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SlackがAIを活用したハイブリッドアプローチでEnzymeからReactテストライブラリに移行した方法
EnzymeはReact 18をサポートしていないため、既存の単体テストは使用できず、それらが提供する基礎的な信頼性を危険にさらしていた、とSergii Gorbachov氏はQCon San Franciscoで述べた。彼は、テストカバレッジの継続性を確保するために、SlackがすべてのEnzymeテストをReact Testing Library（RTL）に移行した方法を示した。
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インパクトのあるデータ製品戦略を形成する
講演者であり、データ戦略家であり、『Data is Like a Plate of Hummus（データはフムスの皿のようなもの）』の著者でもあるLior Barak(バラック氏)が、Data Engineering Podcastで、戦略計画を推進するためのデータ・ビジョン・ボードの活用について語った。バラック氏は、組織のデータ中心戦略において、データチームはしばしば後になってからコストがかかることになりがちであると主張し、連携、進化、そしてインパクトのある能力の提供を確実にするための3年間の共同ロードマップを提案した。
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ソフトウェアエンジニアリングの効率化を支援する社内ツールの移行から学んだこと
QCon San Franciscoのプレゼンテーションで、Ying Dai氏(ダイ氏)は2つの重要なソフトウェアエンジニアリングのマイグレーションストーリーを共有した。1つはプロダクションモニタリングに焦点を当てたもので、もう1つは自動検証を伴うプロダクションデプロイメントに関するものである。どちらの移行も、エンジニアリングの効率を向上させるという目標によって進められたが、それぞれに課題と教訓があった。
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アジャイルアライアンスがプロジェクトマネジメント協会に統合
アジャイルアライアンスは2024年12月31日をもってプロジェクトマネジメント協会（PMI）に正式統合し、PMIアジャイルアライアンスを組成した。このパートナーシップは、PMIのリソースと影響力をアジャイルの原則と統合することで、グローバルなプロジェクトマネジメントを強化することを目指している。多くの人々がコラボレーション、専門能力開発、イノベーションの機会拡大を歓迎する一方で、批判的な人たちはアジャイルの価値観が希薄化する可能性やアジャイルアライアンスの独立性が失われることを懸念している。
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コピー＆ペーストのデプロイから完全なGitOpsへ移行する方法
InnerSourceは、GitOpsを導入する際、企業固有のロジックを共有することで開発作業の軽減に貢献したと、Jemma Hussein Allen氏はQCon Londonで語った。彼女は講演の中で、コピー＆ペーストのデプロイメントから完全なGitOpsへと移行した方法を示した。彼女は、心理的に安全な環境は、ペインポイントを解決しイノベーションを促進するのに役立つオープンで正直な議論のために本当に重要であると述べた。
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ソフトウェアテスト自動化におけるAIの役割を探索する
Victor Ionascu氏によると、ソフトウェアテストの複雑さの増大に対応するため、QAプロフェッショナルがAIを活用する傾向が高まっている。AI駆動型自動化はテストカバレッジの向上、テストサイクルタイムの短縮、結果精度の向上を可能とし、より高品質なソフトウェアをより速くリリースできるようにする。
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ユーザー中心主義の開発者向けプラットフォームとプラクティスで顧客満足度を向上させる方法とは
「ユーザーに焦点を当てることで、プラットフォーム開発チームは開発者の真のニーズに応えるプラットフォームの構築を実現できる」とAna Petkovska氏がQCon Londonで語った。彼女は「Delight Your Developers with User-Centric Platforms & Practices（ユーザー中心主義の開発者向けプラットフォームとプラクティスによる顧客満足度の向上））」という講演の中で、自チームのデベロッパーエクスペリエンス（DevEx）グループや提供する製品・サービスを紹介した。
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スタートアップからスケールアップへの旅でイノベーティブであり続ける
ClearBankの成長に伴い、拡大する業務を管理し規制コンプライアンスを確保するためにより構造化されたプロセスを統合しながら、革新的な文化を維持するという課題に直面した。説明責任と責任の範囲内で、チームには自分たちの領域を発展させるためのスペースを与えられ、少しずつ革新し、実験し、継続的に改善しながら、イノベーティブであり続けることができた。
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持続可能なエンジニアリング・パフォーマンス改善のためのDORAの活用
DORAは、チームによる使用方法と企業内でのサポート方法次第で、持続可能な変化を促進するのに役立つ。Carlo Beschi氏によると、DORA主要指標に関する良質なデータを得ることが難しい場合がある。チームはデータを分析し行動することでDORAレポートを継続的な改善に活用できる。
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ソフトウェア組織における高速フローの実現
フローを阻害する要因を解決し、不必要な認知的負荷の原因を取り除くことで、組織における文化的な問題を解消できるとNigel Kersten氏は論じた。コミュニケーションしやすい明確な戦略からスタートし、その後ストリーム・アラインド・チームとプラットフォーム・チームの創設に進むべきだ、と彼は提案した。
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データメッシュ組織の構築
データメッシュ組織は、プロデューサー、コンシューマー、そしてプラットフォームで構成される。Matthias Patzak氏によると、プラットフォームチームの使命は、プロデューサーライフとコンシューマーライフをシンプルで効率的かつストレスフリーにすることだという。データは組織全体で、検出可能で理解しやすく、信頼でき、安全かつ簡単に共有できなければならない。
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ソフトウェア会社での社内DORA調査の知見
社内でのDORA (DevOps Research and Assessment) 調査で、自社のソフトウェアデリバリーや運用状況を振り返ることができる。調査の設計実施や結果の分析方法で、得られる利益は大きく左右される。Carlo Beschi氏は、Agile Cambridge社でのDORA調査経験を語った。
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時代に左右されないテストツールを使う意義
Benjamin Bischoff氏は、開発者にとって、新しいツールは古いツールよりずっと興味深いという。新たなテクノロジーやアプローチが学べ、仕事道具の幅が広がる機会が得られるからだそうだ。しかし、何十年も前からあるツールを使えば、時間と予算を節約できる。ツールを評価する際には、ツールにいきなり飛びつくよりも、解決すべき問題を理解することが重要である。
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チーム・イネーブラーとしてのLLMとエージェント
Scrum.orgは最近、COOであるEric Naiburg氏によるAI as a Scrum Team Member と題した記事を掲載した。Naiburg氏は、スクラムマスター、プロダクトオーナー、開発者にとっての生産効率の利点を説明した上で、読者にAIが「チームメンバー」としてスクラムチームに「シームレスに統合されていることを想像する」よう呼びかけた。Thoughtworks社のAIアシストソフトウェアデリバリーのグローバルリードであるBirgitta Böckeler氏も最近、「Exploring Generative AI」と題した記事を発表し、エンジニアリングシナリオにおけるLLM（大規模言語モデル）の使用を含む実験に関する洞察を共有した。同実験においては、LLM（大規模言語モデル）がソフトウェアデリバリーチームに相乗効果をもたらしている可能性がある。
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ソフトウェア開発における高パフォーマンス作業環境の醸成
Eb Ikonne氏によると、リーダーは、ソフトウェア開発チームの成功がどのようなものかを理解できるように、やる気を起こさせるチャレンジやミッションを提供すべきである。リーダーは、効果的なチームワークを促進する構造を提供し、チームの成功に悪影響を与えるものに対処し、摩擦を減らしたり取り除いたりできる。コーチングは、人々が効果的に協力する方法を見出すのを助けることができる。