はじめに
このAdvent Calendarでは、過去に私が書いたテストや品質に関する記事の紹介をします。
本日紹介する記事はこちらです。
掲載日：2022年12月7日
掲載メディア：DATA INSIGHT（NTT DATA）
生成AIによる要約
この記事では、アジャイル開発における品質管理において、従来の「プロセス品質」「プロダクト品質」だけでなく、「リソース品質（チームの能力・成熟度）」 に着目すべきだと提案しています。
具体的には、リソース品質の高いチームは「計画どおりに成果を出す」「変化に柔軟に対応する」「継続的に改善を行う」といった特徴を持つとし、これらを可視化するために ベロシティ、バーンダウンチャート、累積フロー図などのメトリクス／グラフを用いる方法を紹介しています。
さらに、単なる数値による評価に頼るのではなく、定性的な観察と組み合わせてチームの状態を判断し、改善すべきタイミングや課題を早期に検知することで、プロダクト品質の安定化につなげるべきだと論じられています。
結果として、アジャイル開発環境でも、チームの「能力／成熟度」を管理・育成することで、品質と開発スピードの両立が可能になる、という主張が本記事の要点です。
記事に対する補足、訂正、最新情報など
- 18日目の投稿で紹介した「リソース品質」について、さらに深掘りし、実プロジェクトで検証した結果を紹介した記事です。同じテーマで、プロジェクトマネジメント学会の2021年度秋季研究発表大会でも発表を行いました。
- 記事中のグラフは、「リソース品質がプロダクト品質に影響を及ぼした可能性」を示す際立った事例です。もちろん、リソース品質が下がってもプロダクト品質が維持される場合や、リソース品質が高くてもプロダクト品質が下がる場合もあります。ただし、リソース品質という視点を加えることで、プロジェクトやチームの“異変”に気付きやすくなるという点は非常に有効だと感じています。
- 同様の内容について講演した動画が、NTT DATAのYouTubeチャンネルで公開されています。ご興味のある方は、こちらもぜひご覧ください。
動画：改善し続けるチームになろう～アジャイル開発での品質管理
さいごに
「アジャイル開発の品質管理では、どのメトリクスを見ればよいですか？」という質問をよくいただきます。しかし、“これだけを見れば十分”という指標は当然ありません。ウォーターフォール開発と同様に、多面的な分析と定性的な観察を組み合わせることが欠かせません。
とはいえ、ソフトウェア開発においても“健康診断”のように、「ある数値が基準を超えたら危険水域」と判断できる、共通的で信頼性の高い物差しを整備することを、いまも理想として思い描いています。
ここまでお読みいただき、ありがとうございました。明日の投稿もどうぞお楽しみに。
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