こんにちは！株式会社コミュニティオで主にサーバーサイドの開発を担当しているエンジニアの竹田です。今回は6月28~29日に開催された「開発者生産性Conference 2024」に参加してきたので、その様子をレポートしたいと思います。
「開発者生産性Conference 2024」は、開発者生産性を向上させるための知見、ノウハウ、事例を共有するカンファレンスです。
ハイライト
基調講演: Mastering Developer Experience: A Roadmap to Success
書籍"Accelerate"の著者である Nicole Forsgren 氏による基調講演。
まずは開発者体験（DX）のトレンド。あるレポートによると11~19%のリソースがDXの向上に費やされており、生産性の高い組織として有名なNetflixでは15%のリソースがDXに費やされているとのこと。DXの向上は開発者の生産性向上につながるため、ビジネスにとっても重要な要素であることがわかります。
続いてDXを向上させるプロセスについて具体的な事例を交えて解説していただきました。
基調講演のなかでDxを向上させるためのプロセスを具体例を交えて説明していただきました。プロセスの概要です。
Nicole Forsgren, Mastering Developer Experience: A Roadmap to
Success, https://speakerdeck.com/findyinc/mastering-developer-experience-a-roadmap-for-success-kai-fa-sheng-chan-xing-conference-2024
Dxを向上させるための戦略や優先順位付け(Status Check & Next Moves)のステップでは、課題を評価する6つの項目が紹介されました。
- 制約: なにがブロッカーになるのか？
- ステークホルダー毎の視点: 経営は課題をどのようにとらえるのか？開発はどのようにとらえるのか？
- 既存の投資: どのような投資が既に行われているのか？
- 課題解決までの時間：課題解決までにどのくらいの時間がかかるのか？
- グローバル vs ローカル: その課題は1チームで解決できるのか、それとも組織全体で解決する必要があるのか？
- 解決時のシナジー: その課題を解決することで他の課題も解決できるか？
Dx向上プロセスの進捗を測定するための指標として、DORA metrics, SPACE framework, McKinsey DevEx、ACM DX metricsなどが紹介されました。
基調講演はDx向上プロセスの概要とそれを進めるためのフレームワークの整理が行われ、Dx向上プロセスを始めるためのステップが明確になりました。
弊社は企業文化を変革するサービスを提供しているため、講演のなかにあった「技術が組織文化に影響する」という話が非常に興味深かったです。John Shook氏が提唱したモデルで「行動」を変えると「価値観や態度」変わり、その結果「組織の文化」変わるという考え方です。従来のモデルでは「組織の文化」を変えると「価値観や態度」が変わり「行動」が変わると信じられていましたが、実際はその逆のほうが効果的であろうということです。この考え方はまさしく弊社のサービスにも通じるものがあり、今後のサービス開発に活かしていきたいと思います。
その他参加セッション
その他以下のセッションに参加しました。現在E2Eテストの自動化に取り組み始めようとしているのでE2Eテストに関するセッションとDXがどのようにビジネスにインパクトを与えるかについてのセッションを中心に参加しました。
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E2Eテストを自動化したら開発生産性はどうなった？hacomonoの事例紹介
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バリューストリームの最適化！計画最適化 AI 企業におけるプロダクト戦略を通した開発生産性の向上
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インプロセスQAとテスト自動化の両輪で進める食べログの開発生産性と品質改善の3年間
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LeanとDevOpsのためにE2Eテストができること
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フィーチャー開発からホールプロダクト開発へ ~ 顧客価値へ向き合い続ける挑戦 ~
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Metrics-informed development; theory and practice
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「開発生産性を上げる改善」って儲かるの？に答えられるようにする
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アーキテクチャレベルで考える開発生産性
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爆速開発文化を支えるProduct Engineerの開発生産性向上の取り組み
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開発生産性の観点から考える自動テスト
インサイト
E2Eテストに関しては生成AIの活用が進んでいるようで自動でテストケースを生成してくれるツールが登場していました。このようなツールを使うとテストケースの作成にかかる時間を大幅に削減できる反面、テストケースの品質についてはどのように保証されるのかが課題となるようです。ブースで聞いた話ではAIで生成したテストケースは失敗したときにブラックボックスであるため失敗の原因を特定するのが難しいとのことでした。生成AIでテストを生成する場合でも生成されたテストはホワイトボックス時に自分の管理下に置いておける仕組みが重要であると感じました。
DXの重要性が強調されるようになりFour KeysのようにDXに関する指標が取れるようにはなってきていますが、指標の改善がビジネスにどのようなインパクトを与えるかの整理はまだ課題のようでした。"「開発生産性を上げる改善」って儲かるの？に答えられるようにする"というセッションでは、経営はコストと売上・利益、プロダクトマネージャー（事業責任者）は適切なタイミングでの機能リリースに関心があり、開発者が重要視する新しいツールの導入・品質向上はそこまで関心がない、という関心の相違があることが課題として挙げられていました。本セッションではこの後、PL的に開発生産性向上を見る話「開発生産性を向上させると費用が下がる」。プロダクトマネージャーの仮説が一定確率で成功すると仮定したとき仮説検証プロセスの回転数を上げる、1施策あたりのリードタイムの短縮がビジネス上良い結果を もたらす話など、開発視点とビジネス視点の相違をどのように減らせるかについての話が行われており参考になる内容でした。
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