Scrum Fest Mikawa 2021 じゃん 13:00-

Scrum Fest Mikawa 2021発表資料
https://confengine.com/conferences/scrum-fest-mikawa-2021/proposal/15946/ipo

Transcript

1. 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
2. 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
3. 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)
4. 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
5. ここから本題 ツールの１つを紹介します
6. 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
7. こんなイメージ プロセス イン プット アウト プット
8. 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.
9. 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
10. 人や組織の仕事
11. 機械やコンピューターの仕事
12. （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
13. 実例 IPOの使いかた
14. 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..
15. 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
16. Case1 クライアントの業務をIPOで可視化する
17. 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
18. 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
19. 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
20. Case2 テスト結果のNGをIPOで説明する
21. 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
22. 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
23. 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
24. 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
25. Case3 成果物が期待と違うことをIPOで説明する
26. 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
27. 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
28. 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
29. 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
30. まとめ
31. 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
32. 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
33. ありがとうございました