チャットツールなどを展開するSlackの調査で、日本やシンガポール、インドで働く従業員は、生産的な仕事よりも「忙しそうに見せるためだけの仕事」に多く時間を割いていることが報告されています。 The State of Work in 2023.pdf (PDFファイル)https://d34u8crftukxnk.cloudfront.net/slackpress/prod/sites/6/State-Work-Report.en-US.pdf The State of Work in 2023 | Slack https://slack.com/intl/ja-jp/blog/news/state-of-work-2023 Employees in Asia are spending the most time looking busy at work https://www.cnbc.c
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2018年6月） 独自研究が含まれているおそれがあります。（2018年6月） 出典検索?: "オペレーショナル・エクセレンス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL オペレーショナル・エクセレンスとは、業務改善プロセスが現場に定着し、業務オペレーションが磨きあげられ、競争上の優位性にまでなっている状態のことを言う。企業の競争源泉の重要要素として位置づけられることもある。企業戦略の一つとしてとらえることもできる。OPEXと略すこともある。 オペレーショナル・エクセレンスは、オペレーション力、すなわち現場力が卓越し、競争上の優位性にまで高
前提 この記事は内製開発をしているSaaSの中の人であるエンジニアが、SaaSの内製ソフトウェア開発をする上での話として書いています。 前ふり 「スクラムで生産性は上がらないしリリーススケジュールが狂いまくりなんですよ」 「何が原因なんですか？どうすればいいんですか？」 という相談を受けました。 NDAを書いてから、どれどれとチームの状況を見てみました。 該当チームのスプリントゴール 該当チームのスプリントゴールはこんな感じでした。 QAフェーズのプロジェクトAを、QA作業を完了してリリースできる状態まで進める 実装フェーズのプロジェクトBを、フィーチャーの実装率を50%まで進める 設計フェーズのプロジェクトCを、要確認な点を除いて実装レディーな状態まで進める スプリントゴールが3つありますね。とても面白いですね。 思わずボンドルド卿みたいな反応をしたくなりますがここは先に進みましょう。
組織内のメンバーを「リソース」として見始めると、それを100%使い切ることにばかり注力してしまいます。リソースの稼働率を下げることは、すなわち、生産性を下げること。マネージャーは、まるで強迫観念に取り憑かれたように、そのような考えに囚われます。 自社でのソフトウェアプロダクト開発において、その対象は特に、開発者に強く向けられます。その理由は明らかでしょう。バックログに積み上がり続けるアイデアをソフトウェアに変えられるのは、開発者だけです。より多く、できる限り早く、アイデアを市場投入したい。彼らに空き時間という無駄を作らせてしまうわけにはいかない。 しかし、そのような努力が、必ずしも良い結果につながるとは限りません。むしろ、開発者の稼働率を高めすぎたことが、リードタイムに悪影響を与えているかもしれないのです。そして言うまでもなく、アイデアの市場投入が延びれば延びるほど、ユーザーにとってもビジ
以前、「日本の労働生産性はなぜ低いのか」というエントリを書いた。 先日、Twitter にて 日本の統計データの分析について積極的に発表されている小川製作所さんとやり取りさせていただいた中で、新たに気付かされたことがあった。 まず、下記のツィートのグラフを見てもらいたい。 思いがけずアイディアをいただいたので、労働生産性(時間あたり付加価値)の購買力平価換算値のグラフを作ってみました。 時間あたりだとドイツ、フランス、イタリア、イギリスの水準がかなり高くなります。 日本はアメリカ、ドイツ、フランスの半分強です。 pic.twitter.com/XHuRnNhGdF — 小川製作所 (@OgawaSeisakusho) 2023年5月2日 前述のエントリで書いたように労働生産性を考える場合には購買力平価換算ひとり当たりGDPを見るのが一般的であるが、日本においては少子高齢化が進みすぎ大きく歪
GitHub Copilotは世界初の大規模なAIペアプログラマーであり、この度すべての開発者、チーム、組織、企業向けに提供を開始しました。 2021年にOpenAIとの提携で初めてプレビューされたGitHub Copilotは、世界初の大規模なAIペアプログラマーです。シンプルな拡張機能としてエディター内に設置されたGitHub Copilotは、開発者のコードからコンテキストを理解し、新しいコード行や関数全体、テスト、さらには複雑なアルゴリズムまで提案します。初回のリリース以来、GitHub Copilotは100万人以上の開発者の生産性を向上させ、開発者のタスクを最大55%高速化するのに役立っています。 GitHub Copilotのような生成AI（generative AI）モデルの台頭は、AIの時代が始まったという認識を広めるきっかけとなりました。しかし今までは、生成AIは個人利
