良い」ということに気づいたのは△映特撮で それ以降は味をしめたかのように繰り返しこの手法を使っているのだ！ 世界で初めてかどうかは知りませんが ……でもねぇ？ 実際に『良い』から仕方ないですよね。 「顔の良い男にはタキシードを着せよ」。社訓です(大嘘) やっぱりこの2人って、ちょっとキマり過ぎだぜ～～！！ 話を戻して、代理息子作戦ですが わびさびを否定され怒り心頭猿原教授の脱落がキッカケとなり なんだかおかしな方向に……。 雉野さんがマイクを手にしたはいいものの だんだん彼自身の話にすり替わっていくcomplex。 隙あれば自分語り、いや嫁語り？？ 雉野さん、実家では〝ママ〟呼びなんですね。 そんな作戦に協力してくれた 耕一郎の友人役のお二人には、内海大樹さんと圷智弘さん！ 時間が経てば経つほど、どんぶらのメニュー喰い尽くす勢いでいろんなものを食べていましたが 彼らの助言のおかげで、苦境を乗り越えた場面も！ タロウ「大笑いだ！」 真一「大洗だ！」 急に出てきたリアル地名。井上大先生の台本通りです。 あんこう音頭でも躍らせりゃよかったかしら。 そして次なるプラン！ オニさんチーム、恋人偽装作戦です！ あえなく失敗！！ タロウ、n度目の死亡。 現在公開中の映画「新・初恋ヒーロー」でもあった展開の天丼ですが やはりタロウにとっても「好き」という言葉のイミは分かるのですね……。 だから死んでいるのだし。 忍者鬼／耕一郎 役を演じていただいたのは 織部典成さん！ 基本忍者鬼のアフレコで声をアテて下さっていましたが その勘はバツグンでした。 最後のシーンもとても良い！ ありがとうございました！ イントゥーデンジャードントラボルト。 忘れちゃいけない闇ジロウ。 そうそう、トラドラゴンジンの「己の闇をトラえる」文脈に乗った合体シーン！ ジロウと闇ジロウの掛け合いが響きますが 勿論、石川雷蔵くんや監督のアドリブで、台本には書いておりません。 雷蔵くんが、雷蔵くんに、パスを投げかける不思議なアフレコ現場。 己の中に闇を飼っている人は大変なのですね……。 佛田組のアイディア満載の巨大戦も見事！ 「ちょっと色々昔っぽくやってみたよ」という言葉通りに なんだか少し前のカンフー映画や 忍者モノの映画を見ている楽しいロボ戦でございました！ そして最後は、タロウのしっとりピアノで素晴らしいシメ！！ 超素敵なシーンでした。もはや芸術。 そこに言葉はいらないのだ。 自分は消えても、音色は残る、想いは残る。 それでいいじゃないか。 そう、桃井タロウも言っていた。 ドンモモタロー満 天の打ち上げロボタロウ！ その花火に斃れた耕一郎こと忍者鬼が、ひたすら叫んでいた言葉があります。 「生き甲斐をくれぇぇぇ！！！」 人生を押し付けられていた耕一郎。 人生を押し付けてしまった智子。 そんな二人の親子の歪みに「ノクターン」が響きます。 もう一度やり直せる。 しかしその場に、タロウは必要なくなったのです。 だから、せめて、祈りのメロディ。 さみしさを抱きながら、桃井タロウは歩いてゆきます、これからも……。 ……ちなみに、次回にゆくところは、ちょっとヘンテコパターンで！？ タロウもお供も働きに行っちゃいます！ ということで来週はドン25話「ヒーローしごとにん」！ ドンブラザーズが労働ですよぉ～～！！ なぜってあのサラリーマンがリストラされちゃったらしいので！？ それでは次回も、お楽しみに太郎！ (こはく先生、おかえりなさい！　またよろしくお願いします！) ◎日本コロムビアさん参戦！ TTFCオーディオコメンタリードン 24 話更新！ ドンブラザーズのオーディオコメンタリー！ 略して＃ドンコメ！　 ドン 24 話は、関係各社を巻き込もうシリーズの第二弾！ 音楽を担当してくださっている日本コロムビアの穴井さんがお越しくださいました！ 今回のピアノ楽曲についてのヒミツや、勿論 BGM や OP テーマの誕生秘話などもバシバシ聞いてしまっております！ 音楽方面、文字通り聞き逃せませんよ！！ ＃ドンコメのハッシュタグで、Twitterなどで感想募集中！ 皆様のお声に、完走懸かっております！ よろしくお願いいたします！ 《＃ドンコメ一覧》 ドン１話「あばたろう」　田﨑竜太監督×白倉伸一郎プロデューサー ドン２話「おおもも、こもも」　田﨑竜太監督×佛田洋特撮監督 ドン３話「あかりどろぼう」　中澤祥次郎監督×田﨑竜太監督 ドン４話「おにぎりのおに」　中澤祥次郎監督×福沢博文アクション監督 ドン５話「たてこもったイヌ」　渡辺勝也監督×上赤寿一カメラマン ドン6話「キジみっかてんか」　渡辺勝也監督×上赤寿一カメラマン×高山秀子スクリプター ドン7話「せんせいのむれ」　加藤弘之監督×樋口幸平×別府由来 ドン８話「ろんげのとりこ」　加藤弘之監督×高田将司×岡田和也 ドン９話「ぼろたろうとロボタロウ」　田﨑竜太監督×福沢博文AC監督×浅井宏輔 ドン10話「オニがみたにじ」　田﨑竜太監督×福沢博文AC監督×下園愛弓 ドン11話「イヌのかくらん」　山口恭平監督×柊太朗×鈴木浩文 ドン12話「つきはウソつき」　山口恭平監督×佛田洋特撮監督×(株)バンダイ寺野彰 ドン13話「さよならタロウ」　渡辺勝也監督×樋口幸平×富永勇也 ドン14話「みがわりジロウ」　渡辺勝也監督×衣装部 藤井和輝×(株)バンダイ加藤紀子 ドン15話「おかえりタロウ」　渡辺勝也監督×志田こはく×石川雷蔵 ドン16話「やみおちスイッチ」　加藤弘之監督×福沢博文AC監督×伊藤茂騎 ドン17話「ひかりとつばさ」　加藤弘之監督×柊太朗×新田桃子 ドン18話「ジョーズないっぽん」諸田敏監督×大沢信吾カメラマン×高山秀子スクリプター ドン19話「もしもしユーレイ」諸田敏監督×モニター担当・瀬尾幸夫 ドン20話「はなたかえれじい」山口恭平監督×駒木根葵汰×高田将司 ドン21話「ごくラーメンどう」山口恭平監督×竹内康博×日本映像クリエイティブ 沖 満 ドン22話「じごくマンガみち」 渡辺勝也監督×志田こはく×タカハシシンノスケ ドン23話「イヌ、いぬになる」 渡辺勝也監督×岡田和也×佛田洋特撮監督 《NEW》ドン 24 話「むすこ、ににんばおり」 加藤弘之監督×日本コロムビア穴井健太郎 ぜひぜひご視聴＆感想お寄せください！ 東映特撮ファンクラブ（TTFC）： https://tokusatsu-fc.jp/ ◎⻤頭はるか先生最新作「新章・初恋ヒーロー」が TTFC で読める!! 「ドン 22 話 じごくマンガみち」にて、オニシスター・⻤頭はるか先生が執筆した幻の原稿「新章・初恋ヒーロー」が、東映特撮ファンクラブの電子書籍で特別配信! はるかとソノザの熱いまんが道を感じてください! 新章 初恋ヒーロー 作・画 ⻤頭はるか(ふじもとまめ) 東映特撮ファンクラブ(TTFC): https://tokusatsu-fc.jp/ ◎ドンブラザーズチャンネル略してドンチャン！ 鈴木組の映像完成！ 「新・初恋ヒーロー」のため！　力作の第7回、第8回が配信中！！ 「暴太郎戦隊ドンブラザーズ」のキャストが出演する公式ネットバラエティ番組の「ドンブラザーズチャンネル」略して「ドンチャン！」 大型企画！ 第6回から引き続き、ドンブラザーズの夏映画 「新・初恋ヒーロー」のＣＭを、自分たちで全て作ってしまおうという今回の企画が 遂に感動の完成を迎えました！ (第7回)≪撮影編part１≫ VIDEO (第８回) ≪撮影編part２≫ VIDEO そして、完成した「新・初恋ヒーロー」のCMがコチラ！！ VIDEO 脚本・編集・監督：鈴木浩文 スタッフとキャストは全部ドンブラザーズのメンバーでお届けする超貴重映像！ YouTube版は、完全版の2分の1ぐらいしか入っておりませんので ぜひ、TTFC(東映特撮ファンクラブ)で完全版をご覧になって下さい！！ https://tokusatsu-fc.jp/ この夏は、映画「暴太郎戦隊ドンブラザーズ THE MOVIE 新・初恋ヒーロー」を視る前に、鈴木組渾身のドンチャンCMを視て、劇場にGO！！ さらにドンチャンでキャストたちが着ているTシャツはバンコレ！プレミアムバンダイ支店で販売中！ぜひこちらもチェックしてね！ https://p-bandai.jp/chara/c2863 ◎Blu-ray COLLECTION1は予約したかな？ 早くも「暴太郎戦隊ドンブラザーズ Blu-ray COLLECTION 2」 2022年12月7日（水）発売決定！ Blu-ray COLLECTION 第 1巻に続き、第2巻も発売決定！ オリジナル映像特典として、スーツアクター＆キャストの組み合わせで 本編を観ながら〝演じる役〟についてフリートークを展開する「どんぶらビジュアルコメンタリー」を収録！ DVDも7 月 13 日(水)より毎月順次発売です！ 《商品情報》 暴太郎戦隊ドンブラザーズ Blu-ray COLLECTION 2[Blu-ray] 21,780 円（税込） ＜収録話＞ DISC3：#13～18(予定) DISC2：#19～24(予定) ●初回特典 ◆ブックレット（予定） ※初回特典は限定生産品です。在庫がなくなり次第、通常の仕様での販売となります。 ●映像特典 ◆どんぶらビジュアルコメンタリー（予定）　◆PR 集（予定） ◆データ＆デザイン画ファイル（予定） COLOR／本編 285 分(予定)／2 層 2 枚組／リニア PCM（ステレオ） ／16：9【1080p Hi-Def】／12 話収録 Blu-ray COLLECTION 第 1 巻も9/14発売！ オリジナル映像特典として、スーツアクター＆キャストの組み合わせで 本編を観ながら〝演じる役〟についてフリートークを展開する「どんぶらビジュアルコメンタリー」を収録！　そして子供たちに大人気の OP ダンス「みんなで踊ろう！ドンブラダンス！」、制作発表記者会見などの映像特典も収録！　さらに初回特典として全巻収納 BOX、ブックレットを封入！ 《商品情報》 暴太郎戦隊ドンブラザーズ Blu-ray COLLECTION 1[Blu-ray] 21,780 円（税込） ＜収録話＞ DISC1：#1～6(予定) DISC2：#7～12(予定) ●初回特典 ◆全巻収納 BOX ◆ブックレット（予定） ※初回特典は限定生産品です。在庫がなくなり次第、通常の仕様での販売となります。 ●映像特典 ◆どんぶらビジュアルコメンタリー（予定） ◆制作発表記者会見（予定） ◆みんなで踊ろう！ドンブラダンス！（予定） ◆PR 集（予定） ◆データ＆デザイン画ファイル（予定） COLOR／本編 285 分(予定)／2 層 2 枚組／リニア PCM（ステレオ） ／16：9【1080p Hi-Def】／12 話収録 ◎AmazonPrimeVideoなどでドンブラ見放題！！ 暴太郎戦隊ドンブラザーズは全ての話数をAmazonPrimeVideoにて配信予定！！ https://www.amazon.co.jp/gp/video/detail/B09TV9Z42V/ その週の水曜日に最新話は更新されます！ アマプラで現行戦隊が見逃し配信されるのは史上初なのです！ さらに勿論TTFC、TELASA、でも全話ドンドン配信中！ 何度でもドンブラザーズを楽しんでください！！ テラサ（TELASA）：https://www.telasa.jp/ ◎ドンブラダンス動画が配信中!! ◇みんなで踊ろう！ドンブラダンス！【公式】（「暴太郎戦隊ドンブラザーズ」主題歌TVサイズフルver.） もうすぐ 500 万再生!白倉P編集によるＴＶオープニングのフルバージョン！ VIDEO ◇ドンブラダンス　お供キッズと踊ってみた【ドンブラザーズ公式】 人気キッズYoutuberがドンモモタロウとドンブラダンス（イージーモード）を踊ってみた！ VIDEO ◇ドンモモタロウがおしえる！ドンブラダンス～イージーモード～【ドンブラザーズ公式】 彩木エリ先生直伝！超貴重なドンブラダンスのレクチャー動画！ VIDEO ハードモードもイージーモードもみんなで踊れば繋がる縁！ 何度でも動画を見てドンブラダンスを覚えよう！ ◎超絶オシャレなエンディングテーマ「Don’t Boo! ドンブラザーズ」のMVが配信中！！ 本編からスムーズに予告へと繋がるエンディングがオシャレと話題！ エンディングテーマ「Don’t Boo! ドンブラザーズ」がCD発売に先駆けてスペシャルMVが登場！ VIDEO 動画は必ず最後まで見て、エンディングの余韻を楽しもう！ ◎鬼頭はるか作「初恋ヒーロー」がTTFCで読める！！ 「暴太郎戦隊ドンブラザーズ　ドン１話　あばたろう」にて、オニシスター・鬼頭はるか先生が冗談社マンガ大賞を受賞した「初恋ヒーロー」の第１話が、東映特撮ファンクラブの電子書籍で配信開始！ 初恋ヒーロー　第１話「マイヒーロー」（後編）が、本日より配信予定！ この漫画を読んで、さらに「暴太郎戦隊ドンブラザーズ」の世界を深く、お楽しみください！ 初恋ヒーロー　第１話「マイヒーロー」 作・画　鬼頭はるか（ふじもとまめ） 東映特撮ファンクラブ（TTFC）： https://tokusatsu-fc.jp/ ◎Yes!ドンブラ！まるで戦隊！？ドンブラザーズスピンオフが配信中！ 喫茶「どんぶら」に集まっているドンブラザーズの５人。 「せっかく５人揃ったんだから力を合わせて熱くドカーンと戦うのもいいんじゃない？」というはるかに「自分に不似合いなことをしても意味はない」というタロウだが、そこに緊急警報が鳴り響く！ ５人揃ってアバターチェンジ！５人の名乗り！ テレビでは見られない？　コレがドンブラザーズのホントの姿！？ VIDEO ◎センパイジャーにアバターチェンジ！スペシャル動画が配信中！ シソツ鬼とアノーニたちに襲われているはるかのもとに、 ドンモモタロウがドドンと登場！ ドンモモタロウは、スーパー戦隊の先輩たち、名付けて「センパイジャー」に、アバタロウギアで次から次にアバターチェンジ！ これを見たら、君も暴太郎だ！！ VIDEO ◎仮面ライダー電王とドンモモタロウが桃コラボ！ 奇跡のコラボ！ 「暴太郎戦隊ドンブラザーズ」 meets 「仮面ライダー電王」　目指せ！ドン王が配信中！ これを見て、電王たちと一緒にプリンをおいしく食べよう！ VIDEO VIDEO VIDEO ◎スーパーせんたいフレンズもドドンと更新中！ 大人も子供も楽しめるスーパー戦隊のホームページ【スーパーせんたいフレンズ】には様々なコンテンツが盛りだくさん！！ ドンブラザーズと覚えるひらがな表や、カタカナ表、おてがみフォーマット、 さらにデフォルメのドンモモタロウやオニシスターなどドンブラザーズのぬりえもダウンロードすることができます。 新たに登場したアバタロウギアもピックアップ！ 放送をみんなで楽しんだあと、是非ご覧になってみてください。 スーパーせんたいフレンズ https://www.super-sentai-friends.com

