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
効率的な技術組織が作れる!書籍『チームトポロジー』要点まとめ
Search
iwamot
PRO
December 25, 2024
Technology
2
400
効率的な技術組織が作れる!書籍『チームトポロジー』要点まとめ
2024-12-25
ENECHANGE I/O Day LT⼤会(社内イベント)
iwamot
PRO
December 25, 2024
Tweet
Share
More Decks by iwamot
See All by iwamot
復号できなくなると怖いので、AWS KMSキーの削除を「面倒」にしてみた
iwamot
PRO
3
57
IPA&AWSダブル全冠が明かす、人生を変えた勉強法のすべて
iwamot
PRO
13
9.1k
2年でここまで成長!AWSで育てたAI Slack botの軌跡
iwamot
PRO
4
1k
名単体テスト 禁断の傀儡(モック)
iwamot
PRO
1
500
クォータ監視、AWS Organizations環境でも楽勝です✌️
iwamot
PRO
2
490
Cline、めっちゃ便利、お金が飛ぶ💸
iwamot
PRO
22
21k
開発組織を進化させる!AWSで実践するチームトポロジー
iwamot
PRO
3
1.3k
始めないともったいない!SLO運用で得られる3つのメリット
iwamot
PRO
1
150
あなたの人生も変わるかも?AWS認定2つで始まったウソみたいな話
iwamot
PRO
3
8.2k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Infrastructure as Prompt実装記 〜Bedrock AgentCoreで作る自然言語インフラエージェント〜
yusukeshimizu
1
120
【CEDEC2025】『Shadowverse: Worlds Beyond』二度目のDCG開発でゲームをリデザインする~遊びやすさと競技性の両立~
cygames
PRO
1
370
✨敗北解法コレクション✨〜Expertだった頃に足りなかった知識と技術〜
nanachi
1
720
AIに目を奪われすぎて、周りの困っている人間が見えなくなっていませんか?
cap120
1
640
Amazon S3 Vectorsは大規模ベクトル検索を低コスト化するサーバーレスなベクトルデータベースだ #jawsugsaga / S3 Vectors As A Serverless Vector Database
quiver
1
510
OPENLOGI Company Profile for engineer
hr01
1
38k
Google Cloud で学ぶデータエンジニアリング入門 2025年版 #GoogleCloudNext / 20250805
kazaneya
PRO
22
5.2k
いかにして命令の入れ替わりについて心配するのをやめ、メモリモデルを愛するようになったか(改)
nullpo_head
7
2.6k
Segment Anything Modelの最新動向:SAM2とその発展系
tenten0727
0
770
風が吹けばWHOISが使えなくなる~なぜWHOIS・RDAPはサーバー証明書のメール認証に使えなくなったのか~
orangemorishita
15
5.8k
AI時代の大規模データ活用とセキュリティ戦略
ken5scal
0
130
20250807 Applied Engineer Open House
sakana_ai
PRO
2
390
Featured
See All Featured
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
160
23k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
110
19k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
Embracing the Ebb and Flow
colly
86
4.8k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1370
200k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
73
5k
Transcript
効率的な技術組織が作れる! 書籍『チームトポロジー』要点まとめ 2024-12-25 ENECHANGE I/O Day LT大会(社内イベント) VPoT兼CTO室マネージャー 岩本隆史
『チームトポロジー』(2021) 副題:価値あるソフトウェアをすばやく届ける適応型組織設計 2/18
同書の主張 疎結合なソフトウェアは、疎結合な組織から生まれる 小さなチームで、認知負荷を制限すべき 組織は静的ではなく、進化させるべき ※ 重要な意見をピックアップし、自分なりに整理したものです 3/18
