スクラム開発は、幅広くプロジェクト管理ができるフレームワークです。
オフショア開発においても有用なスクラム開発は、多くのチームで利用されています。
この記事では、そのスクラム開発に関して徹底解説しています。キーワードは「透明性」です。
スクラムとはアジャイル開発の1つで、小規模な開発チームがある単純なプロジェクトから数百人が参加する非常に複雑な要求があるプロジェクトに至るまで、幅広くプロジェクト管理ができるフレームワークです。
その他一定の時間枠があるプロジェクトの場合にもスクラムを応用することがきます。
アジャイル開発はオフショア開発でも注目されています。詳しくはこちらの記事で紹介しています。
そんなアジャイル開発の中でも、代表的なのがこのスクラム開発なのです。
スクラムを語る上で重要なのが透明性です。スクラムでは、透明性が最も基本的なコアバリューとして見なされます。
また、透明性と並んで重要な柱になるのが「検査 (inspection)」と「適応(adaptation)」です。それぞれ解説します。
スクラムで成功するには、開発プロセスに関連する情報が透明でなければなりません。
それらの情報には、プロダクトに関するビジョン、顧客の要件、作業進捗、困難、障害などが含まれます。
そこから、さまざまな役割を持つ全員が、作業効率を改善するための価値ある決定を行う為の必要十分な情報を手に入れます。
その為、スクラム内のツールと会議は、情報が当事者に透過的でないといけません。
スクラムでのアクティビティを常に検査することで、問題の発見と解決策が確実に得られ、プロジェクトの参加者は多様で有用な情報にアクセスすることが出来ます。
徹底的かつ継続的なレビューはスクラムの適応と継続的な改善のメカニズムの始まりです。
スクラムは、他のアジャイルソフトウェア開発方法と同じくらい柔軟性があります。 そのおかげで非常に高い適応性をもたらします。
検査、作業プロセスから得られた透明な情報に基づいて、スクラムは変化に良く対応し、プロジェクトを成功に導くことが出来ます。
スクラムの価値基準は以下の通りです。
スクラムを活用するには、これらの 5 つの価値基準を各メンバーが理解し、それぞれが、スクラムチームの目標の達成に尽力しなければいけません。
スクラムチームのメンバーは、正しく、困難な問題に取り組む勇気を持たなければいけません。
全員がスプリントの作業とスクラムチームのゴールに集中する必要があります。
スクラムチームとステークホルダーは、すべての仕事とそれらを遂行する上での課題をオープンに公開することに同意しなければいけません。
スクラムチームのメンバーは、お互いを能力のある個人として尊重しなければいけません。
スクラムチームは、プロダクトオーナー・開発チーム・スクラムマスターで構成されます。
プロダクトオーナーは、開発チームの作業とプロダクトの価値の最大化に責任を持つ人です。
プロダクトオーナーは、プロダクトバックログの管理責任を持つ人であり、目標を達成するためにプロダクトバックログの項目を明確にして、優先順位をつけます。
開発チームは生産作業に直接に関与するメンバーであります。
開発チームの務めは、プロダクトバックログ項目をプロダクトの機能に変えることです。
開発チームは各スプリントの終わりにリリース可能なプロダクトインクリメント分を生成する、3~9人のメンバーで構成されます。
開発チームの特徴は、自己管理能力((self-organized)と部門間協力( cross-functional)です。
スクラムマスターはスクラムの原則、技術、ルールに基づいて最大の生産結果をもたらす為に、スムーズにオペレーションを管理する役割です。
スクラムマスターはマネージャーではなく、チームのリーダーでもありません。
スクラムマスターはその権限の範囲内で、プロダクトオーナー、開発チーム、組織に成功をもたらすためにあらゆることを行います。
スクラム開発では、その「透明性」を見出すためにアプローチが必要です。そこで5つのイベントを規則的に行っています。これらをスクラムイベントと呼びます。
スプリントとはスクラムチームが全ての必要な作業を実行し、リリース可能なプロダクトインクリメント分を生成出来する為の1か月以下のタイムボックスのこと。
他のすべてのスクラムイベントは、スプリントの時間枠内で行います。
スプリントプランニングとはスプリント全体を準備するための各スプリントの始めに行われるイベントのことです。スプリントプランニングは、2つの異なる目的を持つ2つの部分に分かれています。
スプリントプランニングでは、以下の質問に答えていきます。
開発チームがメンバー間で作業の進捗と問題のすり合わせを短時間で行う会議をデイリースクラムと言います。
スプリントレビューとは、スプリントの終わりにインクリメントの検査と、プロダクトバックログの適応を行うことを指します。