リンク 最新話の感想・考察 ・準備中 その他 【前作】ジオウの全話感想一覧 前書き：叩かれなければ生き残れない ゲタゼミ生の皆様こんにちは、ゲタライド（@ridertwsibu）です。 『特撮界隈は民度が低い』 『特撮界隈は荒れやすい』 Twitterを眺めていて、これまで何度これらのワードを目にしてきたことでしょう。 民度が低い。私の苦手な言葉です。 かつてはSNSで特撮クラスタの荒れやすさに対して語り、バズったこともありました。 我ながら言葉遣いがお悪い。当時のイラっと具合が窺い知れます。反省。 そして、今になって思えば、これは正しいけれど同時に違うなとも思うのです。 特撮クラスタは、現在でも荒れやすいのは事実だと言わざるを得ません。 他にも、SNSにいればいくつかの論を聞いたことがあると思います。 『特撮ファンは十代の若者が多いから』 『バンダイの売り方が悪い』 『〇〇の頃に比べて純粋に作品がつまらなくなった』 『仮面ライダーは昔から賛否両論だった』 どれも一理あるかもしれません。しかし本当にそうなのでしょうか？ 実際これらに言及すると『いいね』はたくさん付くけれど、それは問題の一部分だけを抜き出して共感を集めているだけのようにも思えてなりません。 全てはもっと深いところで繋がっていて、一つの大きな『何か』がそこにはあるのではないだろうか。色々と知識が溜まってくるとそう考えるようになりました。 なので、今回は一つの答え、一つの考え方に依存するのではなく、もっと根本的に特撮界隈が何故荒れるのかを考察しました。 これは今まで書いてきた記事の中でも、ほんっとうに苦労しました……。 掘っても掘っても終わらない。 気が付けばSNS社会の在り方や、オタクの歩んできた歴史、そして想像も付かなかった闇も吹き出してくる。これらをしっかり考えねば、私なりの納得がいく答えは出ませんでした。 そして行き着いた先にあったものは、思っていた以上に業の深い結論だったのです。 とはいえ、ただ荒れる原因だけを突き詰めても、げんなりして絶望的な気分になるだけです。 SNSは本来楽しい場所なのですから、特撮クラスタの中で私達はどう折り合いを付ていくのかこそが、真に一番大事な部分でしょう。 そこで、私なりに考えて実践していることもお伝えしています。 加えて、本記事はできるだけ沢山の人が触れて、何かを考える切っ掛けになって欲しいと思い、音声版も一緒に掲載しています。 長いとか重いとか、色々と心が折れそうになった人は、ゆかりさんのボイスで心地よく聞き流すという選択肢もございます。 では、そろそろ前書きはおしまいです。 今回は特に荒れやすい仮面ライダーをメインにして、他の作品にも適宜触れつつ、解説と考察の旅に出発しましょう。 第一章：繰り返す賛否両論とオンドゥル語奇譚 前作との比較批判はクウガからの恒例行事 仮面ライダー及び特撮界隈には、かつてから変わったことと、変わらないことがある。 まずはその中で、一番簡単でわかりやすい、変わっていないことから始めよう。 仮面ライダーはクウガで再始動した頃から、ライダー作品が賛否両論で荒れることはしょっちゅうだ。 今でこそシンプルで格好良いデザイン扱いされているクウガは、当時は革新的なデザインであり、昭和ライダーと比較され酷評をする人は当たり前にいた。 それまでのヒーロー番組における主人公象とは一線を画した、五代雄介のキャラクター性も賛否はあった。 リンク ウルトラマンならカラータイマーが鳴る前に余裕で決着してるぐらい戦闘が短い回など、様々な面が当時は槍玉に上がっている。 シナリオ面では人間ドラマを道徳の教科書と揶揄され、怪人のリアルな残酷描写は大きく問題視されており、ネット以前に番組へ直接クレームもきていたそうな。 次のアギトは、クウガの丁寧さに比べてシナリオが雑になったと批判された。 過去に当ブログで扱ったアギトの壮大なバックボーン設定も、当時は説明不足や意味不明だと批判されていないわけがない。 前ニ作品から激変した龍騎は、またアギトを引き合いに出して酷評する人が現れたのは、知らない人でも想像に難くないだろう。 ここ数年、特撮クラスタにいればよくみた、ジオウを持ち上げてゼロワン批判。ゼロワンを持ち上げてセイバー批判。セイバーを持ち上げてリバイス批判。 毎年起こる流れは、平成ライダー初期からよくあった光景でしかない。 シナリオに対する大批判で言うなら、響鬼の方向転換は飛び抜けて物議を醸した。 前半も後半も悪くないなんて意見は、それこそ当時の苛烈さが記録も記憶も薄れきった今だから言える話である。 ジオウのキバ編では、キバの脚本家に謝れという珍言まで飛び出した。 キバ編の脚本家はキバのメイン脚本家と同一人物であり、当時のキバもしっかりと荒れていた。 そもそも平成ライダーとは、昭和で形作られた仮面ライダー観の破壊から始まった。 そして毎年毎年、これまでの作風に縛られない自由さをウリに、作品毎に固有の世界観を構築してきたのだ。 それ故、こんなの仮面ライダーじゃない。やり過ぎ。前回の方が良かったと、辛辣に評価する者もいる。比較による批判はこういう部分からも起きている事象だろう。 セイバー坂とオンドゥル語の共通項 過去作との共通事項と言えばセイバーも外せない。 飛羽真が光の階段を駆け上るシーンなのに、登っているのはどう見ても坂で、足の合成も盛大にズレている。 それまでセイバー批判に憤っていたファンでさえ、この回だけは駄目だと匙を投げる者が続出。本事件は『セイバー坂』と名付けられ、ネタ動画になってTikTok等でも大流行した。 リンク その流れから、まさかの公式ラジオですらネタにしてしまう珍事へと発展。 なお、演者達は悔しい思いをしながらも、セイバーがより広く伝わるカンフル剤的な役割を果たしたと、今では前向きな視点でも捉えている。 流石は動画全盛期といったところだが、古のライダーファンは、それすら18年前に通過済みだと言ってのける。 そう、同じくネタ動画として現代でも残り続ける、伝説的滑舌の悪さから生まれたオンドゥル語事件である。 リンク 序盤がとにかく有名で、ライダー三人全員の演技がなんか変。 「えーい」と叫ぶかけ声すら「ウェーイ」に聞こえる。 という流行から毎週のようにFLASHの切り抜き動画が量産されていった。 流石は2ちゃんねる最盛期か、オンドゥル語ネタから名付けられた各ライダーのAAや、果ては同人のウェブマンガまで作られている。ｹﾝｼﾞｬｷ！　ﾀﾞﾃﾞｨ！　ﾑｯｺﾛ！ 可愛いAAでウェーイするｹﾝｼﾞｬｷは、今だとパリピにしか見えない。 （ちなみに、ﾑｯｺﾛは当時のコンプラ問題で、ぶっ殺すをハッキリ言うのは不味いという判断から強引にボカした結果だった……つまりは滑舌の問題じゃなかった事実が、かなり後に判明した） その後、オンドゥル語達はネタ動画素材となり、ニコニコ動画時代になって以後も生き続ける。 ネットでは響鬼よりも（口で）太鼓を叩いた男になった。ﾄﾞﾝﾄﾞｺﾄﾞｰﾝ！ ネットミームと化して散々ネタにされ続けた演者の方々は、（思う所は当然あるにしても）前向きに受け止めている。 特に剣崎役の椿氏は演技が上達して「えーい」と発音できるようになっても、これが剣崎の個性だとあえて「ウェーイ」を貫いた。 結果として、オンドゥル語文化が仮面ライダー剣を広くネットに知らしめる役になったところまで含めて、セイバー坂との共通項が多い。 つまるところ、ネット民族は時代を経て同じことを二十年以上も繰り返しているのだ。 最近の仮面ライダーは駄目とか、令和になってからつまらなくなったとか、毎年の作品比較は脈々と受け継がれてきた文化なのである。 めっちゃ余談だが、パリピｹﾝｼﾞｬｷ（役の椿氏）は後に仮面ライダー剣の主題歌のカバーもしており、絶賛配信中である。誰か孔明を連れてきたげて。 リンク 音声版：前書き 音声版：第一章 【次ページ：第二章：パターン化とプレバン商法、或いはドンブラザーズに至る進化】

