チームトポロジーの感想～大規模アジャイル開発でも組織構造は大きく変化する

「チームトポロジー」を読んでみた。
ざっくり読んだだけなので理解が浅いと思うが、理解したこと、疑問に思ったこと、感じたことを書き残しておく。
ラフなメモ書き。

【1】「チームトポロジー」を読む前に、疑問を持っていた。

【1-1】1つ目は、「チームトポロジー」は大規模アジャイル開発の文脈で、どんな意義があるのか？
大規模アジャイル開発の書籍は、「SAFe 5.0のエッセンス スケールド・アジャイル・フレームワークによりビジネスアジリティーを達成する [ リチャード ナスター ]」「大規模スクラム Large-Scale Scrum(LeSS) アジャイルとスクラムを大規模に実装する方法 [ Craig Larman ]」などがあり、SAFeやLeSS、Scrum@Scaleなどの考え方もすでにある。
SAFeは官僚主義的だが実践的、LeSSはScrumをスケール化したものと理解している。
それらを踏まえて、「チームトポロジーは、大規模アジャイルの考え方の中でどのように位置づけられるのか？
従来の考え方を整理しただけに過ぎないのか、それとも、どんな新しい考え方をもたらしたのか、理解したいと思った。

【1-2】2つ目は、「チームトポロジー」はアジャイル開発にどんな新しい考え方をもたらしたのか？　
昔のアジャイル開発の考え方とどこが異なるのか？　
今の時代に即した開発チームや組織のあり方は何か？　
その時代に応じたアジャイル開発の文脈があると思っているので、若い人達がどんな考え方を持って感じているのか、理解したいと思った。

【2】チームトポロジーのテーマは、ソフトウェア組織はどのように進化させるべきか？と理解している。
事業を取り巻く外部環境はコロコロ変わる。
事業を支えるシステムも、コロコロ変わる外部環境や事業の発展速度、事業規模に振り回される。
そのような変化の激しい外部環境や事業環境では、従来のWF型開発ではついていけない。

コンウェイの法則は誰もが知っているが、実際に適用できる企業は非常に少ないと思う。
従来のWF型開発では、技術重視で層別に組織化されて、チームが分断されている。
インフラチーム、DBチーム、アプリチーム、UIチームとか。
1つのシステムをデリバリするのに複数チームが連携しないとデリバリできない、とか。

しかし、コンウェイの法則を適用できたとしても適用して成功できた期間は短いケースも多いと思う。
アジャイル開発を実践するチームが増えたとしても、事業が発展し事業規模が大きくなれば、業務が複雑化し、開発チームの増加やシステムの複雑性によって、じきに上手くいかなくなる。
本質的な複雑性をシステムもチームも抱え込む。

そこで、組織は、然るべきタイミングを見つけて、チームタイプを変えたり、チーム間IF（コミュニケーションスタイル）を変えていくべき。
「チームトポロジー」はそういうストーリーと理解した。

【3】「チームトポロジー」で重要な概念は2つ。
チームタイプとチームインタラクションモード。

【4】チープタイプは４種類ある。
バリューチェーンを構成する主要業務は、Stream-aligned teamが担当する。基本は一般的なアジャイル開発チームと思う。
チームトポロジーでは、Stream-aligned teamが6～9割は占めるだろうと言っている。
やはり、Stream-aligned teamが事業を動かすエンジン。

Stream-aligned teamを支える補助チームが3種類ある。Enabling teamは、特定の技術領域やプロダクト領域の専門家集団。能力ギャップを埋める役割を果たす。Azure専門家チームとか、火消しプロジェクトに入ったPMOチームみたいなイメージだろうか？

Platform teamは、Stream-aligned teamが相当な自律性のもとでデリバリーを可能にするチーム。インフラ基盤を提供したり、APIを提供するチームと理解した。クラウド基盤チーム、IoT基盤チームみたいなイメージだろうか。

Complicated Subsystem teamは、特別な知識に大きく依存しているシステムを構築維持する責任を持つチーム。長年維持した既存の基幹系システムを担当するチームのイメージだろうか。他に、機械学習チーム、AIチーム、音声処理チームなどの特殊技術だけの開発チームもあるだろうか。

【5】チーム間のコミュニケーションをシステム間のIF設計と同様に扱う。
それがチームインタラクションモード。

チームインタラクションモードは3種類ある。
チーム間のコミュニケーションをシステム間のIF設計と同様に扱うイメージと理解した。会話スタイルをAPIやプロトコルで例えると理解しやすいと思う。

コラボレーションは異なるスキルを持つ２チームが一緒に取り組む。探索して学習できるが、認知負荷が大きすぎる。コラボレーション税と本では書いている。新規事業ではどうしても複数チームが共同で開発してデリバリーするケースも多いだろう。アジャイル開発なら一般的なケースと思う。

X-as-a-Serviceはシステム部品がサービスとして提供される。提供チームと利用チームに分かれる。利用チームは、提供された部品や技術を信頼できるのでその分デリバリーが速くなる。前提は、サービス境界が正しく実装されていること。API提供チームの責務が大きい。
Platform teamの主な職務遂行モード。AWSやAzureが普及しているし、マイクロサービス設計されていれば、APIから部品を組み立てる感じですぐにデリバリーできるはず。

一方、ファシリテーションは、他チームに支援と能力を提供する。プラクティスや新技術の導入とか。Enabling teamの主な職務遂行モード。他チームが学習すること、
問題や障害を発見して取り除くことに対応する。
コーチするチームとコートされるチームに分かれるだろう。プロセス導入と普及、品質向上活動、新技術導入とか色々ケースはあると思う。

【6】チームタイプｘチームインタラクションモードのマトリクスで、チーム間のコミュニケーションスタイルを切り替える。たぶん製品ライフサイクル（PLC）で考えれば、チームタイプが変化するタイミングに気づきやすくなると思う。

たとえば、PLCの導入期は、単純な1チームのStream-aligned teamだけでいい。まだ新規事業を1個立ち上げたばかりだから、少人数のアジャイル開発チームで十分。
しかし、PLCの成長期に入ると、事業規模が拡大し、開発者も増えて管理職が管理監督するようになり、組織も複雑化してくる。

Stream-aligned teamの数が増えてチーム間IFが取れなくなる。例えば、Enabling teamが機械学習やAzureの技術やアジャイル開発のプラクティスをコーチングしたり、Platform teamがAPIやサービスを提供して、Stream-aligned teamが早期にデリバリーしやすくする仕組みが必要になってくる。
事業規模に応じて、チームを増やしていくが、チーム横断で支援する専門チームをアサインする必要があるわけだ。

