ITエンジニアのキャリアをどう考えればよいのか。それは、エンジニア本人のみならず、彼らのキャリアを共に考えるエンジニアリングマネージャーにとっても難しい問いである。 人は、難しい問題にぶち当たったとき、その緊急度が低ければ後回しにしがちだ。だから、いざ答えを求められたときに、場当たり的な言動・行動をとってしまうことがある。マネージャーとしてこれは避けたい状況だ。 メンバーのキャリアを真剣に考えるとき、マネージャーの視野は自然と組織全体へ広がる。個人の成長支援だけでなく、組織戦略やチーム設計との整合が欠かせない。 つまり、キャリアの問題は組織の問題でもあるのだ。 書籍『ITエンジニアの転職学』は、エンジニア個人の転職にとどまらず、そうしたマネージャーの思考を整理する手がかりを与えてくれる。 本記事では、エンジニアリングマネジメントの視点から、エンジニアのキャリアと組織戦略の関係性を軸に本書を

生成AIに関する最新の調査結果をもとに、ソフトウェアプロダクト組織とエンジニアの変化を整理する。本稿では、その現状と動向を明らかにしたい。 対象とするのは、数年先の未来ではなく、現在およびその少し先くらいの範囲である。技術進化が速すぎて予想がつかないからだ。あまり先のことを考えても的外れな内容になってしまう。 参照するデータは、2025年以降に公開されたものに限定した。執筆時点が2025年10月であること、そしてAIエージェントの本格的な活用が始まったのも2025年であることが理由である。 なお、ここに記す内容には私自身のバイアスが少なからず含まれる点をあらかじめご承知おきいただきたい。 🎧 本記事の音声概要をポッドキャストで公開中 この記事の主要なポイントをGoogleのAIツールNotebookLMで音声概要化し、Spotifyにて実験的に配信中。 open.spotify.com

「Spotifyは "Spotifyモデル" を使っていないし、あなたも使うべきではない」という一文からはじまる文書「Spotify’s Failed #SquadGoals」が公開されたのは、2020年4月だ。Spotifyモデルを紹介する書籍『ユニコーン企業のひみつ』の日本語版発売が2021年4月。そこから1年も前の出来事である。 今となっては古い話題ではあるが、Spotifyモデルが失敗したとされる原因について改めて掘り下げようと思い、「Failed #SquadGoals」をあらためて読み直してみた。その内容を本稿に整理する。 もちろん、Spotifyモデルを批判する意図は微塵もなく、失敗したと断定する気もない。純粋に、当該文書に記された失敗理由の数々が、多くの組織にとっても考慮すべき示唆を含んでいると感じただけだ。言い換えれば、一般化できる知見が豊富に含まれているのではないか、と

ソフトウェア開発の現場が日々感じている問題は、しばしば組織設計の不備を映し出す鏡である。 そうであるなら、現場で営まれる改善に向けた努力は “対症療法” にしかなり得ない。一時的に症状を緩和できても、しばらくすれば問題はぶり返す。現場はそれを再び抑えにかかる。これではまるで、終わりのないモグラたたきだ。 組織設計の改善による “原因療法” が必要なのだ。もちろん対症療法も必要ではある。しかし、根本原因を取り除かなければ、そこから生じる問題が現場を苦しめ、ソフトウェア開発の足かせであり続ける。それはビジネスの足かせでもある。 だから、組織設計に携わるマネージャーには、現場に現れる症状から組織設計上の問題を読み解く力が問われる。そして、現場のチームも巻き込んで、組織の欠陥修正や、組織のリファクタリング、リアーキテクティングに取り組むのだ。 参考資料 組織設計のひずみは現場に問題をもたらす 例1