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 言いたいことはタイトルに書いたとおりなのですが、2022年8月26日に、新刊『エンジニアリングマネージャーのしごと チームが必要とするマネージャーになる方法』が発売になります。 エンジニアリングマネージャーのしごと ―チームが必要とするマネージャーになる方法 著者／訳者：James Stanier、 吉羽 龍太郎、 永瀬 美穂、 原田 騎郎、 竹葉 美沙 出版社：オライリージャパン 発売日：2022-08-26 単行本（ソフトカバー）：376ページ ISBN-13：9784873119946 ASIN：4873119944 原著はDr. James Stanier氏の『Become an Effective Software Engineering Manager: How to Be the Leader Your Development Team Needs』です。 James Stanier氏は、マネジメントに関する人気ブログ（The Engineering Manager）を長年執筆しており、現在はShopifyでDirector of Engineeringを務めています。 翻訳はいつもの株式会社アトラクタのアジャイルコーチ3人と、Regional Scrum Gathering Tokyoなどの実行委員を務める竹葉さんにも加わってもらって行いました。 みどころ 何を紹介しようか迷ったのですが、どんな本なのかは訳者まえがきに書いたので、そちらを引用して紹介します（出典『エンジニアリングマネージャーのしごと』vii〜viiiページ、オライリージャパン、2022年）。 今さら言うまでもないことですが、世の中の変化がどんどん速くなり、企業が存続するためには、顧客が満足するプロダクトやサービスをすばやく継続的に提供することが求められるようになりました。 このような環境では、事前に問題や解決策が分かっていることよりも、問題や解決策がわからないことに試行錯誤や探索しながら取り組む割合が増えていきます。 つまり仕事の内容ややり方が変わってきているのです。仕事の内容ややり方が変われば、そこに携わる人をマネジメントする方法も変わります。 答えが分かっているものを効率的に終わらせることが求められた時代では、マネージャーに求められていたのは、いかに従業員を無駄なく効率的に働かせて、短い期間に安いコストでたくさんの物を作れるようにするかでした。 マネージャーは多くの知識を持つ司令塔で、従業員はマネージャーが考えた計画に従って動く駒のようなものだったのです。 しかし前述のとおり試行錯誤や探索が必要となる複雑な状況では、このようなやり方は機能しません。 複雑な状況においてはマネージャーを含めて誰も答えを持ち合わせていません。 したがって、チームに目的を与え、チームが自律的に機能し、成長を続けながらチーム自身で答えを見つけられるようにしなければいけません。 マネージャーの役割はまさに機能するチームを作ることに他ならないのです。 本書では、エンジニアリングチームのマネージャーに向けて、マネージャーとしての心構え、日々のふるまい、部下との関係づくり、採用や評価、情報の扱い方、組織との関わり方、キャリアについての考え方など、日々の活動に関係がある話題を網羅的に扱っています。 訳者の1人（吉羽）はある外資系企業でマネージャーとして働いた経験がありますが、当時社内で見聞きした内容や教育を受けた内容と本書で紹介している内容には多くの共通点があります。 日本においては、マネージャーになるときに包括的な教育を受けることはまれですが、もしそのような教育があるなら含まれるであろう内容がそろっています。 これからマネージャーになる方や、マネージャーになって日が浅い方はまずは全部読んでみてください。 すでにマネージャーとして長く活動されている方は、日々の活動のなかで随時必要なトピックを参照するのがよいでしょう。 本書が皆様のお役に立つのを願っています。 376ページと分量はそれなりにありますが、平易な文体であること、それぞれの章単位でそれなりに独立していることから、一気に読みつつ、必要なときにリファレンスとして使っていただくのがよいかなと思います。 それぞれのトピックごとに組織のマネージャー同士で読書会なんかをしてみるのも面白いかもしれません。 以下で目次を紹介しておきます。 気になるトピックがきっとあるはずです（希望）。 なお、電子書籍版はKindleはありませんので、オライリー・ジャパンのWebサイトから直接PDFやepub形式の電子書籍をご購入ください。 目次 本書への推薦の言葉 訳者まえがき はじめに 第I部 オリエンテーション 1章 新たな冒険 1.1 最初の週を始める 1.2 スナップショットを作成する 1.2.1 チームに自己紹介しよう 1.2.2 チーム全員と週次1on1を予約しよう 1.2.3 上司と初顔合わせミーティングをしよう 1.2.4 自分のスナップショットを作成しよう 1.3 アクションリストを作成する 1.4 いったん落ち着こう 2章 まず自分を管理しよう 2.1 整理整頓をしよう！ 2.1.1 ツール 1：カレンダー 2.1.2 ツール 2：ToDo リスト 2.1.3 ツール 3：メール受信箱 2.1.4 ツール 4：情報を記録する場所 2.1.5 あなたのツールキット：まとめ 2.1.6 ツールキットを使った1日の例 2.2 活動を分類して生産性を高めるには 2.2.1 情報収集 2.2.2 意思決定 2.2.3 ナッジング 2.2.4 ロールモデル 2.2.5 あなたの活動を分類した1日の例 2.3 マネージャーとしてのアウトプットを測るには 2.4 準備完了！ 第II部 個人と働く 3章 人間と関わる 3.1 上手なコミュニケーションをするには 3.1.1 コミュニケーションの3つの媒体 3.1.2 あなたに合わせるのではない 3.1.3 一貫性を保とう 3.1.4 フィードバックをするには 3.1.5 避けるべきコミュニケーションの特徴 3.1.6 コミュニケーションと共にあらんことを 3.2 委譲 3.2.1 悪い委譲：両極端 3.2.2 説明責任は委譲できない 3.2.3 委譲の物差し 3.2.4 委譲でやるべきこと、やってはいけないこと 3.2.5 実装方法はあなたに委譲する 3.3 上司との連携 3.3.1 動き出そう。待つのではなく 3.3.2 パフォーマンスについて話そう 3.3.3 マネージャーの世界の蓋を開ける 3.3.4 サマリーの力 3.4 進め！ 4章 1on1 4.1 毎週、毎週 4.2 1on1 の準備をするには 4.3 コントラクティング：最初の 1on1 4.3.1 コントラクティングとは何か？ 4.3.2 コントラクティング：まとめ 4.4 話す内容と進め方 4.4.1 あなたではなく、相手のためのミーティング 4.4.2 沈黙は金なり 4.4.3 状況報告：退屈なところ 4.4.4 会話の話題のアイデア 4.5 メモを取りアクションをアサインするには 4.6 セラピストでないことに留意する 4.7 次はどうする？ 5章 その人に合った仕事とは 5.1 何が人を動かすのか？ 5.1.1 欲求の階層 5.1.2 仕事の役割 5.1.3 自己実現への道 5.2 発達の最近接領域 5.2.1 タスクレベルで発達の最近接領域を適用する 5.2.2 キャリアレベルで発達の最近接領域を適用する 5.3 大聖堂とバザール 5.3.1 大聖堂を建設する人 5.3.2 バザールをぶらつく人 5.3.3 会話する 5.4 面談の前のレビュー 6章 1年でいちばん輝かしい季節 6.1 迷信退治 6.1.1 迷信その1：面談はマネージャーがトップダウンでフィードバックをするためのものである 6.1.2 迷信その2：面談は会社が行うものである 6.1.3 迷信その3：パフォーマンスの上がらないスタッフにしか面談は重要ではない 6.1.4 迷信その4：面談は人に嫌われているのでさっさと終わらせよう 6.1.5 迷信その5：面談は当日のサプライズであるべきだ 6.1.6 迷信その6：面談は昇給を言い渡すために使われる 6.1.7 迷信その7：面談はパフォーマンスについて話す唯一の場である 6.2 評価面談の準備をするには 6.2.1 ピアフィードバックを受け取る 6.2.2 面談フォーム 6.3 当日やること 6.4 お金の話をするには 6.5 さて次は？ 7章 採用中！ 7.1 採用する人を選ぶ 7.1.1 才能が多ければよいものでもない 7.1.2 カルチャーフィットについて 7.2 素晴らしい職務記述書を書く 7.2.1 職務記述書テンプレート 7.2.2 スタイル、トーン、ジェンダーニュートラル 7.3 面接プロセスを設定する 7.3.1 応募書類をレビューする 7.3.2 電話でのスクリーニングを実施する 7.3.3 1 次面接 7.3.4 技術課題（オプション） 7.3.5 最終面接 7.3.6 条件を提示する 7.4 採用の次は…… 8章 ゲームオーバー 8.1 人が去るのは普通のこと 8.2 スタッフが去るとき 8.2.1 良い退職理由 8.2.2 悪い退職理由 8.3 うまく戦う 8.4 スタッフを辞めさせる 8.4.1 PIP を準備する 8.4.2 PIP を作成する 8.4.3 PIP の受け渡しと実施 8.4.4 解雇 8.5 もう別れは十分！ 9章 友人を作り、人に影響を与えるには 9.1 チームを超える 9.2 ネットワークを構築する 9.2.1 自己紹介をする 9.2.2 定期的に連絡する 9.3 お返しをする 9.3.1 メンタリング 9.3.2 コーチング 9.4 ワンランク上を目指す 第III部 全体像 10章 人間って難しい 10.1 詮索と審判 10.1.1 上も下も 10.2 ぐらつき 10.2.1 傾聴と観察 10.2.2 消化 10.2.3 伝達 10.2.4 同僚のサポート 10.3 ムチとニンジン 10.3.1 ムチ 10.3.2 ニンジン 10.4 馬鹿の山 10.4.1 ダニング＝クルーガー効果 10.4.2 インポスター症候群 10.4.3 ギャップを埋める 10.4.4 ダニング＝クルーガー効果と折り合いをつける 10.4.5 インポスター症候群と折り合いをつける 10.5 人間だけの問題ではなくて…… 11章 プロジェクトって難しい 11.1 サウロンの目 11.1.1 警告のサイン 11.1.2 視線を浴びているとき 11.1.3 視線がそれたとき 11.2 あなた自身の成功の犠牲者 11.2.1 人ではなく生産性 11.2.2 それであなたができることは？ 11.3 スコープ、リソース、時間 11.3.1 スコープ 11.3.2 リソース 11.3.3 時間 11.3.4 レバーの透明性を保つ 11.4 いったん落ち着こう 12章 情報の証券取引所 12.1 スパイとゲートキーパー 12.2 必要十分な情報を共有するには 12.2.1 悪い情報を届ける 12.2.2 より高い透明性へ 12.2.3 常に必要十分 12.3 社内政治 12.3.1 政治はどう起こるか？ 12.3.2 政治をうまく使う 12.3.3 政治をネガティブに使う 12.4 いったん力を抜こう 13章 コントロールを手放す 13.1 タスクを超越する 13.1.1 ストア派とあなた 13.1.2 コントロールの三分法 13.2 偽りの生産性の罠から脱出する 13.2.1LモードとRモード 13.2.2Rモードを活かす 13.2.3 自分のキャパシティを賢く使う 13.2.4 通知をチェックするのをやめる 13.3 仕事以外でやることも重要 13.3.1 睡眠の重要性 13.3.2 体を動かす 13.3.3 重要なのは今だけ 13.4 本章も……手放す 14章 良いハウスキーピング 14.1 コミュニケーションがソフトウェアの設計を決める 14.2 ギルドでサイロを壊す 14.3 トークの文化を奨励する 14.3.1 チームでのライトニングトーク 14.3.2 部門トーク 14.4 問題を学習の機会に変える 14.4.1 5Why 14.4.2 マネジメントバグ 14.5 よくある問題を解決するツール 14.5.1 このコードはなぜこうなっているのか？ 14.5.2 チームは時間とともに改善しているか？ 14.5.3 誰に責任があるのか？ 14.6 次はキャリアの整理の話 15章 デュアルラダー 15.1 インディビジュアルコントリビューター（IC）トラック 15.2 マネジメントトラック 15.3 キャリアアップフレームワークを作る 15.3.1 キャリアアップ表 15.4 キャリアアップに関するトラブルシューティング 15.4.1 マネージャーは両方のトラックにいるのでは？ 15.4.2 マネジメントをやってみても好きじゃなかったらどうしよう？ 15.4.3 キャリアアップフレームワークは主観的なものではないのか？ 15.4.4 スキルセットの幅が大きい場合はどうしたらよいか？ 15.4.5 キャリアトラックがどのように報酬を決定するのか？ 15.4.6 うちの会社ではうまくいかない！ 15.5 大きな問題に取りかかる時間 16章 現代の職場環境 16.1 ダイバーシティとインクルージョン 16.1.1 パイプライン 16.1.2 文化的な問題 16.1.3 あなたができること 16.2 リモートワークへの移行 16.2.1 見た目ほど簡単ではない 16.2.2 リモートワークをサポートする準備をする 16.3 ワーク・ライフ・バランス 16.3.1 チームを守ろう 16.3.2 すべきことをする 16.4 文化について 16.5 ユニコーンの国へ 17章 スタートアップ 17.1 ソフトウェアが世界を飲み込む 17.2 マネージャーの機会 17.2.1 マネージャー第1号になる 17.2.2 波を捕まえて乗る 17.3 マネジメントがスタートアップの将来を左右する理由 17.4 あなたの未来はどうなっている？ 18章 クリスタルボール 18.1 生命、宇宙、万物のあいだにあるもの 18.2 自分のビジョン 18.2.1 自分はどうしてここにたどり着いたか？ 18.2.2 次の10年は？ 18.3 あなたの計画 18.3.1 プランステートメントを書く 18.3.2 コンピテンシーを評価する 18.3.3 スキルバックログを作る 18.4 エクササイズをスタッフとやってみる 18.4.1 ステップ 1：10 年ふりかえり 18.4.2 ステップ 2：10 年コーチングセッション 18.4.3 ステップ 3：スタッフのビジョンのレビュー 18.4.4 ステップ 4：インプット、レーティング、宿題 18.4.5 ステップ 5：1 年コーチングセッション 18.5 これでおしまい 参考文献 索引 是非お買い求めください。よろヒヒーン!! エンジニアリングマネージャーのしごと ―チームが必要とするマネージャーになる方法 著者／訳者：James Stanier、 吉羽 龍太郎、 永瀬 美穂、 原田 騎郎、 竹葉 美沙 出版社：オライリージャパン 発売日：2022-08-26 単行本（ソフトカバー）：376ページ ISBN-13：9784873119946 ASIN：4873119944 チームトポロジー 価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 著者／訳者：マシュー・スケルトン、 マニュエル・パイス、 原田 騎郎、 永瀬 美穂、 吉羽 龍太郎 出版社：日本能率協会マネジメントセンター 発売日：2021-12-01 単行本：280ページ ISBN-13：9784820729631 ASIN：4820729632 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK【増補改訂版】 スクラムチームではじめるアジャイル開発 著者／訳者：西村 直人、 永瀬 美穂、 吉羽 龍太郎 出版社：翔泳社 発売日：2020-05-20 単行本（ソフトカバー）：288ページ ISBN-13：9784798163680 ASIN：4798163686 プロダクトマネジメント ―ビルドトラップを避け顧客に価値を届ける 著者／訳者：Melissa Perri、 吉羽 龍太郎 出版社：オライリージャパン 発売日：2020-10-26 単行本（ソフトカバー）：224ページ ISBN-13：9784873119250 ASIN：4873119251

