71. アジャイルソフトウェア開発と統計的品質管理 w/ sakata_akinori

sakata_akinori さんに "アジャイル開発は品質が悪い" という言説、統計的品質管理、ウォーターフォールで利用されるバグ密度などの指標の有効性、代用特性などについて語っていただいたエピソードです。 JaSST Tokyo 2022 アジャイルソフトウェア開発への統計的品質管理の応用 書籍: エクストリームプログラミング 「アジャイル開発は品質が悪い？」という風評・言説 この言説はどこからやってきたのか？なぜ生まれたのか？ ハイブリッドアジャイル、ハイブリッドウォーターフォール、ウォータースクラムフォール コードの複雑性をマネジメントできない状態 マネジメントプロセスの原因はどこにあるのか？ 絶対イヤだ or 偉くなる バグ密度曲線などの指標は、どこからきて、何がしたかったのか？ 品質指標は、いつもと同じかどうかを見ていただけ メインフレーム や COBOL いつもと同じかどうか、を見るのは過去において意味があったのではないか ウォーターフォールのメトリクスはコストに由来しているのではないか 2022年において、いつもと同じかどうかを見る手法は意味があるのか？ 統計的品質管理の考え方自体は現代でも有効 アジャイル開発では、何を指標として追えばいいのか？ スピードに着目したメトリクス リードタイム、サイクルタイム 審議プロセスにおける納得感とは？ そもそもリスクを小さくしている、ということで納得する 常に上限値におさまるというのは統計的にありえない 代用特性とは？ と 温度計での例 ソフトウェアにおける品質特性(国際規格ISO/IEC 9126) 狩野モデル "品質は誰かにとっての価値である" / ワインバーグ SQuBOK ホーソン実験 魅了的品質をどう高めていくか？ See Privacy Policy at https://art19.com/privacy and California Privacy Notice at https://art19.com/privacy#do-not-sell-my-info.