テクノロジー GitHub Copilotの効果は変更行数では分からなかった。次はPR数・デプロイ数・ベロシティを見る
GitHub Copilotの従量課金に備えて記録を始めましたが、利用量と変更行数では効果が分かりませんでした。他社事例を調べ、時間とAI予算に上限がある業務で、PR数・デプロイ数・ベロシティを見たい理由を考えます。
マネジメント
テクノロジー テクノロジー AI主導開発の生産性と評価｜コード行数だけでは測れない理由
GitHub Copilot従量課金化に伴う生産性の再定義。コード行数という形骸化した指標を捨て、アウトカム（課題解決の質）とAIの迷走を防ぐ設計力が評価される現場の実態。
考え方 リリースに3〜6か月かかる状態を問題と決め、開発の進め方を変えた
新機能のリリースに3〜6ヶ月かかる現状を「生産性の低さ」と定義し、Git・テスト・設計書・AI導入を進めた。開発速度が約30％改善するまでと、その後に生まれた新たな課題の記録です。
テクノロジー 問題と課題の分析手順｜SWOT・なぜなぜ分析を見直した記録
現状と理想のギャップから問題を定義し、SWOT・なぜなぜ分析・実行計画へ落とす自分の手順を整理。社内システムの改善例と、原因分析と解決策選定を分けた考え方もまとめます。