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
見積もりをしない。
Search
Masato Ishigaki / 石垣雅人
July 27, 2023
Technology
4
1.5k
見積もりをしない。
2023/7/27 DMM石垣氏に聞く 見積もりをしない、コミュニケーション負荷を減らすスクラムの実践
https://offers.connpass.com/event/289979/
Masato Ishigaki / 石垣雅人
July 27, 2023
Tweet
Share
More Decks by Masato Ishigaki / 石垣雅人
See All by Masato Ishigaki / 石垣雅人
生成AI活用のROI、どう測る? DMM.com 開発責任者から学ぶ「AI効果検証のノウハウ」 / ROI of AI
i35_267
4
210
大規模組織にAIエージェントを迅速に導入するためのセキュリティの勘所 / AI agents for large-scale organizations
i35_267
7
940
無意味な開発生産性の議論から抜け出すための予兆検知とお金とAI
i35_267
8
20k
Clineを含めたAIエージェントを 大規模組織に導入し、投資対効果を考える / Introducing AI agents into your organization
i35_267
6
2.1k
開発フェーズだけではない AI導入はどのように進めていくべきか / How should we proceed with AI adoption beyond the development stage?
i35_267
3
270
【Forkwell】「正しく」失敗できるチームを作る──現場のリーダーのための恐怖と不安を乗り越える技術 - FL#83 / A team that can fail correctly by forkwell
i35_267
6
630
【Findy】「正しく」失敗できる チームの作り方 〜リアルな事例から紐解く失敗を恐れない組織とは〜 / A team that can fail correctly by findy
i35_267
9
1.8k
技術負債の「予兆検知」と「状況異変」のススメ / Technology Dept
i35_267
2
1.5k
技術負債による事業の失敗はなぜ起こるのか / Why do business failures due to technical debt occur?
i35_267
5
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
複数サービスを支えるマルチテナント型Batch MLプラットフォーム
lycorptech_jp
PRO
1
960
開発者を支える Internal Developer Portal のイマとコレカラ / To-day and To-morrow of Internal Developer Portals: Supporting Developers
aoto
PRO
1
480
Autonomous Database - Dedicated 技術詳細 / adb-d_technical_detail_jp
oracle4engineer
PRO
4
10k
[ JAWS-UG 東京 CommunityBuilders Night #2 ]SlackとAmazon Q Developerで 運用効率化を模索する
sh_fk2
3
460
slog.Handlerのよくある実装ミス
sakiengineer
4
470
「全員プロダクトマネージャー」を実現する、Cursorによる仕様検討の自動運転
applism118
22
12k
フルカイテン株式会社 エンジニア向け採用資料
fullkaiten
0
8.8k
dbt開発 with Claude Codeのためのガードレール設計
10xinc
2
1.3k
JTCにおける内製×スクラム開発への挑戦〜内製化率95%達成の舞台裏/JTC's challenge of in-house development with Scrum
aeonpeople
0
270
Terraformで構築する セルフサービス型データプラットフォーム / terraform-self-service-data-platform
pei0804
1
200
Django's GeneratedField by example - DjangoCon US 2025
pauloxnet
0
160
Snowflake Intelligenceにはこうやって立ち向かう!クラシルが考えるAI Readyなデータ基盤と活用のためのDataOps
gappy50
0
280
Featured
See All Featured
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
70
11k
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.8k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
272
27k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.8k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
