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アジャイル品質パターン
早稲田大学グローバルソフトウェアエンジニアリング研究所 所長
国立情報学研究所 客員教授
株式会社 システム情報 取締役(監査等委員)
株式会社 エクスモーション 社外取締役
文科省社会人育成事業 スマートエスイー 事業責任者
鷲崎 弘宜
http://www.washi.cs.waseda.ac.jp/
Ver.1.0
わしざき ひろのり
スマートエスイー セミナー 2019年6月6日
一部 Joseph Yoder, “品質面でアジャイルであるために”,第2回enPiT-Proスマートエスイーセミナー: アジャイル品質保証と組織変革, 2018
なぜパターンなのか?
• “Quality is not an act, it is a habit.” -- Aristotle
– 日常の反復的な行動
– 考え方
• アジャイルの源流: パターン+品質
– Christopher Alexander, パターンランゲージ
– Edwards Deming, 生産・品質管理、PDCA
2
QA (Quality Assurance) to AQ (Agile Quality)
• 2014年 Joseph Yoder, Rebecca Wirfs-Brock, Ademar
Aguilarによる発表、以降、鷲崎も加わり拡充中
• 24+のパターン
3
J. Yoder, R. Wirfs-Brock, A.Aguilar, “QA to AQ: Patterns about transitioning from Quality Assurance to Agile Quality,” AsianPLoP 2014
J. Yoder and R. Wirfs-Brock, “QA to AQ Part Two: Shifting from Quality Assurance to Agile Quality,” PLoP 2014
J. Yoder, R. Wirfs-Brock, H. Washizaki, “QA to AQ Part Three – Tearing Down the Walls,” SugarLoafPLoP 2014
J. Yoder, R. Wirfs-Brock, H. Washizaki, “QA to AQ Part Four - Prioritizing Qualities and Making them Visible,” PLoP 2015
J. Yoder, R. Wirfs-Brock, H. Washizaki, “QA to AQ – Part Six – Being Agile at Quality,” PLoP 2016
平鍋氏によるアジャイル品質保証パターンの紹介 https://qiita.com/kenjihiranabe/items/a0795dbdab4c58e746a1
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品質の特定 品質の可視化品質上アジャ
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品質保証
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7
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品質作業のチーム展
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品質保証
プロダクト
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品質熟練者の尾行 Shadow
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品質熟練者と協働し経験展開
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開発者を品質保証とペアを組
ませて品質プログラミング
スプリント
計画
製品ビジ
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Joseph Yoder, “品質面でアジャイルであるために”,第2回enPiT-Proスマートエスイーセミナー: アジャイル品質保証と組織変革, 2018
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本質的品質発見
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Qualities
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質シナリオ
Agile Quality
Scenario
品質ストーリー
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品質の特定: 品質シナリオ
[刺激]、環境、測定可能な応答が明白なこと
• 利用: 端末の利用者は、ピーク時 に [報告をWeb経由で要求]し、
5秒以内に報告を受理する。
• 成長: シナリオXの待ち時間を1~2.5秒まで減少させるために、新
サーバを 2人週以内で [追加する]。
• 検証: 通常の運用時 に 半数のサーバが [停止] しても、システム
全体の稼働率に影響が及ばない。
9
刺激源 成果物
環境
刺激 応答
応答測定法
測定可能な値やシステ
ム品質の特定 Specify
Measurable Values or
System Qualities
アジャイルな着地点
Agile Landing Zone
着地点の再調整
Recalibrate the
Landing Zone
品質目標の合意 Agree on Quality Targets
拡張しやすい
個所を特定
しやすい
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拡張しにくい
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程度か?
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NNaohiko Tsuda, Hironori Washizaki, Yoshiaki Fukazawa, Yuichiro Yasuda and Shunsuke Sugimura, “Machine Learning to Evaluate Evolvability Defects:
Code Metrics Thresholds for a Given Context,” The 18th IEEE International Conference on Software Quality, Reliability & Security (QRS 2018)
レビュー
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機械学習
目標
仮定
質問
メトリクス
10
10 25
300
150
M. 関数の数
M.実行行数
OK
NG
71
M. 関数の数
M.実行行数
OK
NG
改善
X
進むにつれ(必要に応じ)自動化
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11
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ンの自動化により、効
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率的なオペレーション
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1月 2月 3 月 4月 5月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月
2020
1月 2月 3 月
デリバリ
バージョン1
に予想される
遅延
開発ダッシュボード
予算 リソース アーキテクチャ 依存 関係
予算は第2四
半期2017で強
化が必要にな
ります
すべてのリソ
ースを追跡し
ます。
永続化フレー
ムワーク
負荷分散。
クラウド
パートナーシ
ップとサービ
スのすべての
場所と軌道に
。
リスク 問題 レーダーで
競争 相手
E Corp-新製品。
アーキテクチャ
パフォーマンスプ
ラットフォームの
安定性
デリバリ
技術の問題
アーキテクチャ
移行
セキュリティ
AUG 2017
新しいモバイルオポ
チュニティ
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アジャイル品質の事例、聞かせてください!
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ご紹介: 人材育成 スマートエスイー事業
16
⚫ 社会人教育: スマートエスイー (文科省enPiT-Pro ‘17-’21) http://smartse.jp/
⚫ 6月26日(水) コンソーシアムキックオフシンポジウム AI・IoT動向、産学連携交流
クラウド
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知能
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