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
Sprint
Search
Yasunobu Kawaguchi
PRO
July 20, 2021
Technology
8
1.7k
Sprint
Yasunobu Kawaguchi
PRO
July 20, 2021
Tweet
Share
More Decks by Yasunobu Kawaguchi
See All by Yasunobu Kawaguchi
Scrum Fest Morioka 2026
kawaguti
PRO
2
600
Claude Code for NOT Programming
kawaguti
PRO
1
350
Why Organizations Fail: ノーベル経済学賞「国家はなぜ衰退するのか」から考えるアジャイル組織論
kawaguti
PRO
2
340
Git in Team
kawaguti
PRO
4
640
from Sakichi Toyoda to Agile
kawaguti
PRO
2
220
Agile PBL at New Grads Trainings
kawaguti
PRO
1
1.4k
Last 2 Weeks on PBL
kawaguti
PRO
1
94
Bridging gaps between skills and ideas
kawaguti
PRO
1
110
Definition of Done
kawaguti
PRO
6
680
Other Decks in Technology
See All in Technology
生成AIの研究活用_AILab2025研修
cyberagentdevelopers
PRO
11
6.2k
NW構成図の自動描画は何が難しいのか?/netdevnight3
corestate55
2
360
「静的解析」だけで終わらせない。 SonarQube の最新機能 × AIで エンジニアの開発生産性を本気で上げる方法
xibuka
2
260
今、求められるデータエンジニア
waiwai2111
2
1.4k
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
820
生成AI活用によるPRレビュー改善の歩み
lycorptech_jp
PRO
3
1k
LINEアプリ開発のための Claude Code活用基盤の構築
lycorptech_jp
PRO
1
890
Agent Payments Protocolで実装するAIエージェント間取引
tokio007
0
160
30分でわかるアーキテクチャモダナイゼーション
nwiizo
7
3.5k
AWSが推進するAI駆動開発ライフサイクル入門 〜 AI駆動開発時代に必要な人材とは 〜/ introduction_to_aidlc_and_skills
fatsushi
7
4.7k
React 19時代のコンポーネント設計ベストプラクティス
uhyo
17
6.8k
Claude Codeと駆け抜ける 情報収集と実践録
sontixyou
1
820
Featured
See All Featured
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
408
66k
Utilizing Notion as your number one productivity tool
mfonobong
3
230
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Mozcon NYC 2025: Stop Losing SEO Traffic
samtorres
0
160
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
81
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
234
17k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
Done Done
chrislema
186
16k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.4k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
310
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8k
Transcript
まずはタイミングを 合わせましょう、 というスライド
だいたいは ゴールしなければ ならない タイミングが 決まっています。
しかし、 手をつけてみなければ わからない という仕事も たくさんあります。
もちろん、 手慣れた仕事も あるでしょう。 経験もあり 自信もあるような。
必要な仕事を ゴールまでに 終わらせたい
8:2の法則 8割の仕事は 2割の努力で 終わる。 残りの2割に 8割の努力が 吸われる。
一発作業の危険 作って最後に見せたら 問題が発覚して大騒ぎ
ゴールに向けて、 内部スケジュールを 組みます。 その単位を スプリントと呼びます。
ゴール ゴール スプリントは同じ周期で繰り返します。
カレンダーに 直すと こんな感じ。 ※2週間スプリントの場合
例えば数か月先でも、 スプリントの切れ目が、 いつになるか、計画できます。
ゴール ゴール ゴールは相手のあることなので、 もしかしたらスプリントの切れ目と 合わないかもしれません。
ゴール ゴール ゴールは相手のあることなので、 もしかしたらスプリントの切れ目と 合わないかもしれません。 その場合は、 直前のスプリントまでに 完成させておきます。
クリスマスまでに7スプリント、とか。 (8スプリント目にやる分は間に合わない) 1 2 3 4 5 6 7
同じ周期なので、同じ人たち(チーム)で関わる限り、 だいたい同じぐらいのアウトプットが出せると ある程度、推測できます。
もちろんバラツキはあります
次のスプリントでどれくらい できるのでしょうか? ?
傾向をみると、 次はどのくらいの量をこなせるかは なんとなくわかりそうです。 ?
? この傾向のことをベロシティといいます。 巡航速度とか平均速度というような意味です。 傾向をみると、 次はどのくらいの量をこなせるかは なんとなくわかりそうです。
じゃあはじめての時は どうしたら? ?
