AI時代のエンジニアリングマネージャーのあり方｜外部品質編 〜品質の可視化を、現場と経営をつなぐ形にするまで〜

この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の153週目の記事です！ 3年間連続達成まで残り6週となりました！ こんにちは、ログラスの飯田(@ysk_118)です。 ここ数年、AIによってコードを書く速度はずいぶん上がりました。一方で、「品質向上に対してどのようにアプローチしていくのか」という問いも、多くの現場で同時に立ち上がっているように思います。 AIによる開発現場の進化の渦中において、エンジニアリングマネージャーはどう変化すべきなのか？品質にとどまらずさまざまな観点でアップデートが求められていると感じていますが、まずは直近で取り組んだ品質KPIの可視化についてお話しします。 ソフトウェアの品質は、外部品質・内部品質・プロセス品質・利用時の品質などに整理できます。本記事が扱うのはこのうち外部品質、なかでもインシデントに関する品質です。「A

[versatile]

プレイングマネージャは自由に動かせる部下を得てふたたび現場にもどれる、ってのが今の自分の立ち位置。たのしいけど、これって開発って感じじゃ無いなって思いながら AI に雑に命令する日々

[rawwell]

“複数の場所に散らばった基準、NotionDBやスプレッドシートでの手集計。手を入れるコストが高く、課題が見えていてもKPIマネジメントのPDCAを回すことが難しいと”