アジャイルセレモニーとスプリント管理
スプリント計画、朝会、レビュー、振り返りをAIでより効果的に実施する。ベロシティの改善、無駄の削減、スプリントの順調な進行。
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セレモニーを実際に役立てる
🔄 前のレッスンでステークホルダー報告を学んだ。今回はその基礎の上に構築する。
多くのアジャイルチームはセレモニーと愛憎関係にある。スプリント計画は何時間もかかる。朝会は誰も聞かないステータス報告になる。振り返りは毎回同じ不満を繰り返す。
セレモニーが問題なのではない。実行が問題だ。AIは準備とフォローアップの作業を担い、人間の会話をより集中的にする。
AIでスプリント計画を効率化
計画会議の前(AIによる準備):
スプリント計画の準備をしてください。
チームベロシティ:[過去3スプリントの平均ストーリーポイント]
スプリント期間:[期間]
チーム可用性:[休暇、PTO、兼務の影響]
プロダクトバックログ(優先順位順):
[ストーリーのリストと見積もり]
前スプリントの未完了:
[持ち越しストーリー]
生成:
1. キャパシティ分析(利用可能SP=ベロシティ×可用率)
2. スプリントゴールの提案(1文、成果フォーカス)
3. 推奨ストーリー(キャパシティ内、優先順位と依存関係を考慮)
4. リスクフラグ(過小見積もり、受入基準不足、未解決の依存)
5. チームへの議論質問
計画会議中は、人間の部分に集中:トレードオフの議論、質問の解決、チームのコミットメント。データ分析はAIが事前に完了している。
朝会の改善
朝会は15分であるべき。多くは30分かかる。
今日の朝会更新を要約してください:
更新内容:
[各メンバーの更新をペースト]
生成:
1. アクションが必要なブロッカー
| ブロッカー | 誰が困っている | 誰に必要 | 緊急度 |
2. フラグされたリスク(今後の問題を示唆する更新)
3. スプリント進捗(完了vs残りvsスプリント残り日数)
4. PMが解決すべきこと
最大5行に。例外のみフラグ。
振り返りのファシリテーション
振り返りの準備:
スプリント振り返りを準備してください。
スプリント:[番号/名前]
スプリントゴール:[目標]
結果:[実際の結果]
メトリクス:
- ベロシティ:[X]ポイント(トレンド:上昇/下降/安定)
- バグ発見:[X]件
- 計画外作業:[X]%
- ブロッカー:[X]件(平均解決時間:[X]日)
生成:
1. 振り返りフォーマットの提案(状況に合ったもの)
2. ウォームアップ質問(発言しやすい導入)
3. データに基づく議論プロンプト
4. フォーカスエリア(データから最も議論すべき2〜3領域)
5. アクションアイテムテンプレート
| 改善 | オーナー | 目標 | 測定方法 |
重要: 同じ課題が3回連続の振り返りに登場したら、振り返りプロセス自体が機能していない。アクションアイテムが実行されていない。
✅ Quick Check: 最後のスプリント計画にどれだけ時間がかかったか? その時間のうち、データ分析(ベロシティ、キャパシティ、ストーリーサイズ)と実際のチーム議論の比率は? AIがデータ分析を事前に処理すれば、会議は全てが議論に充てられる。
ベロシティ分析と予測
スプリントベロシティデータを分析してください:
過去6スプリント:
スプリント1:[X]ポイント計画、[Y]完了
スプリント2:[X]ポイント計画、[Y]完了
...
残りバックログ:[合計ストーリーポイント]
期限:[もしあれば]
分析:
1. 平均ベロシティ(直近3 vs 6スプリント)
2. ベロシティトレンド(改善/低下/安定)
3. 計画精度(計画vs完了の比率)
4. 予測:現在のベロシティでバックログの完了日
5. 期限がある場合:間に合うか?間に合わない場合、
必要なベロシティ増加、またはカットすべきスコープは?
日本のアジャイルチーム特有の課題
| 課題 | 原因 | 対策 |
|---|---|---|
| 朝会が「報告会」になる | 上司に報告する文化 | 「ブロッカーと困りごと」にフォーカスするフォーマット |
| 振り返りで本音が出ない | 批判を避ける文化 | 匿名付箋→グルーピング→全体議論の3段階 |
| 「完了」の定義が曖昧 | 「だいたいできた」文化 | DoD(Definition of Done)を事前に明文化 |
| スプリント内の割り込み | 「頼まれたら断れない」 | 割り込み枠を事前にキャパシティから確保(15〜20%) |
実践エクササイズ
過去3スプリントのデータ(ストーリー、ポイント、ベロシティ、ブロッカー)をAIに投入し、(1)次のスプリントの計画準備、(2)ベロシティ分析と予測、(3)データドリブンの議論プロンプト付き振り返り準備を生成する。
Key Takeaways
- AIがセレモニーのデータ分析と準備を処理し、人間の会話をより集中的にする
- スプリント計画の事前準備にキャパシティ分析、推奨スコープ、リスクフラグを含める
- 朝会はブロッカーと例外にフォーカス——定例ステータス報告ではない
- 振り返りにはオーナー、期限、成功基準付きのアクションアイテムが必要
- 同じ振り返りトピックが3回出たら改善プロセス自体を修正する
- ベロシティデータで現実的な予測を——理想ではなく実績ベースで計画する
- 日本のチームでは匿名フィードバック、DoD明文化、割り込み枠の確保が効果的
Up next: 次のレッスンでは、PM業務の自動化——繰り返しタスクとプロセスを効率化する。
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