政府は長射程ミサイルとして開発中の地対艦ミサイルに関して、開発完了前でも一定の性能を獲得できた段階で導入する「アジャイル開発」を用いて、配備の時期を前倒しする方針を固めたそうだ。12式地対艦誘導弾の改良型がそれにあたり、計画では12式の約200キロを大きく上回る900~1500キロの射程延長を目標としている。政府は従来は26年度以降の量産・配備開始を目指していたが、23年度以降に前倒しすることを目指すとしている（毎日新聞、Yahoo!ニュース）。 あるAnonymous Coward 曰く、開発完了を待たず100%の性能が得られなくても実戦配備をおこなってアジャイル化・スパイラル開発をおこなうそうです ＃射程1500kmの対艦ミサイルを対地攻撃に転用すれば日本列島からソウル、ピョンヤン、台北、北京、南京、ウラジオストックに届く すべて読む | セキュリティセクション | 日本 | 軍事 | セキュリティ | 関連ストーリー： 行政の公共調達システムが「アジャイル開発」阻むとする指摘。日経新聞 2021年05月12日 米軍の次世代戦闘機は80年代縦スクロールシューティング風？ 2021年04月17日 東大やパナソニックら5社、専用チップ開発のための先端システム技術研究組合を設立 2020年08月19日 現在の職場でどんな兆候が現れたら転職を考える？ 2016年12月18日

Welcome to another “Automate This!” In this live-streamed video series, we cover all things automation, from use cases and best practices to showcasing solutions built by #AwesomeAdmin Trailblazers like you. With automation, you can remove manual tasks, drive efficiency, and eliminate friction and redundancy. In this episode, three community Flow experts showcase their record-triggered flow design pattern. This blog post covers the record-triggered flow Tom Hoffman discussed during the episode. As the Salesforce world transitions to Flow-only automation, the question of the “best” approach has been raised frequently and with different answers. I believe the ideal design pattern for a flow is the one that best fits the needs of your architecture and requirements; however, when you’re getting started, I recommend the One Per (Object) design pattern as the first option. Beginning with a pattern familiar from Process Builder, the One Per design pattern builds on existing knowledge and allows you to transition to other design patterns if your requirements point you in that direction. A familiar pattern Let’s look at the common Trigger-Handler-Class pattern used in Apex design. A record created/updated/deleted causes a trigger to fire. This trigger has no business logic. Instead, it uses a trigger handler (an Apex class) to apply logic and send the record through any additional Apex classes. Thanks to Jigar Shah for the image! Now, look at the Process Builder below. It follows the same trigger (navy blue box), controlled delegation (Decision element with business logic), and logic & utility (Immediate Actions) as Apex. This is the foundation of the One Per design pattern. We apply the same Trigger-Handler-Class pattern from Apex and Process Builder within the framework of Flow, adhering closely to the rules that govern Apex and Process Builder—specifically, the concept of one trigger, per event & order, per object. Let’s make sure we have a common understanding of the words we’re using. These definitions should keep us aligned: Trigger: Conditions that start automation Event: A DML Operation, for our purposes, limited to create, update, and delete Order: Order of Execution (OoE), where Before Save triggers are #3 in the OoE and After Save triggers are #14 Object: A standard or custom object in Salesforce The One Per design pattern defined At the heart of the One Per design pattern is a simple statement: You should only have one flow, per event & order, per object. With Process Builder, it was possible to have a single process for each object, but the flexibility of flow triggers mean we have to expand the ‘one per’ mantra to capture some additional nuance. Flows have three triggering events (create, update, delete) AND two places in the OoE—Before Save (#3) and After Save (#14)—so our One Per design pattern states that we should only have one flow trigger per combination of these events & orders. Just like we’ve built with Process Builder, this one trigger per event/order will not have any entry criteria, utilize multiple Decision elements for business logic, and then have actions for each decision (see One Per in Action below for examples). Possible Flow Triggers in the One Per Design Pattern Possible Flow Triggers in the One Per Design Pattern  Event Order Entry Criteria  Create Before Save Never uses entry criteria Create After Save Never uses entry criteria Update Before Save Never uses entry criteria Update After Save Never uses entry criteria Delete Before Save Never uses entry criteria Delete After Save Never uses entry criteria Any Asynch Always uses entry criteria Any Scheduled Always uses entry criteria Autolaunched Screen Not Applicable  The One Per design pattern also uses a standardized naming convention. This allows for consistency with documentation, allows any user to visually understand the flow type and purpose, and allows us to create object automation list views that make navigation simple. One Per Design Pattern Flow Naming Conventions  Trigger Naming Conventions Event Order Naming Convention Notes Create Before Save Object - Trigger - Create Only - Before Create and update can be combined or kept separate. Create After Save Object - Trigger - Create Only - After Update Before Save Object - Trigger - Update - Before Update After Save Object - Trigger - Update - After Delete Before Save Object - Trigger - Delete - Before Delete After Save Object - Trigger - Delete - After Create/Update Before Save Object - Trigger - Create/Update - Before If combining Create/Update; should not have separate update only flow trigger. Create/Update After Save Object - Trigger - Create/Update - After Asynch, Scheduled, and Screen Naming Conventions Event Order & Type Naming Convention Notes Create Asynch - After Object - Asynch - Create - After - Insert Multiple Child Records There are other permutations of asych, scheduled, and screen flows; these are meant to highlight the Object - Type - Event - Order - Description naming pattern. Update Scheduled - After Object - Scheduled - Update - After - Update Related Child Records Autolaunched Screen Object - Screen - Button Launched - Set Payment Schedule Dates Class Naming Convention Object - Class - Create a New Task Object - Class - Send an Email Object - Class - Update Records One Per design pattern in action The One Per pattern takes on the same shape as Process Builder in Flow. Starting with our record trigger, we have no criteria as we’re using our Decision elements as trigger handlers.   Each Decision element holds the business logic and, based on that logic, routes to the appropriate actions before stopping OR continuing on to the next Decision element. You’ll notice that all of our actions are represented by Subflow and Action elements. With combining automation into this single record-triggered flow and the complexity of that automation, the screen would become quite challenging to read and understand. To support easy visibility and control, the One Per pattern only uses Subflow and Action elements in After Save flow triggers. For Before Save triggers, most actions are updates to the record triggering the automation and done using Assignment elements, so having your operations directly in the flow trigger is okay. After Save triggers tend to be more complex, and the subflow/action only layout creates a clean, simple-to-follow flow trigger. In addition to the simplified layout, moving actions to subflows allows them to be componentized and reused. See the example where based on the Decision – Sharing is Caring, we call the same subflow three different times (providing different inputs). The same flow class can be constructed and called from various places based on Decision elements to tightly control your OoE, reduce the number of active flows in your org, and ultimately make your org easier to maintain. Our foundational pattern is used for Before Save automation, but instead of calling subflows or actions, we use assignments to update values on the record that triggered the flow. We still have no criteria in our trigger and nothing is structurally different, just the type of Action element to the right of our flow trigger ‘handlers’ will typically be assignments. The other flow example is of an asynchronous flow in the One Per model. Because asynchronous flows require conditions in the logic (same with scheduled paths), they are purpose built, named accordingly, and have all actions directly on the layout; there’s less of a need for the subflow pattern. Why One Per? As you’ve noticed, the views on the best flow design pattern vary greatly. While none are wrong, I do believe that the One Per design pattern is the best starting point for the following reasons. Builds on existing knowledge The foundation of the One Per model follows the Trigger-Handler-Class pattern familiar to those with experience in Workflow Rules, Process Builder, and Apex. It allows an easy migration from Process Builder since most orgs follow the One Per model. Where there is a clear delineation, like an entirely new business unit that has completely different record types and processes for their Sales team, it could make sense to split the automation into two groups of flows. However, the rule of having as few triggers as possible per object/event should always apply. In this case, starting from the One Per design pattern, you can clone your existing flow and add/remove elements as needed to start the foundation of your new flow group. Moving the other direction (many flows to consolidated) is more challenging than going in the opposite direction, which is a key reason I recommend to start One Per until it no longer meets your needs’ approach. Provides simplified visualizations Looking at the examples above for Before and After Save triggers, a user can read down through the decisions and subflows/actions and from one screen have an understanding of the OoE, what is happening at each subflow/action, and the associated automation in general. With multiple flows, while the Flow Trigger Explorer is a wonderful tool, it has limited real estate. Plus, you’ll need to click into each flow separately to see what it’s doing and then also see the details of the flow, any subflows, and actions. Imagine what our After Save example would look like as four separate flows. How much longer would it take you to get an understanding of the Account After Save automation versus this view? This is another strength of the One Per design pattern and why, until requirements dictate otherwise, it’s an ideal starting place. Offers advanced control for Order of Execution Spring ’22 brought the Trigger Order value to the Flow Trigger Explorer, which is a pretty sweet feature to have available. Flow Trigger Explorer only works linearly though, from trigger A to trigger B according to the trigger order. In the One Per design pattern, based on record values or paths already taken, we have the ability to skip Decision elements and repeat Decision elements, providing an enhanced level of control over the OoE not available with one flow/per start criteria approach. We still have the full advantage of using Flow Trigger Explorer for moving our asynchronous and scheduled flows into the order we would like before or after our primary record-triggered flow. Creates consistency The naming standards for the One Per design pattern brings the language of declarative automation inline with that of our developer peers. This common usage of terms and patterns allows teams to collaborate better and can foster a better conversation around design from both directions. The approach means flows are all built according to the same standard and method, reducing the effort for documentation, training, and maintenance. Speaking of maintenance, you can debug from a single Before & After Save flow trigger in the One Per model, making testing and fixing updates involve less steps, screens, and time than other approaches. Enhances performance Luke Freeland is a thought leader for Salesforce benchmarking and has done a series of Flow benchmarks and write-ups since 2020 on this topic. In all of his testing, the single flow with multiple Decision elements outperformed the multiple flows with as much as a 3:1 margin. Two of his results are shown below: In the first, we see that the Ordered Start (Flow Trigger Explorer) multiple flow approach is about 15% faster in his tests; however, the efficiency gain in this sample size and methodology is minimal compared to the gain from multiple flows to single flows in his earlier benchmarking exercises. Resources Salesforce Architects Site: Record-Triggered Automation Guide Trailhead: Build Flows with Flow Builder External Site: Luke Freeland’s Metillium Blog: Flow Benchmarking Posts The post Automate This! — Tom Hoffman’s ‘One Per Object’ Flow Design Pattern appeared first on Salesforce Admins.

