メトリクス追跡スキル

概要

開発プロセスとプロダクトのメトリクスを体系的に追跡・分析し、 データドリブンな意思決定と継続的改善を実現します。

いつ使うか

• スプリントの進捗管理
• チームパフォーマンスの測定
• リリース予測と計画
• プロセス改善の効果測定
• ステークホルダー報告

主要メトリクス

開発メトリクス

ベロシティ

定義: 完了ストーリーポイント / スプリント

用途:
- スプリント計画の容量見積もり
- リリース日予測
- チーム生産性の追跡

計算:
- 単純平均: (直近3スプリントの合計) / 3
- 加重平均: 新しいデータに重み付け
- 外れ値除外: 異常値を除いた平均

バーンダウン/バーンアップ

バーンダウン:
- 縦軸: 残作業量
- 横軸: 時間
- 理想線: 直線的な減少
- 実績線: 実際の進捗

バーンアップ:
- 縦軸: 完了作業量
- 横軸: 時間
- スコープライン: 総作業量
- 実績線: 累積完了量

サイクルタイム

定義: 作業開始から完了までの時間

計測ポイント:
- コミット → デプロイ
- 開発開始 → レビュー完了
- バックログ → Done

改善指標:
- 平均サイクルタイム短縮
- 分散の削減（予測可能性向上）

リードタイム

定義: 要求から価値提供までの時間

計測:
- 顧客要求 → 本番リリース
- アイデア → 収益化
- バグ報告 → 修正完了

ボトルネック分析:
- 待機時間の可視化
- プロセス改善ポイント特定

品質メトリクス

欠陥密度

計算式:
欠陥密度 = 欠陥数 / コードサイズ（KLOC）

レベル:
- 優秀: < 0.1 defects/KLOC
- 良好: 0.1-0.5 defects/KLOC
- 改善必要: > 1.0 defects/KLOC

テストカバレッジ

種類:
- ライン（行）カバレッジ
- ブランチ（分岐）カバレッジ
- 機能カバレッジ

目標値（プロジェクト標準）:
- 全体: 60%以上（MVP では努力目標、本番投入前は必達）
- 重要ロジック（Executor等）: 80%以上
- エラーハンドリング: 100%

レベル別目標:
- 単体テスト（ユニットテスト）: 60-80%
- 統合テスト: 主要フロー 100%、API エンドポイント 80%以上
- E2Eテスト: クリティカルパス 100%、補助フロー 50%以上

測定ツール:
- Vitest（カバレッジレポート自動生成）
- 配置: features/[機能名]/__tests__/executor.test.ts

技術的負債比率

SQALE Rating:
A: < 5% (優秀)
B: 5-10% (良好)
C: 10-20% (許容範囲)
D: 20-50% (要改善)
E: > 50% (危険)

計算:
修正コスト / 開発コスト × 100

ビジネスメトリクス

プロダクトメトリクス

活動指標:
- DAU (Daily Active Users)
- MAU (Monthly Active Users)
- DAU/MAU比率 (Stickiness)

エンゲージメント:
- セッション長
- ページビュー/セッション
- 機能利用率

収益指標:
- MRR (Monthly Recurring Revenue)
- ARR (Annual Recurring Revenue)
- ARPU (Average Revenue Per User)
- LTV (Lifetime Value)
- CAC (Customer Acquisition Cost)

顧客メトリクス

満足度:
- NPS (Net Promoter Score)
- CSAT (Customer Satisfaction)
- CES (Customer Effort Score)

リテンション:
- チャーン率
- リテンション率
- 復活率

サポート:
- First Response Time
- Resolution Time
- Ticket Volume

可視化手法

ダッシュボード設計

階層構造

Level 1: Executive Dashboard
- 主要KPI
- トレンド
- アラート

Level 2: Management Dashboard
- チームメトリクス
- プロジェクト状況
- リソース利用

Level 3: Team Dashboard
- スプリント進捗
- 個人パフォーマンス
- 技術メトリクス

ビジュアル要素

グラフ選択:
- トレンド: 折れ線グラフ
- 比較: 棒グラフ
- 構成: 円グラフ/積み上げ
- 相関: 散布図
- 分布: ヒストグラム
- 進捗: ゲージ/プログレスバー

累積フローダイアグラム

構成要素:
- 各状態の作業量を積み上げ表示
- 時系列での変化を可視化

分析ポイント:
- WIPの増減
- ボトルネック（膨らみ）
- サイクルタイム（横幅）
- スループット（傾き）

コントロールチャート

要素:
- 中心線: 平均値
- 管理限界線: ±3σ
- データポイント: 実測値

異常検知:
- 管理限界外
- 連続7点が片側
- トレンド（上昇/下降）
- 周期的パターン

分析手法

トレンド分析

# 移動平均
def moving_average(data, window=3):
    return [sum(data[i:i+window])/window
            for i in range(len(data)-window+1)]