そして、PLCの成熟期に入ると、複雑化した既存システムに対しComplicated Subsystem teamが専任してサービスを社内に提供し、他チームのデリバリーへの影響を避ける、とか。あるいは、機械学習、ロボティクス等の専門チームをComplicated Subsystem teamに割り当てて他チームにサービス提供するとか。

事業の主要業務に特化したStream-aligned teamだけではじきに対応できなくなる。最低限の共通基盤を抽出し、開発基盤やAPIを提供して素早いデリバリを支える専門家チームとしてPlatform teamが必要になる。

あるいは、業務が複雑化すれば、チーム間で能力のばらつきも出てくる。そこでコーチングして能力ギャップを解消するために、支援だけの専門チームとしてEnabling teamも必要になる。

【7】チームトポロジーは、大規模アジャイル開発で組織編成する時に、一つの指針になる。
いくら、リーン、スクラム、DevOpsが適用されてもまだ問題は残る、

安定して速くデリバリーするアジャイル開発チームを側面から支援したりコーチングしたりする専門家チームがやはり必要なのだ。
ただし、それは従来のWF型開発における層別に分けられた共通基盤チームと同義ではない。

【8】チームトポロジーを真に実践できる人のレベルは誰か？
CTOや事業部長クラスの人ではないかなと思う。
事業部制組織のトップが、担当するソフトウェア事業を成長させるために、どのタイミングでどのような組織構造に変えるべきか。

なぜなら、チームのメンバーもプロジェクトリーダーも、複数のチームを編成する権限を持っていない。
プロジェクトマネージャもせいぜい、大規模開発チームの傘下にある複数のサブチームを編成するぐらいの権限しか持っていない。
幅広く横断的にチームを統合したり、分割したり、新たな役割を割り当てることができるのは、CTOや事業部長レベルになるのではと勝手に推測する。

その意味では、チームトポロジーを習得する難易度は高いだろうと思う。
まず1つのチームでアジャイル開発を実践して成功できたうえで、大規模アジャイル開発も実践して、さらに複数のアジャイルチームをコントロールするノウハウが必要になるからだ。

【9】チームトポロジーを読む前では、大規模アジャイル開発の書籍では、コミュニケーションやモチベーションに関する組織文化に特化した話題が多い気がしていて、何か欠落している気がしていた。
たぶん組織構造の話題がなかったからだと思う。
チームトポロジーでは、組織構造のテーマを真正面に捉えている。その点は非常に有用だと思う。

チームの役割やチーム間のIFを種類分けし、「組織センシング」によって然るべきタイミングにチームタイプやチーム間のインタラクションモードを変えていくべき、という主張は非常に役立つ。
組織がしかるべき自覚を持って、チーム構造を進化させるタイミングに気づくべきなのだ。
組織構造を事業の変化やアーキテクチャの変化に合わせて変えていく手法として、有用な内容だと感じた。

モデリングの論点は、ソフトウェアをどんな観点で分割して整理すべきか。チームトポロジーのような組織論の論点は、デリバリーを安定して速くするためにどんな組織構造を割り当てるべきか。
結局、ソフトウェアの本質的な複雑性をいかにコントロールするか、その根本問題を巡って、その時代に応じた文脈で問題解決の方法が提唱されて、少しずつ変化していると感じた。

【10】
「チームトポロジー」は大規模アジャイル開発の文脈で、どんな意義があるのか？
チームトポロジーの意義は、組織文化よりも組織構造に焦点を当てて、状況に即したチームタイプやチーム間IFを取るべきと主張している。

「チームトポロジー」はアジャイル開発にどんな新しい考え方をもたらしたのか？
チームトポロジーがもたらした考え方は、Scrum、リーン、DevOpsなど、過去のアジャイル開発の発展を踏まえて、アジャイル開発チームの特性やチーム間IFのあるべき姿を提示した点にある。

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「世界一流エンジニアの思考法」の感想

「世界一流エンジニアの思考法」を読んでみた。
気づきをラフなメモ書き。

【1】試行錯誤は悪であること。
本番障害の原因調査でも、手当たり次第、ログから調べて探すのは生産性が悪い。
事実から仮説を1つずつ立てて、その仮説を1つずつ検証して可能性を潰していく。

試行錯誤が良くない理由は、後で得られる経験知がないからだ。
やみくもにモグラ叩きのように潰して、ああ終わったというだけ。
障害解決した一つの経験が後で活用できない。

事実から推測して、起きそうな仮説を複数パターンで立ててみる。
そこから1つずつ潰していくことで、自分のロジックを検証していることにもなる。
どこに原因があったのか、後で振り返るときにも役立つ。

すぐに手を動かさない。まず仮説を立ててアプローチを選択して一つずつ動かす。
分かっていれば当たり前なのだろうが、納期に迫られて焦っているときほど忘れやすい気はする。

【2】コードリーディングのコツは極力コードを読まないこと。
すべての実装ロジックを理解しようとすると、脳みそのメモリが浪費されて余裕がなくなる。
空きメモリがなくなる。

動くものと仮定して、中身のロジックよりも、インターフェイスの役割やパラメータを調べて、関係性や動作を構造化することに注力する。
全体像を把握することと同じだろう。
この辺りは、コンポーネント図やシーケンス図、ステートマシン図、クラス図などを書きながら、構造を理解する方法もあるだろう。

コードリーディングは重要だが、いかに自分の脳みその負担を減らすか、に注力する。
自分にとって難しすぎると感じるときは、脳の使い方が間違っているというメッセージになる。

頑張る人、完璧主義の人、焦っている人ほど、脳みその空き容量がなく、脳みそを有効活用できていない。
そういうマインドセットを持つことも大事だと思う。

【3】日本独特の批判文化はソフトウェア開発と相性が悪いこと。
日本人は完璧主義すぎて、機能の網羅性や機能の品質を重視しすぎるために、ソフトウェアを漸進的に開発して品質を改善するやり方に馴染めていない。
最初に出したバージョンからソフトウェアに完璧を求める。

日本人は責任の所在や完璧を過剰に求めることで、開発者の心を砕いてしまう。
ソフトウェア開発者が先陣を切って何かにトライする行動に足かせを作らせる。
嫉妬、批判、冷笑、嘲笑が新しいことへのチャレンジ精神を阻害する。