ソフトウェア開発の成果は、エンジニアの特性に大きく左右される。たとえば “コードを理解する能力” がその代表例だ。 こうした特性は、作業負荷や認知負荷に直結し、開発生産性に影響を与える。この観点からの評価も、成果を正しく捉えるうえで欠かせない。 もし、理解しづらいコードを書いてしまったら、現在および将来の開発生産性が損なわれる。技術的負債とは、そうした “開発生産性の低下” を「利息を支払う」ことにたとえた概念だ。 本稿は、技術的負債を10のカテゴリに整理したGoogleの文献を参考にしつつ、技術的負債との付き合い方を考える。 技術的負債を10のカテゴリで捉える ≫ 移行が必要なシステム ≫ 不十分なドキュメント ≫ 不十分なテスト ≫ 低品質なコード ≫ デッドコード/放棄されたコード ≫ 劣化したコード ≫ 専門知識不足のチーム ≫ 不安定な依存関係 ≫ 失敗した移行 ≫ 洗練されてい

ソフトウェア開発の現場でも、日々、苦労が絶えない。知らず知らずのうちに、エンジニアを消耗させる問題が潜んでいる。 苦労は、日常の風景に溶け込みやすい。それが当たり前の状態であり、疑問すら抱かれない。「そういうものだ」と思い込む。いや、苦労することに、そもそも違和感を持てないのだ。 日常化した苦労は、改善されることがない。違和感がないからこそ、問題として扱われない。そして、原因に目が向けられることもなく、風景に溶け込んだまま、空気のようにあり続ける。 つまり、苦労を軽減するには、日常風景の中から問題を見つけ出す必要がある。そのための第一歩が、「気づく」ことだ。問題というのは、気づかなければ解決のしようがない。学校の試験のように、誰かに出題されるものではないのだから。 本記事では、「気づく」ための視点を言語化し、手がかりとして整理している。 ソフトウェアエンジニアリング業務でありがちな苦労を、

GitHub Copilotの活用は、開発者の作業手間を軽減するだけではない。実際に、プルリク数が約26%増えたと言う1。これは、生成AIをソフトウェア開発に活用することで具体的にどのような効果があるのかを数値化した調査結果の1つだ。 "The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers" と題された論文がその出典元である。日本語に訳せば、『生成AIが高度技能職に及ぼす影響: ソフトウェア開発者を対象とした3つのフィールド実験によるエビデンス』といったところか。“3つのフィールド実験” とは、マイクロソフト、アクセンチュア、フォーチュン100に名を連ねる匿名の電子機器製造企業での実験を指している。 本稿は、この論文を

ソフトウェア開発におけるコードレビューの位置づけは、曖昧にされがちだ。欠陥を見つけるためにやっているのだろうか。コード品質を高めたいのだろうか。いずれにしても、チームやプロジェクトで統一された目的がないこともめずらしくない。レビュアーはただ、眼の前にあるコードの中で気になった箇所にコメントしているだけになってはいないだろうか。 また、チームのバージョン管理ツールを観察すると、コードレビュー待ちの開発ブランチが多いこともめずらしくない。実装することにばかりに時間が割かれ、コードレビューは後回しになっているのだ。しかし、レビューを終えなければ、それらは統合ブランチにマージされない。そうして生存期間が長いブランチが多くなるほど、マージコンフリクトが起こりやすくなる。その対処に支払うコストもばかにはならないだろう。 本稿は、コードレビューに関する2つの論文を中心に、機能的なコードレビューのあり方に

「すべてのライフサイクルモデルの祖は、ウォーターフォールモデルである」とは、スティーブ・マコネルの言葉だ1。また、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に関するGitHubの文書では、広く採用された最初のSDLCがウォーターフォールモデルであるとされている2。 そこに、ウォーターフォールを学ぶことに対する価値がある。それは、スクラムを導入し、アジャイルソフトウェア開発を実践する組織にも言えることだろう。いや、そうであるからこそだ。どんなソフトウェア開発プロセスモデルであろうと、ウォーターフォールから派生したり、何らかの影響を受けていると考えられる。したがって、ウォーターフォールへの理解から、自分達がやっていることの本質を見いだせるのではないだろうか。 ウォーターフォールなんて誰でも知っていると思うかもしれないが、そうとも限らない。確かにウォーターフォール未経験のソフトウェア開発者は少な