はじめに 事業としてソフトウェア開発を行う企業にとって、自分たちの開発チームの生産性が十分に高いのか、あるいはそうでないのかについては大きな関心があります。 そのこと自体は、何かを計測し、改善するというのは営利企業としては健全です。一方で、ソフトウェアエンジニアリングの世界で「生産性の高さ」だと主張できる汎用性の高い指標は存在しません。こういった状況の中で、「生産性」を巡る議論は経営やビジネス部門とエンジニアチームとの間で繰り広げられ、場合によっては大きな不和や不信感につながることも珍しいことではありません。 今回は、エンジニアの開発生産性について、さまざまなステークホルダーと議論する上で把握しておきたいさまざまな論点について解説します。それによって、「我々が本当に議論すべきテーマは何か」についての共通認識をつくるための土台を構築することを目的としています。 もしかしたら改善したいことは「
Findy Team+は、1万を超える開発チームのデータを基に、Four Keysや開発生産性の可視化・向上を通じて、アジャイルな開発をサポートします。
リモート勤務やハイブリッド勤務が普及して２年以上が過ぎたが、その運用を巡る見解の違いは今もなお鮮明だ。上司の約85％は、部下が十分に仕事をしているかどうか分からないと不安に思う一方で、部下の87％は生産性に問題はないと考えている。マイクロソフトの調査で明らかになった。 職場で広く使用されるソフトウエアのメーカーとして巨大な存在であるマイクロソフトは、プロフェッショナル向けソーシャルネットワークのリンクトインも傘下に置いている。サティヤ・ナデラ最高経営責任者（ＣＥＯ）は、部下のサボりを気にする上司の不安を「生産性のパラノイア」と表現。従業員の監視といった望まれない結果を招きかねないという。 「上司は部下の生産性が低いと考えているが、部下は生産的だと考え、むしろバーンアウト（燃え尽き症候群）を感じているケースも多い」とナデラ氏はブルームバーグテレビジョンのインタビューで語った。「新しい働き方の
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "平準化" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年9月) 製造業における平準化（へいじゅんか）は、色々な種類の製品を均等にばらして生産すること。同じものをまとめて生産するロット生産と対比して考えることができる。 平準化を考える時には大きく、量の平準化と、中身（種類）の平準化を考えることになる。 段取替の時間などの必要性から、最後は1個単位にまでは平準化しきることが困難な場合もでてくるが、基本的にはロットを小さくする努力と平準化をしていく努力を組合わせていくことによって効率化が図れるケースは多い。 日本国外でも"Heij
Workflow86 allows teams to build custom automated workflows and business processes implemented in minutes not months. Simply describe in natural language and our AI-builder will output a fully-configured workflow with custom forms, tasks, tables, custom code and more. Combining the most capable AI-workflow builder in the market with an intuitive no-code interface, Workflow86 empowers teams to impl
［ムダな仕事1］毎朝9時に出社する 以前、僕の友人がこんな話をしてくれました。ある日、都内に大雪が降って会社に遅刻してしまったそうです。前日から雪の予報だったので30分以上早く家を出たものの、案の定どこもかしこも混雑していて、結局、彼は5分の遅刻をしてしまいました。自分と同じような者もちらほらいたと言います。 「この天候じゃ仕方ないよな」 そう思った瞬間でした。 「雪が降るのはわかっていたはずだ！ なぜもっと早く家を出ないんだ！」 いきなり部長がキレたのです。 あまりの剣幕にみんな驚いて口も利けません。部下たちの様子を見てさらに弾みがついたのか、部長は、それから30分以上もみんなを立たせたまま説教を続けたそう。 みなさんは、この出来事についてどう思いますか。5分の遅刻に対して30分以上の説教……。これって、僕流に言わせてもらえば完全な「暴力」だし「時間泥棒」です。それに、その部長は遅刻に対
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
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