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DevOpsDays Tokyo2022 ファクトから始める改善アプローチ 〜「LeanとDevOpsの科学」を実践して〜 #DevOpsDaysTokyo #DevOps #4keys #cloud #cicd #Accelerate #LeanとDevOpsの科学

DevOpsDays Tokyo2022 ファクトから始める改善アプローチ 〜「LeanとDevOpsの科学」を実践して〜 #DevOpsDaysTokyo #DevOps #4keys #cloud #cicd #Accelerate #LeanとDevOpsの科学

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Hiroyuki TAKAHASHI

April 21, 2022
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  1. ファクトから始める改善アプローチ 〜「LeanとDevOpsの科学」を実践して〜 2022年4月21日(木) DevOpsDaysTokyo2022 Day1 株式会社ビズリーチ(Visionalグループ) 賀茂慎一郎 高橋裕之 内藤靖子

  2. l 自己紹介 l Visionalグループ紹介 l ビズリーチで始まった"SPI"活 動とは何か? l ファクトから始めるために何を しているか

    l 計測までの道のり l 計測 - four keys l 計測 – ケイパビリティ l 計測結果をどう活かしているか l 活動を振り返って l 今後の展望 2 アジェンダ
  3. 自己紹介

  4. ▪ 【出身】 名古屋:東京在住10年 ▪ 【所属】 プロダクト品質管理部 SPIグループ ▪ 【専門領域】 アジャイル、ソフトウェアプロセス改善

    ▪ 【略歴】 Slerにて複数の開発PJを経験後、スクラムマスターとして活動 ビズリーチには2020年1月入社。 ▪ 【取得資格】 Certified ScrumMaster® Certified Scrum Product Owner® ▪ 【Strength Finder】 ポジティブ、社交性、コミュニケーション、最上志向、アレンジ ▪ 【好きなもの】 ボドゲ(バトルライン、ドミニオン)、漫画(ヒロアカ、ブルー ピリオド、暗殺教室、HUNTER×HUNTER、ハガレン、その他無 数) 賀茂 慎一郎 4
  5. ▪ 所属:プロダクト組織開発本部 プロダクト品質管理部 SPIグル ープ マネジャー ▪ ソフトウェアエンジニア22年目 ▪ 組込みエンジニアとしてプリンタドライバ開発、コンシューマ

    ー向けデジタルカメラ・カムコーダー開発を経て、SEPG、PMO に従事 ▪ ビズリーチには2021年8月に入社 ▪ お仕事:ソフトウェアプロセス改善/アジャイルコーチ/プロダク トマネジメント/プロジェクトマネジメント/チームビルディング/ ▪ 好き:コストコ/ディズニーリゾート/ネコ/ファスティング ▪ 苦手:ナッツ類/キャンプ/睡眠不足/運動 ▪ StrengthFineder:協調性/回復志向/アレンジ/公平性(人間関係 構築力と実行力が強み) ▪ Certified ScrumMaster® Advanced Certified ScrumMaster® Certified Scrum Product Owner® Certified Agile Leadership I 高橋裕之(たかぼー) hiroyukitakah taka_bow @Taka_bow 5 内藤 靖子
  6. ▪ 所属:プロダクト組織開発本部 プロダクト品質管理部 部長 ▪ ソフトウェアエンジニア31年目 ▪ 専門領域1:アジャイルコーチ、ソフトウェアプロセス改善コーチ ▪ 専門領域2:エンジニアリング組織のリファクタリング

    ▪ 【略歴】倒産1回・フリーランス1回・転職7回 組込みエンジニアとして交換器やルーターなどの通信インフラソ フトウェア開発、コンシューマー向けデジタルカメラ・カムコー ダー開発のプロジェクトリーダーを経て、SEPG、PMO、QA な どのマネジメントに従事。 ビズリーチには2021年7月入社。 ▪ Certified ScrumMaster® Advanced Certified ScrumMaster® Certified Scrum Product Owner® Certified Scrum Professional® - ScrumMaster Certified Scrum Professional® - Product Owner Certified Agile Leadership I ▪ 好きな言葉:「そなえよつねに」(Be Prepared) ▪ 好きな小説:十二国記シリーズ (小野不由美) 高橋裕之(たかぼー) hiroyukitakah taka_bow @Taka_bow 6
  7. Visionalグループ紹介