SPACEフレームワークを活用するなら、選択する指標に関連性と一貫性を持たせて絞り込むことが大切です。思いつくかぎりの指標をただやみくもに集めて網羅性を高めても、そこから得られる情報はほとんどないでしょう。 これが、ニコール・フォースグレンらによる論文 "The SPACE of Developer Productivity: There's more to it than you think." を読んだ時に私が感じたことです。 queue.acm.org 本稿は、上述論文に基づいてSPACEフレームワークを解説するとともに、その活用方法についても考察しています。 特に、5つのディメンションについては、論文から読み取りづらい点をフォローするようにしました。ここが理解できないと、フレームワークの魅力がなくなってしまいます。実際、開発チームのマネージャーらやメンバーらと話していると、SPAC

デプロイ頻度とリードタイムは、開発チームが自らのパフォーマンスをモニタリングするうえで欠かせないメトリクスである。それらが、収益性や市場占有率といった組織パフォーマンスに影響を与えるからだ。その調査結果は、DevOps Research and Assessment（DORA）が特定した4つのキーメトリクス、いわゆる「DORAメトリクス」の要素として浸透した（後述するが、DORAメトリクスで扱うのは、リードタイムではなく「変更のリードタイム」である）。 その重要性ゆえに、チームや組織はこれらのメトリクスの計測と可視化に努める。可能な範囲で正確な値が欲しい。そうして、チケット管理ツールやバージョン管理システムからテレメトリを収集、集計し、チームのモニタリングダッシュボードにその実績値を可視化するのだ。 しかし、しばらくメトリクスを運用してみると、その扱いづらさに気づく。計測値や集計値のばらつ

前回の記事ではチーム中心の組織づくりの設計原則について書いた。今回は、それらの原則に基づくチームをソフトウェアプロダクト組織内にどう配備し、どのような機能を持たせるかについて考える。これは言わば、チームの責務を定義することに他ならない。本記事ではこれを、7つのガイドラインとして書き出してみることにした。 前回の記事：『チーム中心の組織作りのための6つのチーム設計原則 - mtx2s’s blog』 mtx2s.hatenablog.com 1. ストリームアラインド 2. オーナーシップ制 3. バリエーション分割 4. 技術横断型 5. DevOps 6. 機能横断型 7. マルチスキル 組織設計とはアーキテクティングである 1. ストリームアラインド ソフトウェアプロダクト組織の開発フローは、ユーザーや市場の観察をもとにアイデアを生み出すことから始まる。そのアイデアを仮説として、それを

近年のソフトウェアプロダクト開発組織の活動単位としてよく言われるのは、「少人数で安定したチーム」であろう。表現は違えど、どの文献でもそのように述べられる。 それでは、「少人数」と「安定」の2つの要件を満たせば高パフォーマンスなチームが設計できるかと言えば、そんなはずもない。他にも要件があるはずだ。 そこで、チームに共通して必要だと考える要件を、設計に関わったこれまでの組織から抽出して言語化し、原則としてまとめてみた。それが、「安定」「アトミック」「非兼務」「少人数」「流動性」「イテレーティブ」の6つだ。 初期に携わった組織には欠けていた要素もあるが、何度も失敗を重ねるうちに見いだしたものだ。組織設計のプラクティスとしてよく聞くものもあるが、いずれも実体験を経て必要だと感じたものばかりである。 なお、本記事で取り上げる6つのチーム設計原則だけでは、組織設計として不十分だ。チームにどういった機

ソフトウェアエンジニアリング組織の主たる業務機能は、開発、保守、そして運用の3つだろう。これらをどう組織化するか。それが、生産性にもビジネスにも影響する。私は多くのケースにおいて、この3つの機能をすべて持つ、少人数のプロダクトチームをいくつか組織化する。その理由は、過去の記事で何度か書いたように、開発でのアウトプットに対するフィードバックサイクルをまわせるようになるからだ。それが、技術・サービスの両面を向上させる。 しかし本稿のケースは違う。ここで取り上げるのは、保守・運用が、開発とは分離された構造を持つ組織だ。この体制における課題を明らかにし、そのうえで解決策を探ってみたい。 事象は開発と保守・運用の分離が上手く機能していないこと 問題は開発が保守・運用を阻害すること 課題は個別ミッション遂行におけるコンフリクトを解消すること 対策は共通ミッションに立ち戻ること 結論は両チームをあえて密