人に何かを期待するのではなく、まず自分がどういう貢献ができるかという公共性をベースに考える。
これにより、互いにありがとうという感謝の精神が生まれる。

しかし、日本では理不尽なカスタマーハラスメントが起こりやすい潜在的な土壌が多い。
つまり、日本ではアジャイルなソフトウェア開発をやりにくい精神的土壌がたぶんあるのだろう。
従来からずっと言われているように、日本でソフトウェア開発がなかなか上手くいかない理由の一つは、国民性や文化的な側面もかなりあるのかもしれない。

また、日本の産業界ではハードウェア文化が強すぎて、ソフトウェアを甘く見てきている節もある。
どうしてもプログラマよりもマネージャ職の方が待遇面もキャリアも良いように制度も文化も作られてきた。
よって、アジャイル開発のように、現場の開発チームのメンバーが自分で実際に作って動かして、ソフトウェアを使って組織や世界を変えていくという方向性を実現しづらい。
現代のイノベーションは素人が集まっても作れるわけではなく、技術やクリエイティビティを持つ専門家集団がリードする必要があるだろう。

マイナンバーカードやデジタル庁、標準の公共システム開発にしても、色々頑張ろうとしているが、乗り越えるべきハードルは大きい。

【4】牛尾さんの本は過去にもたくさん読んできたが、「世界一流エンジニアの思考法」も同様に、文章は丁寧で読みやすく、内容は新たな価値に気づかせてくれる内容が多い。
アジャイル開発に慣れていれば当たり前の話だろうが、日本人がこれから乗り越えるべきハードルが書かれているので、非常に示唆に富む本ではないかと思う。

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「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想part2～非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える観点をプロセス化する

「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでる。
平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」を読み直して、理解が深まった。
平鍋さんの記事に触発されたので、理解できたことをラフなメモ。
間違っていたら後で直す。

【参考】
『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita

「システムアーキテクチャ構築の原理」の感想: プログラマの思索

【1】「システムアーキテクチャ構築の原理」を読んでいて分かりにくかったことは、ビュー、ビューポイント、パースペクティブという概念が出てきて混乱したこと。
これらの言葉は何を表しているのか、具体的に理解できていなかった。

平鍋さんの記事「『ソフトウェアシステムアーキテクチャ構築の原理(第2版)』読んだ #Java - Qiita」では、概念モデルでまとめてくれているので理解しやすかった。

@hiranabe さん記事を理解したうえで「ビューとビューポイントの違いは何？」の意見に対する私なりの回答は以下の通り。 ・ビュー＝ステークホルダーの横断的関心事をシステム観点で記述した内容。 ・ビューポイント＝横断的関心事。ユーザ観点。 ・パースペクティブ＝主に非機能要求。システム観点。

— akipii (@akipii) May 6, 2024

【2】図4-3.コンテクストにおけるパースペクティブが「システムアーキテクチャ構築の原理」のメッセージを全て表している。
平鍋さんの解説が分かりやすい。

（引用抜粋　開始）
「非機能要件がシステムのアーキテクチャに影響を与える」という観点を本書は、この言説を徹底的に解説したもの。

非機能要件に限らず、横断的な視点を「パースペクティブ」として捉えている

実際にアーキテクチャを記述しようとすると、１つの文書ではとっても複雑で巨大な説明になる。「ステークホルダー」の「関心事」毎に分割するために、「ビュー」と「ビューポイント」を導入する

「パースペクティブ」は、従来の言葉で近いものとして「非機能要求」「横断的関心事」がある。本書ではこの「ビューポイント」と「パースペクティブ」のカタログを作っています。
（引用抜粋　開始）

【3】図15-1.ビュー間の関係では、ビューを開発や運用の観点で分解している。
この図は、システム開発とシステム保守で分割すれば理解しやすい。
今ならDevOpsだから、開発も運用も一体化しているだろう。

【4】図7-3.アーキテクチャ定義のプロセスは、「システムアーキテクチャ構築の原理」が提唱している、アーキテクチャを定義し評価するプロセス。
アーキテクチャ設計の中で、特に非機能要件を含めた横断的関心事をいかにアーキテクチャに盛り込むのか、を考えた一連のプロセスになる。
プロセスの流れは、アーキテクチャ要素や横断的関心事を段階的詳細化して組み立てたあとにアーキテクチャを評価するので、違和感はない。

【5】「システムアーキテクチャ構築の原理」では上記3つの図が本書のメッセージになると思う。
本書のやり方を各システム、各案件にテーラリングして設計、実装する必要があるから、本書は、アーキテクチャ設計のメタ概念、メタプロセスの解説書みたいな感触を持っている。

【6】「システムアーキテクチャ構築の原理」の副題「ITアーキテクトが持つべき3つの思考」が指す「3つ」とは、「ステークホルダー」「ビューポイント」「パースペクティブ」と最初に書かれている。

その意図は、ステークホルダーの横断的関心事、特に非機能要求をユーザ観点のビューポイント、システム観点のパースペクティブで分解して組み立てて、トレードオフを考慮したアーキテクチャを設計すること、を意味していると考える。

他にも気づいた他内容があれば書いていく。

「スクラムの拡張による組織づくり」のScrum@Scaleの感想

「スクラムの拡張による組織づくり──複数のスクラムチームをScrum@Scaleで運用する」をざっくり読んだ。
ラフな感想をメモ。

【参考】
大規模スクラムはLeSSとSAFeのどちらが良いのか: プログラマの思索

SAFeの本質はアジャイルリリーストレイン、LeSSの狙いは組織のスクラム化ではないか、という仮説: プログラマの思索

プロダクトマネジメントの感想～プロダクトオーナーはもっとチームの外のユーザに寄り添うべき: プログラマの思索

認定スクラムプロダクトオーナー研修の感想: プログラマの思索

スクラムは境界を生み出す: プログラマの思索

文化は組織構造に従う: プログラマの思索

More Effective Agileは良い本だ: プログラマの思索

【1】Scrum@Scaleというアジャイル開発の大規模開発プロセスがどんな内容であるのか、に興味があった。
詳細は「スクラムの拡張による組織づくり──複数のスクラムチームをScrum@Scaleで運用する」に書かれているのであえて記載する必要はないと思う。