  8. 2009年4月 創業 (資本準備金含む) ※2021年5月18日時点 164億円 資本金 (2021年7月末日時点) ※臨時従業員(契約社員、パート タイマー、アルバイト)を含む 1,469名

    従業員数 東京・大阪・名古屋・福岡 静岡・広島 拠点 ) (株式会社ビズリーチ創業) 2020年2月 設立 (ビジョナル株式会社設立) グループ概要 8
  9. グループミッション 9

  10. 目指す姿 産業のデジタルトランスフォーメーショ ン(DX)を推進する事業を展開し、 ビジネスの生産性向上を支えていきます。 10

  11. 11 会社の成長 売上高推移 サービス数推移 ೥ؒͰ ਓҎ্ͷ૊৫ʹ੒௕ͨ͠ݱࡏ΋ɺച্ߴɺαʔϏε਺ڞʹ૿͑ଓ͚͍ͯ·͢ɻ 約 100億 2017年 ※2016年8月〜2017年7月

    約 287億 10以上 1 ※2020年8月〜2021年7月 2009 2013 2015 2017 2011 2021 1,469名 従業員数 2021年 2021年 2009年 2019 雇用形態:正社員、契約社員、アルバイト・パート、派遣社員、出向受入 ※当社グループから当社グループ外への出向者を除き、当社グループ外から当社グループへの出向者を含む 5年間 287% 成長
  12. Visional グループサービスの歴史 12

  13. グループ運営サービス 13

  14. ビズリーチで始まった"SPI"活動とは何か?

  15. l SPI:Software Process Improvement l 「継続的に」ソフトウェアプロセスを改善する活動、ならびに支援チームを指す l もともとはCMM/CMMI、SPICE、TickIT Plusといったフレームワークを組織にインストール実 戦部隊。昔はSEPGと呼ばれていた。

    l 2000年8月に「日本SPIコンソーシアム(JASPIC)」という研究・普及団体が作られ、今も活動してい る。 l 近年、アジャイルな開発において、本当にプロセス効率が高く顧客のアウトカムを達成しているの か?を証明するためにSPI活動が益々重要になっている。 ソフトウェアプロセス改善(SPI)とは何か? ※日本SPIコンソーシアム(JASPIC):http://www.jaspic.org/ 15
  16. 1. 優れたソフトウェアプロセスの要 素が、優れたやり方で定義できる こと 2. ソフトウェア開発への既存の組織 的アプローチが、これらの要素と 照らし合わせて診断できること 3. 改善のための有意な戦略を定義で

    きること ソフトウェアプロセス改善(SPI)とは何か? 実践ソフトウェアエンジニアリング[第9版] Roger S Pressman・Bruce R.Maxim著 より引用 16
  17. ソフトウェアプロセス改善(SPI)とは何か? アセスメント 能力判定 改善戦略 ソフトウェア プロセス (ソフトウェアプロセス)は (アセスメント)によって 判断される (アセスメント)は

    (能力判定)へつながる (能力判定)は(改善戦略)の 基盤となる (アセスメント)は (改善戦略)へつながる (能力判定)は(ソフトウェアプロセス)の ➢ 能力,強み,弱みを識別する ➢ 成熟度を明らかにする (改善戦略)は(ソフトウェアプロセス)の ➢ 変更を明らかにする ➢ 改善アプローチを 提案する 実践ソフトウェアエンジニアリング[第9版] Roger S Pressman・Bruce R.Maxim著 より引用 17
  18. ソフトウェアプロセス改善(SPI)とは何か? 材料 × 料理法 × 味付け = おいしい料理 Scrum ウォーターフォール

    アジャイル風の何か リモートワーク Java Python iPhone Mac Angular AWS JIRA GitHub 信頼性 マーケット 利用時の品質 セキュリティ 保守性 性能効率性 プロダクト …… …… …… 18
  19. つまり要約すると ソフトウェアプロセス改善(SPI)とは何か? ソフトウェア界のお料理研究家である 19

