Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
データ分析パターン言語の実験:課題の本質を見極めるアプローチ
Search
bubo
April 15, 2025
Technology
130
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
データ分析パターン言語の実験:課題の本質を見極めるアプローチ
bubo
April 15, 2025
More Decks by bubo
See All by bubo
仕事なのに楽しいって、ズルいですか?
bubo1201
0
9
チームのアウトプットを最大化する、品質を支える“なんでも相談窓口”的な関わり方
bubo1201
1
44
立ち話って大事
bubo1201
0
270
パターン・ランゲージで学びが変化してきたの
bubo1201
0
200
1年間の自己研鑽を振り返ってみるの
bubo1201
1
230
スクラム導入の舞台裏:QAエンジニアがスクラムマスターになるまで
bubo1201
1
970
Agile_Scrum_Development_Basics
bubo1201
1
170
How to apply QAtoAQ
bubo1201
0
140
QAtoAQ
bubo1201
0
2.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI Coding Agent時代のcdk-nagガードレール 〜組織ルールを強制CIで守り抜く設計の挑戦〜
mhrtech
3
490
そのドキュメント、自動化しませんか?
yuksew
1
400
AI時代の開発生産性を捉え直す — 経営と現場をつなぐ「開発組織のオブザーバビリティ」— / AI Dev Ex Conference 2026
tkyowa
1
1.3k
Data + AI Summit 2026 イベントレポート: 「AIがビジネスで意思決定するデータ基盤」へ
nek0128
0
300
穢れた技術選定について
watany
19
6k
アップデートで何が変わった?デモで学んで使いこなすIBM Bob2.0
muehara
0
220
インフラと開発の垣根を超えていき!〜元AWSインフラエンジニアがAWS開発で奮闘している話〜
hatahata021
3
390
Kaggleで成長するために意識したこと
prgckwb
2
440
AI時代におけるエンジニアの新たな役割──FDEとクオリアの探求/登壇資料(戸井田 裕貴)
hacobu
PRO
0
290
PHPで作って学ぶリアルタイム音声対話AIとWebSocket入門 by ムナカタ
munakata
0
120
どこまでAIに任せるか 〜確率論と決定論の境界決定〜
shukob
0
430
Amazon Quick 入門!
ysuzuki
2
130
Featured
See All Featured
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
160
Exploring the relationship between traditional SERPs and Gen AI search
raygrieselhuber
PRO
2
4.2k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.3k
Leo the Paperboy
mayatellez
8
1.9k
Designing for Performance
lara
611
70k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
1k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
500
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.7k
Dominate Local Search Results - an insider guide to GBP, reviews, and Local SEO
greggifford
PRO
0
210
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
Transcript
DevOpsDays Tokyo 2025 Day1 Room-C 2025.04.15 株式会社bubo 正岡 泰彰 データ分析パターン言語の実験:
課題の本質を見極めるアプローチ
正岡の偏愛マップ ❖アニメ ヴァイオレット・エヴァーガーデン、 あの日見た花の名前を僕たちはまだ知 らない、SHIROBAKO、Angel Beats!、 おおかみこどもの雨と雪 ❖映画、海外ドラマ ロード・オブ・ザ・リング、 パイレーツ・オブ・カリビ
アン、ゲーム・オブ・スロ ーンズ、プリズン・ブレイ ク、MANIFEST/マニフェス ト ❖ゲーム(最近やっていない) テイルズ オブ ジ アビス、モンスター ハンター、メイプルストーリー、リト ルバスターズ! ❖漫画、ラノベ 名探偵コナン、キングダム、 スキップ・ビート!、DAYS、 ヴァイオレット・エヴァーガー デン、ソードアート・オンライ ン、魔法科高校の劣等生 ❖趣味 カラオケ、水族館巡り、旅行、 鑑賞系(映画、アニメ、ドラマ) ❖仕事 株式会社bubo、 QA、テスト歴 10年越え…、ホワイトボックス 寄りのテスト、探索的テスト、 チームメンバーとの立ち話、品 質向上に繋がること ❖歌手、ボカロP、声優(敬称略) Aqua Timez、TRUE、伊東歌詞 太郎、ClariS、ヨルシカ、月詠 み、Orangestar、カンザキイオ リ、ウォルピスカーター、藤川 千愛、茅野愛衣、石見舞菜香、 上田麗奈、櫻井浩美、櫻井孝宏、 松岡禎丞、中村悠一 ❖趣味 麺類:特にラーメンとうどん、 鶏肉料理全般:特に唐揚げと チキン南蛮、焼肉、サーモン、 白米
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 会社紹介 3 社名
株式会社bubo 業務 アジャイルQAのコンサルティング URL www.bubo.inc 「新しい」モノを、「良い」モノに。 私たちは、アジャイル開発プロジェクトに対して 総合的なテスト活動の支援とソフトウェアテスト のコンサルティング業務を提供しています。
本日お伝えしたいこと 4
データ分析から導出した課題が表面的で、 真の改善につながらない現状 ・SQiP2024で発表されたデータ分析パターン言語に注目した ・試験的導入により、本質的な課題を導出する手応えを得た ・対策を講じても、根本的な問題が解決されないまま残る ・表面的な課題しか見えていなかったのでは? 5 データ分析パターン言語の活用で解決
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 6 01
データ分析の問題 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 03 データ分析パターン言語とは? 04 データ分析のステップ 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 7 01
データ分析の問題 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 03 データ分析パターン言語とは? 04 データ分析のステップ 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析の問題 8 ・データの収集
・誤ったデータの修正 ・データの可視化 データ分析やっていますか? ・パレート分析 ・特性要因図 ・クロス集計 分析はうまくいっていますか?
