※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
Why Most Software Engineering KPIs are Bullshit and What to Do About it in 2024 | James Yorston
意訳+要約
ソフトウェア・エンジニアリングのKPIがデタラメな理由と2024年の対策
KPIの限界: 著者は、多くのエンジニアリングKPIが実際の業績を正確に反映していないと指摘しています。
数値の魔法: 数値が持つ印象力には潜在的な問題があり、実際の価値や品質を捉えきれないことがあると述べています。
フェローシップの重要性: エンジニアリングにおいては、チーム全体の協力やコミュニケーションの質が成功に直結するため、フェローシップを重視すべきだと主張しています。
意味のある測定: KPIを有益に活用するためには、意味のある指標を見極め、プロジェクトの目的に即した測定が必要だと述べています。
コンテキストの欠如: 多くのKPIがコンテキストを欠いているため、具体的な状況においては役立たないことがあると論じています。
改善の透明性: チームの進捗や改善に関しては、透明性が大切であり、定期的なレビューやフィードバックのプロセスが有益だと述べています。
バランスの必要性: 数字だけでなく、主観的な要素や経験も重要であり、これらをバランスよく取り入れることが良いKPIの設定につながると提言しています。
このブログでは、単なる数値の追求ではなく、チームワークやフェローシップ、意味のある測定がエンジニアリングの成功において重要であるという立場が述べられています。
ChatGPTさんに聞いてみた
Ｑ：エンジニアがKPIが下手な理由は何でしょうか？
エンジニアがKPI（Key Performance Indicator）を適切に扱いにくい理由は、いくつかの要因に起因しています。
複雑な業務:
エンジニアリングの仕事は高度で技術的なものが多く、単純な数値や指標で全体を評価するのは難しいことがあります。複雑な技術的課題やプロセスは、数値だけでは正確に捉えきれないことがあります。長期的な成果:
エンジニアリングの成果はしばしば長期的なものであり、即時の数値だけで評価することが難しい場合があります。プロジェクトの進捗や品質は、時間をかけて継続的に測定する必要があります。創造性と革新:
エンジニアの仕事には創造性と革新が求められるため、これらの要素を数値で客観的に評価するのは難しいことがあります。革新的なアイディアや問題解決の方法は、単純な数値だけでは表現しきれません。コミュニケーションとチームワーク:
エンジニアリングはしばしば協力とコミュニケーションが不可欠な領域であり、これらの要素を数値で表現するのは難しいことがあります。チームの協力やコミュニケーションの質は、KPIだけでは十分に評価できません。コンテキストの不足:
数値だけではなく、仕事のコンテキストも考慮する必要がありますが、これが欠如していると正確な評価が難しくなります。プロジェクトの特有の状況や挑戦を理解することが重要です。KPIの設定の難しさ:
適切なKPIを設定することが難しく、プロジェクトや組織の独自の要件に合わせて意味のある指標を見つけることが求められます。
これらの要因が合わさり、エンジニアがKPIを上手に扱いにくい状況が生まれることがあります。
Ｑ：エンジニアがKPIをうまく使っていくには、何に気をつけるべきでしょうか？
エンジニアがKPI（Key Performance Indicator）を効果的に活用するためには、以下のポイントに注意することが重要です。
目標の明確化: KPIを設定する前に、プロジェクトや業務の具体的な目標を明確に定義することが重要です。明確な目標がなければ、有益なKPIを見つけることが難しくなります。
関連性の確認: KPIはプロジェクトや業務に直接関連している必要があります。具体的な業務や目標に合わせて、関連性の高い指標を選定しましょう。
定期的なレビュー: KPIは定期的にレビューし、必要に応じて修正することが重要です。プロジェクトの進捗や状況に応じてKPIを調整し、現実の状況に即した評価を行います。
多面的な評価: KPIだけでなく、主観的な評価や経験も考慮に入れることが重要です。数字だけでは捉えきれない要素も存在するため、バランスを保ちながら評価を行います。
チームワークの評価: エンジニアリングは協力とチームワークが不可欠です。KPIにはチーム全体の協力やコミュニケーションの質も含め、それらの要素を考慮に入れましょう。
透明性とコミュニケーション: KPIの結果や進捗はチームと共有し、透明性を確保することが大切です。また、KPIに基づく結果に対して適切なコミュニケーションを行い、フィードバックを取り入れましょう。
長期的な視野: 成果や進捗を測定する際には、長期的な視野を持つことが重要です。短期的な変動だけでなく、持続可能な成果を見据えてKPIを活用します。
コンテキストの理解: 数字だけでなく、仕事のコンテキストやプロジェクトの状況を理解することが不可欠です。KPIをコンテキストに結びつけて評価することが有益です。
これらのポイントを考慮することで、エンジニアはKPIをより効果的に使い、プロジェクトの成功に寄与することができます。
Ｑ：ChatGPTなどのAIを利用したKPIは現実的に可能でしょうか？
AIを利用したKPIの導入は現実的であり、実際に様々な分野で進行しています。以下はその理由と注意点です。
現実的な可能性:
大量データの処理: AIは膨大なデータを高速かつ効率的に処理できるため、大規模なプロジェクトやビジネスにおいて、多岐にわたるデータを分析しKPIを導き出すことが可能です。
予測分析: AIは過去のデータを学習し、未来の傾向や予測を行う能力を持っています。これにより、将来の成果やリスクを予測し、KPIを改善する方向性を提案できます。
自動化されたレポーティング: AIを利用すれば、定期的なレポート作成やデータの整理を自動化することができます。これにより、KPIをリアルタイムで把握しやすくなります。
自己学習能力: AIはデータを学習し、変化に適応する能力を持っています。これにより、環境の変化に迅速に対応し、KPIの正確性を向上させることが期待できます。
注意点:
データの品質: AIはデータに依存して動作するため、入力されるデータの品質が重要です。誤ったデータが入力されると、正確なKPIの導出が難しくなります。
人間の判断の重要性: AIはデータを分析できますが、人間の判断や経験も考慮する必要があります。AIの結果を冷静に検討し、人間の洞察と組み合わせることが重要です。
倫理とプライバシーの問題: 大量のデータを取り扱う際には、倫理的な問題やプライバシーの懸念が浮上します。データの収集と利用に際しては慎重に検討する必要があります。
トランスペアレンシー: AIがKPIを導出する過程がブラックボックスである場合、その透明性が不足する可能性があります。KPIの信頼性向上のために、アルゴリズムの透明性を確保する必要があります。
総じて、AIを利用したKPIの活用は現実的であり、潜在的な利点が大きい一方で、データ品質や倫理的な側面への配慮が必要です。人間とAIの協力により、より効果的な意思決定と業績の向上が期待されます。
感想＋雑記
ネックは、人か。。。
仕事の内容が多岐にわたるせいで、KPIがうまく機能してない気がする。
それらを解消するためには、同じ現場に長く一緒にいるしか無いと思う。
人の流動が激しい場所では、KPIやるのが難しい気がする。
１聞いて１０知るくらいの上司じゃないと、KPIが成立しないのではなかろうか？
ChatGPTなどを利用するにしても、機会と人間とじゃ、同じ回答しても、受け取り方が変わってくるだろうな。
倫理への配慮などの潜在的な問題を考えると、まだ、人の相談相手をさせるには、少し怖いな。