  20. ソフトウェアプロセス改善活動(SPI活動)とは? 20 ソフトウェア開発は料理に似ている 料理 ソフトウェア開発 料理研究家 プロセス改善コーチ アジャイルコーチ 研究・鍛錬 研究・鍛錬

    似ている 実践・伝達 SPI活動 日本の食卓を変える 日本人のくらしを変える アウトカムを加速する エンジニアの仕事を楽しくする
  21. Andrew Z. Colvin, CC BY-SA 3.0 <https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0>, via Wikimedia Commons

    https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Earth%27s_Location_in_the_Universe_SMALLER_(JPEG).jpg ところで、ものごとを俯瞰して見れてますか? 21
  22. デベロッパー星 開発者 開発たのしー 22

  23. デベロッパー星<スクラム系 開発者 スクラムマスター プロダクトオーナー スクラムチーム イケてるチームだぜ! 23

  24. デベロッパー領<スクラム系<事業会社銀河 開発者 スクラムマスター プロダクトオーナー スクラムチーム セールス マネジャー サポート デザイン お客様の期待に答えます!

    24
  25. エターナルズ? 開発者 スクラムマスター プロダクトオーナー スクラムチーム セールス マネジャー サポート デザイン 25

  26. エターナルズ? 開発者 スクラムマスター プロダクトオーナー スクラムチーム セールス マネジャー サポート デザイン メンテナンスで

    すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 26
  27. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 事 実 か ? 27
  28. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 意 見 か ? 28
  29. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 事 実 か ? 29
  30. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 意 見 か ? 30
  31. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 対策案を 作る 31
  32. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 デプロイ 対策案を 作る 対策案を 動かす 32
  33. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 デプロイ 対策案を 作る 対策案を 動かす 計 測 結果を 検証する 33
  34. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 デプロイ 対策案を 作る 対策案を 動かす 計 測 結果を 検証する 事 実 ! 34
  35. そうだ、計測しよう! 35

  36. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 デプロイ 対策案を 作る 対策案を 動かす 計 測 結果を 検証する 36
  37. Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実) Opinion(意見)

    メンテナンスで すぐ停止するよね 品質が悪いなー サービスよく 落ちてない? 製品の進化が遅いねぇ 処理が重いね 設 計 デプロイ 対策案を 作る 対策案を 動かす 計 測 結果を 検証する 仮説 対策案を 考える 37
  38. 仮説 Opinion vs Fact(意見か事実か) * https://slide.meguro.ryuzee.com/slides/78 吉羽龍太郎さん「カイゼンの基本」より引用 Problem(問題) Solution(解決策) Fact(事実)

    Opinion(意見) 計 測 設 計 デプロイ ② ③ ④ ① 38
  39. 39 「LeanとDevOpsの科学」の著者の1人 Gene Kimさんが、DevOpsDays 2019 のキーノートセッション でDevOpsをシンプルに定義するならば以下であると仰っていました。 そうだ、計測しよう! “Better, Faster,

    Safer, Happier” 「より良く、速く、安全に、もっとハッピーに」 LeanとDevOpsの科学[Accelerate] テクノロジーの戦略的活用が組織変革を加する Nicole Forsgren Ph.D. (著), Jez Humble (著), Gene Kim (著), 武舎広幸 (著), 武舎るみ (著)
  40. 「書いたコードの量」 「ベロシティ(速度)」 「リソース効率(利用率)」 40 そうだ、計測しよう! LeanとDevOpsの科学[Accelerate] テクノロジーの戦略的活用が組織変革を加する Nicole Forsgren Ph.D.