むしろ、既存のLeSSやSAFeと比較して何が異なるのか、が重要だろうと思う。

LeSSは1人のプロダクトオーナー、1つのプロダクトバックログから成るので、1個の製品を複数チームで開発するスタイルみたいなイメージを持っている。
たぶん、この形のスクラムが一番スケールしやすいと思う。
一方、プロダクトオーナーに負荷がかかりやすい弱点があるから、エリアプロダクトオーナーを設けたり、プロダクトオーナーを支援する人やチームを別途作るケースが多いように思う。

SAFeはアジャイル開発の官僚的組織、官僚的プロセスに近いイメージを持っている。
3つのレベルを持ち、開発チーム、リーダー層、経営層でそれぞれ役割分担したアジャイル開発を進めるイメージ。
大規模なシステム開発では、組織やプロセスを整備する必要があるから、SAFeのような仕組みは必要になるだろうと思う。
一方、RUPのようにテーラリングが必要なので、戦略的にカスタマイズを実施しないと難しいだろうと思う。

Scrum@Scaleは、スクラムチームのスケールだけでなく、プロダクトオーナーもスケールも実現する。
つまり、最低限の官僚的組織は持つが、開発チームだけでなくプロダクトオーナーも複数あり、協調動作するスクラムチームごとにプロダクトバックログを持つから、複数のプロダクトバックログを扱うように動く。
この点が他の大規模スクラムと違って、より柔軟な仕組みを持っているように思った。
EATやSoSのような組織を見ると、複数の開発チームやプロダクトオーナーが協調動作するように役割分担しているのに気づく。
レポートラインも最低限の官僚的組織としてうまく整備されている印象を持った。

【2】チャットサービスの開発現場で組織構造が変遷される内容がとても興味深い。
ChatWorkの開発現場だと思うが、最初はUI/UXのチームが重視され、途中で統合認証のような共通基盤の開発チームが入ってきて、最後は統合認証基盤チームは退出し、データマイグレーションなどのTeamsだけが残る。
つまり、チャットツールのビジネス発展に応じて、開発する機能が変わるので、それに応じた開発組織が必要になる。
そうした開発チームはチャットツールという製品の開発フェーズに応じて、新規に入ったり、退出したりして入れ替わる。
そういう組織の入れ替えを意識的に行っているのが味噌と思う。

また、こういう組織の入れ替えは、逆コンウェイ戦略の良い事例になっている。
なぜならば、製品の開発フェーズに応じて、重視される機能やアーキテクチャが変わるので、それに応じた組織を当てはめるべきであり、そういう組織を入れ替えるべきだ、という考え方になるからだ。

では、一般のユーザ企業の基幹系システム開発でも、こういうやり方は通用するだろうか？
たとえば、基幹系システム開発でも、機能追加やリプレース、法規制対応などにより、システムのフェーズは変わる。
基幹系システム開発でアジャイル開発を実践できているならば、Scrum@Scaleのような大規模開発も取り入れることはできるだろう。
つまり、基幹系システムのフェーズごとに開発チームを入れ替えて、逆コンウェイ戦略を実現することは不可能ではない。

しかし、一般の基幹系システム開発では、WF型開発が主流であり、アーキテクチャもインフラ層、データベース層、アプリ層などのように分割されて、それに応じた開発チームから成り立つ組織が多いと思う。
だから、Scrum@Scaleのように開発チームを頻繁に入れ替えるような逆コンウェイ戦略を実現するのは難しい状況が多いのではないか。

また、基幹系システム開発でスクラムを実践できていても、複数のプロダクトバックログを協調動作するように運用するのは、マネジメント上やはり難易度が高いと思う。

【3】「スクラムの拡張による組織づくり──複数のスクラムチームをScrum@Scaleで運用する」は日本の現場の事例もあって良い本と思う。
LeSSやSAFeとの違いについてはもう少し考えてみたいと思う。

LeSSは「大規模スクラム Large-Scale Scrum」の本がお勧め。
SAFeは「SAFe 4.5のエッセンス」の本がお勧め。

「More Effective Agile ソフトウェアリーダーになるための28の道標」では、SAFeが推奨されていたので参考にしている。

ソフトウェア工学の根本問題から最近のソフトウェア設計を考えてみる

ソフトウェア工学の根本問題は何なのだろうか？
僕は、ソフトウェアをいかに部品化して疎結合な構造とし、お互いの相互作用でいかに協調動作する仕組みを作るか、だと思う。
以下、直感的な思考を書き記しておく。

ソフトウェアの歴史をたどれば、構造化プログラミングからオブジェクト指向プログラミングへ発展した経緯を見ると、ソフトウェアの構造とソフトウェアを開発する仕組みをいかに透明化し、コントロールしやすくするか、に力点をおいているように思える。

@sakaba37さんから言われてはっと気づいたことは、ソフトウェアは密結合になりやすいこと。
トランザクションスクリプトのように、ちょっとしたロジックの処理を何も考えずに実装すると、密結合なプログラムになり、スパゲッティになりやすい。

そして、ソフトウェアを開発するプロセスも、ソフトウェアを開発する組織も、ソフトウェア構造を反映してしまうために、密結合なプロセス、密結合な組織になりやすい。

今、クラウドを基盤としたマイクロサービス設計が色々試されている。
マイクロサービス設計では、処理層とデータ層をまとめた一つのサービスを独立した単位とし、それらを協調動作する仕組みを作ろうとする。

しかし、今までのソフトウェアの歴史から類推すると、いかにソフトウェアを疎結合な構造にするか、いかにソフトウェアを管理するプロセスを透明化しコントロールしやすくするか、という根本問題から離れられていないように思える。

実際、マイクロサービスが独立した単位であっても、複数のサービスが協調動作させる仕組みをいかに安定して作るか、API設計や補償トランザクションなど、色々試行錯誤している。
「ソフトウェアアーキテクチャ・ハードパーツ ―分散アーキテクチャのためのトレードオフ分析」を読めば、マイクロサービスをいかに安定して設計するか、を試行錯誤していることが分かる。

また、全てのマイクロサービスを横断して管理する仕組みとしてサービスメッシュという概念が導入されているが、それもサービスの耐障害性や可用性を担保するための監視サービス群のようなものだ。
ちょうど、Ciscoのネットワーク機器からなるネットワーク構造をSDN化したときに、データ層とコントロール層に分けて、APIを使ってコントロールしようとする仕組みと同じように思える。