初めまして！TeamSprit EXのQAエンジニアの河西です。 昨年9月に入社し、APIテストの実装や、負荷テストの実施に取り組んでいます。 その中で多くの試行錯誤があったため、そのことについて全3本の記事でご紹介したいと思います。 JMeterによるAPIテストの実装について　◀︎ 今回はこちら JenkinsによるAPIテストの定期実行について JMeterを使ったSalesforceアプリへの負荷テストの実施について 既にAPIテストは少し作られていましたが運用されていなかったため、既存のAPIテストを参考にし、運用できるAPIテストの実装を始めました。 その取り組みの中で、自動テスト実装初心者の私が学んだことや工夫したことについて、今回は書いていきます。 なぜAPIテストを実施するのか？ どうやって実装するのか？ APIテスト実装における課題 属人化問題と向き合う 最後に なぜAPIテストを実施するのか？ APIはUIと比較して作りが単純であるため、テスト資産のメンテナンスの容易さも含め、自動化に向いています。 UIテストよりも変更が生じにくく一貫性があるため、既に作成したテスト資産を長期間にわたって利用（運用）しやすいという利点があります。 さらに、性能テストなどと組み合わせることで、製品の性能におけるボトルネックを発見しやすいという利点もあります。 どうやって実装するのか？ ツールは、 JMeter を採用しました。 JMeterは、Javaアプリケーションのオープンソースの負荷検証ツールで、ブラウザではなくプロトコルレベルで動作します。 サーバに対して指定した量のリクエストを送り、そのレスポンスを受けることで、パフォーマンス計測することができます。 今回は、リクエスト量を最小にすることでAPIテストとして利用します。 JMeterで作成したAPIテストは、リクエスト量を調整することで負荷テストに応用することができます。 JMeterの実装は、このようなJMXファイルを作成します。 こちらは手動でコーディングもできますが、JMeterではGUIが用意されているため、基本的にはGUIで実装することをオススメします。 GUIはわかりやすく、作成しやすいと感じました。一部コーディングが必要ですが、GUIで作成できるのはテスト自動化のハードルを下げられます。 GUIで実装したものが、JMXファイルに書き出されます。そのため、Gitによるコード管理も可能です。ちなみに、コピペや文字列置換などはコードを直接編集した方が早いです。 APIテスト実装における課題 私は、APIテストを実装するのも、JMeterを使うのも初めてでした。 最初は苦戦しましたが、既存のAPIテストとAPI仕様書を見ながら、実装して実行して、とやっている内に理解できました。 API仕様書がしっかりと書かれていたことと、APIが複雑な作りではないことが、とても助けになりました。 （開発の皆様、いつもありがとうございます！） どうやって実装すればいいかがわかるようになった次は、本格的にテスト計画を考え始めました。 冒頭にも書きましたが、今回実装するのは「運用できるAPIテスト」です。 既存のAPIテストが運用できなかった課題を洗い出し、3つの改善に気付きました。 「テスト実装しづらいAPI」が無い状態にする 定期実行できるものにする テスト環境に依存しないものにする ログインに使うテストデータの部分だけを書き換えれば、どの環境でもテスト実行できるものが理想 これらの課題を解決するために、APIテストをシナリオテストの形で実装することにしました。 （既存のAPIテストは、コンポーネントテストの形でした。） APIを理解して、まとめられるものはシナリオテストで実装することで、カバレッジの管理もしやすくなります。 また、データを作成して削除する、という流れにしてAPIテストの実行終了時にデータが無い状態にすることで、定期実行の自動化も容易になります。 シナリオテストのイメージ APIには、リクエストにパラメータが必要なものがあります。 例えば、データを削除するAPIには、「何を削除するか」というデータを指定するパラメータが必要な場合があります。 その際に必要なパラメータを固定値にしてしまうと、繰り返し実行できない・他の環境で実行できない、APIテストになる可能性があります。 この場合においても、シナリオテストにすることで解決できます。 データ作成 データ参照・取得 PostProcessorで「今登録したデータ」を取り出して、次のリクエストのパラメータで使えるようにする データ削除（対象を指定する） この流れで実装することで、テスト実行ごとに削除したいデータを決めることができます。 これはAPIがどのような作りになっているかにもよりますが、私たちの場合はこの流れでテスト実装するのが一番スマートでした。 （こういったシナリオを考える上でも、API仕様書は重要です。開発の皆様、いつもありがとうございます！） 属人化問題と向き合う シナリオテストを設計することで、あとは設計通りに実装すればカバレッジが上がっていく、という状態になります。 既存のAPIテストは、1人の方が実装されてそこからアップデートされていませんでした。 テスト自動化は属人化しがち、という話もよく聞くため、今回は早い段階から実装を分担することにしました。 （こういった分担をするためにも、Gitで管理ができるのは有難いです。） 属人化しないために行ったことは、下記の3点です。 共有資料を作成する APIテストやJMeterについてまとめた資料 実装方法についてまとめた資料（動画も入れました） 資料を基に、ナレッジ共有会を行う 日本のQAチームだけでなく、シンガポールのチームにも共有  受けた質問を基に、資料をアップデート 実装を分担して行う モブプロやPRレビューなどをやってみる Gitの操作に慣れていない方も居たため、そこもサポートしました。 最初はモブプロが必要でしたが、今はサポート無しで、PRを出してもらえる状態になりました。 結果として、現在は私以外に3名程がAPIテストを実装できます。 大変ではありますが、テスト自動化をする時は早い段階で属人化を解消しておくことで、テストの拡充がスピーディに行えると感じました。 各スクラムチームに属しているQAメンバーもAPIテストを実装できるため、まだ実現できてはいませんが、開発のスピードに合わせてAPIテストを拡充していくことも可能な体制になりました。 次の課題は、命名規則やコメントの付け方などのコーディング規約だと思っています。 このあたりはまだルール化はしていませんが、「誰でもメンテナンスできるように」という方針でPRレビューを行なっています。 最後に APIテストができると、テストデータを作る際にも役立ちます。新しいものを導入することは大変ですが、得られるものはとても多いと感じました。 私はQA歴も浅く、APIテストの実装も初めてでしたが、任せていただけたことでとてもスキルアップできたと感じています。 次回は、JenkinsでAPIテストの定期実行を始めたことについてご紹介します！

      Published Linked with GitHub The demo now works as expected. ## Wrapping Up Congrats! You've completed debugging your JavaScript program using Chrome DevTools. There's so much you can do with Chrome DevTools. It is a powerful tool, and taking the time to master it will make you a more efficient debugger. I encourage you to experiment with DevTools using your own applications. Get used to stepping through your code and analyzing the state of variables and properties at each point. Thanks for reading. I hope this has been a worthwhile read. Kindly share this article and follow me on Twitter [@dboatengx](https://twitter.com/dboatengx) for updates on future posts. Cheers! :::success :bulb: **Want to learn more?** Check out Google's [documentation](https://developer.chrome.com/docs/devtools/javascript/) on debugging JavaScript with Chrome DevTools.

Learn how to build MVPs without coding knowledge Remember, we are not telling you how to build your MVPs! (yet) We are giving you a set of instructions to create MVPs to find product-market fit ASAP! Nothing matters when you don't have a product-market fit! You should buy the full version if you are saying;

