DORA Report 2025の概要
こんにちは、エンジニアの三長です。
こんにちは、エンジニアの博崎です。
ゆるテクは、三長と博崎が、ゆるく技術の話をするポッドキャストです。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、というわけで、収録進めていきましょう。
はい。
今日の収録のネタなんですけど、ちょうどここ最近、いつだったかな。厳密な日付は忘れちゃったんですけれども、
DORA Reportの2025が発表されましたっていうことがあったので、そのレポートをネタに2人で話せればなーってちょっと思ったりしてます。
ちょっとググったところ、Googleのブログが出てきて、9月23?9月後半ぐらい?
先月、はいはいはい。
と書いてありますね。そのぐらいか。はいはい。
なるほど。ちょっとそんなにリアルタイムには検知できなかったけども、はい。
出ましたというところで。
自分もまだ読んでないです。
僕も表装をさらっとなぞったのと、あとはノートブックLMに要約してもらったぐらいの感じではあります。
素晴らしい。
そうですね。なので、あんまり今日2人でめっちゃ深い話みたいなことはできないかなとはちょっと思ってて。
ただ、今回のDORA Reportの大まかな内容というか、テーマとしては、やっぱりこう、
ここ数年ってAIの支援がめちゃめちゃ進んで、多分結構いろんな開発組織で生成AIのツール導入したりしてると思うんですけれども、
そこのAI導入したソフトウェア開発の現状ってどうなんだろうみたいなテーマでレポーティングされてるような感じではありました。
AI導入とその効果
一応、エグゼキューティブサマリーとキーファインディングスっていうのがあるんで、最初のほうに。
あそこだけは見ました。
AIのフェーズが導入がうんたらとかじゃなくて、もう導入が前提でなって、どうやってその価値を引き出すかみたいな感じになってるって書かれてて。
今回のこの調査は5000人に100時間かな、インタビューした結果ですみたいなことが書いてありましたね。
今、博多家さんの言葉にもあったように、結構もう導入云々というよりはAIを使う前提でどうしていくのが良いかみたいな話が中心だったりするんですけれども、
レポートの中でそういったところの数値的な部分も一定現れていて、
どこだったかな、なんか1.1説っていう表現でいいのかな、のところとかで、
確か2024年のAI導入率が14%だったのに対して、今ってもう90%ぐらいまで導入されてますよねみたいな表現、数字が出ていましてね。
2024年も書いてあったのか、さっき読んだキーファインディングスにも90%の導入率って書いてありました。
です。なので結構、AI入れてますというよりは、入れてますは大前提として割とあってというか、
もう当たり前品質になってきた感があったりしますよね、開発組織として。
っていうのがあった上で、入れただけだと必ずしも生産性上がるとかそういうのにつながるわけじゃないから、
どういうケイパビリティがあると入れてるかつ上手にAIを使って自分たちのスピード感を上げてるかとかっていう話が書かれておりましたと。
そこで書かれていたのが、AIを使う上でのケイパビリティモデルっていうのがあって、7つぐらい条件があるんですみたいなことが書かれていましたと。
その7つっていうのが、ちょっと僕と博多家さんが今見てるメモには僕がペッて貼っておいてはいるんですけれども。
一つは明確に伝達されたAIの方針、どういうふうに利用しましょうかとか、どういうところをAIに期待しましょうかみたいな方針であったりとか、
あとはデータエコシステムがちゃんと整備されてるであったりとか、あとはAIがアクセス可能な組織の内部データが整備されているであったり、
あとはバージョン管理ちゃんとやってるよねとか、あとは小規模なバッチ作業に分割できてるよねとか、
あとは質の高い内部プラットフォーム提供してますよねとか、最後一つがユーザーにちゃんと焦点を当てて開発してますよねっていうところが挙げられていて、
今7つのケイバビリティ僕読み上げたんですけど、いまいちユーザー焦点の件だけピンときてなくてですね。
バリューストリームマネジメントの重要性
というのもピンときてないって言ってるのは別にこれ大事じゃないよねっていうのを言いたいわけじゃなくて、
ユーザーに焦点を当ててユーザー体験を重視した開発をするっていうのはもちろんAIに関わらず開発をする上で大事なメンタルモデルだと思ってて、
それがなぜこのレポートの文脈でチームのパフォーマンスに影響を与えるケイバビリティとして載せてるんだろうなっていうのがちょっとピンときてないんですよ。
ここで言うパフォーマンスとは何のことを指しているんだろう。
パフォーマンス、パフォーマンス。
ケイバビリティで検索したら出るのかな。
出てくると思う。
ケイバビリティ、ドライアイケイバビリティモデルですか、これか。
パフォーマンスとしか書いてないのか、オーガニゼーションパフォーマンス。
そこのパフォーマンスって言ってるのが、ユーザーにアウトプット量の話をしてるんじゃなくて、
例えばユーザーにちゃんとバリューを届けられたアウトカムみたいなところを含めてのパフォーマンスっていう話なのか。
もしかしてAIをどれだけ活用できるかみたいな話だったりする?
