Findy Team+の導入と活用(株式会社Skillnote)
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株式会社Skillnote / akira.aoki
メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
| 利用プラン | ツールの利用規模 | 事業形態 |
|---|---|---|
Advanced | 11名〜50名 | B to B |
| 利用プラン | Advanced |
|---|---|
| ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
| 事業形態 | B to B |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
ツール導入前の課題
エンジニア組織が拡大していくにつれ、統括責任者だけでは目が届かない部分が大きくなっていきました。
また、20代〜50代、バックグラウンドも異なるメンバーが増え、チームも2チーム、3チームへと分割されていきました。
これにより、全体を透明性を持って説明することが難しくなり、チーム自身も定性的な振り返りでしか自身のパフォーマンスを振り返ることができず、その内容に偏りが出てきたり、チーム間の知識の共有なども難しくなる、という課題が発生するようになりました。
どのような状態を目指していたか
最終的にはチーム・個人が自律的に動くことができる組織を目指しています。
そのためにも、まずは生産性について定量的に可視化することを進め、定性・定量双方の観点をもって振り返りができる土壌を作ることをツール導入による短期的な目的としました。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
弊社はまだまだ人数の少ないスタートアップであり、時間をかけて詳細なROIを出すことよりも、クイックに意思決定することを重視しています。もちろん、時間をかけずにROIを説明することができれば、投資判断は楽になります。
本ツール導入にあたっては、CFOと「それだけのコストに見合った生産性向上効果が信じられるかどうか」という点をコミュニケーションすることで導入を意思決定しました。
一定期間試用することで、定量データを元に振り返りを行う文化醸成ができ、またそのデータを元に経営メンバーなど開発外への説明責任を果たす一環になること、を信じられたためです。
活用方法
自分自身もスクラムに参加して開発しており、スプリント単位での取り組みとツールに表れる数値を照らし合わせながら活用しています。具体的には以下のような使い方をしています。
- スプリント振り返りのきっかけとして活用:スプリント内の活動が定量的な指標にどう反映されているかを確認し、振り返りの議題を見つける
- AI開発の影響把握:Devinが自律的に作成したPRのリードタイムや、人間がAIを補助的に使って作成したPRがそれぞれサイクルタイムなどの指標にどう影響しているかを追跡する
- 振り返りの評価:スプリントの振り返りから改善施策を作成しているが、チームの体験として向上しているかをチームサーベイから追跡する
よく使う機能
- サイクルタイム分析
- チーム比較>詳細比較
- チームサーベイ
ツールの良い点
計測の型がすでに用意されている
開発生産性の可視化に必要な指標(サイクルタイム分析のリードタイム等)があらかじめ整備されているため、一般的な数値との比較分析することができました。
開発状況の可視化(サイクルタイム分析)
- コミットからマージまでの各ステップごとのリードタイムの一般的なベンチマーク値が提示されているため、自チームの数値のボトルネックを特定しやすい
- PRのリードタイム(作成からマージまでの時間)をスプリント単位で確認でき、振り返りの参考になる
AI活用の効果測定
弊社ではAIを積極的に活用した開発を実践しています。たとえばDevinによる自律開発を導入していた際は、サイクルタイム分析でリードタイムへの影響を確認しつつ、チーム比較>詳細比較からDevinがPRを作成したタイミングを分析し、昼休みや定時後に集中して稼働していることなど、AIの利用パターンを把握することができました。コーディングスタイルの変化がPRの数値として現れるのは、データとして見ていて興味深い体験です。
チームサーベイ
活用開始から日が浅いですが、スプリントごとのメンバーのコンディションや開発体験をアンケート形式で継続的に可視化できています。これまで個人のコンディションは1on1で上司と共有することが多かったですが、チームサーベイを通じてチーム全体での状況共有ができるようになりました。
ツールの課題点
分析の設計は自分で行う必要がある
数値は取れるものの、それを振り返りのアクションやチームの目標にどう紐づけるかは自分たちで考える必要があります。「この数値が悪いから何をすべきか」という示唆まではツールが出してくれないため、分析のフレームを持っていないと活用が難しい場面もあります。
チーム振り返り機能が使いにくい
ベータ機能として提供されている振り返り機能を使い、定量評価と紐づけた継続的な改善を試みましたが、運用が難しいと感じました。スクラムの文化上、毎回KPT形式で振り返るわけではなく、個別の改善アクションの進捗や状態管理はJira上で行う方が実態に合っていました。
ツールを検討されている方へ
- 自社の開発スタイルとの適合を確認する:Findy Team+が想定している計測モデルに自チームの開発フローを合わせようとすると、チームへの負荷が発生することがあります。型にはめるべき部分と、自チームのやり方を優先する部分を意識的に切り分けることが重要です。
- Advancedプランの制約に注意:Advancedプランを利用している場合、プロジェクトサイクル分析が使えません。ただし、Claude Codeを活用することでJiraのEpic単位での分析を代替できます。
今後の展望
現在、リリースサイクルの短縮に向けた取り組みを進めています。Jira・Findy Team+・Claude Codeそれぞれの強みを活かして開発状況を多角的に可視化し、チームの中期的な不確実性を減らす仕組みを構築することが目標です。
具体的には、1週間スプリントの運用を実践しており、小さくスライスしたチケット(1チケット=1SP)に統一することで、Jiraのスプリント分析機能によるベロシティ計測の精度を上げていく予定です。人数あたりの消化SP数を継続的に観測することで信頼性の高いベロシティが算出でき、スクラムチームとして自信を持って中期計画を立てられるようになり、開発者体験の向上にもつながると考えています。
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メンバー / バックエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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目次
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法

