XP祭り2021-とある開発プロジェクトのDX化

とある開発プロジェクトの DX 化(序章)
-プロジェクト運営におけるデータ活用-
2021/9/18
青山弦太

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Digital Transformation
企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用し
て、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革する
とともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、
競争上の優位性を確立すること。
※経済産業省による定義
開発プロジェクトの DX 化！
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/20180907_report.html

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企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用し
て、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革する
とともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、
競争上の優位性を確立すること。
開発プロジェクトの DX 化？
ってナニ？

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A) システム開発を受注している会社（ベンダ企業）
B) システム開発を発注している会社（ユーザ企業）
C) システムを自社開発をしている会社（ユーザ企業）
D) その他
内製
A B C
受託
あなたはどの人ですか？

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• 自社の開発・データ分析基盤 BTC Codebase の推進
• 青山弦太(@k_ao_yamachan)
• 株式会社ビッグツリーテクノロジー
&コンサルティング
• アイドル(特に Perfume）
• テスト/TDD/自動化/可視化/定量化
データ分析/Python/Java
自己紹介
だれ？
なにしてるの？

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DXレポートと2025年の崖

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ユーザ企業の抱えている課題
爆発的に増加するデータを活用しきれず、
市場の変化に柔軟・迅速に対応できない。
…
A 事業部 B 事業部 Z 事業部
事業部門ごとに構築された既存システム・過剰なカスタマイズ
このままではデジタル競争
の敗者に、、、！

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ユーザ企業の変革
✓ 素早く変革し続ける能力を身に着ける
✓ システムのみならず企業文化（固定観念）の変革
ビジネス
IT
• 仮説を元に実証値からの FB を受け継続的
に製品を修正
• 市場の変化や競争力の強化への取り組み、
内製化
• アジリティを阻む組織構造の変革
• 社員のマインドセット変革
市場
顧客、市場の変化に柔軟・迅速に対応する
• クラウド、AI 等のデジタル技術をアジャイル等の手法で迅速に取り入れる
• システム内製化
• サイロ型組織からの脱却

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これはユーザ企業だけの問題？

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ベンダ企業の抱えている課題
ベンダ企業は蚊帳の外、、、
要件が不明瞭、素早い対応が求められる
発注⇔受注という契約形態では限界に、、、。
依頼
対話
納品
請負契約の限界ユーザ企業の内製化
内製化を推進

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ベンダ企業の変革
ベンダ企業の変革ユーザ企業とベンダ企業の新たな関係
うまくDX化できない企業
SIer → DX パートナー
・ビジネスモデルの継続的な変革
・企業文化(固定概念)の変革
https://www.meti.go.jp/press/2021/08/20210831005/20210831005.html

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ユーザ企業の変革と本質的には変わらない！

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今日の話
競争優位性
の獲得
ビジネスモデル
の変革
企業文化・風土
の変革
プロジェクト運営におけるデータ活用文化
DXパートナー
プラットフォーマー
…
…
… …
目的方法手段
企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、
顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、
業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。
-プロジェクト運営におけるデータ活用-

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データを基にしたプロジェクト、プロセスのカイゼン
市場
「プロダクトのカイゼン」の品質、速度を向上！
データを基にした
アクションの変更
プロダクトのカイゼンプロダクトを作る組織・プロセスのカイゼン
• プロダクトに対する評価・行動ログをもとに、
バックログの追加、グルーミングを経てプロダクトを
カイゼンするサイクル。
• 開発サイクルの成果物・活動を基に、
開発プロセスをカイゼンするサイクル。
PO 開発T
PO 開発T
プロダクト
バックログアイテム
活動データ
成果物データ
バックログ
プロダクト
評価・行動ログ
成果物・活動データを基にプロジェクト運営を行う文化の醸成から、
高速高品質な開発、マネジメントの方向転換を可能にした話

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プロジェクト運営における
データ活用

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「プロジェクト運営におけるデータ活用」
どんな印象を受けますか？
質問タイム
例）
• 聞いたことはあるけど難しそう
• 聞いたことないし何のこと？
• やってみたいと思ってる！
• 完全に理解しています
• チョットデキル
• EVMとか好き
• 欠陥の分析の時くらいしかデータは使わないかなぁ

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質問タイム

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順調だったプロジェクト、結合テストが終わってみたらバグの嵐、、、、。
こんなこと、ありませんか？

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あれ、、、？いつの間にこんなにソースが汚くなってるんだろう、、、。

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他にも、、、
• 異様にバグが少ない、、、ちゃんとテストできてる、、、？
• 進捗70%です！を一生聞いてたらいつの間にか取り返しがつかない。
• うそ、、、私の見積もり粗すぎ！？（240時間/チケット)
• KPTのTry。やってみたけど効果あったのかな、、、、？
分かんないけどせっかくみんなで考えたし続けようか。

