エンジニアリング指標とは何か？

この記事では、エンジニアリング指標とは何か、そして組織がより良い結果を出し、生産性を高め、プロセスを改善するためにそれらの指標がどう役立つかを説明します。

エンジニアリング指標は、エンジニアリングチームの有効性と効率を測定するための重要なツールです。これらの指標は、エンジニアリング作業の生産性、品質、プロセス全体に関する洞察を提供し、組織が継続的な改善に向けてデータに基づいた意思決定を行えるようにします。この記事では、エンジニアリング指標とは何か、そして組織がより良い結果を出し、生産性を高め、プロセスを改善するためにそれらの指標がどう役立つかを説明します。

エンジニアリング指標とは何ですか?

エンジニアリング指標は、エンジニアリングチームのパフォーマンスを評価・測定するために使われる重要なツールです。これらの指標は、生産性、品質、プロセス効率など、チームの作業のさまざまな側面を評価するために使われます。エンジニアリング指標を使うことで、各チームはパフォーマンスと進捗状況を長期的に監視し、改善すべき領域を特定し、成果を関係者と共有できます。

エンジニアリング指標は、ソフトウェア開発、ハードウェア開発、システムエンジニアリングなど、さまざまなエンジニアリング分野に適用できます。マネージャーとチームリーダーは、エンジニアリング指標を測定し分析することで、プロセスを改善し、ボトルネックを特定し、ワークフローを最適化するための情報に基づいた意思決定を行えます。

最も一般的なエンジニアリング指標の１つは速度です。これは、特定の期間にチームが完了した作業量を測定します。速度を計算するには、完了した作業の総量を期間内の日数で割ります。この指標は、チームの生産性と時間通りに作業を完了する能力を評価するのに役立ちます。

もう１つの重要なエンジニアリング指標は、チームの作業で見つかった欠陥の数を測定する欠陥率です。欠陥率を計算するには、欠陥の数を完了した作業量の合計で割ります。この指標は、チームの品質と欠陥のない作業を提供する能力を評価するのに役立ちます。

サイクルタイムは、チームがタスクを開始から終了まで完了するのにかかる時間を測定するために使われるもう１つのエンジニアリング指標です。この指標は、チームのワークフローのボトルネックを特定し、効率を向上させるのに役立ちます。

他のエンジニアリング指標には、コードカバレッジ、コードの複雑さ、顧客満足度などがあります。コードカバレッジは自動テストでカバーされるコードの割合を測定し、コードの複雑さはコードベースの複雑さを測定します。顧客満足度は、顧客がチームの仕事にどの程度満足しているかを測定するもので、アンケートやフィードバックを通じて測定できます。

エンジニアリング指標は業績向上にどう役立つか

エンジニアリング指標を導入すると、組織にいくつかのメリットがもたらされ、チームがより良い結果を出し、パフォーマンスを向上させ、健全なエンジニアリング文化を促進できるようになります。これらの指標はチームの活動に関する貴重な洞察を提供し、マネージャーやリーダーにビジネス目標に沿った戦略的決定を伝えるために必要なデータを提供します。

エンジニアリング指標は重要業績評価指標（KPI）であり、定量的または定性的なものにすることができます。一般的なエンジニアリング指標には次のようなものがあります。

• コードの品質：この指標は、エンジニアリングチームによって作られたコードの品質を測定します。これは、コードレビュースコア、コードカバレッジ、コード複雑さの指標などのツールを使って測定できます。
• 配信時間：この指標は、エンジニアリングチームが製品または機能を配信するのにかかる時間を測定します。これは、リードタイム、サイクルタイム、市場投入までの時間の指標を使って測定できます。
• 顧客満足度：この指標は、エンジニアリングチームが提供する製品やサービスに対する顧客の満足度を測定します。これは、アンケート、フィードバックフォーム、ネットプロモータースコア（NPS）指標を使って測定できます。
• チームの生産性：この指標は、エンジニアリングチームの生産性を測定します。完了したタスクの数、修正されたバグの数、提供された機能の数などの指標を使って測定できます。

エンジニアリング指標のビジネス成果への役立て方としては、次のようなものがあります。

• チームのパフォーマンスの可視性の向上：エンジニアリング指標により、マネージャーやリーダーはチームの進捗状況を迅速に評価して、情報に基づいた意思決定を行い、改善点を見つけられます。
• 継続的な改善の推進：エンジニアリング指標を追跡することで、チームは改善すべき領域を継続的に特定し、SMART目標を設定し、修正措置を講じてパフォーマンスとプロセスを長期的に改善でき、結果として、より良いビジネスの成果が得られます。
• コラボレーションとコミュニケーションの強化：エンジニアリング指標は、チームメンバーと他の利害関係者（マネージャーやプロダクトオーナーなど）の間の共通言語を作り、透明性を高め、チームのパフォーマンスと改善の機会に関する健全な議論を促進します。
• より適切なリソース割り当ての促進：エンジニアリングプロセスでパフォーマンスが低下している領域を特定することで、組織はリソースをより効率的に割り当て、チームの生産性を最適化し、より良い結果をもたらすことができます。
• 製品品質の改善：エンジニアリング指標は、チームが開発プロセスの早い段階で品質の問題を特定して修正するのに役立ち、その結果、製品の品質と顧客満足度が向上します。
• コストの削減：エンジニアリングプロセスを最適化し、チームの生産性を向上させることで、組織は開発、テスト、メンテナンスに関連するコストを削減できます。