Whether to buy CRM stock often boils down to how an investor views two fundamental trends. One is rising corporate spending on digital transformation projects. And two is Salesforce.com's (CRM) penchant for making big acquisitions, such as its purchase of Slack Technologies, a maker of workplace collaboration software. X 0 seconds of 0 secondsVolume 0% One issue for Salesforce stock is how software growth stocks are doing generally. Software stocks have lagged the S&P 500 amid a bear market. A closely watched software benchmark, the iShares Expanded Tech-Software ETF (IGV), is down 23% in 2022. The S&P 500 is down 13.6%. The good news: the iShares Expanded Tech-Software ETF (IGV) climbed 7.8% in July, turning positive for the first time since March. Amid volatility in the Nasdaq, Salesforce stock has retreated 25% this year. Evercore ISI analyst Kirk Materne is upbeat. "While enterprise IT spend is not impervious to a sharp recession, Salesforce's position with its customer base is stronger vs. prior cycles, and as such, customer demand remains steady despite the growing macro nervousness," he said in a report. "Further, we continue to believe that CRM's focus on delivering consistent operating margin expansion is a company-wide initiative and this represents a material catalyst for the shares when taking a 6 to 12 month view." Salesforce reported April-quarter earnings that fell from a year earlier but topped Wall Street targets. Revenue also beat analyst estimates. The enterprise software maker has dropped the ".com" from its legal name. The name change from Salesforce.com to Salesforce Inc. took effect April 4. The company continues to trade as CRM stock. In addition, Salesforce has slowed hiring as it looks to curb expenses. Salesforce Stock: Co-CEO Structure Returns Salesforce promoted Bret Taylor to act as co-chief executive alongside current CEO Marc Benioff late last year. Taylor had served as Salesforce's president and chief operating officer since 2019. Before that, he was chief product officer. Twitter (TWTR) named Taylor its new chairman on Nov. 29. Salesforce had a co-CEO structure earlier. But Keith Block, viewed as a possible successor to Benioff, stepped down as co-CEO in early 2020. CRM stock sells software under a subscription model. Its software helps businesses organize and handle sales operations and customer relationships. The company has expanded into marketing, e-commerce and data analytics. Amid the coronavirus pandemic, demand for next-generation collaboration and productivity tools has increased. In addition, many companies aim to automate operations and track key business metrics in order to support employees working from home. One view is that spending on digital transformation projects will continue to be strong as the Covid-19 emergency eases. Such projects turn paperwork into electronic records and automate business workflows. More companies are investing in business analytics/artificial intelligence tools that scrub customer data. In addition, CRM stock could get a lift from U.S. federal information technology spending. The company recently unveiled "no-code" programming tools for the public sector. Further, Salesforce has stepped up investments in low code app development. At an investor day in December 2020, Salesforce said it aims to double revenue to $50 billion by 2026, including a $4 billion contribution from Slack. At the same time, Salesforce stock lowered its organic revenue growth target to 19% from 20% over the next four years. Salesforce Stock Joins Dow Jones Industrial Average CRM stock in 2020 was added to the Dow Jones Industrial Average. Further, it replaced Exxon Mobil (XOM) in the 30-stock benchmark. Meanwhile, CRM stock recently was added to the IBD Long Term Leaders list. Also, the bar keeps rising when investors look at Salesforce's "biggest acquisition ever." Its purchase of Exact Target in 2013 was followed by e-commerce platform Demandware in 2016, and MuleSoft in 2018. Last year, Salesforce ponied up $15.7 billion in an all-stock deal to buy data analytics firm Tableau Software. Then came the Slack deal, which closed in July. Amid growing competition with Microsoft (MSFT), Salesforce agreed to pay $27.7 billion for workplace collaboration software maker. The upbeat view is that acquisitions have enabled Salesforce to expand from its roots in customer relationship management software into marketing, e-commerce and other markets. Salesforce is one of many big-cap tech stocks to watch. Started in 1999, Salesforce went public in 2004. Benioff, who is also Salesforce's founder, worked at Oracle for 13 years before he left to start the software company. CRM Stock: Core Business Strength An Issue Microsoft's Dynamics has gained traction as a lower-priced alternative to Salesforce tools, some analysts say. In addition, Microsoft is putting more salespeople behind the Dynamics business. Also, Salesforce has been a fierce rival of Oracle (ORCL). Competition with Adobe Systems (ADBE), the digital media and marketing software firm, has been rising. Newer rivals include Zendesk (ZEN) and HubSpot (HUBS). And Twilio (TWLO) has jumped into customer relationship management software with an acquisition. The customers of software-as-a-service, or SaaS, companies like Salesforce purchase renewable subscriptions, rather than one-time software licenses. Customers receive automatic software updates via the web. Also, the company spends about 14% of revenue on research and development, relatively high for a software company. Increased hiring and wage inflation for software engineers also have been a headwind to margin growth. Salesforce Stock: Fundamental Analysis In the first quarter, Salesforce earnings fell 19% to 98 cents on an adjusted basis while revenue climbed 24% to $7.41 billion. CRM stock analysts expected Salesforce to report earnings of 94 cents a share on sales of $7.38 billion. CRPO bookings rose 24% to $21.5 billion, in line with estimates. For the current quarter ending in July, the company forecast earnings per share in a range of $1.01 to $1.02, vs. estimates of $1.14 a share for CRM stock. Also, the software maker expects revenue of $7.695 billion at the midpoint of guidance, vs. estimates of $7.77 billion. Salesforce Builds Artificial Intelligence Platform One technology that Salesforce hopes will drive more revenue is artificial intelligence. The enterprise software maker introduced its "Einstein" AI software cloud platform in September 2016. The first Einstein AI software tools helped salespeople predict which deals are most likely to close based on a company's historical lead and account data. In addition, Salesforce has integrated AI tools into other enterprise software offerings over the past three years, targeting industries such as financial services in digital transformation. Einstein AI primarily works via chat bots. On its first quarter earnings call,  Salesforce said its customers were generating more than 164 billion Einstein predictions per day, up from 100 billion a year earlier. But Salesforce has yet to disclose financial metrics on how much revenue the Einstein AI platform generates, directly or indirectly. Salesforce in 2019 agreed to buy data analytics firm Tableau for $15.7 billion in an all-stock deal. Tableau provides data visualization software. In addition, it enables customers to build databases, graphs and maps using time series analytics, a technique that analyzes a series of data points ordered in time. Also, Salesforce expects synergy between its Einstein artificial intelligence tools and Tableau's business intelligence software. In 2021, Salesforce announced that it would rebrand Einstein Analytics as Tableau CRM. CRM Stock: Recent Acquisitions In 2018, Salesforce bought MuleSoft for $6.5 billion in cash and stock. MuleSoft's software automates the integration of new tools with legacy enterprise platforms and speeds application development. MuleSoft's business hit a bump in late 2021. Meanwhile, Salesforce spent $4.6 billion on acquisitions in 2016. They included e-commerce platform Demandware. E-commerce has boomed amid the coronavirus pandemic. The shift to online shopping has provided a lift to Salesforce's "Commerce Cloud," which has its roots in the Demandware purchase. Furthermore, Salesforce's $2.5 billion purchase of Exact Target in 2013 jump-started its move into marketing software. Bullish analysts say Salesforce AI's tools, plus Tableau and MuleSoft will make a powerful combination for digital transformation projects. Further, Salesforce aims to partner with IT services firms such as Accenture (ACN) to add customers. Despite U.S.-China trade tensions, Salesforce has added Alibaba Group (BABA) as a sales channel partner in China. Is Salesforce Stock A Buy? In cloud computing, Salesforce has partnered with Google for data analytics. In addition, Salesforce has expanded its venture capital investing. After forming a long cup base from September 2020 to September 2021, Salesforce stock hit an all-time high of 311.75 on Nov. 9. The stock pulled back in late 2021 as the software sector weakened. According to IBD Stock Checkup, CRM stock currently has a Relative Strength Rating of 41 out of a best-possible 99. The best stocks tend to have ratings of 80 and above. CRM stock holds an IBD Composite Rating of 62 out of a best possible 99. IBD's Composite Rating combines five separate proprietary ratings into one easy-to-use rating. The best growth stocks have a Composite Rating of 90 or better. In addition, CRM stock has an Accumulation/Distribution Rating of B. The rating analyzes price and volume changes in a stock over the past 13 weeks of trading. The rating, on an A+ to E scale, measures institutional buying and selling in a stock. A+ signifies heavy institutional buying; E means heavy selling. Think of the C grade as neutral. As of the market open on Aug. 8, CRM stock trades holds no valid entry point.  Salesforce stock needs to form a new base to be actionable. Follow Reinhardt Krause on Twitter @reinhardtk_tech for updates on artificial intelligence, cybersecurity and 5G wireless. YOU MAY ALSO LIKE: IBD Live: A New Tool For Daily Stock Market Analysis Find Compelling Growth Stocks With IBD's Stock Of The Day View Breakout Stocks & Technical Analysis Best Growth Stocks To Buy And Watch: See Updates To IBD Stock Lists Get A Free Trial Of IBD Leaderboard

一般情報本ウェブサイトでは、「必須 Cookie」、「機能性 Cookie」、「広告 Cookie」という 3 種類の Cookie を使用しています。機能性 Cookie と広告 Cookie については、無効化することができます。各 Cookie の詳細を確認し、デフォルトの設定を変更する場合は、該当する項目をクリックしてください。 プライバシーに関する声明 必須 Cookie は、ウェブサイトの基本的な運用に必要不可欠な Cookie です。例えば、ウェブサイト上の情報を送信するのに必要なセッション Cookieや、認証 Cookie、セキュリティ Cookie などがあります。 機能性 Cookie は、ウェブサイトの機能、パフォーマンス、サービスを向上するために使用するCookie です。例えば、サイトへのアクセス数解析に使用するCookie、市場調査に使用する Cookie、不特定多数のユーザーに広告を表示するためのCookie などがあります。 広告 Cookie は、ユーザーの関心分野を把握するためにウェブサイト上での活動を追跡し、ターゲットを絞って特定の広告を表示するための Cookie です。例えば、リマーケティングやターゲティング広告に使用する Cookie などがあります。

米ベンチャーキャピタルのFirst Roundが、StripeやSalesforceなどに所属する人材にヒアリングして取り纏めた「部下がマネージャーをマネジメントする30の方法」 マネージャーと協調しチームワークを最大化するために部下がどう振る舞うべきか、そのTipsをご紹介👇🏻 pic.twitter.com/octLxQP8Rx - 佐伯 裕人 / Yuto Saeki / ALL STAR SAAS FUND (@yuto_saeki)15:11 - Jul 26, 2022

JavaScript is cool (don't @ me), but how can a machine actually understand the code you've written? As JavaScript devs, we usually don't have to deal with compilers ourselves. However, it's definitely good to know the basics of the JavaScript engine and see how it handles our human-friendly JS code, and turns it into something machines understand! 🥳 | Note: This post is mainly based on the V8 engine used by Node.js and Chromium-based browsers. The HTML parser encounters a script tag with a source. Code from this source gets loaded from either the network, cache, or an installed service worker. The response is the requested script as a stream of bytes, which the byte stream decoder takes care of! The byte stream decoder decodes the stream of bytes as it’s being downloaded. The byte stream decoder creates tokens from the decoded stream of bytes. For example, 0066 decodes to f, 0075 to u, 006e to n, 0063 to c, 0074 to t, 0069 to i, 006f to o, and 006e to n followed by a white space. Seems like you wrote function! This is a reserved keyword in JavaScript, a token gets created, and sent to the parser (and pre-parser, which I didn't cover in the gifs but will explain later). The same happens for the rest of the byte stream. The engine uses two parsers: the pre-parser, and the parser. In order to reduce the time it takes to load up a website, the engine tries to avoid parsing code that's not necessary right away. The preparser handles code that may be used later on, while the parser handles the code that’s needed immediately! If a certain function will only get invoked after a user clicks a button, it's not necessary that this code is compiled immediately just to load up a website. If the user eventually ends up clicking the button and requiring that piece of code, it gets sent to the parser. The parser creates nodes based on the tokens it receives from the byte stream decoder. With these nodes, it creates an Abstract Syntax Tree, or AST. 🌳 Next, it's time for the interpreter! The interpreter which walks through the AST, and generates byte code based on the information that the AST contains. Once the byte code has been generated fully, the AST is deleted, clearing up memory space. Finally, we have something that a machine can work with! 🎉 Although byte code is fast, it can be faster. As this bytecode runs, information is being generated. It can detect whether certain behavior happens often, and the types of the data that’s been used. Maybe you've been invoking a function dozens of times: it's time to optimize this so it'll run even faster! 🏃🏽‍♀️ The byte code, together with the generated type feedback, is sent to an optimizing compiler. The optimizing compiler takes the byte code and type feedback, and generates highly optimized machine code from these. 🚀 JavaScript is a dynamically typed language, meaning that the types of data can change constantly. It would be extremely slow if the JavaScript engine had to check each time which data type a certain value has. In order to reduce the time it takes to interpret the code, optimized machine code only handles the cases the engine has seen before while running the bytecode. If we repeatedly used a certain piece of code that returned the same data type over and over, the optimized machine code can simply be re-used in order to speed things up. However, since JavaScript is dynamically typed, it can happen that the same piece of code suddenly returns a different type of data. If that happens, the machine code gets de-optimized, and the engine falls back to interpreting the generated byte code. Say a certain function is invoked a 100 times and has always returned the same value so far. It will assume that it will also return this value the 101st time you invoke it. Let’s say that we have the following function sum, that’s (so far) always been called with numerical values as arguments each time: This returns the number 3! The next time we invoke it, it will assume that we’re invoking it again with two numerical values. If that’s true, no dynamic lookup is required, and it can just re-use the optimized machine code. Else, if the assumption was incorrect, it will revert back to the original byte code instead of the optimized machine code. For example, the next time we invoke it, we pass a string instead of a number. Since JavaScript is dynamically typed, we can do this without any errors! This means that the number 2 will get coerced into a string, and the function will return the string "12" instead. It goes back to executing the interpreted bytecode and updates the type feedback. I hope this post was useful to you! 😊 Of course, there are many parts to the engine that I haven't covered in this post (JS heap, call stack, etc.) which I might cover later! I definitely encourage you to start to doing some research yourself if you're interested in the internals of JavaScript, V8 is open source and has some great documentation on how it works under the hood! 🤖 V8 Docs || V8 Github || Chrome University 2018: Life Of A Script Feel free to reach out to me! Twitter || Instagram || GitHub || LinkedIn FAQ: I use Keynote to make the animations and screen record it lol. Feel free to translate this blog to your language, and thanks so much for doing so! Just keep a reference to the original article and let me know if you've translated it please! 😊