じゃあはじめての時は どうしたら? ? データも経験もないので 誰にもわかりません。
チームは、スプリントを繰り返しながら、 学習を重ねていき、予測性を上げていきます。 きっと仕事も上手になっていくでしょう。
なので、最初に「繰り返す」 ということを決めてしまいます。 スプリントは同じ周期で繰り返します。
スプリントのたびに できたものを見てもらいます。 動くプロダクトを見てもらい、 フィードバックをもらうのです
耳の痛い フィードバックも あるでしょう 思ったより時間がない 思ったよりできない なんてことに気づくかも。
フィードバックの例 - ビルドできない - 性能が出ない - テスト難しい - デプロイ未整備 -
テスト用データがない - 仕様が理解できてない - 使いづらい - 意味が伝わらない - 欲しがられない - 儲かりそうにない - 複雑な人間関係の発見
Valuable Usable Feasible (会社にとって) 価値がある (開発者にとって) 現実に作れる (利用者にとって) 便利に使える ここを
目指している
スプリントは実戦の繰り返しです。 誰かが決めた全体計画にしたがうより、 チームの力が培われるでしょう。
集中して 作業します プロダクトにつながらない 作業やミーティングは 極力行わないようにします。 仕事ですから。
クロスファンクショナル (職能横断的) 必要なスキルをそろえた 少人数のチームで 仕事します。 部署間調整の ミーティング地獄 ダメ、ゼッタイ
後になって、想定外の事態が起きたとき、 チームの真価が発揮されるかもしれません
何も終わらせられない 場合は、 フィードバックも 受けられません。 計画は、 現実的に。
実績のベロシティ(完成した仕事量)を みながら、次のスプリントの予測をします。 ?
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログは これから作っていくものの リストです。 提供したい順番に 並べておきます。 プロダクトバックログ
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI 各PBIのサイズは 実際に仕事をする 人々が見積もります でかいな 小さいな 同じくらいかな プロダクトバックログ
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
チームはスプリントで 上から順に 開発・提供していき、 プロダクトバックログ
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
? 実績にかわります チームはスプリントで 上から順に 開発・提供していき、 プロダクトバックログ
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ ? 実績のベロシティを もとに、次はどの辺まで 行けそうかを予測します。
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ スプリントで 予想したより、 早く終わったら? すばらしい。 次のPBIを おかわりします。
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ スプリントで 予想したほど、 終わらなかったら? 予想か、見積もりが、 間違ってましたね。 新しい情報が手に入った!
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ PBIの 大きさの 見積もりは ちょくちょく 見直します バックログ リファインメント PBI PBI
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ よいバックログの条件 1. すぐに取りかかれる 2. 議論できる 3. 価値がある 4. 見積もり可能 5. サイズが適切 Ready Ready by Jeff Sutherland
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ 5. サイズが適切 5人のチームで 2週間のスプリントなら 1スプリントの ベロシティ予想の範囲内に 5x2 =10以上のPBIが 入っていること の目安 PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI バックログ リファインメント 近づいてきたら 詳細度を上げたり、 適切なサイズに 分割します。
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ 直近3スプリント分は Ready Readyな よいプロダクトバックログを そろえていきます。 PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
プロダクトバックログ PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
PBI もっと先の分も載せておきます。 細かくする努力は、急ぎません。 PBI PBI PBI
プロダクトバックログ PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
PBI PBI PBI PBI プロダクトバックログは 誰にとってもオープンにして 意見をもらえるようにします
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
? 実績にかわります チームはスプリントで 上から順に 開発・提供していき、 プロダクトバックログ
スプリントのたびに できたものを見てもらいます。 動くプロダクトを見てもらい、 フィードバックをもらうのです
プロダクトバックログ PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI
PBI PBI PBI PBI PBI PBI PBI 近づいてきたら 詳細度を上げたり、 適切なサイズに 分割します。 プロダクト バックログは 常に最新の情報 をもとに見直します
考えて、作って、評価を得ることを繰り返して 一歩一歩うまくなっていきます。
フィードバックをする人たちも、 うまく付き合う方法を学んでいきます。
タイミングを合わせて実戦を繰り返す ことを通じて、動くプロダクトと 作れるチーム、そして信頼を培います。
まずはスプリントの日程を 決めるところから 1 2 3 4 5 6 7
まずはタイミングを 合わせましょう、 というスライド