71. アジャイルソフトウェア開発と統計的品質管理 w/ sakata_akinori

sakata_akinori さんに "アジャイル開発は品質が悪い" という言説、統計的品質管理、ウォーターフォールで利用されるバグ密度などの指標の有効性、代用特性などについて語っていただいたエピソードです。

• JaSST Tokyo 2022 アジャイルソフトウェア開発への統計的品質管理の応用
• 書籍: エクストリームプログラミング
• 「アジャイル開発は品質が悪い？」という風評・言説
• この言説はどこからやってきたのか？なぜ生まれたのか？
• ハイブリッドアジャイル、ハイブリッドウォーターフォール、ウォータースクラムフォール
• コードの複雑性をマネジメントできない状態
• マネジメントプロセスの原因はどこにあるのか？
• 絶対イヤだ or 偉くなる
• バグ密度曲線などの指標は、どこからきて、何がしたかったのか？
• 品質指標は、いつもと同じかどうかを見ていただけ
• メインフレーム や COBOL
• いつもと同じかどうか、を見るのは過去において意味があったのではないか
• ウォーターフォールのメトリクスはコストに由来しているのではないか
• 2022年において、いつもと同じかどうかを見る手法は意味があるのか？
• 統計的品質管理の考え方自体は現代でも有効
• アジャイル開発では、何を指標として追えばいいのか？
• スピードに着目したメトリクス
• リードタイム、サイクルタイム
• 審議プロセスにおける納得感とは？
• そもそもリスクを小さくしている、ということで納得する
• 常に上限値におさまるというのは統計的にありえない
• 代用特性とは？ と 温度計での例
• ソフトウェアにおける品質特性(国際規格ISO/IEC 9126)
• 狩野モデル
• "品質は誰かにとっての価値である" / ワインバーグ
• SQuBOK
• ホーソン実験
• 魅了的品質をどう高めていくか？

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