1人チームを「小さなGoogle」に変える、AIネイティブな組織論『デュアルトラック・アジャイル』
これから求められる6つの能力
ハイコンセプト
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「発想の能力」:誰も思いつかなかった新しい価値を創造する力
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個別よりも「全体の調和」
- 異なるアイデアを組み合わせて新しいものを創造し、全体を調和させる能力
- (一見無関係に見える複雑な物事をつなぎ合わせ、新しい関係性やパターンを見つけ出すパターン認識能力が基礎)
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機能だけでなく「デザイン」
- 感情に訴えかけ、人々を魅了する美意識
- ただし、「デザインとは機能である」というスティーブ・ジョブズの名言があります。"ユーザーに1つの行動を促す"というUI/UXのユーザビリティの視点やそのためのシンプルさも必要。
- (この思想は、ヤコブ・ニールセンが提唱した「ユーザビリティ10原則」[1]にも通じています)
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議論より「物語(ストーリー)」
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ハイタッチ
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「心の能力」:感性的な価値を人々の心に届け、共感を広げる力
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論理ではなく「共感」
- 相手の立場に立って、相手の感情に共感する能力
- 人の感情の機微を読み取る能力(マーケターの資質の1つ)
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マジメだけでなく「遊び心」
- ユーモアや楽しむ姿勢は、健康や仕事の生産性を高め、新しいアイデアやイノベーションを生み出す源泉
- (マット・リドレーは、その著書「人類とイノベーション」[4]の中で、イノベーションがいかに"遊び"の中から生まれてきたかを論じています。)
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モノよりも「生きがい」
- 人々が生きがいを見つける手助けができる能力。人を元気づけ、モチベーションを高める能力
- (これは、スコット・ベドベリらがナイキで実践した、製品の機能ではなくメンターとして「本物の感情的なつながり」をもってそばで応援する『ザ・ブランド・マーケティング』[5]の思想と一致します。)
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(「6つの能力」の全体像は、ダニエル・ピンクの「ハイ・コンセプト」[6]でより深く学ぶことができます。)
背景 / これが生まれた文脈
組織体制
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「従来型の組織」から、全く新しいスタイルの「AIネイティブな組織」へのトランスフォーメンションが必要
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超高速機動が前提
- 早すぎる世界の流れについていける組織体制にしないといけない
- (戦略とは「戦い(軍事)」の「はかりごと(略)」です。戦いには不変の原理・原則があり、その中でも「機動の原則」は常に勝敗を分ける重要な要素です[7]。)
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第6世代戦闘機のパイロットのような、複数のAIドローンを操作する個人でチームを組む必要
- ファネル搭載機ガンダムのパイロットのような存在
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「トリプルトラック・アジャイル」へとチームを拡張する事が可能
- コンバインド・アームズ(それぞれの専門職が集まったチーム)を前提にした「シックスマンセル」を基本単位
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アルミハニカム構造の六角形から着想(ロケットや航空機で使用される)
- メリット : 軽量、高い強度、剛性、衝撃吸収性、優れた加工性(高機動で柔軟、しかもマッシブな組織)
- デメリット: 製造コストが高い、損傷しやすい、修理が難しい(組織文化を構築し、維持するのが難しい)
- さらに拡大させる際は、6人1チームを基本単位としてハチの巣のように疎結合・拡大させてユニットチームにしていく
- 将来的なマイクロサービス化を視野に入れた「疎結合なチーム」を初期段階から意識
- (このような疎結合で自律的なチームこそが、Nicole Forsgrenらが名著『LeanとDevOpsの科学』[8]の中でデータによって証明した、最もパフォーマンスの高い組織形態です。)
設計思想・理論(私のチームを構成する「7つの柱」)
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1. デュアルトラックアジャイル
- リーダー
- プロダクトマネージャー & グロースマーケター
- ディスカバリー・トラック(未来)
- リサーチャー & UI/UXデザイナー
- 「次に、何を創るべきか?」
- デリバリー・トラック(現在)
- プログラマー
- 「どうやって、今すぐ創るか?」
- (このグロースマーケター主導の思想は、ショーン・エリスらが提唱した「グロースハック」[9]の考え方を開発プロセスに適用したものです。)
- リーダー
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2. FDD(フィーチャー駆動開発)
- マーケターがユーザーが何を求めているかについてリサーチを行い、「機能リスト」へと落とし込む
- 「Epic」から「Task」へとチケットを細分化(燃え尽き症候群の予防)
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3. リーンスタートアップ
- 高速MVP検証
- 95%~99%は失敗する。失敗を前提にスタートする
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4. カンバンボード
- 直感的に把握できるよう、思考の流れを「見える化」
- WIP制限によるフローの最適化(ボトルネックの特定)
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5. トヨタリーンマネジメントとCI/CD(TDD)
- 人間(正社員)の仕事: 新しいワークフローを設計・改善する
- AI(派遣社員)の仕事: 設計されたワークフローに従い、テスト、ビルド、デプロイを正確に実行・改善を繰り返す
- 同じドメイン・仕事を担当し、過去業務の思い出しのコスト削減・暗黙知の蓄積を進める
- その後、あらゆる繰り返し作業や手作業などの無駄を排除し、自動化を進める
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6. 【1週目】改善セレモニー:レトロスペクティブ
- 技術的負債の計画的な返済(リファクタリング)と軌道修正
- 「シックスハット法」で「見える化」
- 「批判的な意見が多い」など自分を客観視できる仕組み(性格によるものなので、自分を客観視できる仕組みにする)
- (現在は1人であるため、「批判的な意見も含めてあなたの考えをお聞きしたいです」というプロンプトをよく使用しています)
- 「KPT (Keep, Problem, Try) 」フレームワーク
- Keep : 今回のスプリントで、上手くいったこと、続けるべきことは何か?