はじめに ここ最近脆弱性管理についてずっと考えていたのですが、SSVCを知ってからというもの、かなりシンプルに考えられるようになりました。試み自体はまだ途上なのですが、以下のようなことを目的として、SSVCの概要や、現時点での経過や私の考えを文字に起こしてみます。 アイデアを整理したい 脆弱性管理・運用に悩んでいる人と傷を舐め合いたい あわよくば有識者の目に止まってご意見を賜りたい（辛辣なのはイヤ） SSVCとは？ Stakeholder-Specific Vulnerability Categolizationの略。CERT/CCが考案した脆弱性管理手法です。CVSSが「脆弱性の評価手法」であることに対して、SSVCは「脆弱性対応方針の判断手法」であると言えます。 たぶん今一番分かりやすい解説ページ。PWCだいしゅき！ www.pwc.com 実際の資料は、CERT/CCのGitHubリポジトリ内にあるファイル名に日付が降ってあるPDFのうち、一番新しいのを見るといいと思います。 github.com よくある脆弱性対応方針の判断（n=1） 私の脆弱性情報収集から対応方針判断までのフローは、だいたいこんな感じです。 JPCERT/CCの注意喚起やTwitterで騒がれている脆弱性情報をキャッチする CVSSの基準値とAVを見て、大体のアツさ（=精読するかどうか）を判断する AVはNだったら激アツ、LやPだったらひとまず安心しちゃう（よくない） AC、C、I、Aあたりを見て、最終的な方針を決める 「cve-xxxx-xxxxx poc」でググってみる 人力かつ判断基準が明らかでないところが、属人化を招く点や説明性が低いという点でよくないと思っています。でもきっと多くの方がこんなもんだと思うんですよね……ちがう？ CVSSが全てじゃないよね CVSSは脆弱性評価手法としてよく整理されていていい感じなのですが、判断基準が曖昧とか、現状評価基準の評価があんまりされていないとか、シブいところもあったりします。特に現状評価基準が運用されていないというのは、昨今の脅威ベースアプローチブームと矛盾してませんか？何なんすか一体。 ……『脅威インテリジェンスの教科書』を拝読してからというものニワカ脅威インテリ厨なもんでイキってしまいましたが、きっと業界の先達にとって、脅威ベースの考え方は昨日今日始まったものではありませんよね。『脅威インテリジェンスの教科書』、めちゃいい本なので読んで欲しいです。 gihyo.jp SSVCのココがすごい！ そこで脆弱性管理界のジャンヌ・ダルクことSSVCの登場です。SSVCの推しポイントを列挙します。 アウトプットが具体的なアクションである CVSSのアウトプットがスコアや各属性の評価であることに対して、SSVCのアウトプットは脆弱性に対するアクションです。具体的には以下の4通り。 defer（静観） scheduled（計画対応） out-of-cycle（計画外対応） Immediate（緊急対応） アクションの判断基準を明確に提示している SSVCは、アクションを導き出すまでにどういった判断材料があるのかを提示してくれています。我々のようなパッチを当てる立場、SSVCでいうDeployerの場合は、以下の4つです。それぞれが3〜4段階の分類を持ちます。 Exploitation（脆弱性の悪用実績やPoCの公開状況がどの程度か） Exposure（システムの公開度合いはどの程度か） Utility（脆弱性の有用性=悪用によって得られる対価 * 悪用（自動化）のしやすさ） Well-being and Mission Impact（悪用された時のインパクト） Deployerの判断木を見てみましょう（最新の資料ではPDF35ページ目）。見てもらうとわかる通り、4つの質問に答えた結果は予めプロットされています。要するに、「Exploitationは？」「Exposureは？」「Utilityは？」「Human-being and misson impactは？」という4つの問いに答えることで、「その脆弱性にどう対応すべきか？」という問いの答えが導かれるわけです。 ある架空の脆弱性の対応方針をSSVCに沿ってやってみると、こんな感じです。 調べたらGitHubにエクスプロイトが公開されていた、そのまま悪用に転用できそう 対象システムはインターネットから隔離されている 悪用されたら機密情報抜かれるし、自動化も容易そう →Utility = super effective 悪用されたらマジでエグい →Well-being and Mission Impact = very high 結果はout-of-cycle、「優先度を上げて計画外対応をしよう！」ということになります。 このことには、以下のようなメリットがあります。 判断基準や経緯の説明がしやすい 最終的な対応判断がプロット済みである 一番迷うところ（決めの問題、とよく言われる部分）を考えなくてよい やってみて違うならいじればいい 実状と乖離した結果が出た場合に、調整しやすい ついでに、これらの判断基準は、脆弱性に関わる複数の立場に対して異なるものが提示されています。 Supplier（パッチを作る人、メーカー） Deployer（パッチを当てる人、利用者） Coodinator（……誰？） ここまでのまとめ: SSVCは関数、CVSSは引数 前述の通り、CVSSはあくまで「脆弱性の評価手法」であって、そこから対応方針を導き出すための判断基準は、セキュリティ担当者が用意しなければなりませんでした。SSVCはまさにその基準になるわけです。CVSSをはじめとした脆弱性情報を引数、SSVCを関数の関係にプロットすると理解しやすいです。そう私は思っているんですが、図にすると途端に陳腐になるのなんなの？ 運用するために必要なこと 最後に、SSVCを運用していくためにやらなければならなさそうなことを列挙します。 action毎の具体的な対応期限を決める まずはscheduled、つまり脆弱性の計画対応はどれぐらいの期間毎にやるのかが決まっていないと、計画も計画外も緊急もないので、これらばかりは決めるしかありません。決めましょう。 判断ポイントの判断基準を決める Exposureは（controlledの判断は迷うところですが）ほぼ自ずと決まるので置いておくとして、Exploitation、Utility、Well-being and Mission Impactを何に基づいて決めるかを決めなければなりません。 原著には「SSVC using Current Information Sources」という節がありまして、要するに「各判断ポイントにおける判断材料として、既存の情報源が一定有用である」といったようなことが書いてあります。個人的にこんな感じでいいんじゃないというのを書いておくので参考まで。 Exploitation noneで、脆弱性データベースが主な情報源です。個人的にはここでの評価が最も重要だと思っています。 Utility Utilityは Automatable（自動化できるか）とValue Density（得られる対価）で決まります。AutomatableについてはCVSSのACやUIを参考にしてもいいですし、コードがあるということを一定自動化の余地があると解釈して、Exploitationの判断結果を流用してもいいと思います。Value Densityは、CVSSのCIAを参考にするといいのではないでしょうか。 Well-being and Mission Impact CVSSのCIAがよさそうだと思っています。 判断を自動化する 全脆弱性をあのクソデカ判断木を見ながらトリアージするのはきっとしんどいので、コードにルールベースで判断させて、最初のうちは人間が目検して過小評価・過大評価が起きていないかを確認しながら調整していく必要がありそうです。自動化するためには、「判断ポイントの判断基準を決める」で、ある程度自動化を見越した基準を定めなきゃならないですね。 また、PoCの公開のような状況の更新に伴う判断のし直しも、考慮に入れなければなりません。これについても、定期的な脆弱性情報の更新、および状況の変化をトリガーとした再評価までが自動で行われてほしいです。 さいごに: 調整する とりあえず決めて、回してみて、うまくいかなければ調整しましょう。調整しやすいというのもSSVCのいいところですから（自戒）。

👋 Hey, I’m Lenny and welcome to a 🔒 subscriber-only edition 🔒 of my weekly newsletter. Each week I tackle reader questions about product, growth, working with humans, and anything else that’s stressing you out about work. Send me your questions and in return I’ll humbly offer actionable real-talk advice. Welcome to part five (omg almost the end!) of our six-part series on kickstarting and scaling a consumer business. If you’re just joining us, here’s where we’re at: By this point, you have a startup idea, a product, some early users, and you’re on a quest to find that elusive product-market fit. For this post, I researched the PMF journeys of dozens of today’s most successful consumer products and will help you understand: How do you know when you’ve found product-market fit? How long does it normally take to find product-market fit? How do you iterate toward product-market fit? What actually is product-market fit? Per usual, this post includes new concepts I’ve never before shared, a bunch of brand-new stories that I’ve gathered directly from founders, and few new frameworks. Again, a disclaimer: following these steps (or any steps) will not guarantee you success. But I am confident that it will significantly increase your odds. Big thank-you to Alyssa Ravasio (Hipcamp), Amir Nathoo (Outschool), Cem Kansu (Duolingo), Chris Best (Substack), Drew Houston (Dropbox), Evan Goldin (Lyft), Gagan Biyani (Udemy), Jonathan Badeen (Tinder), Kevin Systrom (Instagram), Kevin Tan (Snackpass), Marc Randolph (Netflix), Max Mullen (Instacart), Mike Evans (Grubhub), Rahul Vohra (Superhuman), Ryan Graves (Uber), Ryan Hoover (Product Hunt), Samuel Yam (Patreon), Sander Daniels (Thumbtack), Sarah Leary (Nextdoor), Steve Chen (YouTube), and Tommy Leep for contributing to this post, to Natalie for illustrations, and to Alex Ross (Greg app) and Hayley Barna (First Round Capital) for inspiring the PMF archetypes 🙏 Let’s get into it. Building something people want, and making money doing it at scale, is extraordinarily hard. Ninety percent of all startups fail, 75% of venture-backed startups don’t return cash to their investors, and the vast majority of startups run out of money before finding product-market fit. “If failure is defined as failing to see the projected return on investment—say, a specific revenue growth rate or date to break even on cash flow—then more than 95% of start-ups fail.”I’m opening with these dire stats because (1) I want to discourage people who are scared by this from starting a company and, (2) if you can’t not start a company, to help you stay laser-focused on finding product-market fit. As venture capitalist Marc Andreessen put it: “Do whatever is required to get to product-market fit. Including changing out people, rewriting your product, moving into a different market, telling customers no when you don’t want to, telling customers yes when you don’t want to, raising that fourth round of highly dilutive venture capital—whatever is required. When you get right down to it, you can ignore almost everything else.”Below are four tell-tale signs that your product has product-market fit. However, it’s helpful to think of PMF not as a binary “you have it” and “you don’t have it” one-way-door kind of point, and instead as a spectrum of confidence that changes over time. On one end of the spectrum, you are 100% confident you have PMF. On the other, you definitely do not. The more signs of PMF you see, and the more intense each sign, the more confidence you should have that you’ve found, and still have, product-market fit. Here are the four clearest signs, in decreasing levels of confidence, that you have product-market fit: There’s no better way to tell that people want your product than by people’s revealed preferences: using, and continuing to use, your product. In other words, retention. There are a few ways to look at retention, but the most informative is to look at what’s called cohort-based retention: the percentage of users who continue to use your product x months/weeks/days later. You measure cohort retention by bucketing all the users who joined during a certain month/week/day (that’s your cohort) and looking at how many in this group are still active x months/weeks/days later. For example, if 100 users joined in January, and only 25 are still active in July, your six-month cohort retention is 25%. You can track this data either as a table: In this case, only 14% of users who joined the week of May 5 are still active 10 weeks later. Not good.Or as a curve, which is often more interesting: If this curve flattens above 0%, that means there is some part of the market that wants your product. Good work. However, to build a durable business, you’ll need this curve to flatten a lot higher. Based on my research, here’s what is considered good and great user retention at six months: Consumer social (e.g. Snap): ~25% is good, ~45% is great Consumer transactional (e.g. Airbnb): ~30% is good, ~50% is great Consumer subscription (e.g. Duolingo): ~40% is good, ~70% is great Read more about this here. And to measure cohort-based retention, you can use popular analytics tools like Amplitude, Mixpanel, Google Analytics, Mode, or you can find some plug-and-play templates here, here, or here. Note, it’s OK if your retention is lower than these benchmarks if: You have low CAC and marginal costs You’re not building a venture-scale business You’re just starting out Read more here. Broadly, as Casey Winters wisely put it: “You have product-market fit when your retention creates enough money (or content/virality) to drive sustainable acquisition.”We’ll talk more about sustainable acquisition below. If you’re finding your retention metrics well below this, or don’t have enough data yet to know, keep reading. Many of the smartest consumer minds out there consider exponential organic growth the sign you’ve hit PMF: “For consumer apps, you have PMF when you start to experience exponential organic growth, driven by word of mouth. People can buy growth and they do it all the time, and I’m always amazed that people fall for it and that they kid themselves into thinking they have product-market fit because they bought it. The only way to know is if that you have product-market fit is if you get word of mouth. The best test of word of mouth is exponential organic growth because the only way you can get exponential organic growth is through word of mouth.”—Andy Rachleff, founder of Benchmark and Wealthfront“You can always feel product-market fit when it’s happening. The customers are buying the product just as fast as you can make it—or usage is growing just as fast as you can add more servers. Money from customers is piling up in your company checking account. You’re hiring sales and customer support staff as fast as you can. Reporters are calling because they’ve heard about your hot new thing and they want to talk to you about it. You start getting entrepreneur of the year awards from Harvard Business School. Investment bankers are staking out your house.”“The only way you know if you’ve built what customers want is because they are using it in an explosive and destructive way. If you are not getting explosive usage, you are not building what customers want, or there aren’t that many customers, which means you don’t have a big business.”“I think the right initial metric is ‘Do any users love our product so much they spontaneously tell other people to use it?’ “— Sam Altman, ex-head of Y Combinator“Are people grabbing the product out of your hands saying: I want it, or I’m using it, or I’m buying it, or I’m downloading it, or I’m giving you my email address?”—Steve Blank, creator of the lean startup movement“Pushing a boulder: don’t have product-market fit. Chasing a boulder: have product-market fit. Both are very demanding but feel totally different. If you’re still pushing the boulder, you don’t have it yet.”—Emmett Shear, CEO of Twitch, partner at Y Combinator“Organic growth is the key indicator of product/market fit. People love to seem smart and cool. They want to recommend something great to their friends. They don’t need a share button to do it. If they love your product, they will tell people about it. Ideally more than 50% of your new accounts come from direct or organic traffic.” —Merci Grace, ex-Head of Growth at SlackTo make this even more real, here’s what the founders of some of today’s biggest consumer companies shared when I asked them what product-market fit felt like: “For me there was a visceral sense of your thing taking on a life of its own and lurching forward, like getting pressed into the back of your seat by a fast car or a plane taking off. The most standout moment for me was our demo video hitting the top of Digg (and then Reddit).” —Drew Houston, CEO and co-founder

