Scrum Fest Mikawa 2021 じゃん 13:00-
by
Yutaka Nakano
Link
Embed
Share
Beginning
This slide
Copy link URL
Copy link URL
Copy iframe embed code
Copy iframe embed code
Copy javascript embed code
Copy javascript embed code
Share
Tweet
Share
Tweet
Slide 1
Slide 1 text
アジャイルなアナリストの道具箱: すべての道は ”IPO” に通ず Scrum Fest Mikawa 2021 / @ytk250
Slide 2
Slide 2 text
本日の内容 • IPO(インプット、プロセス、アウトプット)は • すべての”仕事”に当てはまる原理原則で、 • あたり前の話だけど、意識的につかっている人は少ない • クライアント業務の理解やシステム解析はもちろん、 コミュニケーションにも応用できる
Slide 3
Slide 3 text
自己紹介 • 中野 裕(なかの ゆたか) • 兵庫県生まれ、札幌育ち • 経歴 • SIerで金融系システム(2002年- / 東京) • フリーで業務系システムをいろいろ(2014年- / 札幌) • 味の素エンジニアリング(株)社員(2021年- / リモート週2-3) PLANTAXIS®の開発担当 / PO的役割 • アジャイル札幌 / スクラムフェス札幌2021実行委員 • SCM(2019年-) • 読書、ビール、登山(初心者)
Slide 4
Slide 4 text
アジャイルな『アナリスト』 • 自分が普段使っているツールを 総動員して、ユーザーストーリー の本質について顧客と 意思疎通をはかる 引用:『アジャイルサムライ』 Jonathan Rasmusson 著 西村直人・角谷信太郎 監訳 / 近藤修平・角掛巧拓未 訳 この人
Slide 5
Slide 5 text
ここから本題 ツールの1つを紹介します
Slide 6
Slide 6 text
IPOって言葉使いますか? I:インプット P:プロセス O:アウトプット の略です
Slide 7
Slide 7 text
こんなイメージ プロセス イン プット アウト プット
Slide 8
Slide 8 text
それがどうしたの? どんな仕事に対しても、常に成立する大原則 プロセス イン プット アウト プット • 小麦粉 • 水 • イースト • まぜる • こねる • 発酵 • 焼く • パン ex.
Slide 9
Slide 9 text
どんな仕事でも? • 人がやる仕事 • 組織でやる仕事 • 機械がやる仕事 • コンピューターがやる仕事 • etc.. さらに、各仕事の粒度を変えても成立する
Slide 10
Slide 10 text
人や組織の仕事
Slide 11
Slide 11 text
機械やコンピューターの仕事
Slide 12
Slide 12 text
(余談)どこから持ってきた言葉か 過去に参画したプロジェクトの 処理記述書(IPO編)という設計書の書式から借りた言葉で、 例えばこんな感じで書きます
Slide 13
Slide 13 text
実例 IPOの使いかた
Slide 14
Slide 14 text
活用シーン • クライアントの業務分析の第一歩 • 既存システムの解析 • チームや個人が行う仕事の可視化 • etc..
Slide 15
Slide 15 text
実例 • Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する • Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する • Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する
Slide 16
Slide 16 text
Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する
Slide 17
Slide 17 text
Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する • ある業務システムを開発する場合 • クライアントは自身の業務を説明できない • 業務フローの作成は、めんどくさい・コスパが悪い • IPOを会話のベースする
Slide 18
Slide 18 text
物流 Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する • 会社のIPOを整理 • ブレイクダウンしつつIPOを整理 • トップダウン、ボトムアップを 行ったり来たり 会社 営業 生産 調達 製造 配送 I:生産計画 O:材料の発注 I:材料、レシピ O:製品 I:製品、配送先 O:配送 I:ヒト、モノ、カネ、情報 O:製品 I:生産計画 O:製品 I:製品、受注情報 O:配送
Slide 19
Slide 19 text
Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する • 部門間のIPOをつなげて、過不足を洗い出す 調達 製造 配送 取引先 ユーザー 生産計画 製品 発注 材料 製品(配送) 受注情報 レシピ
Slide 20
Slide 20 text
Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する
Slide 21
Slide 21 text
Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する • あるシステム開発プロジェクトで • テストの結果が期待通りではなかった場合、 • どこに誤りがあったのかIPOで説明する
Slide 22
Slide 22 text
Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する • I:入力データ • P:処理 • O:出力データ 処理 (プログラム) 入力 データ 出力 データ
Slide 23
Slide 23 text
Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する • テスト結果がNGの場合、原因は入力データ or 処理 処理 (プログラム) 入力 データ 出力 データ まぜて考えない
Slide 24
Slide 24 text
Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する • NGの原因特定のためには、データと処理を分けて考える • クライアントに説明する際にも、 データと処理を分けて伝えると理解してもらいやすい
Slide 25
Slide 25 text
Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する
Slide 26
Slide 26 text
Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する • あるメンバーの • タスクの成果が期待通りでなかった場合、 • IPOで説明する
Slide 27
Slide 27 text
Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する • I:資料 • P:タスク • O:成果物 ある人が タスクを実施 資料 成果物
Slide 28
Slide 28 text
Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する • 期待どおりの成果ではない場合、 原因は資料 or タスクのやり方 ある人が タスクを実施 資料 成果物 まぜて考えない
Slide 29
Slide 29 text
Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する • 要件定義の場合、インプットが足りないことが多い • 手法よりインプットが大事 要件定義 (=ユーザーを 理解する活動) インプット 成果物 • 組織図 • 業界用語 • 関連法規 • フィードバック 足りてないことが多い
Slide 30
Slide 30 text
まとめ
Slide 31
Slide 31 text
本日のまとめ① • IPO(インプット、プロセス、アウトプット)は • すべての”仕事”に当てはまる原理原則で、 • あたり前の話だけど、意識的につかっている人は少ない • クライアント業務の理解やシステム解析はもちろん、 コミュニケーションにも応用できる
Slide 32
Slide 32 text
本日のまとめ② • IPOは、つまりDFD、PFDの1要素を取り出したもの • フローではなく取り出した1要素も有用
Slide 33
Slide 33 text
ありがとうございました