    (著), Jez Humble (著), Gene Kim (著), 武舎広幸 (著), 武舎るみ (著) 生産量(Output)ではなく成果(Outcome)に焦点を当てる
  41. ファクトから始めるために何をしているか

  42. 「LeanとDevOpsの科学」とは l 原書は「ACCELERATE」、日本語版は2018年に出版。 l 迅速かつ高品質なデリバリを実施している組織とそうでない組織の違いに関する研究結果を まとめている。 https://book.impress.co.jp/books/1118101029 https://www.oreilly.com/library/view/accelerate/9781457191435/ 42

  43. l 2018年よりGoogle Cloudと共同で実施しており、毎年調査レポート(State of DevOps)を 公表している 調査結果は毎年公開されている https://cloud.google.com/blog/ja/products/devops-sre/announcing-dora-2021-accelerate-state-of-devops-report 43

  44. l DORA社(現Google)が直近6年間の研究から導いた開発チームのパフォーマンス指標=Four Keys l アジャイルでもウォーターフォールでも計測可能 デリバリーパフォーマンスの指標 リードタイム コードがコミットされて から本番環境で正常に実 行されるまでの時間

    デプロイ頻度 コードを本番環境にデプ ロイまたはエンドユーザ ーにリリースした頻度 平均修復時間 (MTTR) サービスインシデント または不具合が発生した ときにサービスの復元に どれくらいの 時間がかかるか 変更失敗率 本番環境に変更を加えた、 またはユーザーへのリリ ースを実施した結果サー ビスが低下し、 その後修正を行う必要が 生じた割合 44
  45. デリバリーパフォーマンスの指標 エリート ハイ ミディアム ロー 変更リードタイム 1時間未満 1日〜1週間 1ヶ月から6ヶ月 6ヶ月以上

    デプロイ頻度 オンデマンド (1日複数回) 1週間から1ヶ月 1ヶ月から半年 半年以上 平均修復時間(MTTR) 1時間未満 1日未満 1日〜1週間 6ヶ月以上 変更失敗率 0-15% 16-30% 16-30% 16-30% state of devops 2021を参考に作成 45
  46. エリートとローの差は年々開いている デリバリーパフォーマンスの指標 エリート エリートとローの差 ロー 変更リードタイム 1時間未満 6570倍 6ヶ月以上 デプロイ頻度

    オンデマンド (1日複数回) 973倍 半年以上 平均修復時間(MTTR) 1時間未満 6570倍 6ヶ月以上 変更失敗率 0-15% 3倍 16-30% state of devops 2021を参考に作成 46
  47. l four keysは互いに独立した指標ではなく、デリバリにおける質とスピードをいかに高いレベルで実 施できているかを測る指標である 質とスピードの両立 質 スピード 変更リードタイム デプロイ頻度 平均修復時間

    変更失敗率 リードタイムが短くなると 学習スピードが増し、 品質が向上する 品質が向上すると リードタイムは短くなり、 頻繁なデプロイが容易になる 47
  48. l 定められた成熟度レベルではなく、組織が保有するケイパビリティ(能力)に着目 l 「LeanとDevOpsの科学」ではfour keysの改善に効果が高いとされる24のケイパビリティが 紹介されている 成熟度ではなく、ケイパビリティ 一定の成熟状態の「到達」に焦点 同じレベルのチームには 似たツールやプラクティスを推奨

    計測内容と成果への紐付けが曖昧 (計測は比較的容易) 到達ポイントが静的 終わりのない継続的改善 組織の目標に応じた ケイパビリティに焦点を当てる 結果をベースに特定のケイパビリティが 結果にどう有用なのか重視する 変化に合わせた(動的な)改善が可能 成熟度モデルの特徴 ケイパビリティモデルの特徴 48
  49. ケイパビリティは定期的にアップデートされている 技術 プロセス 測定 組織文化 バージョン管理 チームのツール選択の サポート チームのテスト システムをモニタリングしてビ

    ジネス上の意思決定に役立てる 仕事の満足度 トランクベース開発 テストデータ管理 変更承認の効率化 障害の予兆通知 Westrumの組織類型 継続的インテ グレーション セキュリティの シフトレフト お客様の フィードバック 仕掛かり制限 学習文化 デプロイの自動化 データベースの チェンジマネジメント バリューストリーム での作業の可視性 ビジュアル管理 変革型リーダーシップ 継続的なテスト クラウド インフラストラクチャ 小さいバッチ 単位の作業 モニタリングと オブザービリティ 継続的デリバリー コードの保守性 アーキテクチャ 現在27のケイパビリティが公開されている https://cloud.google.com/architecture/devops/capabilities?hl=ja 49
  50. 計測までの道のり