そういうこと?
それだとしても、ユーザー中心だとAIを活用できるということに。
目的がはっきりしてるから、AIもやりやすいとかそういう話なのかな。
ちょっとどうなんだろうな。
パフォーマンスっていう言葉が広すぎるな、これ。
すごい抽象的に捉えるなら、結局AIで何を作ってもらうとかにめちゃめちゃ焦点を当てるんじゃなくて、
今までずっと言われてるような、なぜこれを作るのかみたいなところに焦点を当てた上で、
ちゃんとAIに命令しなきゃダメだよねみたいなことを言いたいのかなとか思ったりはするんですけど。
確かに確かに。
でも、わざわざここで挙げる意図って何だろう。
例えばAIを使うってなったときに、どうしてもアウトプット量とか、とにかくアウトプットにフォーカスしがちだから、
いましめ的な意味でも、ちゃんと再度ケーパビリティーとして挙げてるのかなとかはかんぐっちゃうんですけど。
そうですね。これは元がインタビューだから、訂正的なものだったのかもしれないですね。
うまくいっているチームの人のインタビューには、このユーザー中心みたいな発言とかそういうのが出やすかったとか。
なるほど。
逆なのかもしれないですね。ユーザー中心だとそうなるというよりも、どうやらパフォーマンスの高いチームにはそういう特徴があるっぽいみたいな。
なるほどですね。確かにそれはありそう。その観点なかったな。
どうでしょうね。全然読んでないくてフワフワ喋ってますが。
他の読んだ人とかの感想文とかもあったら読んでみたいですよね。
そうですね。そろそろみんな読み始めるんじゃなかろうか。
そういうケーパビリティの話があったりとかはあるんですけど、まだ読んでないという話だったんで、全然初感レベルでもいいんですけど、今の7つの条件の中でここ気になるよなみたいなとこありました?
伊貴さんが言った通り、自分もこれはどういうことだっていうのが1個あって、AIが能力を発揮するための条件だとすると、この質の高い内部プラットフォームっていうのは、あれなんですかね、AI用に仕組み化されたプラットフォームみたいなことを言いたいんですかね。
それで言うと、AI用にっていう表現も正しいと思うし、僕の解釈はどっちかというと、すでにAI自体も開発のライフサイクルの中に入ってると思っていて、それで考えると、AI用にというよりは開発のライフサイクルを早く回すためのセルフサービスツール群みたいなものがちゃんと用意されてるかどうかだと思ってた。
じゃあもう毎回言われてるプラットフォームエンジニアリングそのものって感じですね。
に近いところなのかなって思っていて、プラットフォームエンジニアリング領域でも今までの話、プラスAIをどう使わせるかみたいな文脈でもちゃんとプラットフォーミングしなきゃだよね、だと思ってる。
なるほどな。だからなのかな。さっきの自分が読んだ数少ないこのキーファインディングスのところに書いてあったんですよ。組織の基盤となる仕組み、システムがまだちゃんと整ってないみたいなことが書いてあって、
それによってAIの力を十分に発揮できていないようだみたいなことが書いてありましたね。
なるほどですね。そこがAIを活用していく組織になろう、あるいは目指している人たちからすると、用意していかないと入れるだけだとって感じになりそうですよね。
そうですね。そのぐらいかな。あとはなんか、はいはいっていう感じのバージョン管理をわざわざここで挙げてるのは何でだろう、ちょっと気になりますけどね。
そうですよね。Cって言うとあれですか、AIによってもたらされるのって変更量が人の日じゃないじゃないですか。
人の日じゃないから、多分そこのコミットもそうだし、おそらくロールバックの部分とかをちゃんと使いこなそうねみたいな話だと思いましたね、読んでて。
なるほどね。そうか、はいはい。
すごく極端な例ですけど、たまに見かけちゃうのって、それはロールバックすればいいじゃんって思うものに対して、AIにお願いして逆に元に戻させるみたいな。
なるほどね。
手で行動を消していく的な。
リバートするんじゃなくて、わざわざもう一回逆の変更するってことですね。
どうしてリバートじゃダメなのか、みたいなところがあったりするんですけど、そういったところ込みでのバージョン管理の徹底というか、使いこなしっていう部分じゃないかなって思いました。
なるほど、はいはい。
はい、とかとかですかね。あとは、なんかすごく興味深い表現としてあったのが、VSM。
はいはいはい。
しっかりプラットフォームエンジニアリングとVSMの領域を戦略的に考えましょうみたいな項目があって、僕初めてそのときにVSMって見たときに、バリューストリームマッピングするんだみたいな。
そう呼んじゃいますよね。
そうそうそうそう。
頭文字を取ったこのVSMだと、我々の語彙だとバリューストリームマッピングになりますよね。
ですです。方向性としては間違ってない解釈だったんですけど、バリューストリームマネジメントでしたよね。
そうですね。
そこは確かにすごく大事だなって思ってて、これは本当に人の捉え方にもよると思うんですけど、たぶんすごく大事なのって、何かしらのアイディアがあったときに、それを顧客に届けるまでのリードタイム全体をどう効率化していくかって部分が大事だったりするじゃないですか。
はいはいはい。
でも、生成AIによってコード生成がとかって歌われ始めたときって、割と開発っていう部分だけにめちゃめちゃフォーカスされた時期あったような気がしてて。
そうですね。エンジニアが主に喋ってたからという理由はありそうですが、そうですね。
もちろん喋ってた方々は自分たちが一番関わっているところに対しての効率化っていう文脈で喋ってるだけだから、決して他を軽視してたわけではないと思っているんですけど、どうしても傾向として開発の部分でフォーカスしてしまいがちなんだけど、
実際、バリューストリーム可視化してみたら開発すげえ早くしたところでとかっていう他のボトルネックって十分見つかる可能性ってあるなって思ってて、その辺は確かにここの表現で言ってるバリューストリームマネジメントって、より必要になってきたような感はありますよね。
そうですね。どうやらこの表現を見ていると、バリューストリームマネジメントはバリューストリームマッピングを含んだ可視化だけじゃなくて、届けるまでの戦略とか全部含めた管理のことを指していそう?
