Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
見積もり/agile-estimation
Search
Atsushi Harada
November 07, 2019
Technology
73k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
見積もり/agile-estimation
Atsushi Harada
November 07, 2019
More Decks by Atsushi Harada
See All by Atsushi Harada
モジャイリーンな事業開発/mojilean-business-development
harada4atsushi
0
430
スクラムとモジャイル/scrum-and-mojile
harada4atsushi
0
8.5k
リーン・スタートアップとMVP/lean-startup-mvp
harada4atsushi
0
27k
リーンキャンバスの作り方/how-to-make-lean-canvas
harada4atsushi
0
9.8k
振り返り/agile-looking-back
harada4atsushi
0
22k
インセプションデッキの作り方/how-to-make-inception-deck
harada4atsushi
0
10k
もふもふなエンジニアの心得/mofmofinc-engineer-knowledge
harada4atsushi
0
8.2k
mofmof inc. 会社紹介 for 採用/mofmofinc-informatioin-for-recruiting
harada4atsushi
3
58k
Other Decks in Technology
See All in Technology
toB プロダクトから見たWAF
tokai235
0
220
從開發到部署全都交給 AI:實作 AI 驅動的自動化流程
appleboy
0
180
水を運ぶ人としてのリーダーシップ
izumii19
4
1k
OTel × Datadog で 「AI活用」を計測し、改善に繋げる
shihochan
2
1k
Deep Data Security 機能解説
oracle4engineer
PRO
2
220
Fabricをフル活用する AI Agent Hub -製造業特化AIエージェントの設計
iotcomjpadmin
0
150
現場のトークンマネジメント
dak2
1
190
從觀望到全公司落地:AI Agentic Coding 導入實戰 — 流程整合與安全治理
appleboy
0
110
2026-06-24_人とAIの責務分離に基づく開発プロセスの提案.pdf
takahiromatsui
0
240
クレデンシャル流出 ― 攻撃 3 時間 vs 復旧 10 時間。この非対称性にどう備えるか
kazzpapa3
3
590
2026 AI Memory Architecture
nagatsu
0
480
徹底討論!ECS vs EKS!
daitak
3
1.8k
Featured
See All Featured
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
240
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
3
420
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.5k
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
400
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
41
2.6k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
<Decoding/> the Language of Devs - We Love SEO 2024
nikkihalliwell
1
260
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2.3k
Paper Plane
katiecoart
PRO
1
52k
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
400
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
470
Transcript
ݟੵΓ mofmof inc.
ソフトウェアの納期⾒積もりは、 星占いレベルのものであると思う 引⽤:メソッド屋のブログ http://simplearchitect.hatenablog.com/entry/2016/07/07/080250
• ਫ਼ • ݟੵΓ • ෆ࣮֬ੑ
不確実性コーン
時間をかければ ⾒積もり精度は上がる
⾒積もり=設計
⾒積もり⼿法の歴史 • LOC • FP • COCOMO • CoBRA •
KKD
⾒積もり精度の推移 精度 コスト(時間) '1 ϓϥϯχϯά ϙʔΧʔ ,,%
⾒積もりのタイミング ΩοΫΦϑ ϦϦʔε εϓϦϯτ ϓϩδΣΫτ
اը࣌ ΩοΫΦϑ࣌ εϓϦϯτܭը࣌
プランニングポーカー
͜ͷػೳɺ͘Β͍ͰͰ͖ΔΑͶʁ 営業
͍͍͘Β͍͔͔ΔΑ 営業 ベテラン エンジニア
͘Β͍ඞཁͩͱࢥ͍·͢ʂ 営業 ベテラン エンジニア 若⼿ エンジニア
ҰମԿΛ৴͡ Ε͍͍ʁ
• ૬ରݟੵΓ • νʔϜݟੵΓ • ετʔϦʔϙΠϯτ
͜ͷڇͷମॏԿΩϩ ͜ͷڇͷମॏԿΩϩ
͜ͷڇΩϩʂ
なぜ相対⾒積もりか • 相対的な基準があれば、簡単に⾒積もり の精度を上げることが出来る • ⼯数で絶対⾒積もりをすると、個⼈のス キルに依存した⾒積もりになってしまう • 実際には⾒積もる⼈と担当する⼈が違う ことも多いので、⾒積もりミスにつなが
る
ストーリーポイント • 個⼈のスキルに依存させないため、相対的な ⾒積もり尺度を「ポイント」で表現する • ストーリーポイント = 時間(⼯数)ではない • 基準となるユーザーストーリーと⽐較して、
どの程度複雑か、曖昧であるか、などを評価 して⾒積もる
基準ポイントの決め⽅ • 既に出ているストーリーの中から、全員 が理解できそうな⼀つのストーリーを決 めて、1ポイント or 3ポイントとする • 基準としてふさわしいものがなければ、 全員が認識を⼀致させる実装のイメージ
を使⽤しても良い
フィボナッチ数列(もどき)を使う • 0,1,2,3,5,8,13,20を使うことが多い • 規模が⼤きくなるほど正確に⾒積もれな くなる性質と、フィボナッチ数列が相性 が良い • ⼤きい単位の数字は細かく考えても精度 が上がることはないので考えるのはムダ
• ⼩さい単位に分割して⾒積もり可能にする
͜ͷௗΩϩʂ ͜ͷͷମॏʁ
• େ͖͍ετʔϦʔׂ • ཧɿʙϙΠϯτ • ϙΠϯτʙநߴΊ
議論をする • チーム全体で⾒積もる • ⾒積もりの差異が出た場合、何か考慮漏れ、ある いは考慮しすぎである可能性がある • ズレ幅が最も⼤きい⼈同⼠で、その⾒積もりをし た理由を説明し、その情報を追加した上で再度⾒ 積もる
• 議論の最中にカードを出し直してもOK • 議論が終わってから全員でもう⼀度⾒積もりしな おすでもOK
実際にやってみよう
ςʔϚ தͷՆٳΈͷ॓
10ઌੜ ߨࢣ ϝϯόʔੜె Έͳ͞Μ
お客様の中に経験者いますか?
流れ 1. 基準の1ptとなるストーリーを決める 2. ストーリーを⼀つずつ読み、以下繰り返し 1. ストーリーの単位が⼤きすぎる場合は分割する 2. 必要であればPOに確認して、ストーリーを詳細 化する
3. 全員で専⽤カードを使って⾒積もりする 4. ⾒積もり差異について議論する 5. チームで⼀つの⾒積もりを合意して決める
ポーカーのやり⽅ • ストーリーの詳細を読んだら基準ポイン トに対してどの程度のボリュームか⾒積 もり、カードを裏返しで出す • 全員がカードを出したら⼀⻫に表にする
Appendix
ग़དྷΔͬͯ ݴͬͨΑͳʁ
τϨʔυΦϑͷؔΛ ߹ҙ͓ͯ͜͠͏
参考:プランニングポーカー https://speakerdeck.com/ryuzee/planning_poker_guide
参考 https://www.slideshare.net/taguchimasahiro/ss-44419906