決めた通りに完成してそのあとも良くなり続ける
決めた品質とコストと期間でプロダクトが完成する。開発中やリリース後に判明したことが何度でも形になる。企業のステージに適したプロダクトと開発プロセスを実現します。
こんな方へ
決めた品質とコストと期間でプロダクトを完成させること。完成したものがユーザーに利用され続けること。どちらも困難で、それぞれ別のプラクティスが必要です。
見積もり通りに開発され、品質を維持し、納期を守る。この状態は要件を正確に把握・管理する力、変更への対応能力、確定した仕様を高速かつ高品質に実装する開発力がそろって初めて実現されます。
完成後にユーザーがプロダクトを利用し続け、実際に価値を創出するかは、要件に表れない細かな改善の積み重ねによって決まります。たとえば画面の反応速度、入力のステップ数、エラー時に次の操作を示す案内などです。
これらも本来なら要件に含めておきたいものですが、事前に定義できません。実物が稼働して初めて明らかになります。
プロダクトの理想像を事前に定義できない以上、課題が判明してから改善するサイクルの速度が最も重要です。開発を始めてから、あるいはリリースしてから判明したことを何回プロダクトにフィードバックできたか。実際に使用されるかどうかは、その回数に大きく左右されます。
回数を決めるのは変更にかかるコストと時間、そして変更が別の箇所に悪影響を及ぼさないことです。一度の変更に数週間を要し、変更のたびに別の箇所で不具合が発生するなら、フィードバックはほとんど機能しなくなります。変えやすさと品質の安定はそれ自体が目的ではなく、改善を何回重ねられるかを決める条件です。
要件の把握が浅いまま着手し、途中で作業量が増大する
変更が発生するたびに追加見積もりと納期延長が積み重なる
納期を守るために品質が犠牲になり、後の改修費用として跳ね返る
要件書の機能は充足しているが、ユーザーが自発的に利用しない
ユーザーにとって価値があったかどうかは納品時に確認されず、誰も検証していない
利用部門が Excel などの別ツールを使い続け、プロダクトが飾りになる
実装中に発見した改善が仕様にないという理由で見送られる
改善するたびに追加費用と納期の交渉が必要になる
リリース後に判明した課題が次の開発案件まで手つかずで残る
小さな修正でも数週間を要し、発案した改善が実行されない
新機能追加のたびにベンダーから全面刷新の見積もりが提示される
改修コストが増大し続け、事業の変化に追従できなくなる
変更のたびに別の箇所で不具合が発生し、修正が修正を呼ぶ
本番の障害対応に人手を取られ、改善に着手できない
不具合を恐れて変更を避けるようになり、プロダクトが固まる
同じものを開発するとしても、どの技術で、どのプロセスで開発するかで結果は異なります。
開発するものが同じでも、選択する技術によって費用も成果も異なります。そして最適な選択肢を実際に選択できるかどうかは、手札をどれだけ保有しているかで決まります。実績のある技術しか扱えなければ、最近の課題には対応できません。反対に新しい技術だけを採用すると、過剰で不安定な構成になります。
技術力とは、コストとリターンの釣り合いを最適にする判断力と、それを支える選択肢の幅です。
技術選択ができても開発プロセスが貧弱では改善実現はできません。フィードバックの反映回数は日々の開発プロセスに大きく左右されます。
速度を決定する要素は 2 つで、改善を決定してから着手するまでと、着手してから本番に反映されるまでです。前者は計画と意思決定の設計が、後者は継続的なデリバリの仕組みが左右します。両方が整備された状態は、日や週単位など任意のタイミングでの改善を可能にします。
人的努力で品質を保証する運用とは仕組みとして別のものです。
技術が事業とフィットするかどうかは業界の制約と企業のステージによって異なります。金融で求められるセキュリティ要件、不動産や建築の業務プロセス、広告で処理するデータ量。スタートアップに必要な立ち上げ速度と、大企業に求められる統制。
不動産、建築、広告、金融・証券、システム開発、EC、AI・機械学習といった業界で、企画・戦略の立案から設計、開発、運用構築まで担当してきました。外部 CTO や技術顧問として技術投資の判断そのものを担う立場でも参画経験があり、立ち上げ期のスタートアップから大企業の子会社まで規模とステージを問いません。技術面だけでなくビジネス適用の側面でも実践知を有します。
プロダクトやプロジェクトで実際に採用している主要な技術です。安く、速く、安全に、将来にわたって性能と安定性を維持できるかどうかで選定します。流行しているかどうかは判断基準にしません。
お客様の確認は判断が必要な箇所だけに限定します。材料は文章ではなく、図と画面イメージと稼働する実物で用意します。仕様書を精読して齟齬を探索する作業は発生しません。
実装以前に定義可能かつそうすべきものは全て定義します。曖昧なまま進めると途中で作業量が増大し、着手から稼働する成果物が完成するまでのリードタイムが長くなります。ただし定義すべきものとそうではないものには基準があります。
区分の基準はデリバリーのリードタイムです。データモデルを曖昧なまま進めると、画面の都合が生じるたびに広範囲の改修が必要になります。反対に細かな文言まで固定すると、実物の操作で判明したことを反映できなくなります。