  51. 1. 計測仕様を決める 2. 計測データを収集する 3. 計測結果を可視化する 4. プロダクト開発チームのケイパビリティ調査を実施する 5. four

    keysとケイパビリティ調査結果を踏まえ、改善施策を定める 6. 改善施策を実行する 大まかな流れ 51
  52. 1. 計測仕様を決める 2. 計測データを収集する 3. 計測結果を可視化する 4. プロダクト開発チームのケイパビリティ調査を実施する 5. four

    keysとケイパビリティ調査結果を踏まえ、改善施策を定める 6. 改善施策を実行する 大まかな流れ ここを説明 52
  53. 計測 - four keys

  54. Kick Off ü 計測は社内全プロダクトへの展開を予定して いる ü プロダクトチーム向けの説明会を実施し、 キックオフ! • エンジニアにとって身近で関心のある

    メトリクスだったのか、スムーズにス タートした そうだ!計測しよう 54
  55. 開発チームとSPIで協力して進める ü 開発チームはプロダクトのデリバリープロセ スを踏まえ、計測方法、収集するデータを検 討する ü SPIは開発チームと話し合って決めたことを 他プロダクトに展開し、プロダクト毎に解釈 が異ならないようにする 計測仕様を決める

    55
  56. 計測仕様の一例 four keys 定義 計測仕様 リードタイム コードがコミットされてから本番環 境で正常に実行されるまでの時間 初回コミットからメインブランチへの マージ日時

    デプロイ頻度 コードを本番環境にデプロイまたは エンドユーザーにリリースした頻度 一定期間にメインブランチへマージし た回数 平均修復時間 (MTTR) サービスインシデント または不具合が発生したときにサー ビスの復元にどれくらいの 時間がかかるか 障害検知から解消までの時間 変更失敗率 本番環境に変更を加えた、またはユ ーザーへのリリースを実施した結果 サービスが低下し、 その後修正を行う必要が生じた割合 障害件数 / メインブランチへのマージ 件数 データ収集に手間がかかる場合もあるので、 なるべく軽くスタートして、必要であれば改善をする方針とした 56
  57. 相談例(1) Feature Flagは計測対象とする? エンジニア SPI 計測対象にしましょう。 ビジネス戦略としてお客様に提供していないだ けで、提供可能にはなっているので。 57

  58. 相談例(2) リリースして1年後に発生した不具合は変更失 敗率してカウントする? エンジニア SPI カウントしないことにしましょう! 追加した機能や変更によってリリースに失敗し たケースをしりたい。 こういう潜在バグは違うメトリクスでとれるよ うにしましょう。

    58
  59. 相談例(3) 1プロダクトを複数チームで開発しているけど、 four keysはチーム毎にとる? エンジニア SPI まずはプロダクト単位で計測しましょう。 プロダクト毎の状態を把握したあと、チームご とでみれるようにチームの情報は収集するデー タにいれておきましょう。

    59
  60. 相談例(4) 市場不具合の一部は 収集できないかもしれないわよ? エンジニア SPI まずはできる範囲で計測開始して、制限事項を 明確にしましょう。 収集方法や管理の改善は可視化・分析後に再度 相談しましょう。 60

  61. l まずは2021年1月~のデータはスプレッドシートに収集した l 普段管理しているツールやドキュメントからデータを収集できたため、容易に過去分を収集できた 計測データを収集する 61

  62. l 収集したデータをGoogleデータポータルで可視化する(※図はぼかしてます) 計測結果を可視化する プロダクトA プロダクトB 62

  63. l これまで計測した2プロダクトは、半分は手動で収集しスプレッドシートに展開している l 現在、月次でデータを更新している。毎月30分未満だが、面倒になってくる 苦労ポイント①:更新に手間がかかる リードタイム デプロイ頻度 平均修復時間 (MTTR) 変更失敗率

