Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
QAエンジニア起点で進める、SmartHRにおける信頼性向上について
Search
kaomi
August 05, 2026
Technology
170
1
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
QAエンジニア起点で進める、SmartHRにおける信頼性向上について
kaomi
August 05, 2026
More Decks by kaomi
See All by kaomi
開発チームとQAエンジニアの新しい協業モデル -年末調整開発チームで実践する【QAリード施策】-
kaomi_wombat
0
450
年末調整プロダクトの内部品質改善活動について
kaomi_wombat
0
420
Other Decks in Technology
See All in Technology
全員がプロダクトへ向き合う組織を持続成長させるために——組織づくりのフライホイールと4象限 / The Flywheel Model and Four Quadrants for Organizational Design
hiro_torii
4
970
synctest時代のhttptest Go 1.27で変わるHTTPサーバテストの裏側 / go conference2026 synctest and httptest
budougumi0617
1
2.6k
SQL文一行も書けない人事がCortexもろもろを使って人事業務を楽にしてみる
ponponmikankan
1
220
研究開発部の紹介 / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
25k
Where Is JetBrains AI Heading- — Central CLI, Air Alpha, and the Agentic Development Stack
x5gtrn
PRO
0
150
AIで実装は速くなった。なのにプロダクトは速くならない。職能の壁を越えて価値のフローを設計する
nwiizo
8
7.9k
enechainの内製セルフサービスプラットフォーム
hiyosi
0
160
Gitは怖い?共有ワークスペースから始めるSnowflakeチーム開発
coco_se
0
120
Amazon Quick on DesktopがIAM Identity Centerで動かない理由
yukiogawa
0
160
あるけみー式LTスライド作成術
alchemy1115
1
180
アリアドネの糸と、20年ごとの建て替え ── 長尾真『電子図書館』を、伊勢で読み直す / Rereading Makoto Nagao’s "Electronic Library" in Ise
ykiyota
0
150
2026-09-09 【sigma_ucj#1】Sigma を IaC 管理したい! / IaC for Sigma
civitaspo
0
110
Featured
See All Featured
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
270
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Lessons Learnt from Crawling 1000+ Websites
charlesmeaden
PRO
1
1.6k
The AI Revolution Will Not Be Monopolized: How open-source beats economies of scale, even for LLMs
inesmontani
PRO
3
3.7k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
4
580
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
520
Agile Leadership in an Agile Organization
kimpetersen
PRO
0
230
Digital Projects Gone Horribly Wrong (And the UX Pros Who Still Save the Day) - Dean Schuster
uxyall
1
2.8k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.8k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
530
Transcript
QAエンジニア起点で進める、 SmartHRにおける信頼性向上について 「何を守るか」を共通⾔語にした話 SmartHR kanna, kaomi 2026/08/05 © SmartHR, Inc.
スピーカー紹介 kanna kaomi QAエンジニア QAエンジニア 2025年10⽉SmartHR⼊社 2023年7⽉SmartHR⼊社 パグが好きです ウォンバットが好きです
SmartHRとは サービスサイト: https://smarthr.jp/ クラウド⼈事労務ソフト「SmartHR」 採⽤管理の情報から⼊社⼿続き、年末調整などの多様な労務続きをペーパーレス化し、データとして蓄積。 さらに、「SmartHR」に溜まった従業員データを活⽤したタレントマネジメント機能により、 組織の活性化や組織変⾰を推進し⽣産性向上を⽀援しています。 確かな効率化で、働きやすい環境をつくる 13 |
68 確かなデータで、組織はもっと強くなる 3
⼈事マスタエリアとQAエンジニアの⽴ち位置 ⼈事マスタ『エリア』 QAエンジニア エリアEM 開発チーム 開発チーム 開発チーム 開発チーム 担当:kanna &
kaomi 複数の開発チームを束ねた 「エリア」を担当するQAエンジニア として、品質保証を牽引します。 開発チーム 開発チーム 開発チーム 開発チーム
⼈事マスタとは何か∕なぜ⾼い品質が必要か ⼈事マスタは従業員‧組織‧履歴といった企業の基幹データを扱うため、 常にデータを正しく保ち続けることが求められる SmartHRの⼈事マスタを守る ⸺ QAエンジニアとして挑む、品質保証の現場
「品質が⾼い状態」を どのように⾔語化していますか?
