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【Developers Summit 2024】16-B-9_NEC大内孝明_組織と人とデータ...

【Developers Summit 2024】16-B-9_NEC大内孝明_組織と人とデータと生成AIでプロセス変革を!

大内 孝明 Takaaki Ouchi

February 20, 2024
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  1. © NEC Corporation 2024 2 ◆ 所属: 日本電気株式会社 ソフトウェア&システムエンジニアリング統括部 アジャイルコンサルタント

    ◆ プロフィール: 2006年に日本電気株式会社に入社。公共系パッケージソフト開発・ SIを経験後、組織SQA兼PMOに従事。 2017年よりアジャイルコンサルタントとして社内外の多様なアジャ イルチームを立ち上げ、組織変革を推進。現在は加えてデータサイエン スを活用した組織プロセス変革を推進中。 ◆ コミュニティ: PMI日本支部 アジャイル研究会 代表 国際標準化機構(ISO) Agile & DevOps検討委員 ◆ 登壇履歴: PMI主催 PMXPO 2023 Agile Japan 2021 Developers Summit 2021 Scrum Fest Osaka 2021 PMI日本フォーラム 2021 大内 孝明 (Takaaki Ohuchi) 登壇資料(Speaker Deck) https://speakerdeck.com/takaakiouchi
  2. © NEC Corporation 2024 3 SW開発データの統計分析から改善ポイントを特定し、生成AIを活用した対話により 対策を検討、組織/チームのプロセス変革につなげるサイクルを推進しています。 組織と人とデータと生成AIによるプロセス変革 SW開発データ: バグ数、テスト数、

    レビュー時間… + 売上、利益率 データを統計 分析 生成AIによる 対策検討 チーム/組織 プロセス変革 開発時データ を収集 データ白書DB 改善活動: リスク管理ルール整備、 チェックリスト整備… 4000件を超えるデータを 収集し統計分析 説明変数、傾向を分析 マインドマップ +生成AIによる 対話型検討 ーーーーーー ーーーー ーーーーー 組織 チーム
  3. © NEC Corporation 2024 4 企業規模を活かしデータを蓄積し、決定木分析により組織/チーム課題と関係性の高 いメトリクスを抽出し、箱ひげ図で傾向をとらえ改善ポイントを絞ります。 統計分析により改善ポイントを特定 機能設計工程バグ摘出率 ≧XX%

    機能設計工程バグ摘出率 <XX% 開発 生産性 決定木分析 箱ひげ図(層別) 開発生産性 統計分析ツールを使い、トップの目的に対 して統計的に関係性の高いメトリクスを抽 出し、境界値で分け、ツリー構造で表示 境界値より高いデータと低いデータとをグ ループ(層)で分け、Y軸の目的の数値の 分布を見て傾向を確認 機能設計工程バグ摘出率が一定値以上のときに開発生産性が高い傾向にあることが分かる。 では、機能設計工程バグ摘出率を高めるためには何をすべきか?
  4. © NEC Corporation 2024 5 マインドマップと生成AIアシスト機能を使用し、生成AIで問いを立てることで思考 を広げ、コンテキスト(背景/文脈/特性など)を考慮し対策を検討します。 生成AIを利用し対策を検討 ① ①

    ② ② 機能設計のバグ はどの様なもの がありますか? 機能要件の不明確さに よるバグ 機能間の相互作用が考 慮されていないことに よるバグ この種類のバグに 対して他組織を参 考に対策を打とう ◆ 単純な選択ではなく、自らの思考を広げやすい。 ◆ 思考経路が分かりやすく、説明しやすく共有しやすい。 機能設計工程 のバグ摘出率 を高める方法 継続的な改善 プロセスはど のように実装 しますか? マインドマップに目 的を設定し、Miro Assistのメニューか ら①を押下し、 表示された問いから 1つ選択し②を押下
  5. © NEC Corporation 2024 6 生成AIの提示した対策に従うだけではなく、組織やチームや自らのコンテキストを 活かし対話し“想い”を載せることでプロセス変革活動に血を通わせ熱を入れます。 ポイントは“個人”と“対話” “個人”:組織、チーム、自身 “対話”:コラボレーション、協調

    ◆ コンテキストを考慮し自ら思考を広げ て対策を検討することで、責任感を生 みプロセス変革活動に熱を入れる 引用元:アジャイルソフトウェア開発宣言 (https://agilemanifesto.org/iso/ja/manifesto.html)