ここではプロダクトのテストをし、プロダクトの状態について話し合う事で次の方向性を決めます。また、必要に応じてプロダクトの調整も実施します。
スプリントレトロスペクティブとはワークフローへのスクラムチームの適応能力を検査することを目的として、スプリントレビューが終わった直後に行われるスクラム内の重要なイベントです。
言い換えれば、これはスクラムチームがスプリントワークの流れを振り返って次のスプリントに活かすために必要な変更を決定する機会です。
スクラム 開発の制作物について紹介します。
プロダクトバックログは製品の必要な機能のリストを保存する場所のこと。
このリストは各項目の優先度によって配置されます。優先度が高い項目はリストの一番上にあり、開発チームが早期開発するために選択されます。
優先度が低い項目はリストの一番下にあり後で開発します。
スプリントバックログとは開発チームがスプリントで開発プロセスを管理するために使用される作業スケジュール表です。
スプリントバックログには、スプリントで開発された項目のリストかつ各項目に応して実行しなければいけない必要のあるタスクが含まれています。
インクリメントとはリリース判断可能なインクリメント(Potentially Shippable Product Increment)の略称です。
開発チームが各スプリントの終わりに作成するプロダクトのことを指します。
今回は、スクラムに関する非常に基本的な概念を紹介しました。
スクラム開発では透明性が重要でしたね。
このフレームワークを上手に使いこなせるようになる為にはチームや組織がスクラムがもたらす価値を理解し、たくさん実践する必要があります。
弊社では創業時から現在まで4年以上スクラムを適用し、様々なシチュエーションでスクラムの価値を実感してきました。
スクラム開発について興味がある方はぜひご気軽にご相談ください。
参考文献
皆さんは「クラウドAI」をご存知でしょうか。クラウド環境を利用することで、高価なサーバーや専門的なAIインフラを自社で保有することなく、高度なAI機能を利用できるようになりました。 市場調査会社の各種レポートでも、クラウドAI市場は2034年に向けて急速な成長が予測されており、多くの企業が競争力強化や業務効率化を目的に導入を進めています。 この記事では、市場規模の最新予測や成長を支える要因、企業がクラウドAIを導入するメリットについて、最新の市場調査データをもとに詳しく解説します。 クラウドAI市場に興味がある方 クラウドAIの動向が気になる方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウドAI市場の規模や動向について分かるだけでなく、企業のメリットまで丸わかりですよ。 クラウドAI市場とは?市場規模と2034年までの成長予測 クラウドAI市場とは、クラウドコンピューティング上でAIサービスや機械学習、自然言語処理、画像認識などのAI機能を提供する市場を指します。 従来、AIを導入するには高性能なGPUサーバーや大規模なデータセンター、AIエンジニアなど、多額の投資が必要でした。 しかし、クラウドAIの登場によって、企業は必要なときに必要な分だけAIサービスを利用できるようになり、初期投資を大幅に抑えながら高度なAI技術を活用できるようになりました。 市場調査会社各社のレポートでは、このクラウドAI市場が今後10年にわたり高い成長率を維持すると予測されています。 クラウドAI市場は2023年時点から2032年にかけて大幅な市場拡大が見込まれており、企業によるAI導入需要の増加が市場を押し上げる主要因になると分析されています。 こうした成長を支えている背景には、生成AIの急速な普及があります。ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの登場によって、多くの企業がAIの実用性を身近に感じるようになりました。 文章作成や画像生成、データ分析、カスタマーサポートなど、多様な業務でAIの導入が進み、それらの多くがクラウド上で提供されています。…
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、多くの企業がAI活用に注目しています。 しかし、「AIを導入したいが、自社でサーバーやシステムを構築するのは難しい」「コストを抑えながらAIを活用したい」と考える企業も少なくありません。 そこで注目されているのがクラウド型AIです。インターネット経由でAIを利用できるため、高性能なAIを低コストかつ短期間で導入できることから、多くの企業で採用が進んでいます。 この記事では、クラウド型AIの仕組みや特徴、オンプレミス型との違い、導入メリット、導入時の注意点まで詳しく解説します。 