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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

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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.

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    fukabori.fmBy iwashi
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