Agile 2015 の風 - とある参加報告 -

鷲崎 弘宜 @Hiro_Washi

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• 世界最大のアジャイルの国際会議

• 8月3日-8月7日

• Agile Alliance主催

• 2300名超（！）

• National Harbour

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http://agile2015.agilealliance.org/

セッション概観（’14からの変化） • 一般

– 基調講演

– ブートキャンプ

– ライトニングトーク

– オープンジャム

– 研究

– 経験報告

• ビジネス、組織系 – エンタープライズアジャイル

– プロジェクトプログラム＆ポートフォリオマネジメント

– 顧客との仕事

– 統治（Government）

• 人とマインド系 – コーチング＆メンタリング

– リーダシップ

– 学習

– 協調文化＆チーム

– 熱心な支持者（Stalwart）

忠誠心、マインドセット

• 技術系 – ユーザエクスペリエンス

– 開発プラクティス・職人技

– テスト＆品質

– DevOps

3

4

ラムダ計算、SATソルバ―、型システム、機械学

習、欠陥予測、・・・

ときめき、対話が大事、だって人だから（角さん基調

講演より）・・・

経験に理論を！ 鷲崎弘宜, 本田澄, 深澤良彰, Agile 2015 “Predicting Release Time based on Software Reliability Model”

いつリリースできる？ • アジャイル開発における取り組み例: 累積フロー図による完了予測 [Power, Agile’14]

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Ken Power, "Metrics for Understanding Flow,“ Proceedings of the Agile 2014 Conference, 2014.

O blog da ASPERCOM Treinamentos, O Cumulative Flow Diagram,

http://blog.aspercom.com.br/2012/04/03/cumulative-flow-diagram/

T1 T2

Done

WIP

Backlog

• 予測期間が長くなりがち

• 信頼性・品質はOK？

]]

6

#欠陥数

実際

予測

日数 K. Honda, et al., Predicting Time Range Based on Generalized Software Reliability Model , APSEC’14

動的な未来予測のための ソフトウェア信頼性モデル

7

0

5

10

15

20

25

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

#問題数 #各時点で予測された総問題数

75 75 300

8

0

5

10

15

20

25

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 75 75 120 120 200

動的な未来予測のための ソフトウェア信頼性モデル

#問題数 #各時点で予測された総問題数

9

#Issues

75 120

何かが起きている？！

予測が安定

Actionableメトリクスとして使える！

#問題数 #各時点で予測された総問題数

リリース単位で予測高精度化: OSSの場合

“Foundation” http://foundation.zurb.com/

10

438 500

予測完了日: 498

11

Selected Data

Separate GSRM

Selected Data

All GSRM

• フェーズを分けない場合

• フェーズで分けた場合

It 1 It 2

Unit test

System test

テストフェーズ単位の予測で高精度化: ある実開発

・・・

不確実性パターン

12

0 0.5 1

一定 増加 減少

まとめ • アジャイルに科学を、経験に理論を！

– 開発「中」に欠陥の出方で未来の予測

– リリース単位、テストフェーズ単位の予測

– 不確実性のパターン化

• 日本からもっと貢献しよう！ – 実践1件、研究フル1件、研究ショート1件

– Hardware TDD in Production, 原田※

– A Lean Design Methodology for Business Models and Its Application to IoT Business Model Development, 井出ほか

• 世界最大の年に一度の集まり – 新たな繋がり、既存の繋がりの強化

– 新たなアイディア、仕事、共同研究！ 13

※ご事情によりキャンセル