AIを導入したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 業務効率を上げたい方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばクラウド型AIの特徴がわかるだけでなく、導入方法まで丸わかりですよ。 クラウド型AIとは?基本的な仕組みをわかりやすく解説 クラウド型AIとは、インターネットを通じてAIサービスを利用できる仕組みのことです。AIの処理やデータ分析、機械学習モデルの実行などはクラウド事業者が管理するサーバー上で行われ、利用者はパソコンやスマートフォンからサービスへアクセスするだけで、高度なAI機能を利用できます。 従来のAIシステムでは、自社内にサーバーを設置し、GPUなどの高性能なハードウェアを用意したうえで、AIソフトウェアのインストールや保守・運用を行う必要がありました。 しかし、クラウド型AIではこうした設備や運用の負担が不要であり、必要なときに必要な分だけAIを利用できる点が大きな特徴です。 例えば、ChatGPTやMicrosoft Copilot、Google Geminiなどの生成AIサービスは、代表的なクラウド型AIです。ユーザーが質問や指示(プロンプト)を入力すると、その情報はインターネットを経由してクラウド上のAIサーバーへ送信されます。AIは膨大なデータをもとに内容を解析し、数秒以内に回答や文章、画像、プログラムコードなどを生成して利用者へ返します。…
「AIを導入したいけれど、何から始めればよいかわからない」「ChatGPTを試してはいるものの、業務改善にはつながっていない」「競合企業はAIを活用しているようだが、自社はどのレベルなのか知りたい」。 このような悩みを抱える企業は少なくありません。 近年、企業のAI活用は「AIツールを使う」段階から、「AIを前提とした企業へ変革する」段階へと進化しています。 その変革を体系的に理解するために注目されているのがAX(AI Transformation)段階モデルです。 この記事では、AX段階モデルの概要と各ステージの特徴、自社がどの段階にあるのかを判断するポイントについて、3分で理解できるようわかりやすく解説します。 AIを導入したいが、どこから始めればよいかわからない方 自社のAI活用レベルを客観的に把握したい方 AIを活用して生産性向上や競争力強化を目指したい方 に当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIを活用するための具体的な方法とAXモデルの具体的な仕組みが分かりますよ。 AX段階モデルとは? AX(AI Transformation)とは、AIを単なる業務効率化ツールとして利用するだけではなく、企業の業務プロセスや組織、ビジネスモデルそのものをAIを中心に再構築する考え方です。 その成長プロセスを整理したものが「AX段階モデル」です。 DX(デジタルトランスフォーメーション)がデジタル技術による企業変革であるのに対し、AXはAIを中核に据えた企業変革を意味します。…
近年、AI(人工知能)は私たちの生活だけでなく、企業活動にも急速に浸透しています。 文章作成や画像生成、データ分析、問い合わせ対応など、これまで人が担っていた業務をAIが支援・代替できるようになり、多くの企業がAI活用に注目しています。 一方で、「AIツールを導入しただけ」で終わってしまう企業も少なくありません。 本当に競争力を高めるためには、単なるAI活用ではなく、企業全体をAI中心に変革する「AX(AIトランスフォーメーション)」という考え方が重要になります。 この記事では、AXとは何か、DXとの違い、そしてなぜ今企業にAXが必要なのかについて詳しく解説します。 AXに興味がある方 AIを活用したいとお考えの方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば今注目のAXについて丸わかりですよ。 AXとは? AX(AI Transformation:AIトランスフォーメーション)とは、AIを単なる業務効率化ツールとして導入するのではなく、AIを中心に企業のビジネスモデルや組織、業務プロセス、意思決定までを根本的に変革する取り組みを指します。 例えば、これまでAIはメールの自動返信・チャットボット・売上予測・在庫管理など、一部の業務改善に使われるケースがほとんどでした。 しかしAXでは、AIを企業経営の中心に据えます。 例えば営業部門ではAIが顧客ごとの提案内容を作成し、マーケティング部門ではAIが市場分析を行い、人事部門ではAIが採用候補者を分析し、経営層はAIによる将来予測を参考に経営判断を行うといったように、企業全体がAIと共に動く組織へ変わっていきます。…
生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 (more…)
近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…