従来のプロジェクトにおける「テスト」は、リリースや納品前の最終工程として行われるものだ。多くのケースでそれは、前工程までの遅れと、それでも固定されたままのリリース日に挟まれ、予定された期間を食いつぶされた中で実施される。その上、時間に追われる中で実装されたソフトウェアは、動作確認も十分にされない状態でテストフェーズをむかえることになる。こうして品質の保証は、テスターに丸投げにされるというのが実態ではないだろうか。もちろんここでテスターに丸投げされているのは外部品質、特に機能面での品質の保証のみだ。非機能面での品質の保証は手薄になり、内部品質は顧みられることはない。 これは、ウォーターフォール開発を採用するプロジェクトで私が頻繁に経験した失敗パターンであるが、アジャイル開発でも遭遇する。その理由は、そのままのテストモデルがアジャイル開発の中でも用いられるために、同様の失敗パターンに陥りやすく

ソフトウェアプロダクトに対して求められ、日々繰り返される機能追加は、コードベースを肥大化・複雑化させ続ける。成長する組織では、開発者の増員がそれを更に加速させるだろう。そして、認知負荷の軽減を目的に、いずれはコードベースの分割について考えるようになる。その目指すアーキテクチャがマイクロサービスにせよ、モジュラモノリスにせよ、コンポーネントやモジュール単位でリポジトリを分けるというのが、コードベースのもっとも一般的な管理方法ではないだろうか。 しかし、ここにはもう1つの選択肢がある。「モノリポ（モノレポ）」だ。すべてのコンポーネント、モジュールを1つのリポジトリで管理する。それどころか、社内のあらゆるソフトウェアプロダクトを1つのリポジトリで管理することさえあり得る。 モノリポにはどのような利点や欠点があるのだろうか。私自身、小規模のマルチプロジェクトリポジトリを複数組み合わせて扱うことが多

ビジネスリーダーをはじめ、ソフトウェアプロジェクトの関係者にとって、ソフトウェア開発上の関心事は、開発の進捗とシステムトラブルだ。ソフトウェアの内部品質や開発プロセス上の問題や課題なんて、開発者以外に興味を示す人などほとんどいない。だから、関係者ばかりか開発者自身も、開発の進捗とシステムトラブルにばかり注意を向ける。 そのような状況に、一部の優秀な開発者は我慢ならない。憂いている。「このままではまずい、積み上がった問題に取り組むために時間が欲しい」「まとまった時間でなくても、継続的に取り組むための少しの割り当てでも構わない」と。そんな願いも虚しく、使える時間はすべて、担当する開発を進捗させることにのみ費やすことを強いられる。 私たちエンジニアリングマネージャーやテックリードは、このような状況を見て見ぬふりをしていないだろうか。開発の進捗やシステムトラブル以外にも注意を向けるべき対象がある。

問題を抱えるソフトウェア開発組織を観察すると、その根本原因が組織設計にあると気付くことも多い。組織の構造的な歪みがまるで力場を形成するかのように、そこに配置された様々な要素に作用し、悪影響を及ぼしている。 組織設計のまずさから生じる問題というものはとらえ難く、理解し難い。その問題に気付かないから、真っ先に矛先がソフトウェアエンジニアリング領域へ向いてしまい、開発プロセスやソフトウェアアーキテクチャの改善を繰り返すが大きな効果が得られない。効果があったとしてもそれは一時的で、気付けば元に戻っている。 コンウェイの法則を思い出せばその従属関係に頷けるはずだが、多くの現場ではこういったソフトウェアエンジニアリング領域に閉じた施策に終始しがちではないだろうか。 以下に挙げる3タイプの組織問題は、ソフトウェアエンジニアやマネージャーとして私が実際に経験したいくつかの事例をタイプ別に集約したストーリー

