20 社近くのテクノロジー企業、金融企業、製薬企業が新しい研究開発パフォーマンス管理手法を導入し、有望な初期結果を達成しました。
- 顧客から報告される製品の欠陥は 20% ～ 30% 減少します。
- 従業員エクスペリエンススコアが 20% 増加しました。
- 顧客満足度スコアは 60% ポイント向上しました。
大規模モデルと AIGC テクノロジーは、ソフトウェア開発に新たなパラダイムをもたらし、研究開発管理の複雑性も急激に高めています。研究によると、 Copilot などの生成 AI ツールは本当に組織の効率向上に役立つのでしょうか?」
準「AI時代」においては、「AI＋研究開発の効率化」が企業の中核的な競争力を構築するための高台となる可能性が高い。開発者と研究開発チームの作業効率と生産性を科学的、包括的かつ正確に測定する方法は、研究開発効果管理における重要な命題です。
最近の研究で、マッキンゼーは、開発者の作業効率と生産性のエンドツーエンドのビューを構築するために、既存の 2 セットの生産性指標モデルを拡張および補足しました。報告書では、この手法は、大規模な技術スタックやツーリング機器を導入する必要がなく、研究開発管理ツールに埋め込まれたアンケートやプロセスデータを通じて簡単に導入できると述べています。
マッキンゼー: 開発者の生産性と生産性の観点
マッキンゼーは、DORA指標とSPACE指標をベースに、4つの機会重視指標（Opportunity-focused metrics）を拡張・補足し、すべての指標をシステムレベル、チームレベル、個人レベルに応じて分類・集計し、最終的に最終的なA開発者を取得しました。生産性と、製品の提供方法を改善する方法とその改善の価値に関する生産性の観点。
出典 | 「はい、開発者の生産性を測定できます」
01 DORAインジケーター
DORA 指標は、Google の DevOps 研究評価チームが長年の研究と分析を経て提案したもので、テクノロジー分野の標準に最も近い定量的管理フレームワークであり、研究開発の成果の測定に優れています。
DORA 指標には、スループットと安定性という 2 つの側面が含まれており、展開頻度、変更リード タイム、サービス回復時間、変更失敗率という 4 つの重要な指標が含まれています。DORA インジケーターが満足のいかない結果を返した場合、問題の原因を調査する必要があることを意味しており、調査には長い時間がかかることがよくあります。
出典 | 「2022 年の DevOps レポートの現状」
02 スペース インジケーター
SPACE インジケーターは、DORA インジケーターを強化するために GitHub と Microsoft Research によって提案されました。SPACE は、Satisfaction、Performance、Activity、Communication、Efficiency の略語で、各次元には、個人、チーム、またはシステム レベルに適用できるいくつかの異なる指標が含まれています。
- 満足と幸福 満足と幸福
- パフォーマンス
- 活動活動
- コミュニケーションとコラボレーション コミュニケーションとコラボレーション
- 効率と流れ 効率と流れ
個人的な観点 (特に開発者の幸福度) を考慮すると、SPACE メトリクスは、組織が最適化されているかどうかを示す良い指標となります。
03 機会指向の指標
マッキンゼーは、複数の観点から研究開発プロセスを詳細に観察し、研究開発の社内外のサイクルタイム、開発者のベロシティインデックス、貢献分析、人材能力スコアという4つの機会指向指標を提案しました。
出典 | 「はい、開発者の生産性を測定できます」
1. 研究開発に費やされる内部/外部ループ時間: 内部/外部ループに費やされる時間
報告書では、改善すべき具体的な領域を特定するために、ソフトウェア開発プロセス全体を 2 つのサイクルとして捉えることができると述べています。内側の R&D ループには、製品の作成に直接関連するアクティビティ (コーディング、構築、単体テスト) が含まれ、外側のループには、開発者がコードを運用環境にプッシュするために完了する必要があるその他のタスク (統合、統合テスト、リリース、デプロイメント) が含まれます。
出典 | 「はい、開発者の生産性を測定できます」
開発者にとって、内側のループは製品を構築して直接価値を生み出すプロセスですが、外側のループは必要ではありますが、複雑で些細な事柄でいっぱいです。したがって、生産性と個人のエクスペリエンスの観点から、企業は開発者がインナーループのアクティビティにより多くの時間を投資できるように、アウターループのツールと自動化を可能な限り改善する必要があります。その中で、トップテクノロジー企業は、開発者に時間の最大 70% をインナーループアクティビティに費やさせることを目指しています。
2. 開発者のベロシティインデックス: 開発者のベロシティインデックス
開発者ベロシティ インデックス (DVI) 調査は、企業のテクノロジ、仕事のやり方、組織のサポートを測定する調査です。
DVI には、3 つの主要な側面と 13 のコンピテンシー領域における 46 の推進要因が含まれており、これらの 46 の影響要因の加重平均によって取得され、同業他社とベンチマークすることができます。この比較は、バックログ管理、テスト、セキュリティとコンプライアンスなど、特定の機会領域を特定するのに役立ちます。
出典 | 「開発者ベロシティ (DVI) に関する調査レポート」
3. 寄与度分析：寄与度分析
チームのバックログに対する個人の貢献を評価する (LigaAI などの研究開発管理ツールからデータを取得し、独自のアルゴリズムを使用してデータを正規化する) と、チーム能力の最適化を妨げる傾向を明らかにし、チーム リーダーに成果の実感を与えるのに役立ちます。 。
さらに、マネージャーが個人のスキル向上やトレーニングの機会を特定し、チーム内の役割やタスクの配分を再考するのにも役立ちます。たとえば、品質保証テスターに十分な仕事があるかどうかなどです。
4. 人材能力スコア: 人材能力スコア
スコアは、業界標準のコンピテンシー マップに基づいて、特定の組織に対する個人の知識、スキル、能力を要約したものです。理想的には、組織は開発者の大多数が中程度の能力にある「ダイヤモンド分布」を追求する必要があります。これは、コーチングやスキルアップの機会に関する洞察を提供するのに役立ち、極端な場合には、人材戦略の再考が必要になる場合もあります。
#最後に書いてください
先週、OpenAI は GPT、アシスタント API、GPT-4 ターボ モデルなどの一連の主要なテクノロジーと製品のアップデートを発表し、AI サークルが再び沸騰しました。
AIGC テクノロジーと大規模モデルに基づくアプリケーションが開発者や研究開発チームの日常業務に徐々に統合され、チームの DNA の一部となることはほぼ予見できます。AI の脅威に直面している研究開発マネージャーは、開発者と研究開発チームの作業効率と生産性についてより直感的な洞察を得るために、科学的測定指標システムを確立することが緊急に求められています。おそらく、これはより明確に答えられるでしょう:
- プログラマーが最高の仕事をすることを妨げる障壁は何ですか?
- 文化や組織は、開発者が優れた作品を作成する能力にどの程度影響しますか?
- プログラマーの時間とエネルギーが真に価値を高める活動に費やされているかどうかをどうやって知るのでしょうか?
- あなたの組織に必要な開発人材がすべて揃っているかどうかをどうやって確認すればよいでしょうか?
LigaAIでは、今後も研究開発の効率管理、研究開発管理の実践、先端技術経営の成長などのコンテンツを発信していきます。
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