他方、ソフトウェア開発の組織も今はスクラムをベースとしたアイデアに基づき、少人数のスクラムチームで開発するのが、特にマイクロサービス開発では相性がいい。
マイクロサービスでは、データ層も処理層も持つので、開発チームが必要なソフトウェア部品を全てコントロールできるからだ。
また、マイクロサービス同士のやり取りは、スクラムチームが協調動作する仕組みに置き換えられる。
実際、スクラムチームでは、プロダクトバックログというインプットとインクリメントとして付加価値を順次リリースするアウトプットが契約になるが、その中のプロセスは部外者は口出しできない。

つまり、スクラムチームは、まるで1つのソフトウェア部品のように中身はブラックボックス化されており、インプットとアウトプットというインターフェイスが保証されている仕組みと思っていい。
すなわち、スクラムチームという開発組織も、疎結合なソフトウェア部品と同様にみなせる。

そんなことを考えると、僕はクラウドやマイクロサービス設計の経験がないけれど、今までのソフトウェア開発の歴史を踏まえた根本問題から、マイクロサービス設計やその開発プロセスでは、過去の根本問題をどのように解決しようとしているのか、という観点で考えていた。
そして、その考え方から類推されるボトルネックは、昔の技術から現代のアーキテクチャに変わったとしても、症状として現れる事象が変わっただけであって、その本質は変わっていないはずだと思っている。

「GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた」の感想

GitLabに学ぶ 世界最先端のリモート組織のつくりかた ドキュメントの活用でオフィスなしでも最大の成果を出すグローバル企業のしくみを読んだ。

【0】リモートワーク主体の組織運営をどうやってやるか、PDCAで整理した本と思う。
とは言っても、リモートワーク普及に奇策はない。

【1】Planでは、ガイドラインを定めて形式知化する。
リモート責任者など組織体制も整備する。
経営層が率先してリモートで働く。
利用するツールは絞り込む。

他にもいくつか施策はあるが、割りと形式知化を重視している点が印象に残った。
リモートだからこそ、対面でのやり取りがないので、どうしてもローコンテキストな対話にならざるを得ないだろうから。

コミュニケーションルールも定める。
非公開情報ではSAFEアプローチを取る。
Sensitiveなのか、Accurateなのか、Financialなのか、Effectなのか、の判断基準を定めて、情報を公開しても良いのか判断する。

【2】Doでは、従業員の動機づけ要因、衛生要因を整備する。
リモートに合った組織文化が根付くように実行する。
心理的安全性を重視する。
人材戦略、つまり従業員の動機づけ要因では、ダイバーシティ、インクルージョン、ビロンギングを重視する。

ダイバーシティは、人種や性別、年齢、宗教、性的指向などの多様性を認めること。
インクルージョンは、マイノリティもマジョリティもすべての従業員が活躍できる状態を目指すこと。
ビロンギングは、自分の居場所はここである、という感覚。
帰属意識みたいなものかな。
一昔前の日本の会社の愛社精神みたいなもの。
今風ならエンゲージメントかな。

面白い点は、ビロンギングを重視していること。
従業員の流動性が高くても、帰属意識を重視しているのはなぜか。
たぶん、マズローの欲求5段解説で考えれば、帰属欲求が満たさなければ、承認欲求や自己実現を満たす欲求に達しないからだろう。

他にも、イテレーション、透明性も重視している。
この辺りはアジャイル開発の文化に近いので理解しやすい。

コンディショニングを実現する章は衛生要因の話だろう。
長期休暇制度、人間関係の構築、運動の推奨。

【3】CheckとActoinでは、KPIを用いた評価制度を作り、イテレーションごとにフィードバックを回していく。

SMARTな目標を定めて成果を評価する。
GitLabで活躍できる能力や意欲があるのに、マネジメントの問題で活かしきれない状況を避けるために支援する。
マネージャはメンバーを支援する。

優れたマネージャのコンピテンシーは事前に把握しておく。
感情的知性（EQ）、コーチング、衝突の解決、フィードバック文化の体現、高業績チームの構築。

Actionでは、メンバーに精神的成長と技術的成長を促す。
技術的成長を促すには、現状のスキルレベルと目指すスキルレベルの可視化が不可欠。
しかし、日本企業はスキルマップが画一的だったりそもそもなかったり、メンバーのスキル保有を把握していない。

能力開発のプロセスでは、コルブの経験学習モデルが有効。
具体的経験→内省的観察→抽象的概念化→積極的実践のサイクルを回して、能力を高めていく。
日本と海外の差は、抽象的概念化と積極的実践の部分だろう。

抽象的概念化では、普通の業務では既に他の人や過去の人が既に実践しているから、ノウハウや問題解決の手順は既に知られている。
しかし日本ではわりと形式知化されていないので、一人で暗中模索して試行錯誤しながら解決策を導く手間がかかる。
海外では形式知化されたマニュアルや書籍、トレーニングが充実しており、それらを通じて先人が得た整理された知識まで早期に到達することができる。

積極的実践では、せっかく研修したのに、研修に対して意味がないと感じたりネガティブな印象を持ったりする。
座学の場合は特にそうだろう。
だから、研修を実務に適用し、研修転移を進めるために、マネージャや周囲が定期的にコミットメントしたりフィードバックするのが大事になる。
GitLabでは、個人開発計画を作成し、メンバーのキャリア開発について議論しているという。

【4】そんな話を読むと、GitLabではリモートワークを単に活用しているだけでなく、包括的にメンバーの意識付けからスキルアップまで組織的に考えていることが分かる。
おそらく長年の試行錯誤を経て、3000ページにのぼるGitLabのガイドラインにまとめられたのだろう。

また、この本では、既に知られているビジネスやマネジメントのフレームワークがふんだんに使われていて、情報が整理されて理解しやすいと感じた。

概念モデリングや設計原則は進化しているのか

最近、概念モデリングや設計原則の勉強会に参加して色々気づきがあった。
ラフなメモ書き。

【1】「実践UML第3版」を勉強会で読み始めた。
僕は「実践UML第1版」を購入して読んでいた。
思い出せば20年前になるのか。
そこから第2版も買ったし、最近第3版も買ってみた。
中身は変わってきているが、版を重ねるごとにオブジェクト指向設計の内容が洗練されて、RUPという開発プロセスに準じるように設計から実装、移行まで一気通貫する。

2020年代の現在、「実践UML」を再度読んで気づきがいくつかある。

【2】1つ目は、RUPはもう不要と思う。
スパイラル開発プロセスはWF型開発からの脱却という観点で重要だったが、Scrumを中心としたアジャイル開発が全盛の時代だから、わざわざテーラリングが必要な重厚長大なRUPを利用するメリットはないと思う。

