数値の誤解 〜開発生産性は定量化できるのか〜

前回の連載はこちらから。 「数字で示せ」と言われたあと、現場で起きること DMMの開発現場でも、指標の話は次のような着地になりがちです。 リーダーが「開発生産性 指標」と検索すると、コード行数、機能リリース数、ストーリーポイント、デプロイ頻度、変更のリードタイムといった候補が並びます。どれも一理ある。どれも完璧ではない、という感触だけが残ります。エンジニアはプルリクエスト（PR）数やデプロイ頻度、プロジェクトマネージャー（PM）はユーザー価値やリリースの予定どおりさ、QA（品質保証）はバグの少なさとテスト時間、管理職は売上貢献とコスト効率を見ています。同じ「開発生産性」という言葉を使って会議しても、分子も分母も、そもそも何を良くしたいのかが揃っていない。テックリードはコードの複雑度と見積もり精度のずれを示しても、スピードが落ちているとしか受け取られないというもどかしさがあります。技術的負債

[nguyen-oi]

「数字を目標にした瞬間、その指標は機能しなくなる」ってグッドハートの法則を何度見せられても、上層部は「一つの数字で分かりやすく示せ」って言ってくるの絶望すぎる

[gogatsu26]

“開発生産性を定量化できないというより、一つの数字に閉じ込めようとすると破綻する”

[simplememofast]

個人のToDoでも同じ。『1日の完了数』を指標にした途端、タスクを割って数だけ稼ぐ自分がいた。グッドハートは一人でも効く。測るなら完了数と先送り回数の対で見る