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析の問題 9 ・定量的かつ客観的な根拠を示す
・正確な意思決定をおこなう ・施策の効果を測定・検証できる データ分析って大事ですよね
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析の問題 10 ・目に見える数値(件数・割合)だけに着目している
・分析者の経験や先入観に引っ張られてしまう ・分析の時間やリソースが足りない 表面的な課題を導出してしまう
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 11 01
データ分析の問題 03 データ分析パターン言語とは? 04 データ分析のステップ 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために 02 課題がズレていないかをチェックする必要性
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 課題がズレていないかをチェックする必要性 12 ・根本原因は解決されない
・リソースを誤った対策に使用する ・最悪の場合、プロジェクトが破綻する 表面的な課題にそのまま対処すると… ・本質的な課題に向き合う ・問題を根本から解消する ・プロジェクトをより良い方向へ導く 根本原因を解決することが大事
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 課題がズレていないかをチェックする必要性 13 ・“分析して終わり”にしない
・課題設定を見直す 課題がズレていないかをチェックする ・体系的なアプローチである「データ分析パターン言語」を適用 ・チームでのディスカッション 課題がズレていないかをチェックする方法
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 14 01
データ分析の問題 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 04 データ分析のステップ 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために 03 データ分析パターン言語とは?
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析パターン言語とは? 15 データ分析パターン言語
・準備・インフラ整備に関わるパターン :3つ ・データ分析そのものに関するパターン :7つ ・データを活用した改善活動に関するパターン:5つ パターンの紹介 ・SQiP2024で小室氏(共著:鷲崎氏)によって発表された ・ソフトウェアプロセス改善を組織的、実証的にすすめるためのもの ・課題発見や解決に役立つ知見や方法論を体系的にまとめたもの 参考文献:ソフトウェアプロセス改善を組織的、実証的にすすめるためのデータ分析パターン言語の提案 (https://www.juse.jp/sqip/symposium/2024/timetable/files/A2-2_ronbun.pdf)
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析パターン言語とは? 16 データ分析そのものに関するパターン
参考文献:ソフトウェアプロセス改善を組織的、実証的にすすめるためのデータ分析パターン言語の提案 (https://www.juse.jp/sqip/symposium/2024/timetable/files/A2-2_ronbun.pdf) A1 データ(事実)で判断 A2 プロセスを考える A3 定性的な意味を考える A4 プロセスの実態・実力を理解する A5 キーとなるプロセスを見出す A6 自分たちのデータで確かめる A7 一般化と特殊化のバランス
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 17 03
データ分析パターン言語とは? 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために 04 データ分析のステップ 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 01 データ分析の問題
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. ステップ1 :プロセスを考える ステップ2-1:プロセスの実態・実力を理解する
ステップ2-2:一般化と特殊化のバランスを考える ステップ3 :キーとなるプロセスを見出す データ分析のステップ 18 前提:チームでディスカッションする
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析のステップ 19 ステップ1
プロセスを考える ステップ2-1 プロセスの実態・実力を理解する ステップ2-2 一般化と特殊化のバランスを考える ステップ3 キーとなるプロセスを見出す
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. ステップ1 :プロセスを考える ステップ2-1:プロセスの実態・実力を理解する
ステップ2-2:一般化と特殊化のバランスを考える ステップ3 :キーとなるプロセスを見出す データ分析のステップ 20 前提:チームでディスカッションする ・課題の原因を、個人ではなくプロセスに向けやすい。 ・思考整理がしやすくて、発散しすぎない。 ・人やスキルに依存しづらい。 パターンの適用による効果
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. ・メトリクスで気になった数値 問題1 不具合検出数が少ない
:0.014件/h(17件/1200h) 問題2 偽陽性不具合が多い :47%(8/17件) データ分析のステップ 21 やってみた
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析のステップ 22 問題1:不具合検出数が少ない
・要件定義書で開発者が気にしている動作しか設計していない。 ディスカッションした結果 ・テスト設計者の仕様理解不足により、設計がうまくできていない。 表面的な課題
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. データ分析のステップ 23 問題2:偽陽性不具合が多い
・テスト設計誤り:過去設計書の流用時はレビューしていなかった。 ・環境準備不足:意図や期待値がなく、手順のみ記載してあった。 ディスカッションした結果 ・起票時のリーダーチェックで、記載内容の正当性が確認できていない。 表面的な課題
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 24 03
データ分析パターン言語とは? 04 データ分析のステップ 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために 05 ディスカッションの重要性 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 01 データ分析の問題
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. ・多角的な視点から課題を深掘りする。 ・様々な役割のメンバーが意見を出し合う。 ディスカッションの重要性
25 チームでの議論を通じて課題を深堀りする ・×:決めた内容を共有するだけ ・◦:自ら意見を出して議論する 課題への対策も納得感を持って進められる ・メンバーにも当事者意識が芽生える。 ・メンバー同士の相互理解が深まる。 ディスカッションによる副次的な効果
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. 目次 26 03
データ分析パターン言語とは? 04 データ分析のステップ 05 ディスカッションの重要性 06 まとめ:本質的な課題を見極めるために 02 課題がズレていないかをチェックする必要性 01 データ分析の問題
・多角的な視点から課題を深掘りすることが可能。 ・対策も納得感を持ってすすめられる。 ・当事者意識の芽生えや相互理解の促進に有効。 ・ソフトウェアプロセス改善における体系的なアプローチを活用できる。 ・課題の原因を、個人ではなくプロセスに向けやすい。 ・思考整理がしやすくて、発散しすぎない。 ・人やスキルに依存しづらい。 27 データ分析パターン言語を適用する チームでディスカッションする
本質的な課題を見極めるために
Copyright © bubo Inc. All rights reserved. まとめ ご清聴ありがとうございました。 28
「新しい」モノを、 「良い」モノに。