    GitHubから自動収集 GitHubから自動収集 市場不具合情報から 手動収集 市場不具合情報から 手動収集 63
  64. l 可視化したからこそ意見や要望が出てくる l 「月次の他にクォーターごとに見たい」 l 「ぱっとみて、Elite/High/Medium/Lowのどこにいるかわかるといいな」 l 要望を受けて更新しているが、無料ツールの限界を感じている 苦労ポイント②:見たいように見せられないジレンマ 64

  65. 計測 - ケイパビリティ

  66. l ケイパビリティを計測する上で「何を持ってそのケイパビリティが備わっているか」の定義が必要 l ケイパビリティ毎に満たすために必要な観点を作成 l 観点についてはGoogle cloudが公開しているケイパビリティに関する説明を参考に作成 ケイパビリティ毎の観点を定める https://cloud.google.com/architecture/devops/devops-tech-test-automation?hl=ja 66

  67. l 実際にプロダクトに携わっているメンバーに回答を依頼 l 保有しているor保有してないの二者択一ではなく、どの程度満たしているのか度合いを調査 l 「一部同意できる」については詳細を残すことで現状を正しく可視化する どの程度ケイパビリティを保有しているのか調査 67

  68. 作成した観点表 68

  69. 69

  70. • 組織文化(4ケイパビリティ)を除 く23ケイパビリティを調査 実際の回答結果 70

  71. 工夫ポイント①:ビズリーチの状況を踏まえて観点を作成 l ケイパビリティの中にはGoogle Cloudの公開文書だけでは調査不足に陥る可能性があった l ケイパビリティが何を目指し、なぜfour keysを高めるのに有効なのか、有効な要素・プラクティス は何かを丁寧に読み解いた https://cloud.google.com/architecture/devops/devops-tech-test-automation?hl=ja 71

  72. 工夫ポイント①:ビズリーチの状況を踏まえて観点を作成 Googleはユニット・結合を100%自動化して いる前提のように見える。 現状組織によって自動化の度合いが異なるから、 その点を計測した方がいいのでは? エンジニア SPI たしカニ! 72

  73. l 2021年度のstate of devopsにドキュメントに関する言及がされており、現状のビズリーチの開発組 織におけるドキュメントの必要性を含めケイパビリティとして採用 l 観点についてはstate of devopsに記載されている内容をベースに作成 工夫ポイント②:新たなケイパビリティの追加

    https://cloud.google.com/blog/ja/products/devops-sre/announcing-dora-2021-accelerate-state-of-devops-report 73
  74. l 直訳なものもあり、内容を理解するのに時間を要した l 例えば「継続的テスト」では承認テストという単語が何度も登場するが、どのテストを指している のか当初わからなかった。原文を見返したり、社内の有識者と意見交換するなどした。 苦労ポイント①:内容の咀嚼が重い。。 https://cloud.google.com/architecture/devops/devops-tech-test-automation?hl=ja 承認テスト とは、、? 74

  75. l 当初観点表の回答は1.5h程度の想定をしていた l 実際に回答者に確認したら5時間以上かかっていることが判明 苦労ポイント②:回答者の負担が大きい 回答に5時間くらいかか りましたね…… エンジニア SPI ファッ!!!!

    75
  76. l 回答している場に同席し観察していると、どこで時間がかかっているか見えてくる l 明らかにわからない場合は質問するが、そうでない場合は自分で悩んでしまい時間がかかっている ことが判明(1つ1つは重くないため本人も自覚がない) 苦労ポイント③:回答に時間を要する これってどうい う意味だろ。。 エンジニア SPI

    悩んでいそう… 聞いてくれれば いいのに! 76
  77. 計測結果をどう活かしているか

  78. l ケイパビリティ強化やプロセス改善進めると、質・スピードが向上し、four keyも向上するはず l 継続的にfour keysを計測することで施策の効果をみえるようにする 改善効果を定量的に把握する 78

  79. l 「THE DevOps HANDBOOK」の3つの道を参考にケイパビリティ毎の関連をマッピングし整理 ケイパビリティの活かし方① 79

  80. l THE DevOps HANDBOOKの3つの道を参考にケイパビリティ毎の関連をマッピングし整理 ケイパビリティの活かし方① 調査結果を元に特に不足しているケイパビリティに 👀をつけ、どこから改善していくか認識を合わす 👀 👀 👀