エンジニアリング指標を組織に組み込むためのベストプラクティス

エンジニアリング指標の導入は、パフォーマンスの向上を推進し、データ主導型の考え方を促進する強力な方法となり得ます。ただし、これらの指標を効果的に実装するには、慎重な計画と思慮深い実行が必要です。ここでは、エンジニアリング指標を組織に統合するのに役立ついくつかのベスト プラクティスを紹介します。

まず、エンジニアリング指標は組織の目標と目的をサポートするものだと理解することが大事です。指標を実装する前に、エンジニアリング指標を使って達成したい具体的な目標を定義することから始めます。これは、目的に沿った関連指標を選択するのに役立ちます。目標が具体的で、測定可能で、達成可能で、関連性があり、期限があること（SMART）を確認してください。

目標を設定したら、次のステップはベンチマークを確立することです。チームのパフォーマンスの現在の状態を判断し、選択した指標のベースライン値を確立します。これは、時間の経過とともに進捗状況を評価し、改善のための現実的な目標を設定するのに役立ちます。ベンチマークは仮定ではなくデータに基づいている必要があることに注意することが重要です。

エンジニアリング指標を組織に統合することを成功させるには、トレーニングと教育が不可欠です。チーム全体が指標の目的、その計算方法、改善の促進にどのように役立つかを理解していることを確認してください。成長しようというマインドセットを奨励し、指標に関する定期的なレビューとディスカッションを促進します。これは、チームが、自分たちの仕事が組織の全体的な目標や目的にどう貢献しているかを理解するのに役立ちます。

データ収集の自動化は、エンジニアリング指標に関するもう１つのベストプラクティスです。ツールとテクノロジーを活用してデータ収集プロセスを自動化し、指標が最新かつ正確で、関係者が簡単にアクセスできるようにします。これにより、チームの時間が節約され、データの一貫性と信頼性が保証されます。

最後に、チームのパフォーマンスを向上させるには、指標を継続的に監視し、データに基づいた意思決定を行うことが重要です。移り変わる優先順位とビジネス状況に基づいて、必要に応じて指標と目標を調整することに前向きになってください。各指標を定期的に見直して、それらが依然として関連性があり有用であることを確認してください。

エンジニアリング指標を利用してデータ主導の意思決定を行う

指標を使うと、製品開発、ソフトウェアエンジニアリング、ハードウェアエンジニアリング、品質保証など、幅広いエンジニアリング活動を追跡できます。ただし、あまりにも多くの指標を選択して追跡すると、チームが圧されて混乱する可能性があります。エンジニアリング指標を効果的に活用するには、組織はチームのパフォーマンスを最もよく表すいくつかの重要な指標に焦点を当てる必要があります。

これらの指標が特定されたら、組織は影響に基づいてアクションに優先順位を付ける必要があります。問題点と改善の可能性が最も高い領域を特定することで、組織は全体的なパフォーマンスに最も大きな影響を与える変更を行うことにリソースを集中できます。

ただし、単に指標を追跡して分析するだけでは十分ではありません。継続的改善の文化を真に推進するには、組織はデータ主導の意思決定の文化を奨励する必要があります。これは、前向きな変化を推進し、チームメンバーがそれらの決定を下すのをサポートする上でデータと指標の重要性を強調することを意味します。

チームメンバーが洞察を共有し、協力し、お互いから継続的に学ぶよう奨励することも重要です。オープンなコミュニケーションとコラボレーションの環境を促進することで、組織はビジネスのプラスの成果を推進する継続的な改善の文化を生み出すことができます。

最後に、指標と目標は定期的に見直し、最新のデータ、洞察、ビジネス状況に基づいて調整する必要があることを忘れないことが大事です。組織は継続的な学習の考え方を受け入れ、必要に応じてアプローチと優先順位を適応させる必要があります。

結論ですが、エンジニアリング指標は、パフォーマンスの向上を推進し、より良い結果をもたらし、データ駆動型のエンジニアリング文化を促進する上で重要な役割を果たします。適切な指標の力を理解して活用することで、組織は情報に基づいた意思決定を行い、プロセスを改善し、リソースを効果的に割り当て、ビジネスを成功させることができます。

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デモにサインアップして、データに裏打ちされた証拠を入手して、エンジニアリングチームの貢献を明確にし、改善の機会を見つけてください。

この記事はHarness社のウェブサイトで公開されているものをDigital Stacksが日本語に訳したものです。無断複製を禁じます。原文はこちらです。