【3】2つ目は、モデリングに必要なUMLのダイアグラムの力点が変わっていること。
「実践UML第1版」では、以前は協調図(コラボレーション図)、今のコミュニケーション図がオブジェクト指向設計で重要です、と主張していた。
理由は、コラボレーション図を描くことで、機能をどのクラスに割り当てるべきか、凝集度や結合度、生成などの観点で検討する時に有用だから。
オブジェクトからたくさんの指示が出ていれば責務が多すぎるね、と気づきやすいから、と。
当時の自分はすごく納得した。

実践UML第2版、実践UML第3版では、クラス図やシーケンス図で説明する場面が多い。
コラボレーション図の話はなくなっていた。
たぶん、UMLの中でも重要度が下がったためだろう。

しかし、機能の割り当ての考え方は普遍的と思う。

【4】3つ目は、GRASPパターンは「情報エキスパート」パターンが一番大事ということ。
このパターンが「実践UML」の重要ポイント。

機能や責務はどのクラスに割り当てるべきか？
責務の遂行に必要な情報を持っているクラス、すなわち情報エキスパートに責務を割り当てるべきだ。

つまり、責務の遂行に必要な情報を自身のクラスの属性、関連先のクラスから取得した情報を自身のクラスで持ってること。
そして、処理を実行する時に、他クラスへメッセージを投げ出せること。

コミュニケーション図なら、情報エキスパートとなるクラスからメッセージという矢印が出ているだろう。
シーケンス図なら、情報エキスパートとなるクラスからメッセージが出て、他のクラスに処理が委譲されて、階段状の図になっているだろう。

その他のパターンも8つくらいあげられているが、そこまで重要ではないように思う。
生成、疎結合、高凝集度、多相性、コントローラは読めば分かる。
バリエーション防護壁はFacadeやAdapterみたいなもの。
純粋加工物、あるいは人工品は、機能の関連だけで構成するのではなく、ソフトウェアのプログラムの都合上、論理的なオブジェクトをワンクッション挟むようなもの。

【5】4つ目は、概念モデリングとデータモデリングは似ているようでやはり異なることだ。

「実践UML」では、概念モデリングでの注意点がいくつかある。

【6】属性とクラスは区別する。
一般に、ある概念をクラスの属性にするか、クラスで独立させるか、識別は間違いやすい。
「実践UML」の指針では、ある概念Xが現実世界では数値でもテキストでもなければ、Xは概念クラスであり、クラスの属性ではない、と言い切っている。

これは重要と思う。
初心者だった頃、どれをクラスにすべきか迷ってしまう時が多かった。
迷って、概念をクラスの属性にしてしまいがちな時が多い。

例えば、Destination、AirportはFlightに含めるべきか。
それぞれクラスとして独立させて、関連で結ぶべき。

実際は、1つの概念はクラスのロール名としていろんな別名として現れる。
例えば、企業クラスは顧客だったり仕入先だったり、取引先だったり、もしかしたらグループ内企業だったりする。
つまり、企業クラスはいろんなロール名として呼ばれる時がある。

【7】属性にはプリミティブ型を使わず、データ型を使う。
たとえば、属性にはDate型、Number型、String型を使う。
あるいは、Address、Color、PhoneNumber、UPC、SKU、ZIP、列挙型を使う。
区分値は列挙型を使う場合が多いかな。

例えば、会員クラスの会員名、会員IDみたいなものだろう。
でも、同じ会員名であっても、実際の人物は異なるケースもある。
だから、ValueObjectを別で用意して利用する場合もあるだろう。
ドメイン駆動設計なら、ValueObjectをかなり頻繁に使うだろうと思う。

【8】概念クラスの関連付けに外部キーや複合キーを書かない。
概念クラスの関連付けは、属性ではなくクラス間の関連で書く。

この部分がデータモデリングと異なるし、引っかかるところと思う。
一般にオブジェクトには唯一の主キーとなるサロゲートキーが割り当てられる場合が多いだろう。
すると、データモデリングで考えた時、外部キーや複合キーがなく、全てサロゲートキーなので、クラス間の制約条件が分かりにくくなる。
RailsのActiveRecordがそういう例になるだろう。
データモデリングなら、サロゲートキーを使っている場合、外部キーのペアが複合キーの役割を持つので強属性になるような制約をもたせるだろう。

では、概念モデルから実装モデルへ詳細化されていくうちに、関連はどう変わっていくのか？
概念モデルの関連から相手先のロール名が割り当てられて、最終的には関連はどこかのメソッドとして実装されて、そのメソッド内でロール名は変数名と同一視されて利用されるだろうと思う。

【9】概念クラス図でも、関連クラスのように、複合キーを使った事例はある。
しかし、関連クラスを多用すると、クラス図から読み取りにくくなる。
一方、データモデリングの観点では、関連クラスを複合キーを持つクラスと置き換えれば、明確な意味を読み取りやすくなる。

【10】概念モデリングでは、クラス間の関連と多重度でクラス間の制約条件を読み取る場合が多いように思う。
慣れるまで大変だけど。

【11】そんなことを考えてみると、概念モデリングや設計原則は以前よりも変化していないように思う。
UMLが流行していた2000年代からモデリング技法は進化しているのだろうか？

オブジェクト指向設計とデータモデリングの違いは他にも整理してみる。

パッケージ設計の原則の意義は変化しているのか

パッケージ設計の原則についてちょっと議論する場があり、色々考えるものがあった。
考えたことをラフなメモ書き。

【参考】
パッケージ設計の原則を本で学ぶ - Qiita

パッケージ設計６つの原則～ポイントは関連性/依存性/抽象度 | プレイン・プログラム

コンポーネントに関する6つの原則 - Qiita

【1】パッケージ原則6個の復習。

1. パッケージ再利用等価原則　Release Reuse Equivalency Principle
* 再利用の粒度はリリースの粒度と同じ
2. 共通閉鎖原則　Common Closure Principle
* クラスは共に変化し、共に存在する
3. 共通再利用原則　Coomon Reuse Principle
* 共に再利用されないクラスを同じグループに入れるべきではない
4. 非循環依存関係原則　Acyclic Depenedencies Principle
* パッケージ間の依存関係は循環してはいけない
5. 安定依存関係原則　Stable Dependencies Principle
* 安定している方向に依存する
6. 安定抽象原則　Stable Abstracttions Principle
* 安定したパッケージは抽象的であるべきだ

