予想とアジャイルメトリクスを使って将来を予測する
https://www.infoq.com/jp/news/2020/07/predicting-future/
アジャイルが見積を
「確約」ではなくて「確率」や「可能性」で言おう、って話はいつものことで、
だからアジャイルは「内製でなきゃできないね」的な言い方になりがちだけど。
ここの記事は、
アジャイルの見積が 「ストーリーポイントだけじゃ見積もれないよ」 って言ってるよっ？
ストーリのサイズによる見積もりによって必要期間が予測できることはほとんどない — 進行中の大量の作業、アクティビティ間にキュー内で費やされた時間、予期しなかったイベント、といったファクタの方がリードタイムに与える影響は大きいのだ、とBattiston氏は説明する。
予測(prediction)は起こり得る結果の範囲として表現される。結果とその実現可能性を合わせて表現することによって、我々の思考法を決定論から確率論に変えることができる、とBattiston氏は言う。そうすることで、なぜ期間が長引くのか、リードタイムに影響するのは何か、デリバリに影響するリスクは何か、といった会話をすることが可能になる。
ストーリの見積もりサイズ(ストーリポイント数)とストーリ完了まで実際に要する時間(リードタイム)の間に相関関係がほとんどないことは、多くのチームが経験しています。
ストーリサイズよりもリードタイムに影響を与える重要なファクタが3つあります。それらを管理しなければ、チームを予測可能にすることはできません。
まず、進行中(Work in Progress、WIP)の作業が大量にあるか、ということです。
（中略）
第2は、アクティビティの間に、作業がどれだけの時間をキュー内で過ごしたか、という点です。
（中略）
第3は、予期しなかったイベントは頻繁にあるか、ということです。
（中略）
このような問題がひとつ以上ある — 私が関係したチームのほとんどがそうでした — 場合、これらは作業を完了するために実際に要する時間との関連性が低いため、見積もりの予測可能性は高くなりません。
不確実性の高いイベントに関して、作業完了までの時間などを高い精度で予測しようとする場合には、予想手法(forcasting technique)を使用するように指導しています。
一般的にはチームの履歴データを使用して、将来的に発生することをシミュレーションします。その予測結果は、特定の結果が現実になる確率と、考えられる結果の範囲という形で表現されます。
その結果、答は次のようなものになるでしょう。"80パーセントの確信を持って、9日以内に終了します。4日で完了する可能性もありますが、その確率は50パーセントなので、確約することはできません。最悪のシナリオでは10日を要しますが、これが発生する可能性は10パーセントに過ぎません。"
このようにして、チームとステークホルダの両方が確信を持てる期待値を設定するのです。最も確信の持てる数値を拾い上げて"9日"と答えたくなるかも知れませんが、ステークホルダとの明確性を優先して、現実的な回答は可能性の範囲のみであることを説明した方がよいと思います。
言ってることはすごく普通で、
プロジェクト状況を踏まえて考えましょう、だし、
そのために、こういうメトリクスに着目しましょう、てことでした。
ここでは、ごく簡単に「ストーリーごとの予実」をとることで
将来の補正に役立てている例が上げてあります。
ストーリーごとに分かれてて、スプリントで区切られてるからこそ
こういう予実がすぐに計測できて、すぐに役立てられる。
こういうところが「アジャイル」なのであって、
アジャイルの「いいところ」なのだと思うよね、あらためて。
規模を見積り、ベロシティを計測し、期間を予想する
https://twop.agile.esm.co.jp/estimating-and-planning-392280c9298e
最近、うまくリンクが貼れなくなってるなぁ