いそう。
そういう感じなのか。
管理全体を指した上で、どこが人的でやるしかない部分なのか、あるいはどういうところに対して機械的にやるべきなのかみたいなところを、戦略的に置き換えていきましょうみたいなところだと思ってますね。
なるほどね。はいはい。
なので、極論開発のところに対してだけフォーカスしちゃうと、これ以上AI使ってももうそんなスピード感変わんねーっすとかって十分ある話だと思ってるし、実際僕も使っててめちゃめちゃ便利だと思ってるけど、
劇的に数倍になったとかって感覚でもないというか、実際になってないので、きっとまだ自分たちのフローの他の部分に結構無駄があったりとか、手戻りが多かったりっていうのは十分あり得るなって思いました、読んでて。
はいはいはい。そうですよね。全体の10%、20%ぐらいの割合しか占めてないところにいくら最適化してもって感じですよね。
です。もちろん最適化すること自体は必要なことだし大事なことなんだけど、それぞれのフェーズというかフローに対して投資していかないと全体最適ってならないよねって感じしますね。
ドーラレポート2025の概要
そうですね。だから組織が大事って書かれてるんですね、ここは。
ですですです。
なるほどね。
うん。
あとはかな、割とそこが一番自分的には刺さった部分かも。
あとなんか今こう話しながらもシュッシュッシュッと見ていってるんですけど、なんか面白いというかキャッチーな感じであれですね、セブンアーキタイプっていうのが出てきて。
あったな確かに。
チームの種類かなこれは。
そうですね。チームの健全性とか。
クラスター1、クラスター2、クラスター3。クラスター2、ザ・レガシーボトルネック面白いな。
そしてその7つのチームの、7つのチームアーキタイプの項目表に再び出てきてる表現で面白いなって思うのがやっぱBurnoutって常に書かれてるんだなって思って。
なんだろうね、ドーラはそんなにBurnoutをやっぱ大事にしてるんですかね。
あれ1年前か2年前ぐらいの時もBurnoutすごい書いてるねって2人で言ってた気がしてて。
言ってた。
そう。
なんか、でもそうか、インタビューだからやっぱその、実際そのインタビュー以下の人がよく言うんですかね、Burnoutについて。
言うのかもしれないですね。
思いつきちゃったんだよみたいな。
これこそちょっとノートブックエレブとかに加わして概要を喋ってもらおうかな。
それいいかもしんない。
はい。
1回それで喋ってもらったのを聞いてるだけでも大枠頭に入ってくるから、それめちゃめちゃいいと思う。
AIと組織の関係
これどうします、それ聞いてみたら、いや我々のこれ出さんでいいねってなったら。
それは、いやそれはそれです。
僕らは別にめっちゃこのレポートを読み込んで専門的な見解を述べるマンではないので。
そうですね。
1エンジニア2人がなんかこういうテーマを読んだらこういうこと思うんだなって誰かが思ってくれれば十分なので。
そうですね。
なんかじゃあAIには喋れなさそうである経験的な話をちょっとしますか。
これを見て思い当たることとかこういうふうにしていってみようかなとかそういうのをちょっと喋ってみますか。