【2】パッケージ再利用等価原則が最も基本の原則と考える。

ちょっと昔のJavaシステム開発であれば、リリースモジュールwar/earがリリースの単位であり再利用の単位になる。
サブシステムごとにwar/earをビルドして検証環境でテストした後、オンプレの複数台のサーバー環境ごとに、複数のAPサーバーへwarを手動でデプロイしていた。
ロードバランサーからデプロイするサーバーを切り離して、1つずつwarファイルをデプロイして起動確認し、確認OKならば外部通信できるように設定していた。
つまり、そういう面倒な手動のリリース作業があった。

オンプレのサーバ環境にwar/earファイルをデプロイする単位は普通はサブシステム単位なので、そういう粒度で再利用しやすくする。
その場合、war/earファイルはできるだけサイズは小さい方がAPサーバ再起動時間も短くなるし、リリース作業も短くなるので、リリース作業ミスの確率も減らせる。

特に最近はAWSのようなクラウド環境では、サーバ環境そのものを使い捨てみたいにコンテナから自動生成するので、コンテナ(リリースする単位)のサイズが小さいほどサービスの再起動時間が短くなり、サービス停止時間も短縮化でき、顧客満足度も高くなる。
JavaGoldを取得した時に、モジュールの話で、モジュールサイズをできるだけ小さくしたい要望がある理由がそこにあると聞いて納得したことがあった。

クラウド上の開発がJavaに与えた影響は何なのか: プログラマの思索

Javaのモジュールシステムは複雑性をより増している: プログラマの思索

Javaのモジュールシステムの考え方をまとめてみた: プログラマの思索

【2】ただし、リリースモジュールの保守性や分割についてトレードオフがある点は理解できる。

実際、サブシステム単位にリリースモジュールwar/earをビルドする場合が多いので、普通はリリースモジュールのファイルサイズは非常に大きくなりがちだ。
なぜなら、リリースモジュールには、Apacheの共通ライブラリ、会社特有の共通ライブラリなどのJarという共通コンポーネントを多数含んでいるからだ。
同様に、RailsのようなWebアプリでも、bundlerの中には共通ライブラリGemを多数含んでいる場合が多い。

すると、リリースモジュールのファイルサイズを小さくしたくなる。
簡単に思いつくのは、リリースモジュールから他のサブシステムと共通で使う共通ライブラリは別出しして、デプロイする時は共通ライブラリは再リリースしなくて良いようにしたい。
APサーバ上に共通ライブラリを別で配置して事前ロードしておいたり、別APサーバ上に共通ライブラリを配置するケースも考えられるだろう。

メリットは、リリースモジュールのうち共通ライブラリは既にAPサーバにデプロイされているので再リリースは不要であり、リリースモジュールのサイズを小さくできる。
その分、ビルド作業時間、リリース作業時間を短縮でき、リリース作業ミスのリスクも減らせるだろう。

一方、デメリットは、共通ライブラリに手を加えた場合、既にデプロイ済みのサブシステムのwar/earファイルに影響が発生してしまう。
デグレがないか事前確認が必要だし、共通ライブラリがサブシステムのAPサーバとは別APサーバにデプロイされていて、共通ライブラリが複数のサブシステムから呼び出されているならば、複数のサブシステムに影響が発生してしまう。
共通ライブラリのリリース作業中にAPサーバを停止する事態が発生すれば、呼び出し側の複数のサブシステムで業務停止してしまうリスクが発生する。

また、共通ライブラリにサブシステムA向けのAPIを追加したり改修して、他のサブシステムB向けのAPIは触らない場合であっても、共通ライブラリをリリースする時にサブシステムAもBにも影響が発生してしまう。

だから、一般には、サブシステムごとに共通ライブラリを含んでリリースモジュールをビルドする場合が多いと思う。
すると、たとえば、サブシステムAの共通ライブラリXのバージョンは1.1、サブシステムBの共通ライブラリXのバージョンは1.2、みたいにコンポーネントのバージョンがサブシステムごとに違ってくる場合も発生するだろう。

つまり、サブシステムで利用する共通ライブラリのバージョン管理、構成管理が重要になってくる。
この仕組みがMavenであり、Railsならbundlerなのだろうと思う。
ライブラリやコンポーネントの構成管理というソフトウェアの複雑性をビルド管理の仕組みで補っているわけだ。

【3】では、昨今のアジャイル開発、DevOps、クラウドなどにより、パッケージ設計の原則の意義は変化しているのか？

メタな観点ではパッケージ設計の原則の意義は変わらない。
リリースモジュールは再利用できる単位であることは変わらないし、モジュールの分割方針やデプロイ方針も基本は変わらない。
しかし、具体的なリリース手順や開発プロセスは影響を受けていると思う。

例えば、SaaSビジネスでは、リリース作業時間は極力短くしたい。
リリース作業時間は広義の意味では、顧客に機能を提供するリードタイムと同じ。
BtoCのSaaSビジネスならば、機能改善の要件定義からリリースまでのリードタイムを短縮化する事は売上に直結する。
ちょっとした機能改善を即座にリリースできれば、顧客満足度も上がり、ユーザ数増加が売上につながるから。

また、特に昨今はクラウドでサーバーごとの仮想化するなどして丸ごとコンテナ化し、コンテナを使い捨てみたいにいくらでもデプロイできるから、リリース作業時間はできるだけ短くしたい。

これは、DevOpsの考え方と非常に相性が良いと思う。
DevOpsで開発チームがシステム運用と一体化したプロセスになるし自然にアジャイル開発になるはず。
つまり、アプリ開発者はアプリも開発するし、クラウド上でインフラ基盤もサーバー基盤もコンテナをプログラム化して自動配置できるようにすれば、開発も運用も一体化できるはず。

そして、リリース作業時間と言うKPIを開発チームが毎回計測し監視すれば、改善すべきか評価できるはず。
リリース作業時間、ビルド時間、デプロイ時間などはアジャイル開発の主要なメトリクスの一部と捉えられるだろう。
システム停止やデータ移行の時間も含めてリリース作業時間に3日間かかっていたのを、1時間で終わらせたり、わずか5分で終わらせれば、その分システム停止時間も短くでき、顧客の業務や顧客の操作時間への影響を減らせる。