疎結合なソフトウェアは、疎結合な組織から生まれる システムを設計する組織は、その構造をそっくりまねた構造の設計を生み出して しまう(コンウェイの法則) アーキテクチャー設計に従うようチームに求めるのではなく、システムに反映し たいアーキテクチャーに合うようなチーム構造にする(逆コンウェイ戦略) 明瞭なチームインタラクションだけにコミュニケーションパスを限定すること で、モジュール化した疎結合なシステムが生まれる 4/18
小さなチームで、認知負荷を制限すべき チームとは、5人から9人のメンバーからなる安定したグループで、共有されたゴ ールのために働く単位のこと グループのサイズが大きくなると、必要なレベルの信頼関係を維持できなくなる 認知負荷容量を考慮しないと、チームの責任範囲と担当領域は広がりすぎること になる。自分の仕事に熟達するだけの余裕がなくなり、担当業務のコンテキスト スイッチに悩まされる 5/18
組織は静的ではなく、進化させるべき 技術、マーケット、顧客やユーザーの要望、規制の要件などが急速に変化してい るため、成功している組織は当然、組織構造を定期的に適応させ進化させる必要 がある 組織図やマトリクスマネジメントのような単一で静的な組織構造を利用していて は、現代のソフトウェアシステムで効果的なアウトカムを生み出せないことが 徐々に明らかになってきている 6/18
同書が提示したモデル 4つのチームタイプ 3つのインタラクションモード 7/18
4つのチームタイプ ストリームアラインドチーム プラットフォームチーム イネイブリングチーム コンプリケイテッド・サブシステムチーム 8/18
ストリームアラインドチーム ビジネスの主な変更フローに沿って配置されるチーム。職能横断型で、他のチー ムを待つことなく、利用可能な機能をデリバリーする能力を持つ 組織で根幹となるチームタイプで、残りの基本的なチームタイプの目的は、スト リームアラインドチームの負荷を減らすことにある 9/18
プラットフォームチーム 下位のプラットフォームを扱うチームで、ストリームアラインドチームのデリバ リーを助ける。プラットフォームは、直接使うと複雑な技術をシンプルにし、利 用するチームの認知負荷を減らす プラットフォームチームの知識は、長大な利用マニュアルではなく、セルフサー ビスの形でウェブポータルやプログラマブルなAPIとして提供され、ストリームア ラインドチームは簡単に活用できる 10/18
イネイブリングチーム 転換期や学習期に、他のチームがソフトウェアを導入したり変更したりするのを 助ける 特定のテクニカル(プロダクト)ドメインのスペシャリストから構成され、能力 ギャップを埋めるのを助ける うまく機能すれば、ストリームアラインドチームは、イネイブリングチームから の支援を数週間から数か月で必要としなくなる 11/18
コンプリケイテッド・サブシステムチーム 普通のストリームアラインドチーム、プラットフォームチームが扱うには複雑す ぎるサブシステムを扱うためのチーム。本当に必要な場合にだけ編成される サブシステムの例としては、動画処理コーデック、数理モデル、リアルタイム取 引裁定アルゴリズム、金融サービスのトランザクションレポートシステム、顔認 識エンジンなどがある 12/18
3つのインタラクションモード コラボレーションモード X-as-a-Serviceモード ファシリテーションモード 13/18
コラボレーションモード 特に新しい技術やアプローチを探索している間、2つのチームがゴールを共有して 一緒に働く。学習のペースを加速する上で、このオーバーヘッドには価値がある ペアプログラミング、モブプログラミング、ホワイトボードでのスケッチのよう な基本的なコラボレーションスキルに関するトレーニングやコーチングは、コラ ボレーションモードを使用するチームに有益 14/18
X-as-a-Serviceモード あるチームが、別のチームが提供する何かを利用する(API、ツール、ソフトウェ ア製品全体など)。コラボレーションは最小限になっている コアとなるユーザーエクスペリエンス(UX)とデベロッパーエクスペリエンス (DevEx)のプラクティスに関するトレーニングやコーチングは、X-as-a-Service モードを使用するチームに有益 15/18
ファシリテーションモード あるチーム(通常はイネイブリングチーム)が、新しいアプローチの学習と適用 を促すため、他のチームをファシリテーションする ファシリテーションのやり方や他のチームから助けてもらう方法に関するトレー ニングやコーチングは、ファシリテーションモードを使用するチームに有益 16/18
基本形と進化の例 17/18
まとめ 同書の主張 疎結合なソフトウェアは、疎結合な組織から生まれる 小さなチームで、認知負荷を制限すべき 組織は静的ではなく、進化させるべき 同書が提示したモデル 4つのチームタイプ 3つのインタラクションモード 18/18