- Problem: 問題だったこと、上手くいかなかったことは何か?
- Try : 次のスプリントで、新しく挑戦してみたい改善案は何か?
- 次のスプリントで実行する「Try(改善アクション)」を、1つか2つ選び、新しいタスクとしてバックログに追加する
- 非同期でも良いかもしれない
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【2週目】創造的な交流セレモニー:クロスファンクショナル・セッション
- 創造的な化学反応を起こし、クリエイティブでイノベーティブなIdeaを生み出す事が目的
- ポジションが違うため、様々な角度・情報・技術を知る事ができる
- 新しい技術トレンドのキャッチアップ(OSS活動や勉強会参加)
- 趣味・取り組んでいることの共有会(雑談などによる心理的安全性の確保)
- 創造的な交流による刺激を起こす事が目的。集まる必要性あり
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7. OKR
- 高い目標を掲げるが、70%の達成でクリアとする
- (このような野心的な目標設定(OKR)が機能するためには、失敗を恐れずに挑戦できる「心理的安全性」[10]が不可欠です。)
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軍事学による裏付け
- ナポレオンは運動エネルギーの公式を重視していた事は有名(当時では画期的)
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K = 1/2 * mv²
のv²を重視(兵力ではなく速度の方が効果が高い)
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- 計算量理論「ビッグオー記法」の観点からは、「無駄を削減」するより「速度の改善」をすると「非線形なブレークスルー」が起こる
- データ量n(人数)を1/2の作業者でできるようにするより、アルゴリズム(速度)を改善し、
O(1)
やO(log n)
を目指す事によるパフォーマンス向上の方が劇的
- データ量n(人数)を1/2の作業者でできるようにするより、アルゴリズム(速度)を改善し、
- ナポレオンは運動エネルギーの公式を重視していた事は有名(当時では画期的)
実践
具体的なワークフロー・ツールセット
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命名規則
- 「動詞ファースト」形式
[Epic] [動詞] [目標/アウトカム] for [戦略目標]
[Story] [動詞] [目標/機能] for [ユーザータイプ] to [ユーザー価値]
[Task] [動詞] [目標] to [Epic/Story]
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プロダクトバックログ
- 機能リスト
- 「Idea」など、まだ形になっていないタスク
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イシューの親子関係
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Epic > User Story > Task
という親子関係
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MoSCoWフレームワーク
- 「重要度」のフレームワーク
- 「価値」で優先順位
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現在のスプリント(スプリントバックログ)
- 今週取り組む具体的なタスク(機能リストの中から)
- チームのリズムを作る
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Priority
- 「緊急度」のフレームワーク(今後使用する予定)
- 「バグ」などの優先的に対処するタスクを整理
将来展望(AIドローン部隊を編成・指揮する「次世代のチーム」)
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トリプルトラックアジャイル
- バリデーション・トラック(過去):グロースマーケター & データサイエンティスト
- 「創ったものは、正しかったか?」
- バリデーション・トラック(過去):グロースマーケター & データサイエンティスト
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Figmaでのプロトタイピング
- AIによる高速A/Bテスト
- ユーザー個人に最適化した、ローグライクなUI/UXデザインを目指す
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TDD・専門のAIエージェント群の導入
- デプロイ後のA/Bテスト改善などの、機械化歩兵AIエージェント
- デプロイ後のデータ分析などの、通信AIエージェント
- コードの自動レビュー、テスト環境の構築、バグ報告の自動整理、CI/CD・静的解析などの、整備AIエージェント
- 日々の改善作業については、専門兵科のAIエージェントに完全に委任する
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AIドローンの高度連携(第6世代戦闘機のネットワーク中心戦)
- これらのAIエージェント群は、それぞれが独立したAPIを持つ「マイクロサービス」として機能させる
- 人間(パイロット)は、これらのAIエージェントをオーケストレーションし「サービスメッシュ」としてのAIドローン群を率いるパイロットのような役割になる
今後の予定
これから、AITuber・AIを使ったファッション・アニメ・ゲーム・IPなどをやっていきます。
そのために、「渡瀬ヤマト」というキャラクターを創りました。
私について
- 私自身がマーケター・リサーチャーをルーツにしたプロダクトマネジャーまたはクリエイターというポジションになるため、ユーザー起点である「FDD」をベースとしたスタイルにたどり着きました
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プログラミングについては、2022年11月にChatGPT3が発表されてからすぐに勉強を始めました
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最低限のリテラシーは習得していると思います
- DevOps・CI/CDパイプライン(git workflows)
- デザインパターン
- Gitでのバージョン管理
- Docker化(wsl環境でのxformersなどのAI推論高速ライブラリなど)
- poetry宣言型による管理
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UI/UXデザイン・データサイティンストのスキルについては、マーケターとの親和性があるので最低限の事はできると思います
読書したり、論文読んだり、
プログラミングしたり、リサーチしたり、
キャラクターシート書いたり、新しいワークフロー検証したり、
X見る時間は決めているので返信遅めです。
それか、ピッコマ読んでます
今少女漫画にハマってますw
これもう「少女ジャンプ」だよLoL
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