そんなことを考えると、アジャイル開発やDevOpsという考え方は、サーバの仮想化やクラウドの技術のおかげで進化している部分も大きいのだろうと思う。
こんなことは既に当たり前の考え方と思うけれど、アプリ層の設計技法もインフラ基盤の仮想化技術に相当影響を受けているのではないか、と思う。

日本のアジャイル開発の先人による話が良かった

日本のアジャイル開発の先人による話が良かった。
ラフな感想をメモ。

【参考】
根回し、本音と建前……透明性が大事なアジャイルは、日本の慣習とどう折り合いをつけるべき？【平鍋健児×市谷聡啓×岩瀬義昌】 - エンジニアtype | 転職type

2000年頃からアジャイル開発がIT業界の技術もプロセスも先取りしていると気づいた人たちが、アジャイル開発を日本で導入し運用し始めてもう20年以上経つ。
ようやくアジャイル開発も日本で知名度が上がってきたが、まだメインストリームでない所が大半だろうと思う。
そんな中で平鍋さん、市谷さんの経験談や気づきに共感する所が数多くあった。
たくさんの経験を踏まえて、日本の風土に合うアジャイル開発のあり方が見えてきたのかな、と思う。

平鍋さんの発言録を読むと、日本人の風土をすごく理解されていて、琴線に触れるような言葉があるなと思う。

たとえば、アジャイル開発は「仲間作りの旅」ですよ、とのこと。
岩瀬さんが言われる通り、スクラムをやっていても、スクラムマスターやプロダクトオーナーはチームに1人しかいないので孤立しやすい。
だから、チーム外のステークホルダーだけでなく、チーム内のメンバーからも突き上げを食らったりする時もある。
そんな時は精神的にも辛い。
日本人の組織やチームはウェットなので、モチベーションアップのためにも、仲間という雰囲気作りが大切と思う。

たとえば、日本の大企業に根回し、建前があって透明性を求めるアジャイル開発と相性が悪い所がある。
しかし、平鍋さんは根回しは好きです、と言われる。
この人が反対するとプロジェクトが進まない、という状況であれば、悪い状況を最小限にするために、その人に早めに話をする（根回しする）のはありでしょ、と。
そういう人には割と感情的な部分もあるだろう。
そういう部分は日本の風土に合った現実的な解決策だなと思う。

アジャイル開発を堅苦しく考えないところがいいなと思っている。

JSTQBのテストプロセスの概念モデルを描いてみた

JSTQB Fondation試験を勉強した時に、JSTQBのテストプロセスの概念モデルを描いてみた。
気づきを書き残す。
まだ理解があやふやなので、間違えていたら後で直す。

【参考】
テストアイテムとは何か？概要や定義、現場での使われ方について解説

JSTQB_テストマネジメントとレビュープロセス.pdf from akipii Oga

JSTQB_テストプロセスの概念モデル.pdf from akipii Oga

【1】JSTQBのテストの専門用語は、普段使っている言葉と意味が違っていたり、別の言葉で置き換えられる時があると分かった。
たとえば、テストレベルはテスト工程のテストプロセス、テストタイプはテストの種類に相当するだろう。

テストオラクル、テストベースなどはJSTQBで初めて知った。
たぶん、テストケースの発生源や出処となる概念を明確に区別すべきという考え方があるのではないか。

テストオラクルの用語定義: プログラマの思索

また、テストプロセスの概念モデルを描いてみて気づいたのは、JSTQBにたくさん出てくるテストの専門用語は、テスト管理ツールやテスト支援ツール、テスト自動化ツールなどのツールで使う場面をかなり意識しているのではないか、と直感している。

たとえば、テストスイートは、一般にテスト自動化ツールに読み込ませるテストケースやテストデータをイメージできる。
テストハーネスはドライバやスタブみたいなものだし、テスト環境そのものも今ならDockerで最初から環境構築を自動化できる。

【2】エラー(誤り) error、欠陥 defect、故障 failureは明確に区別される。

エラー・欠陥・故障の用語定義: プログラマの思索

一般に不具合と言われる事象は故障に相当するだろう。
不具合をバグ、障害と断定しない理由は、実際に調査してみたら、仕様通りで問題ないとか、テスト手順ミスやテスト環境の不備が原因だった、という場合があるからだろう。
不具合は、故障、不正の事象も包み込む曖昧な現象を指す場合が多いと思う。

欠陥があったからといって、故障が発生するわけではない。
欠陥のあるプログラムが実行されて初めて故障が発生する。
欠陥がプログラムに埋め込まれても、テストで発覚せず、運用していても発生しなければ、システムは問題なく動く。
しかし、欠陥そのものは存在しているわけだから、いつかは故障として発生する。
いわゆる潜在バグに相当するのだろう。

欠陥の根本原因の分析はなぜなぜ分析がよく使われるだろう。
しかし、なぜなぜ分析を現場で実際に使ってみると、なかなか効果を出すのが難しい。
メンバの力量にかなり依存するので、原因があらぬ方向に行ってしまいがち。

【3】JSTQBでは、テストチームの役割には、テストマネージャとテスト担当者の2つが少なくとも定義されている。
テストマネージャはテスト計画フェーズで中心的役割を果たす。
テスト実行フェーズ以後の具体的な作業はテスト担当者に任せるようだ。
つまり、テストマネージャはプロジェクトマネージャやストラテジストに近いイメージを持った。

JSTQBのAdvancedLevelはテストマネージャ試験がある。
ただし、業務経験が必須らしい。

【4】テスト管理や品質管理については、TestLinkを試していた頃に随分色々考えていた。

TestLink: プログラマの思索

プログラミングやシステム設計とは異なる考え方を知ったり、試したりするのが面白かった。
残念なのは、テスト管理ツールはほとんどが有償であり、OSSのTestLinkしか試せなかったことだった。

テスト管理ツールTestRail、CAT、QualityForwardの感想: プログラマの思索

テスト管理ツールCAT、TestRail、QualityForwardのオンラインのマニュアルのリンク: プログラマの思索

今持っている問題意識は、2023年の現在、ソフトウェアテストを支援するテストツールはどんな方向に進化しようとしているのか、ということ。
上記の記事にも書いたが、日本のIT企業やユーザ企業が考える品質と、欧米企業が考える品質は異なる。
日本人は機能の細かい品質までこだわるが、現代はアジャイル開発が普及して一般的になっていて、その考え方が時代に合わない部分もある。
アジャイル開発に適した品質とは何なのか？
そして、AIなどを使ってもっとテストそのものを進化させることはできるのか？

この辺りは色々考えてみたいと思っている。