74
5k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
61k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
407
66k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Transcript
見積もりをしない。 1 Masato Ishigaki July 27, 2023
2 About me 石垣 雅人 合同会社 DMM.com プラットフォーム事業本部 部長 /
VPoE室 / アルファ室 ・領域 : 事業戦略・予算管理・ PdM・PM・EM ・著 : 『DMMを支えるデータ駆動戦略』(マイナビ出版 ,2020) ・連載 : 『群知能から紐解く、スケールする “組織“の作り方』(NewsPicks) ・連載 : 『スモールチームが武器になる時代へ』( ProductZine) @i35_267 @i35_267 @i35_267
3 - 見積もりの目的と効果 - 3つの見積もり領域 - 見積もりがいらない状態 Outline
4 - 見積もりの目的と効果 - 3つの見積もり領域 - 見積もりがいらない状態 Outline
5 見積もりの目的と効果 見積もりをする = 何を獲得するのか、何を失うのかを問い続ける 何も得るものがなければ、見積もりはいらない by マーティンファウラー https://martinfowler.com/bliki/PurposeOfEstimation.html
6 見積もりの目的と効果 獲得するべきもの - 意思決定をするために見積もりを行う - 見積もる = ブラックボックスを解きほぐし、見える化する。相互関係や規模感 -
アイテム同士の前後関係によるプライオリティーの判定 - 信頼を積み上げていく 失うもの - 時間 - 人数 x 見積もる時間。10人 x 1h x 月4回 = 40h(月) 5人日の価値 - 信頼を失う - 不確実性コーン問題 - 各レイヤーで見ている観点が違う。正確性を求めていないのが注意
7 重み?複数チーム絡んでいるし、 ロードマップ作りたいから工数(人月)でほしい スクラムチーム ストーリーポイントで見積もっている プロダクトチーム PM・PdM 経営・ビジネス ポイントを知りたい 工数を知りたい
金額を知りたい 事業PLへの影響、 企画に対してのコスト計算をしたい 視点の違いと変換コスト
8 - 見積もりの目的と効果 - 3つの見積もり領域 - 見積もりがいらない状態 Outline
ボトムアップ 9 チーム 見積もりの種類 個 相対的 絶対的 ① ② ③
類推見積もり ストーリー ポイント 三点見積もり No-Estimates 時間見積もり 係数見積もり (パラメトリック)
1 0 3つの見積もり領域 ① ストーリーポイント見積もり - 相対比較であること(サンプル数を多く作り、暗黙知を無くしていく経験学習) - 規模を見積もること(not 作業量)
- 個のスキ単位ではなく、チーム単位であること 5 1 3 2 3 2 3 ? チームの経験値 経験値から見積もる フィボナッチ数列
1 1 3つの見積もり領域 ② 時間見積もり - 時間で見積もること - チーム単位ではなく、個が中心の考え 作業A
: 10人日 作業B : 3人日 作業C : 7人日 1人月 ・類推見積もり・・・過去プロジェクトの学習 ・係数見積もり・・・特定の係数による重み ・ボトムアップ・・・細分化したタスクの積み上げ ・三点見積もり・・・(悲観値+4 ×最可能値+楽観値)÷6 Ex. ボトムアップ見積もり
1 2 3つの見積もり領域 ③ No-Estimates - 「タスクに見積もりをつける」のではなく「見積もりにタスクを切る粒度を合わせる」 - プランニングの長時間問題の解決。成熟してくるとこのフェーズに来れる -
チームが成熟していない状態で導入しても、統一された暗黙知がないため安定せず 3 5 1 3 2 3 2 3 チームの経験値 3 PBL 3 3 3 3 粒度を決める
1 3 - 見積もりの目的と効果 - 3つの見積もり領域 - 見積もりがいらない状態 Outline
14 見積もりの考え方は、チームのフェーズに比例する - 見積もり方法は、チームの自己組織化に比例する - そもそも、自己組織化したチームは見積もり方法はどうでも良くなる。 - 自己組織化 = 暗黙知が共有され、パターン・ランゲージが作られている状態
- 一番早い見積もりは、No-Estimatesや類推モデルの2つ。 - 1.5h → 15mぐらい。前後でベロシティーが安定していることが大事 - 一方、ゴリゴリに少数精鋭で進めているスタートアップは見積もりをしていない - ただし、一歩チームの外にでれば別のことが多い。工数算出などは必要となるケースも。 - とはいえ、類推モデルでサンプル数をどんどん貯めていけばなくせるかもしれない 見積もりがいらない状態
15 見積もり移行フェーズ 見積もりがいらない状態 形成期 (forming) 混乱期 (stoming) 統一期 (norming) 機能期
(performing) ・ストーリーポイント ・時間見積もり ・No-Estimates
1 6 - 見積もりの目的と効果 - 3つの見積もり領域 - 見積もりがいらない状態 Outline