    👀 80
  81. l ケイパビリティを調査したところ、どの項目も獲得できていないケイパビリティがあり、 どこから手をつければいいのか一目でわからなかった.. ケイパビリティの活かし方② 84

  82. “DevOpsへの変革の候補となるアプリケーション、サービスを選択したら、顧客に対して価値を生み出す ために協力しなければならないバリューストリームの中の全てのメンバーを明らかにする必要がある。 (中略) バリューストリームのメンバーが明らかになったら、次は仕事がどのように進められるかを具体的に理解することだ。” ヒントは先人の英知の中に https://www.nikkeibp.co.jp/atclpubmkt/book/17/P85480/ The DevOps HANDBOOK 理論・実践・原則の全て

    ジーン・キム、ジェズ・ハンブル、パトリック・ドボア、ジョンウィリス 榊原彰監修 長尾高弘 日経BP社 P105 85
  83. l ケイパビリティの1つである「バリューストリームでの作業の可視化」に着目 l バリューストリームマップを作成し、洗い出した課題とケイパビリティを紐づけながら 改善の方向性を探っていく バリューストリームマップの作成 86

  84. 活動を振り返って

  85. 3つの学び 視えるからこそ 意見が生まれる 指標はあくまで指標 改善の一歩目は ユーザーを観る 88

  86. 89 l 可視化することで同じものをみて、建設的に 話し合うことができる l 実際にでてきた意見 l 「次はプルリク単位のリードタイムでは なく、PBI単位のリードタイムがみたい」 l

    「障害のより詳細な情報がみたい (とりたい)」 l ファクトを元に話し合い、カイゼンする文化の 第一歩になった 視えるからこそ意見が生まれる
  87. l ある組織の改善提案で、調査結果だけ見て改善提案を出したところ担当者が渋い表情に…… 指標はあくまで指標 まずは最も数値が悪い リードタイムの改善を 進めるのがいいと思っ ていますがいかがでし ょう? SPI エンジニア

    今の数値で戦略上問題 ないと思っている のだけど…… 90
  88. l four keysやケイパビリティは現状把握の1つの側面にすぎない l 組織の成長戦略と調査結果から見えることを紐付けることが重要 指標はあくまで指標 SPI 無意識にfour keysを高める方 に意識が向きす

    ぎていた! 組織の困りごと がどう解消され るか考えないと …… 91
  89. l 実際にプロダクトを使っている様子をみることでユーザーが何に困っているのか、 どう使っているのか理解を深めることができた 改善の一歩目はユーザーを観る 92

  90. l プロダクト開発も同様に、ユーザーが利用している様子を観に行くことで新しい発見がある l 現場(ユーザーがプロダクトに触れる場)にこそ改善のヒントが眠っている!! 「ファクトから始める」とは 93

  91. 今後の展望

  92. 今後の展望 96 計測負担の軽減 信頼性の計測 イケてる可視化 組織文化の ケイパビリティ計測

  93. l Dadadogのオプション拡充等を行い、なるべく自動化したい 計測負担の軽減 97 https://docs.datadoghq.com/ja/monitors/incident_management/

  94. l State of DevOps2021では5番目の指標として信頼性を挙げている l 既にSLOなどはプロダクト毎に定義しているが、State of DevOps2021を元に さらにできることがないかSRE と協力して実施していく

    信頼性の計測 https://cloud.google.com/blog/ja/products/devops-sre/announcing-dora-2021-accelerate-state-of-devops-report 98
  95. l 現在はケイパビリティがどの程度獲得できているかわかる状態にはなっている l 今後は、どのケイパビリティの改善が最もインパクトが大きいかを可視化していきたい イケてる可視化(ケイパビリティ) https://speakerdeck.com/ttorii0609/acceleratefan-yi-ben-falsekimo?slide=4 99

  96. l 現状は組織文化に対する詳細な調査は実施できていない l 今後HRMOSの組織診断サーベイを活用して、組織文化項目の調査を実施予定 サーベイを活用した組織文化項目の調査 https://hrmos.co/landing/core/01_survey_nor.html 100

  97. 101