もったいぶると「釣り記事を書きやがって」とか言われかねないので、結論を先にお伝えする。私が自信を持って「日本一うまい牛丼が食える」と断言するのは『成田国際空港第2本館店』だ。ただしこれは、何も特殊なメニューを提供する吉野家という意味ではない。 『成田国際空港第2本館店』は、ある特定の人にとって「日本一うまい吉野家」へと変化するタイプの吉野家。一定の条件を満たしさえすれば、誰だって最短で1ヶ月後には日本一うまい牛丼を体験することができるんだぞ。どういうことかご説明しよう。 ・24時間営業のありがたみ 吉野家・成田国際空港第2本館店は第2ターミナルの到着ゲートを出てすぐの場所にある。察しの良い方ならお気づきのことだろう。 そう、吉野家 成田国際空港第2本館店は “長期の海外旅行直後” に食べることで「日本一うまい吉野家」へと昇華する吉野家なのだ。「その状況なら何を食べてもうまいだろ」とツッコミを入れた方、失礼ながらマジで素人！ 多くの帰国者にとって、ここは “帰国後もっとも早く日本食が食べられる店” だ。特に深夜到着便の場合、吉野家以外の選択肢はほぼ無いと言っていい。 否……他の選択肢があるかどうかは問題ではないのだ。長い海外旅行を経て成田空港へ着いたとき、多くの日本人は「吉野家以外見えない」という状態に陥るもの。この場合、帰国者にとっては寿司より焼肉より、吉野家がごちそうなのである。 なお個人的な経験に基づく “日本一うまい吉野家” を味わえる基準は以下の2点。 ①日本へ帰国するのが1カ月以上ぶりであること ②ただしアメリカ、中国、韓国、台湾、タイ、シンガポール、ベトナムは除く ①に関しては、たかだか1週間や2週間日本食を食べなかったくらいで “真の日本食ロス” 状態には陥らないはずだから。②の国々にはおいしい日本食を安価で食べられる店が数多く存在する、または日本食に近い味付けの食べ物が普通に食べられる……というのが理由だ。 ただしインドやアフリカといった、極端に食の振り幅が狭い地域へ渡航する場合はその限りじゃないぞ。だいたい3週間も旅すれば立派な “真の日本食ロス” 状態を体感できるだろう。 今回2カ月半の海外放浪を終えた私は、第2ターミナル到着ゲートからエスカレーターで1つ上階へ。約15時間のフライトで疲れ果てていたが、吉野家を食べずして空港を去れようはずもない。 ちなみに吉野家の手前には、周辺で唯一の喫煙所がある。 長旅後の最初の一服って、足の先まで染み渡る感じがするよね〜。これまで何人の旅人がこの場所で安堵のため息をついたのだろうか。 ・日本一幸せな吉野家 吉野家 成田国際空港第2本館店で注文するメニューは何でもいい。「久々だからこそシンプルな牛丼を噛みしめるべき」と思う人はそうすればいいし、そうでなければ別に鰻重とかでもいいと思う。 今回は夏季限定の『牛皿麦とろ御膳』をチョイス。一般的な価格は税込712円だが、この店舗では756円だ。やや割増だから何だというのか？　こちとら海外でまずいSUSHIに何千円も支払ってきた身の上。2倍払っても安すぎるくらいである。 「冷えた水がタダで出てきた」といちいち感動。 そしてわずか3分後、世界で一番うまそうな膳が運ばれてきた。くどいようだがコレが756円（税込）ってマジか？　日本の物価が心配になってくるが、それは後で考えよう。 醤油をたらしたトロロをサッとまぜる。ちなみにトロロを食べるのは世界で日本だけらしい。 ……と言いつつ、一口目はシンプルな牛丼スタイルで。死ぬほど恋焦がれた瞬間であるにも関わらず、なかなか口へ運ぶことができない。なぜならこれを食べたとき、私の旅が “本当の意味での終わり” を迎えることを知っているからだ。 これを食べれば、私が今感じている「死ぬほど日本食を食べたい気持ち」は嘘のように消える。嬉しいような、まだ旅の余韻に浸っていたいような……邪念を打ち消すようにエイッ！　と口へ運ぶと…… うまいっ!!!!!!! 「日本人に生まれてよかった」と、これほど強く感じる瞬間も他にあるまい。 不思議なもので2口目からは急速に「普通に吉野家を食っている人」へと化していく。こうなったらもう混ぜるなり味噌汁をすするなり、好きに吉野家を楽しめばよい。 最後の一口を食べ終えるころ、私の胃袋はすでに「フランスへ行ってバゲットを食べたい」という気持ちになっているんだから現金なものだ。……おや？　ふと隣席の会話に耳を傾けると、大きなキャリーバッグを抱えた男性客が大量のトッピングを注文しているぞ。 男性客「牛皿定食とカレー。ご飯大盛りで、味噌汁は豚汁に変更してもらえます？　あとサラダと納豆と卵、それからビールに、鯖のみそ煮を単品で……あっ、すみません。いっぱい注文しちゃって、なんか恥ずかしいなぁ〜（笑）」 分かる……分かるぞ!!!　何もかもおいしそうに思えるし、久々に日本語で喋れるのが嬉しいんだよね！　幸せに満ち溢れた光景が各所で見られる吉野家・成田国際空港第2本館店。長旅の後はぜひ「日本一うまくて幸せ牛丼」を味わってみてほしい！ 執筆：亀沢郁奈 Photo：RocketNews24.

国税庁が準備している「所得税基本通達の制定について」（法令解釈通達）の改正案が、アフィリエイトユーザーなどの間で波紋を呼んでいるという（INTERNET Watch、税務情報）。この改正案は雑所得の範囲を明確化することを目的としたもので、問題となっているのは次の「業務に係る雑所得の例示」における 「その所得がその者の主たる所得でなく、かつ、その所得に係る収入金額が300万円を超えない場合には、特に反証のない限り、業務に係る雑所得と取り扱って差し支えない」 という部分。この改正が行われれた場合、会社員の傍らアフィリエイトなどの副業による収入を事業所得にして税制面で優遇を受けていた人は、300万円以下の収入金額は事業所得としての計上が難しくなる。なお適用は令和4年度の所得税である次の確定申告からになるとのこと。この改正案に対するこのパブリックコメントの受付は8月31日までおこなわれている（「所得税基本通達の制定について」（法令解釈通達）の一部改正(案)（雑所得の例示等）に対する意見公募手続の実施について）。 すべて読む | 政府 | お金 | 関連ストーリー： マンション購入による相続税の節税、最高裁が時価での課税を認める判決 2022年04月21日 14日のe-Tax障害、結局は利用者集中によるサーバー過負荷であると発表 2022年03月22日 確定申告最終日の前日にe-Taxで接続障害。Twitterでは『詫び控除』を求める声 2022年03月15日 マイナンバーカード方式によるe-Tax送信、対応スマホがICカードリーダライターの代替に 2022年01月11日 国税庁、在宅勤務者の通信費・電気代などの非課税分の算出法などを公開 2021年01月19日

Google CEO Sundar Pichai speaks on stage during the annual Google I/O developers conference in Mountain View, California, May 8, 2018. Stephen Lam | Reuters Google is launching a new effort called "Simplicity Sprint" in an effort to improve efficiency and improve employee focus during an uncertain economic environment. The Alphabet company had its regular all-hands meeting last Wednesday, and the tone was somewhat urgent as employees expressed concern over layoffs and CEO Sundar Pichai asked employees for input, according to attendees and related internal documentation viewed by CNBC. Google’s productivity as a company isn’t where it needs to be even with the head count it has, Pichai told employees in the meeting. “I wanted to give some additional context following our earnings results, and ask for your help as well,” Pichai opened, referring to the company's second-quarter earnings report Tuesday. "It’s clear we are facing a challenging macro environment with more uncertainty ahead." He added, "There are real concerns that our productivity as a whole is not where it needs to be for the head count we have." He asked employees to help "create a culture that is more mission-focused, more focused on our products, more customer focused. We should think about how we can minimize distractions and really raise the bar on both product excellence and productivity.” It comes after the company on Tuesday reported its second consecutive quarter of weaker-than-expected earnings and revenue. Revenue growth slowed to 13% in the quarter from 62% a year earlier, when the company was benefiting from the post-Covid pandemic reopening and consumer spending was on the rise. CFO Ruth Porat said she expected some of the challenges to continue in the near term but the company doesn't give formal guidance. It also comes after Pichai recently announced that it would slow the pace of hiring and investments through 2023, asking employees to work “with greater urgency” and “more hunger” than shown “on sunnier days." ‘Simplicity Sprint’“I would love to get all your help,” Pichai said at Wednesday's all-hands meeting, speaking to its more than 170,000 full-time employees. To that end, Pichai introduced a "Simplicity Sprint" initiative to crowdsource ideas for quicker product development. "Sprint" is a term often used in software development and by tech startups to denote short, focused pushes toward a common goal. Pichai said the company is opening the floor for employees to share their ideas through Aug. 15 through an internal survey that asks if management can reach out if they have follow-up questions. Stock picks and investing trends from CNBC Pro:It’s an attempt for the company to “get better results faster," Pichai said during the meeting. The survey, which was viewed by CNBC, shows it may also be used to cut back in certain areas. Questions in the survey include “What would help you work with greater clarity and efficiency to serve our users and customers? Where should we remove speed bumps to get to better results faster? How do we eliminate waste and stay entrepreneurial and focused as we grow?” The request also comes as the company tries to ease tensions between employees and executives after an annual “Googlegeist” survey showed staffers gave the company particularly poor marks on pay, promotions and execution. Highlighting a 7% dip in views about Google’s execution, executive Prabhakar Raghavan at the time wrote “that means we need to bring more attention to busting bureaucracy." Raghavan is among the most important and influential execs at the company, overseeing search, ads, mapping and other areas. In May, the company announced it would overhaul its performance evaluation process that will result in increased salaries while hoping to reduce the bureaucracy around compensation and raises. ‘Some anxiety’In Wednesday's all-hands meeting, executives addressed employees' concern about potential layoffs. One of the top-rated questions was “In light of Sundar’s statement that sharpening Google’s focus ‘means consolidating where investments overlap and streamlining processes,’ should we expect layoffs?” Pichai handed the question off to Google’s chief people officer, Fiona Cicconi. While Cicconi said the company is still hiring and doesn't have plans for layoffs right now, she didn’t rule it out. “We’re asking teams to be more focused and efficient and we’re working out what that means as a company as well. Even though we can’t be sure of the economy in the future, we're not currently looking to reduce Google's overall workforce." She also said, “I really get that there is some anxiety around this based on what we’re hearing from other companies and what they’re doing and as Sundar mentioned, we’re still hiring for critical roles,” Cicconi said. She asked employees to remember that it’s still the biggest hiring year in the company’s history. In the second quarter, Alphabet said its head count rose 21% to 174,014 full-time employees from 144,056 the year prior. However, the company said last month it will slow the pace of hiring and investments through 2023, and Pichai told employees in a memo, "we're not immune to economic headwinds." Pichai noted the broader economic headwinds multiple times. “If you’re looking to what's happening externally — I’m sure you’re all reading the news— the people in businesses who use Google products are facing their own challenges right now.”