# 線形回帰
def trend_line(x, y):
    n = len(x)
    slope = (n*sum(x*y) - sum(x)*sum(y)) /
            (n*sum(x**2) - sum(x)**2)
    intercept = (sum(y) - slope*sum(x)) / n
    return slope, intercept

相関分析

相関係数の解釈:
0.7-1.0: 強い正の相関
0.3-0.7: 中程度の正の相関
-0.3-0.3: 相関なし
-0.7--0.3: 中程度の負の相関
-1.0--0.7: 強い負の相関

予測モデル

ベロシティベース予測:
完了予定 = 残ポイント / 平均ベロシティ

信頼区間:
- 楽観的: 最大ベロシティ使用
- 現実的: 平均ベロシティ使用
- 悲観的: 最小ベロシティ使用

モンテカルロシミュレーション:
- 過去データから確率分布生成
- 1000回シミュレーション
- 信頼区間の算出

アラートと自動化

しきい値設定

alerts:
  velocity_drop:
    condition: velocity < average * 0.8
    action: notify_team_lead

  burndown_behind:
    condition: actual > ideal * 1.2
    action: escalate_to_manager

  quality_degradation:
    condition: defect_rate > threshold
    action: trigger_code_review

  customer_churn:
    condition: churn_rate > 5%
    action: alert_customer_success

自動レポート

日次:
- スタンドアップ用メトリクス
- ブロッカー/リスク
- 昨日の成果

週次:
- スプリント進捗
- ベロシティトレンド
- 品質メトリクス

月次:
- KPIダッシュボード
- トレンド分析
- 改善提案

メトリクス選定ガイド

フェーズ別推奨メトリクス

立ち上げ期:
- 基本的なベロシティ
- シンプルなバーンダウン
- 重要バグ数

成長期:
- サイクルタイム
- テストカバレッジ
- 顧客満足度

成熟期:
- リードタイム
- 技術的負債
- イノベーション率

アンチメトリクス

避けるべき:
- コード行数での生産性測定
- 個人のストーリーポイント比較
- バグ数ゼロの強制
- 100%稼働率の追求

ツール選定

オープンソース

- Grafana: 汎用ダッシュボード
- Prometheus: メトリクス収集
- ELK Stack: ログ分析
- Jenkins: CI/CDメトリクス

商用ツール

- Jira: アジャイルメトリクス
- Datadog: APM/監視
- New Relic: パフォーマンス
- Mixpanel: プロダクト分析

改善サイクル

Plan-Do-Check-Act

Plan:
- メトリクス選定
- 目標値設定
- 測定方法決定

Do:
- データ収集
- 可視化実装
- チーム共有

Check:
- 分析実施
- 異常検知
- トレンド把握

Act:
- 改善実施
- プロセス変更
- 効果測定

レトロスペクティブ連携

データ準備:
- メトリクスサマリー
- トレンドグラフ
- 異常値の説明

議論ポイント:
- 数値の背景
- 改善機会
- アクションアイテム

フォローアップ:
- 改善効果の測定
- 新メトリクスの追加
- 目標値の調整

チェックリスト

メトリクス導入時

• 目的は明確か
• 測定方法は定義されているか
• データ収集は自動化可能か
• チームの負担は最小か
• 行動につながるか

運用時

• 定期的にレビューしているか
• トレンドを追跡しているか
• 異常に気づける仕組みがあるか
• 改善につながっているか
• 形骸化していないか

関連スキル

• .claude/skills/agile-project-management/SKILL.md - スクラムメトリクス
• .claude/skills/estimation-techniques/SKILL.md - 見積もり精度
• .claude/skills/stakeholder-communication/SKILL.md - レポーティング
• .claude/skills/product-vision/SKILL.md - KPI 設定

変更履歴

v1.1.0 (2025-11-28)

• master_system_design.md 準拠対応:
  • テストカバレッジ目標を master_system_design.md 第2.4節に合わせて更新
  • プロジェクト標準カバレッジ目標を明記（全体60%、重要ロジック80%）
  • 測定ツール（Vitest）とテストファイル配置を追加
  • レベル別目標の具体化（ユニット・統合・E2E）

v1.0.0 (2025-11-27)

• 初版作成
• ベロシティ、バーンダウン、サイクルタイム、リードタイム等のアジャイルメトリクスを体系化