なんかあるかな。
そうですね、そこでいくとさっきのケイパビリティモデルの話で一つうーんって思ってるやつはまだあって。
なんか伝達されたAIの方針とかデータのエコシステムとかっていうのは、
まあじゃあちゃんと方針伝達ルールメイクしましょうとか擦り合わせましょうデータ寄せる場所を統一しましょうとかだとは思うから。
まあやれてなかったらそれをやれるようにちょっとずつ仕組み作っていけばいいじゃんと思っていて。
一つAIがアクセス可能な内部データっていうケイパビリティも項目あるんですけど。
だから言うてこれ、例えばそのMCPとか経由でアクセスさせるってなった時にそんなに制御できるのかって思ってて。
制御。はい。
例えばそのMCP自体がどういうデータ操作をしてるのかってもうブラックボックスじゃないですか。
あーその自分で作らなければってことですよね。
そう作らなければもだし、極論なんかスラハクタケの下にあるやつだけ読んで提案してってお願いしたとしても、
必ずそこしか見てないかって言われたら多分答えられないと思ってて。
なるほどなるほど。はいはい。
これを厳密にというか堅牢にアクセス可能な内部データを準備するあるいは切り分ける、分割するって実際どういうパターンが今後出てくるのかなとかは
ちょっと思ったりはする。
そうですね。どっかにあったんですが、トラストアンドベリファイだったかな。
トラストバットベリファイだったかな。
それなんか見たな。
どこかにデガフ書いてあったんですけど。
MCPでアクセスさせるにしても、ある程度読んでるんでしょうっていう信頼はしつつも、ちゃんとここは読んでるよねみたいな、
情報の信頼性とかをちょっと検証する仕組みは何にでもどのプロセスにも必要なのかもしれないですね。
ちょっとそれ難しそうですが。
そうっすよね。そういうところは言葉として表現される分にはそうだよねと思うんですけど、
実際これを実現しようと思った時のイメージがあんまりピンときてない感じはする。
言ってることはわかるがどうするんだって今言いながら思いました。
その項目だけ割と何すりゃいいんだみたいな感じが僕は結構強かったです。
そうっすね。
ちょっとずつ試してこれがダメだったら改善するみたいなアプローチが取れなさそうなんだよな。
そうなんですよ。
どうしたら良くなったとかがちょっと判断難しいし。
体感ですよね。最近精度上がった気がするとかそういう話になりますよね。
そうっすね。難しい。
そういう意味だと本当にドキュメントを置く場所であったりとか、
メトリクスを流す場所の整備からまず始めていくしかないって話な気がするな、なんとなく。
なるほどね。
今本当に読まれてるんだっけみたいなことを自分が心配してたんですけど、
多分そもそもスタート地点はそこじゃなくて、きっといろんなところにそういう与えるべきコンテキストとかデータが散らばってる状態の組織の方が多いから、
それをまず統一していきましょうみたいなところの話な気がしてきた。
その話結構聞くから、みんなそこにまずたどり着いてやってる最中なんですかね。
ですかね。そうなっちゃうとどうなんだ?