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いつでも、なんでも、
目に見える世界だったら嬉しいなぁ、、、。

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https://www.bigtreetc.com/codebase/

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What is BTC Codebase?
活動、成果物、ランタイムの情報。
なんでも集めて分析/可視化するプロダクト！

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プロジェクト運営のデータフィケーション
ユーザ
BTC Codebase担当
活動の場の自動構築データの自動収集・蓄積
活動
成果物
ランタイム
プロジェクトの状況や活動を
一目で定量的に把握。
ファクトベースでプロジェクトを
運営。
プロジェクトを跨いだ
分析の提供

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https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/03/news009.html
俺の考えた最強のダッシュボード
BTC Codebaseチーム
プロジェクト
最強のダッシュボードができた
から全員これ使ってください。
私たちがみたいものとは違うし、
いらないかな、、、。
俺の考えた最強のダッシュボードの末路

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https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1808/03/news009.html
俺の考えた最強のダッシュボード
BTC Codebaseチーム
プロジェクト
最強のダッシュボードがで
きたから全員これ使ってく
ださい。
私たちがみたいものとは
違うし、いらないか
な、、、。
1週間で使われなくなる
俺の考えた最強のダッシュボードの末路

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それぞれのプロジェクトが必要なものを自分たちで作成することが重要！
プロジェクトB
EVM
レビュー指摘率欠陥の偏在
バーンダウンベロシティ
スプリント内の活動の偏り
技術的負債のたまり具合
プロジェクトA
BTC Codebaseの大切にしている考え方

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どんな風に使われているの？

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https://aws.amazon.com/jp/big-data/datalakes-and-analytics/what-is-a-data-lake/
複雑な事象の理解、見える化
②データを観察、パターン化
③分析の仮説化、理論化
④分析の実行、可視化、レポート
①要件に関わらずデータを収集
①知見や問題から、分析の要件、目的を設定
②分析のためのデータ設計
③設計したデータの収集
④分析の実行、可視化、レポート
トップダウンなアプローチ
基本100%の正確性で事実把握
ボトムアップなアプローチ
予測分析、傾向分析、推論導出
データ分析のアプローチ
△トップダウンだけ
△ボトムアップだけ
◎両方をミックスして分析

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一目で見る
誰が見ても一目で「良いか悪いか」が分かるようなゲージ！緑じゃなければ急いで確認、、、！

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詳細に見る
ゲージが緑じゃない原因、根本原因や、より詳細な状態が確認できるダッシュボード！
とあるスプリントの結果、
状況をみることのできる
ダッシュボード
機能群、指摘区分、
時系列毎のレビュー指摘の偏在

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探索的に見る
繁忙さが不安定。
特定の曜日(※)に活動量が固まっている。
(※スプリントの終了直前)
思っていたよりも
作業が進まない
アドホックな打ち合わせが多い課題、想定外の事象の相談が
多かった
プランニングを密にすることで、
帯の作業の時間が増加！
ベロシティが向上。
事実の把握、リスクの検討

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道を外れないように教えてくれる
push
活動の記録
データ収集通知
期限切れ
レビュー未実施
指摘率など
通知項目
ダッシュボードの設定
データの参照
データを参照
scan
行動や成果物がルール/目標を逸脱している場合に通知しアクションを促すことで、
行動の自由度は保持しながら高い品質の確保が可能に！

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ユーザの反応
管理者
• プロジェクトの状況を定量化してメンバ間で共有することで、
気づきを生むきっかけとなった！
• 「結局良かったのか悪かったのかが分かる」
「それを次に活かすことができる」ことは素晴らしいと感じた！
開発メンバー
• ソースレビューの指摘分析からTryを定め、
指摘の数が目に見えて減り、ふりかえりの効果を実感できた！
• ソースコードの良さが定量的にフィードバックされることで、
意識するポイントが明確になった！

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発見仮説
取組
評価
Codebaseを使いデータ、事実を基にふりかえることで「問題の発見」「仮説
の導出」「取組の妥当性」「効果の評価」を自信を持って行うことができた！
チームの活動、成果物データ
データを基にしたカイゼン

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まとめ

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まとめ
DXの「ビジネスモデルの変革」以外の側面
「業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革」
私たちの変革の１つ：開発プロジェクトにおけるデータ活用
興味を持ったら１歩づつ取り入れてみませんか？

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「プロジェクト運営におけるデータ活用」
どんな印象を受けますか？
質問タイム
例）
• 楽しそう！
• やってみたいと思った！
• 完全に理解しています
• チョットデキル
• やってみたいけど少し難しそう、、、。
• 自分のアウトプットが数字で見えたり、改善されているのが分かるのはうれしい！
• ○○のデータも取れるともっと嬉しいかも！

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