お客様にお願いするのは業務の実態と事業の意図の共有、そして機能の優先順位の合意です。設計の内容は文字に加えて図表やモック画面などで補足し、理解と判断のコストの低減を目指します。
機能を実装する前に、最小構成のコードが検証環境まで自動でデプロイされる状態にします。リリースの仕組みを最初に整え、フィードバックサイクルの高速化を実現します。
お客様にお願いすることはありません。
着手の順番は事業への影響が大きいもの、実物を見ないと判断できないもの、技術的な不確実性が高いものからです。早く形になるほどフィードバックを反映できる回数が増加し、問題を早期に発見できます。
変更を前提に決めておいた画面のレイアウトや操作の順番は、実物を操作してから確定させます。実物の操作で挙がる指摘は設計のやり直しではなく、想定した手順の一部です。
お客様にお願いするのは検証環境を操作したうえでの指摘です。実際に画面を操作することで本番レベルの指摘を可能にします。
検証環境まで通しておいたデプロイの仕組みを、本番まで延ばします。一度きりの本番投入ではなく、繰り返しリリースするための仕組みを仕上げる段階です。
お客様にお願いするのは受け入れテストです。受け入れシナリオは共同で作成するため、何を確認すればよいかが最初から明らかな状態で開始します。
利用状況から抽出した改善候補が次の継続的なリリース反復に含められます。実装からリリースまではすでに整備されている基盤を再利用し高速にリリースします。アーキテクチャと非機能の水準を維持したまま、優先度の高い機能から随時リリースします。
お客様にお願いするのは改善候補の共同策定です。候補は利用データと併せて提示するため、勘ではなく根拠に基づいてネクストアクションを策定します。
このサービスで取り組んだ事例です。
AI を主力とする開発会社との取り組みです。同社にはプロダクト開発の引き合いがありましたが、大規模な開発の経験も、中核の技術を担当できる人もいませんでした。KDOT は技術顧問として、アプリケーション基盤と中核の技術を用意し、エンドクライアントとのプロジェクトの進め方も並走しながら伝えました。同社は海外市場向けの単発ワークのマッチングサービスを受託し、数億円規模の開発を公開まで完走しました。これで同社が受託できる範囲は、AI からプロダクト開発まで拡大しました。
製造業向けにソフトウェア製品を提供する企業との取り組みです。同社は工場の電力を見える化する機能を製品に追加したいと考えていましたが、社内の開発者だけでは手も知見も不足していました。電力計の接続から、データを工場の判断に活用できる形にするところまでを開発支援会社の KDOT に一括で委託し、同社は着手から約 4 か月でこの機能を製品に追加して工場へ販売できるようになりました。納品後の約 9 か月は KDOT が運用を担い、支援が終了した現在は同社が自ら運用を継続しています。
広告枠の価格設定モデルを開発する分析会社との取り組みです。分析会社はこのモデルを、アドネットワークを運営する配信事業者に提供しています。配信事業者は、自社の環境で自社のデータと統合して分析し、新たなモデルを自ら検証できるようにしたいと考えていました。それにはモデルを配信事業者のシステム上で稼働させる基盤が必要でしたが、分析会社はそれを社内で開発できませんでした。KDOT は分析会社側のチームに参画し、この基盤をチームで設計・構築しました。分析会社はモデルを分析結果として納品するだけでなく、稼働させる基盤まで含めて納品できました。同時に、社外からの要望に応じてモデルを相手の環境へデプロイできる基盤を自社の資産にできました。分析会社はこの基盤を継続的に提供するサービスも配信事業者に提案しています。
業務向けソフトウェアを提供する企業との取り組みです。同社はプロダクト共通の認証基盤の内製を開始しましたが、技術的な難しさから着手直後に断念しました。開発支援会社の KDOT はその開発を引き継ぎ、共通基盤を設計しました。AWS の認証サービスである Amazon Cognito による認証とトークン発行に、Go で実装した独自の認可サービスを組み合わせた構成です。現在は同社の 10近いプロダクトがこの基盤を共通で利用し、新たなプロダクトを追加するたびに認証を再構築する必要がなくなりました。KDOT は統括するチームでこの複雑な基盤を開発し、その上で機能追加と運用保守を数年にわたって継続しています。
金融機関向け資産運用システムを開発する企業との取り組みです。同社は性能とセキュリティに高い要件を有するシステムを、複数のエンジニアで開発していました。開発支援会社の KDOT が担ったのは、アプリケーションの実行を支える機能と、複数の機能で利用する中核処理です。技術的な難所は調査から解決まで担当し、意思決定履歴として社内に蓄積しました。またクライアント企業の力を底上げするため、我々の問題解決が会社内で再現可能になるように勉強会も実施しました。これにより、担当者を増員しても全体の整合性を維持し、エンジニアのインプットが線形にスケールする状態を実現しました。
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