今日からどこどこに何々を残すことにしますみたいなパワーのいる意思決定しなきゃいけないかもしれないですよね。
そうですね。運用というかめっちゃ変わるから。
組織のみんなにそれを徹底するのはなかなかですね。
それこそあれですか。この間、博多家さんと収録前に話してたんでしたっけ。モノレポとかもそういうのにあきらまってくるんですかね。
してました。どういうふうに集めるかみたいな話ちょっとしましたね。
です。
そうですよね。バグ管理システムだとか、GitHubとかみたいなGitの管理のシステムなのか、ドキュメント管理システムなのか。
いろんな候補がありますよね。組織によって違いそう。
そのぐらいか。本当あれですね。今回のドラレポートめっちゃAIだらけですね。
取り上げないわけにはいかない感じですよね。
すごいな。
そうですね。大きな発見はチームのアーキタイプとケーパピリティとかかな。あとさっき言ったバリューストリームマネジメント。
そうですね。
っていうところは僕は読んでてよかったというか、ちょっとおろそかにしてたなとかあんまり考えてなかったなって思う部分ですかね。
あれですね。今このAI活用のレベルが全世界的にどんな感じなのかっていうのがなんとなく分かるというか。
めちゃめちゃ使いこなしてて何の問題もないみたいなところはさすがにまだないんだなっていうのは分かりますね。これ見ると。
そうですね。そう思うと全然話ずれちゃうんですけど、うちの企業を組織AI使ってますっていう採用面での組織アピールとかであった場合にどう使ってるかとかは
ちゃんと聞いていった方がいいんだろうなとかって思っちゃいますよね。
使ってるにグラデーションがありすぎるってことですね。
そうそう。
個人個人では使っているが、組織的にちゃんと統制が取れて使っているところは少ないみたいなイメージがちょっとあります。
分かります。
組織的に使うために今頑張っているフェーズみたいなのをよく聞く気がする。
今後の考察と締め
頑張ってるっていう部分がおそらくさっきのケーパビリティのところとかになってきてて、そこが組織によってノウハウがちょっとずつ違うみたいな感じになりそうですよね。
そうですね。
なので結構読んでない人とかがいたら読んでみて、自分たちの組織って今この辺どうなんだろうとか、あるいはこういうことやってみたいなとか思えるきっかけにはなりそうな感じします。
そんなところであれですかね、ノートブックLMが代わりに読むよりは違うことをしゃべりましたかね。
だといいんですが。
だといいんだが。これ出して、ドーラレポート出たんだって誰かが知ったらもう十分かもしれない、もはや。
確かに、確かに。そのぐらいでいいですよ。
そのぐらいでいいです。
はい。
じゃあ、キリも良さそうなので、今日はこれぐらいにしますかね。
はい。
今回はドーラレポートの2025について話しました。
感想は、ハッシュユルテグをつけて投稿するか、Mixi2のコミュニティまでお願いします。
今日はありがとうございました。
ありがとうございました。
