InfoQ ホームページ aginextio-london に関するすべてのコンテンツ
ニュース
RSSフィード-
チームのコミュニケーションと心理的安全性を向上するには
チームの特徴的なコミュニケーションスタイルをマッピングすることによって、コミュニケーションの改善や心理的安全性の向上、チーム内の軋轢の軽減が可能になり、意見の対立はより生産的なものになる。我々がどのようにコミュニケーションを取っているのか、どのように取りたいと思っているのかを理解すれば、自分自身だけでなく、他の人たちのことをもっとよく理解できるようになる。それによって、お互いの強みを発揮することが可能になるのだ。
-
根本的な不確実性が人々に与える影響
人間は確実性を求める。それは安心感を与えるためである。パンデミックが人々を混乱させたため、突然完全にチームが分散してしまった。Kara Langford氏によると、根本的な不確実性により、人々は危険にさらされていると思い込み、健康問題につながる可能性がある。人々は異なる反応をする。不確実性は、新鮮なアイデア、革新、社会的利益につながることも示されている。
-
アジャイルレトロスペクティブにCynefinを適用する
センスメイキング(Sense-making)は、最初に思い浮かんだソリューションにチームが飛び付くことを防いでくれる。Cynefin(クネビン)フレームワークは、情報に基づいたセンスメイキング後のレトロスペクティブで、チームが何をなすべきかを決める上での指針となる。Cynefinを使うことで、データ収集から洞察の獲得へというレトロスペクティブの転換を、さらに進めることが可能になるのだ。
-
適応性のある報酬・表彰システムですべての世代を引き付ける
報酬・表彰(Reward and recognition)システムは適応性があって、アジャイルで、個々の状況を考慮したものであるべきだ。どの世代であっても、仕事に求めるものは同じ - 自身の仕事を尊重されること、報酬を得ること、認められることの3つ - だが、モチベーションと報酬の形式は、世代によって違う。創造性を持って報酬・表彰システムを常に新しく保つとともに、チームに合わせていくことが必要だ。
-
マシンラーニングをテストとメンテナンス作業で使用する
マシンラーニングを使えば、メンテナンス作業の削減とプロダクトの品質向上が可能になる。ソフトウェアのテストサイクルのさまざまなステージで使用することができる。チェーンの重要なパートであるバグ管理もその中に含まれる。マシンラーニングアルゴリズムを使って大量のデータを分析することで、バグの分類やトリアージ、優先順位付けをより効率的に行えるようになる。
-
品質の造り込みのためのアジャイル的アプローチ
品質の造り込み(Built-in Quality)はアジャイルの重要な柱のひとつだ。しかしながら、これを大規模に実践するには、開発ライフサイクル全体を見る必要がある。組織のさまざまな層で、品質意識を向上させることが必要だ。アジャイルコーチは、アジャイル的作業方法を活用し、品質思考を推進することによって、これを支援することができる。
-
”守破離”によってチェンジエージェントを組織内に確立する
守破離(Shu-Ha-Ri)は漸進的な成功を収めるための基本をマスタし、ファンダメンタルを理解することを通じて、アジャイルになるための習得パスを示してくれる。自身のチェンジ・エージェント(Change Agent)を持つことによって企業は、変化する市場ニーズに素早く対応し、競争力を獲得することが可能になる。
-
アジャイルにおけるビジネスアナリストの役割
アジャイルな組織においても、ビジネスアナリストにはその役割がある — プロダクトオーナになることも、チームに参加することも、あるいはプロダクトの枠を越えてプロダクトオーナやチームとコラボレーションすることも可能なのだ。フレームワークが代わろうとも、BAの役割には非常に大きな価値があるのだから、自分のスキルに自信を持つことが重要だ。
-
チームゲームを使ってレトロスペクティブを充実させる
ゲームはレトロスペクティブに新鮮さを吹き込み、事の進め方についての実りある議論を可能にする。議論から生まれるパターンは、チームの強みや弱みに対する洞察を与えてくれる。気遣いのあるコーチングやファシリテーションは、全員による貢献を可能なものにする。
-
可観測性を使って迅速なリリースを実現する
迅速なフィードバックを得るためには、高い頻度で��準備が整えば即座にリリースし、自動化システムを使って変更をライブにテストすることが必要だ。正常に動作していること、警告が発生していないことの検証には、監視機能が使用できる。迅速なリリース(shipping fast)は結果的にテスト回数を削減し、問題に対するレジデンスを向上することになる。
-
予想とアジャイルメトリクスを使って将来を予測する
一般的な見積もり(estimation)のアプローチでは、我々の望む予測可能性を得られないことが多々ある。予想は、一定範囲の起こり得る結果と、結果が現実になる可能性を答えるものだ。"いつ完了するのか？"、"xxまでに何を提供できるのか？"といった類の疑問に、確信を持って回答することができる。
-
アジャイルを納期と連携させるには
たとえ納期が厳しくても、スプリント作業に優先度を設定したり、日々のスタンドアップでブロッカを管理したり、レトロスペクティブを実施して作業方法を改善することは可能だ。恣意的に決定された納期を交渉によって緩めさせようという場合には、ステークホルダとの関係性が重要になる。事前に対話を始めておくことで、より望ましい期待値を設定し、スムーズな提供を確約することが、不確実性に直面する状況では特に重要だ。
-
サーバントリーダの孤立を避けるには
チームの成功を祝う時、サーバントリーダ(servant leader、奉仕型リーダ)の果たした役割に対する認識あるいは理解のないことが少なくない。彼らの活動が資料に残っていなかったり、他のメンバから見えなかったりする場合があるからだ。このような孤独な状況を避けるには、サーバントリーダをサポートするネットワークを構築して、自分たちの行動を共有し、成功を称え合い、その方法についてブログを書き、自分たちの��果をマネジメントに対してアピールする、という方法がある。