私たちソフトウェアエンジニアは、コード品質についてしばしば論ずるけれども、ではコード品質の良し悪しがどれほどビジネスに影響するのかと問われると、回答に窮する。只々、「コード品質が悪いと変更により多くの時間がかかります」だとか、「欠陥の修正に追われて開発時間が奪われます」だとか、個人の経験やエンジニア的一般論に頼った定性的な説明に終始するしかない。ソフトウェアを繰り返し変更する頻度が高いほど、コード品質が開発時間に影響を与えるのは確かにそのとおりだと思えるが、はたしてそれは、どれほどのインパクトなのだろうか。 2022年の研究論文 "Code Red: The Business Impact of Code Quality – A Quantitative Study of 39 Proprietary Production Codebases" では、コード品質がビジネスに与えるインパクト

プロダクトに備わる機能の64%がほとんど使われないと言う。あるいは、80%という数字が用いられることもある。これが本当だとすれば、ソフトウェア開発に費やしたコストの多くが無駄だったことになる。ソフトウェア開発は常にスピードが求められるものだが、そもそもこのような無駄がなければ、ユーザーや顧客への価値の提供をもっと速くできたはずだ。 ソフトウェプロダクトをローンチし、それから次々とリリースを繰り返しながら追加されていった変更は、いったいどれだけのものが実際に価値があったのだろうか。本稿では、Standish Groupやマイクロソフトの文献を中心に、ヒントとなる数字をいくつか紹介し、その理解を深める。 64%はめったに、あるいはまったく使われない 80%は価値が低い、あるいはまったくない 3分の2は価値がない、あるいは逆に価値を損なわせる 「勝利宣言」からの脱却 64%はめったに、あるいはま

スティーブ・マコネル（Steve McConnell）の著書『More Effective Agile』の第6章で、「ベルビンのチームロール理論」なるものが紹介されている。そこに、「Plant」や「Shaper」「Resource Investigator」など、聞き慣れない9つのロール名が並ぶ。チーム内でこれらのロールのバランスが取れていることと、チームのパフォーマンスの間には、高い相関があるそうだ。 そう言われると興味を持つ。ベルビンチームロールとはどのようなものだろうか。しかし残念なことに、同書からはほとんど情報を得られない。書かれているのは、先の9つのロールそれぞれに関する短い説明文と、次の引用にある記述ぐらいだ。 この理論では、チームにおいて人々がどのように行動するか、人々がどれくらい協力して作業を行うと考えられるか、そして各役割の候補者をどのように選択するかを評価する。 202

ソフトウェアエンジニアリング関連の書籍を読んでいると、「コンウェイの法則（Conway's law）」によく出会う。その引用元は、1968年4月に発表されたメルヴィン・コンウェイ（Melvin E. Conway）の論文 "How do committees invent?" で、例の有名な一文は結論（conclusion）に書かれている。 （前略） organizations which design systems (in the broad sense used here) are constrained to produce designs which are copies of the communication structures of these organizations. （広義での）システムを設計する組織は、自らのコミュニケーション構造を真似た設計を生み出すという制約

ソフトウェアアーキテクチャには、依存関係のデザインという側面がある。その目的は多くの場合において、ソフトウェアの振る舞いに対する変更容易性を高めることではないだろうか。 ソフトウェアプロダクトは、そのライフサイクルを通して、繰り返し変更し続けられていく宿命にある。それがユーザーや顧客の要求であり、彼らの価値につながるからだ。そしてその提供には迅速さも求められる。依存関係のデザインは、これを実現するために組み込まれたソフトウェアの構造なのだ。 アーキテクトの悩みのひとつは、このような目的に基づいて自らがデザインしたソフトウェアの構造が、儚く崩れ去っていくことだ。アーキテクチャとは所詮はルールでしかない。開発チームが厳密にルールを守らない限り、望ましい構造を構築・維持することはできない。アーキテクチャは脆いのだ。それこそが技術的負債の一因でもある。 無償のJavaライブラリとして提供されている

