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書籍「作る、試す、正す。 アジャイルなモノづくりのための全体戦略」を発刊しました！
ソフトウェア開発から組織変革までを貫く、アジャイル実践知を20年分詰め込みました。不確実性に挑み、「価値」のみならず「意味」あるモノを作ろうとするすべての人にお送りします
市谷聡啓 / Toshihiro Ichitani
@papanda
現在ドリフト（漂流）中。
右手に「正しいものを正しくつくる」、左手に「組織を芯からアジャイルにする」。両手を揃えて「作る、試す、正す。」まとまった文章はnoteで (note.com/papanda0806/) 。その他の著作「カイゼン・ジャーニー」「チーム・ジャーニー」ほか
- 結局、「バックログサイズの正解とは？」という問いが間違いのもとで、その適切さは相対的に決まるので、まず流してみて、"バックログ" 自体の検査適応を手がけるつもりで、2〜3スプリント回して、良い塩梅に落ち着かせていく、ことこそ正解(そしてこの教えは全く目新しいものではない)
- これは、橋本さん、めちゃくちゃ良い記事。UXってなんだっけと、引き戻してくれる。
- 「たくさん作れるようになったからスプリントが合わない」のではなくて、「分かっていることが多いから進めてしまえる。だからバックログの粒度を変える」のだ。逆に分からないことが多すぎるならスプリントは長すぎる場合がある。いずれにしても検査適応が要らないわけではない。対象をどのくらい分かっているかで、AI時代のバックログのサイズや解像度は変わる。分かっていなければ、細かくなり、分かっていることが多ければ、抽象度はあがる。「機能」から「仮説」までのグラデーションになる。
- 対象をどのくらい分かっているかで、AI時代のバックログのサイズや解像度は変わる。分かっていなければ、細かくなり、分かっていることが多ければ、抽象度はあがる。「機能」から「仮説」までのグラデーションになる。
