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RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント【恒川】
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February 13, 2025
Technology
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RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント【恒川】
2025/2/4に開催したRecruit Tech Conference 2025 プレイベントの恒川のLT資料です
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February 13, 2025
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Transcript
プロダクトにより深く向き合うためのチーム分割事例 オーナーシップ強化による開発効率向上を目指して #開発生産性 #開発フロー効率化 プロダクトディベロップメント室 販促領域エンジニアリン グ2ユニット(飲食・ビューティー) ビューティー領域エ ンジニアリング部 ビューティープロダクト開発2グループ 恒川
泰輝 RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night-
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- #開発生産性、#開発フロー効率化 プロダクトにより深く向き合うためのチーム分割事例 オーナーシップ強化による開発効率向上を目指して
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 恒川 泰輝 パスタ作り・サイクリング・アニメ
経歴 / Career 2017年にリクルートに新卒入社。 入社後はAirREGI EUのバックエンドを担当。 その後、『ホットペッパービューティーコスメ』の新規事業 立ち上げに参画し、バックエンドやインフラをメインに担当。 2021年12月から『ホットペッパービューティー』APIチーム に参画し、2024年4月より同チームのリーダーを務める。 趣味 / Hobbies プロダクトディベロップメント室 販促領域エンジ ニアリング2ユニット(飲食・ビューティー) ビューティー領域エンジニアリング部 ビュー ティープロダクト開発2グループ
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- Agenda 1. 担当プロダクトとチームの概要
2. 分割前の課題 3. 分割のねらい 4. 分割のプロセス 5. 結果・考察 6. 今後の展望
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- ホットペッパービューティー 国内最大級のヘアサロン・リラク&ビューティサロンの検索・予約サイト 年間1.9億回の予約が行われている
2024年12月現在
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- APIチーム カスタマー(サロン利用者)向けのネイティブアプリとWeb用のBackend APIを担当
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割前の課題
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 体制 総勢27名 リーダー・サブリーダー(2名)
TechReviewチーム(3名) エンハンスメンバー(22名) 非機能要件や内部品質を担保
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- Two-Pizza Teams >
27名 10名以下 Amazonで採用されているルール 「社内のすべてのチームは2枚のピザを食べるのにピッタリな人数でなければいけない」
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 馴染のない領域 システム規模の拡大 馴染みのない領域へのアサインが増加
チーム人数の増加 機能の複雑化 見積もり・設計の精度低下 調査工数の増加 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- リファクタ難易度の高まり 当該箇所に 馴染みのあるメンバー
当該箇所に 馴染みのないメンバー 改修工数 ◯ 既存の意図を熟知 △ 一から調査 設計の改善 ◯ 過去の反省を次に生かせる △ 設計意図を推測しながら改修 中長期的な品質向上 ◯ 学びを継続的に反映 △ 学びが断片的 都度異なる領域へのアサインにより継続的に観察できず、中長期的な改善が難しい現状
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割のねらい
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 認知負荷の軽減 予約 決済
サロン マガジン スタイル ブログ 口コミ スタイリスト クーポン・メニュー … 分割後 狭い領域 分割前 広い領域 把握すべき領域が狭い 特定領域の担当回数が増加 調査工数が減少 見積もり・設計の精度が向上 認知負荷が軽減 ↓ ↓ ↓ ↓ 馴染みのある領域へのアサインが増加
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- オーナーシップを発揮する学習サイクル 各領域に 継続アサイン
観察&機能開発 ふりかえり 学び 負債発見&改善 • 領域分割で「自分の範囲」を明確化 • 継続的な観察でリファクタを計画しやすく • 負債返済は「他の誰か」ではなく「自分たち」 担当領域に自然と深く向き合える環境を整備
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割の検討
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- イベントストーミング イベントの洗い出し 境界づけられたコンテキストの明確化
プロダクト全体像の可視化 ↓ ↓ システムやビジネスプロセスのイベントを可視化し 共有するためのワークショップ形式のモデリング手法
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- APIエンドポイントを分類 将来的なシステム分割を見据えてAPIエンドポイントをカテゴリ別に整理 そのカテゴリを分割後の各チームにアサインし担当領域を定義
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 3チームへ集約 • 大きく3つに分割
柔軟に後戻り可能で将来的に細分化が容易 • カスタマーの行動フローを意識したチーム名 プロダクトKPIと紐づけやすく • シミュレーションで事前検証 過去の一定期間について仮に分割後構成で臨んでいたとして 負荷に偏りがなかったか等問題なく案件を実施できるか確認
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割後の体制 リーダー・サブリーダー(2名) TechReviewチーム(2名)
ディスカバリーチーム(7名) マッチングチーム(9名) あえてサブチームに属さず 横断レビューでサイロ化防止 リザーブ・ペイチーム(6名)
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 結果・考察
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割結果 - 定量
チーム分割の半年後にアンケートを実施 分割全体の総合評価 8割以上がポジティブな回答 調査なしの即答が何回増えたか? 半数以上のメンバーが増えたと回答
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 分割結果 - 定性
<「保守が他人任せにならず、継続的に改善できている」 <「問い合わせが各サブチーム宛になるため、当事者意識が自然と高まる」 <「同じ領域を繰り返し担当できるので、設計方針が一貫しやすい」
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 想定と異なった点 保守案件の割り振り 担当領域の再割り当て
全体に関わる保守案件は負荷小の ディスカバリーチームが担う想定 ↓ 余裕があるチームが担当するのが効率的 チーム負荷を考慮し 掲載に関わるAPIを2チームで分担 ↓ 1チームで担当する方が適切 運用しながら都度ふりかえり、素早く反映して最適な体制へ微調整
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- チーム分割とシステム分割どちらが先か? (個人の意見) やってみないとわからないこともあるので、まずはチーム分割で学び、必要に応じてシステム再編
システム分割が先 チーム分割が先 分割軸の変更 △ システム実装変更に工数が発生 ◯ 運用・組織変更のみで工数が小さい 実運用との乖離 △ アーキテクチャが 現場の実態と乖離するリスク ◯ 逆コンウェイで理想と現場の実態を すり合わせしやすい
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 今後の展望
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- 今後の展望 システム分割を本格始動 •
これまでのチーム分割や運用知見を活用 • 後戻りコストを抑えつつ段階的に推進 プロダクト全体のチーム分割 • APIチームのみならずプロダクト チーム全員を含めた体制づくり • チームごとのプロダクトKPIの明確化 小さく分割して学んだ経験を踏まえ、システム&組織を段階的に最適化
RECRUIT TECH CONFERENCE 2025 プレイベント -LT Night- プロダクトへより深く向き合うチームへ