ひとつのソフトウェアコンポーネントが多くの開発者によって変更されると、品質に悪い影響を与えると経験的に感じている。設計に一貫性が失われることや、知識の浅い状態で変更することによるバグ混入の可能性が高まるからだ。 2011年9月に公開されたマイクロソフト社の調査結果、"Don’t Touch My Code! Examining the Effects of Ownership on Software Quality" は、この「コードのオーナーシップはソフトウェアの品質を左右する」という経験則を裏付けるものだった。全体のコミット数のうち5%未満の貢献にとどまる開発者が多いコンポーネントは、リリース前後における故障が増加するというものだ。 本稿では、このマイクロソフトによる調査結果を紹介し、それを踏まえた上で、ソフトウェアプロダクトの品質悪化を抑えるための組織やプロセス、アーキテクチャについ

ソフトウェアプロダクト開発領域を預かるエンジニアリングマネージャーとして、あなたのミッションは何であるか。そう問われれば迷わず、組織としての「プロダクト開発能力の差異化」だと答える。これはもちろん私個人の見解ではあるが、受託開発組織のマネジメントを離れ、プロダクト開発組織を主としてマネジメントするようになった10年以上前から変わらない。 「プロダクトの差異化ではなく？」と聞き返されることも多い。ユーザーやビジネスにとって価値ある優れたプロダクトやフィーチャを作り出すことはもちろん第一級のミッションだ。そうであっても、そこで得られた成功が "偶然" であるなら組織としての持続性がない。「プロダクト開発能力の差異化」とは、そういった成功に再現性を持たせることを意味する。 組織としての「プロダクト開発能力の差異化」 開発能力はデリバリパフォーマンスとして表れる 組織構造とプロセス、アーキテクチャ

複数チームに分かれたプロダクト開発スタイルをかえって不自由に感じてはいないだろうか。チーム間に張り巡らされた無数のチェーンが自由を奪い、チームの活動を束縛する。そんな感覚だ。 組織を複数のプロダクト開発チームに分割する組織アーキテクチャは、マイクロサービスアーキテクチャに例えることができる。そこから見いだせる原則は、チームをコンポーネントとして捉え、凝集度を高く、結合度を低く設計することだ。この原則を軽視すると、チーム間の依存関係が互いをチェーンのように繋ぎ、絡み合い、組織全体を「分散されたモノリス」に変えてしまう。その結果として、チームは日々、多大な調整コストや遅延コストを支払い続ける羽目になる。 では、既存のソフトウェアプロダクト開発において、個々のチームが活動しやすい分散型組織の設計とはどういうものだろうか。あくまでも私の経験や考えに基づくものではあるが、本稿はこれをテーマに書いてみ

ソフトウェアエンジニアにとって、技術的負債が増え続けるソフトウェアプロダクト開発現場に身を置くことがどれほど苦痛なことであるか。エンジニアリング組織のマネジメントを長年担ってきて、それは強く感じるところだ。 中途採用の選考プロセスに面接官として参加し、これまで数多くの退職理由を見聞きしてきた。その中で、レガシーシステムをリファクタリング・リアーキテクティング・リライトできないことへの不満を理由として挙げるエンジニアは多かったように思う。裏を返せば、自社のソフトウェアプロダクトが技術的負債にまみれたまま放置されているなら、優秀な人材が他社に流出するリスクがあると認識すべきだ。 本稿では、技術的負債と開発者体験の関係について紐解くとともに、それに対してソフトウェアエンジニアリング組織を預かるマネージャーが取るべき行動について考えてみたい。 ※これは、Engineering Manager Ad

2007年にクネビンフレームワークが Harvard Business Review で紹介されて以降、ソフトウェアエンジニアリングの世界では、アジャイル開発、特にスクラムを採用すべき理由の説明で本フレームワークが用いられるようになった。 リーダー向けツールとして開発された意思決定のためのフレームワークが、いったいどのようにして、ソフトウェアエンジニアリングの開発プロセスモデルや開発方法論を説明するというのだろうか。 本稿では、クネビンフレームワークがどういうものであるかを紐解きつつ、その具体例として、ソフトウェアエンジニアリングの現場に適用することを試みる。 クネビンフレームワークとは Simple / 単純な状況にある領域 Complicated / 込み入った状況にある領域 Complex / 複雑な状況にある領域 Chaotic / カオスな状況にある領域 Disorder / 無