問い みなさんの会社、チームでは「品質が⾼い状態」を どのように⾔語化していますか? 例えば‧‧ インシデント件数 顧客の声 技術負債 「品質」を、私たちは共通⾔語で話せているのだろうか?
SmartHRにはプロダクト原則があります プロダクト原則 8
プロダクト原則の『信頼性』は我々にとって重要な原則(ポリシー)です 9
プロダクト原則の『信頼性』は我々にとって重要な原則(ポリシー)です 組織のポリシーを エリアの⾔葉へ翻訳するために エリア版の『信頼性』ビジョンを定義する 10
そのためにやったこと- 4つ
エリアの『信頼性ビジョン』策定までにやったこと ① 課題対処の問いではなく、何を守るか‧何が⼤事かを決める これまでの問い 変えた問い 「インシデントをどう減らすか」 問いを変える システムエラーやバグの発⽣防⽌に閉じた 技術的アプローチ。リアクティブな品質管理 思考。
「⼈事マスタとして、 顧客に何を守ると約束するか」 課題への対処ではなく、守りたい状態から逆算す る まだ起きていないリスクも含め、投資の優先順位 を判断できる。
エリアの『信頼性ビジョン』策定までにやったこと ② 守るものに対して、エリアの特徴から想定される脅威を仮説⽴てる 前提となる信頼性の定義 導き出した仮説 「顧客が安心してデータを預けら れる状態 」 信頼性を損なう主要因は、 「不正なデータの発⽣」と
「データを復旧できないこと」にある ⼈事マスタエリアのシステムにおいて最も 重要なのは、顧客が「このシステムにデー タを⼊れて⼤丈夫か?」と不安に陥らない 状態であると定義。 仮説を⽴てる この2つの課題を解決‧防⽌することが、顧客に 「約束された信頼性」を届けるための最短経路で あると仮説⽴て。
エリアの『信頼性ビジョン』策定までにやったこと ③ 3者で信頼性を共通⾔語にする 共通の守るもの 顧客が「このシステムにデータを預けて⼤丈夫」と信頼し、安⼼して業務を完遂できる。 開発エンジニア視点 QAエンジニア視点 EM視点 顧客規模に耐えうるレス ポンス
データが勝⼿に書き換 わったりしないこと 失注‧解約‧開発停滞し ない
エリアの『信頼性ビジョン』策定までにやったこと ④ 『信頼性』を4要素に分解し定義し計測可能な状態へ 1 正確性 2 耐性 3 復旧⼒ 4
検知⼒ データが壊れない 量が増えても耐える 壊れても戻せる 壊れる前に気づける 預けたデータが勝⼿に壊れたり、 消失したりしない状態を維持する 基盤の強さ。 ⼤規模‧複雑な組織や、膨⼤な利 ⽤トランザクション下でも業務を 絶対に⽌めない⼒。 障害発⽣時に素早く正しく復旧 し、さらには顧客⾃⾝による⾃⼰ 復旧をも可能にする仕組み。 システムの劣化や不整合を先回り で発⾒し、顧客に実影響が出る前 に対処‧カバーする⼒。
さいごに この取り組みの『価値』は何か
「品質を上げる」という⼤きな問いを、 「⼈事マスタで何を守るか」へ翻訳‧具体化する STEP 01 STEP 02 STEP 03 品質の抽象的な問い プロダクト原則への定義
⼈事マスタで守るものへ分解 「品質が⾼いとは?」 SmartHRのプロダクト 原則 「信頼性」 正確性 ∕ 耐性 ∕ 復旧⼒ ∕ 検知⼒ 品質という⼤きすぎるテーマを、⽇々の意思決定に使える粒度へ変換した 17
そうすると‧‧ すべてのリスクを同じ強さで扱わず、 守るべきものに集中できる 以前の課題 これからのアプローチ •品質課題を個別に扱う ✔ 4要素で整理する •何を優先すべきか迷う ✔
守るべきものから優先順位をつけ‧ •起きた事象ごとに対応する 投資ができる ✔ 仕組み化‧ガイドライン化しやすく なる 18
ご清聴ありがとうご ざいました! 19
None