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製造業とCI/CD

 製造業とCI/CD

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  1. ソフトウェアが世界を飲み込む • 世界最大の書籍販売会社: Amazon.com (x Barnes & Noble) • 世界最大のビデオサービス会社:

    Netflix (x Blockbuster) • 世界最大のホテルチェーン: AirBnB • 世界最大のタクシー会社: Uber … • 日本最大の高等学校: N高等学校・S高等学校 どれもが業界ランキングのn位 →1位ではなく、 圏外から「デジタル(ソフトウェア)」の力で 1位に飛び込んできた
  2. 5 製品やサービスを継続的にバージョンアップし続ける プラン コード ビルド テスト リリース デプ ロイ 運用

    監視 継続的インテグレーション (CI) 継続的 デプロイ (CD) 自動化できない 非正常系は 自動化できない 自動化できる→継続的であるために自動化すべき ビジネスが継続する限り、プロジェクトは続く コード追加・修正時は 常にビルド・テスト (テストを最終工程で まとめてやらない→ 早く失敗すれば 早く品質が安定する) サービス停止せず常に リリース/デプロイ (失敗時にはクイックに 修正 / 前バージョンに 戻せる)しくみ 共有 リポジトリ上 で 常に作業 運用・監視しやすい 品質をコードに反映 (必要なデータの取得、 スケーラビリティの 確保)
  3. 常時テストされた状態:自動化+シフトレフト 左側の工程で(コード変更・修正の度に ) 「自動的に」テストをしていると、 • 開発者が問題を作りこんだまま、次工程に すすむことを抑止 • コードや仕様がテストしやすく (品質向上)

    • 「あとで誰かに迷惑がかかる」心配からの 解放(機能追加・修正モチベーション向上 ) プラン コード ビルド テスト リリース デプ ロイ 運用 監視 継続的インテグレーション (CI) 継続的 デプロイ (CD) 自動化できない 非正常系は 自動化できない 自動化できる→継続的であるために自動化すべき 右側の工程で(最後の最後になって )まとめて 「人手で」テストをしていると、 • 問題個所の切り分け (どこまでOK)が困難 • 修正後、人手で実行するテスト件数が膨大 • 機能追加・修正をするモチベーションが 上がらない
  4. 「モノづくり」でも左側で品質を作りこんでいる デジタルの波は「モノづくり」においても、シフトレフトという言い方こそしないものの、 左側で品質を作りこんでいる • 製造業:CAD + シミュレーション … 少品種大量生産 ◦

    模型や実物を使ったテストは時間・費用がかかり、取得可能なデータ(の精度)に限りがある ◦ 設計データ(デジタルデータ)+シミュレーションでできるテストを切り分けて早期実施 • 建設業:BIM + フロントローディング … 少品種少量生産 ◦ 従来は紙や2次元CADの上で意匠・構造・設備間で個別に設計→現場力で柱や配管を「合わせこみ」 ◦ 3次元データ(BIM)を工程間で共有して進める→施主に対しても完成イメージで握ることが可能に • アパレル:3次元CAD + グレーディング … 多品種大量生産 ◦ 3次元のイラスト+2次元の型紙から服を作るのではなく、工程の初期から3次元CADを使って、 製品イメージ+製造図面を時間差なく一致させる ◦ サイズやプロポーションの違いによる図面の引き直しの自動化が可能に(最終チェックは人)
  5. 9 製品の中にある「モード1」「モード2」切り分け ITの世界では価値・貢献観点から業務全体をモード1/モード2に分ける モノづくりにおいてもモード2を見定め、スピードアップすることが重要 モード1 変化が少なく、 確実性・安定性を 重視 モード2 開発や改善スピー

    ド、利便性を重視 ゴール 差別化→ 利益拡大 効率化→ コスト削減 手段 DevOpsによる 内製 (現場ニーズ 迅速に反映) 既製品を そのまま使う (自動更新) 適用業務 顧客との 関係性が 必要な領域 会計 人事 生産管理... (ERP領域)
  6. デジタル活用の3つの側面 ― Uberを例にとって 省人化 ― 人が関わるポイントを減らす - モバイルアプリによる配車依頼 - 電話がつながるまで待たなくてよい

    - 質の悪いオペレーターと会話しなくてよい - 聞き違えや指示漏れ等で「車が来ない」 ケースを想定しなくてよい - GPS+地図で現在の状況を常時トラック可能 均一化 ― 経験等による差を縮める - GPS + 地図によるナビゲーション - 裏道を知っているベテランも、新人も 同じ土俵で仕事ができる - 到着予想時間が表示されているので、 急かされる/責められることはない - お客さんをちゃんと拾える 差別化 ― 自分に合うドライバー、自分に合うお客さんが見つかる - AIによるレコメンデーションと相互スコアリング - 車内の過ごしやすさ(ドリンク、デコレーション、BGM)や会話、運転の仕方等、価値観に合わせマッチング - 話し上手でも口下手でも、自分と相性の良いお客さんを乗せられる