ソフトウェア開発ライフサイクルを改善する

当社の6ステップ最適化ガイドで効率化を実現しましょう。
ソフトウェア開発ライフサイクルを改善する

SDLCの潜在能力を解き放ち、ソフトウェアデリバリーを強化する

ProcessMindは、お客様のソフトウェア開発ライフサイクル内に潜む隠れたボトルネックや非効率性を発見するのに役立ちます。デリバリーを遅らせる手戻りループ、引き継ぎの遅延、リソース競合を特定できます。サイクルタイムに関する明確なインサイトを獲得し、システム全体の大きな改善領域を特定しましょう。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

SDLC(ソフトウェア開発ライフサイクル)の潜在能力を最大限に引き出し、ソフトウェアデリバリープロセスを強化しましょう。SDLCのためのプロセスマイニングは、開発項目の最初の構想から最終デプロイメントに至るまでの、真の実際の流れを明らかにします。当社のプラットフォームは、理論的なモデルを超え、現在のシステム全体に存在する活動の正確なシーケンス、隠れた遅延、予期せぬ手戻り、潜在的なコンプライアンスギャップを明らかにします。各開発項目の開始からリリースまでの完全な道のりを分析することで、作業がどのように実際に進捗しているかについて比類のない客観的な理解が得られ、どこで価値が創造され、どこで非効率性が蓄積されているかが浮き彫りになります。

現代のソフトウェア開発は、使用するツールや手法に関わらず、数多くの課題に直面しています。一般的な障害としては、予測不可能なデリバリー時間、手戻りによるコスト増加、部門横断的な引き継ぎの可視性の低さ、ボトルネックの根本原因特定が困難であることなどが挙げられます。チームはしばしば、リソース配分の問題、スプリントを妨げる計画外の作業、および内部ポリシーや外部規制への一貫したコンプライアンスを確保するという困難な課題に直面します。これらの課題は普遍的であり、さまざまなプロジェクト管理システム、ソース管理プラットフォーム、およびデプロイメントパイプラインで運用されている組織に影響を与えています。プロセスの明確でデータに基づいたビューがなければ、これらの問題は持続し、アジリティを妨げ、高品質なソフトウェアを効率的に提供する能力に影響を与えます。

ProcessMindでSDLCプロセスを分析することで、これらの根深い課題を克服するために必要な重要な洞察が得られます。当社のプラットフォームは、ソースシステムからの生イベントデータを、開発項目が辿るあらゆるステップを捕捉しながら、プロセスの包括的なビジュアルマップに変換します。これにより、遅延がどこで発生しているか、手戻りループを引き起こしている正確なアクティビティは何か、ワークフローのバリエーションがどのような影響を与えているかを正確に特定できます。これらのデータ駆動型の発見を活用することで、開発ワークフローを最適化し、デリバリーサイクルを加速させ、運用コストを大幅に削減し、ソフトウェア全体の品質を向上させることができます。ProcessMindは、客観的な事実に基づいてチームを強化し、より良いコラボレーションを促進し、測定可能なビジネス成果を推進するターゲットを絞った改善を可能にします。

ProcessMindの利用開始は簡単で、迅速な価値実現のために設計されています。まず、イベントデータを抽出する必要があります。各開発項目に関連するアクティビティについて、ケース識別子(一意の開発項目ID)、実行されたアクティビティ名、およびそのアクティビティが発生したタイムスタンプという3つのコア要素に焦点を当ててください。この標準的なイベントログ形式により、ProcessMindは基盤となるシステムに関わらず、SDLCプロセス全体を正確に再構築できます。ガイダンスと統合の容易さのために、必要なフォーマットを概説する包括的なデータテンプレートを提供しており、SDLCの真の可能性を解き放つためのスムーズで効率的なセットアップを保証します。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

開発アイテムが構想からデプロイに至るまでに時間がかかりすぎると、期限の遅延や市場投入の遅延につながります。このような長期化したサイクルは、競争力に影響を与え、価値提供を遅らせ、どこで停滞しているかの明確な理解がないまま開発コストを増加させる可能性があります。

ProcessMindは、お客様のソースシステムからの開発アイテムのエンドツーエンドのフローを分析し、作業がどこに滞留しているか、そして遅延を引き起こす特定のアクティビティを正確に特定します。各ステージの実際の期間を明らかにし、逸脱を強調することで、SDLC全体を加速するための的を絞った改善を可能にします。

コードレビュー、QAテスト、ユーザー受け入れなどの特定のステージで作業項目が頻繁に停滞し、大量のキューを発生させ、ライフサイクル全体を遅らせます。これらのボトルネックは、予測不可能なリリーススケジュール、開発チームの不満、そして納期遅延につながります。

ProcessMindは、開発項目の完全なフローを可視化し、作業がどこで停滞しているかを正確に特定し、これらの遅延の影響を定量化します。これにより、チョークポイント、リソースの制約、または非効率な引き渡しを特定し、よりスムーズなワークフローのためにリソースを再配分したり、プロセスを改善したりできるようにします。

開発アイテムは、サイクルの後半で発見された欠陥や要件の不備により、開発とQAのようにステージ間を行ったり来たりすることが頻繁にあります。この手戻りは、開発コストを大幅に膨らませ、期間を長期化させ、品質管理やコミュニケーションにおける根本的な問題を示唆しています。

ProcessMindは、各開発アイテムが実際にたどる経路をマッピングし、繰り返し発生する再テストループを自動的に明らかにし、その根本原因を特定します。アクティビティの順序を分析することで、品質ゲートがどこで機能不全を起こしているかを明らかにし、無駄な労力を削減するための積極的な改善を可能にします。

文書化された開発プロセスは、チームが必須の品質ゲートを迂回したり、無許可のショートカットを使用したりするなど、実際の作業遂行方法と異なることがよくあります。この遵守不足は、品質の一貫性の欠如、コンプライアンスリスクの増加、およびプロセスガバナンスの損害につながります。

ProcessMindは、お客様のシステムデータから現状プロセスを自動的に発見し、意図されたモデルと比較して、すべての逸脱とその頻度を強調します。これにより、不遵守の監査可能な証拠が提供され、標準を徹底しリスクを削減できるようになります。

開発からQAへ、あるいはQAからデプロイへと、作業アイテムがチームやステージ間を移行する際に、重大な遅延が発生します。これらの引き継ぎの非効率性は、アイドル時間を生み出し、サイクルタイムを長期化させ、多くの場合、不明確な責任分担やコミュニケーションのギャップに起因します。

ProcessMindは、あるアクティビティの完了から次のアクティビティの開始までの経過時間を正確に測定し、特定のチーム間の引き継ぎ遅延を浮き彫りにします。これらの移行をマッピングすることで、手続き上のギャップが不必要な待機期間を引き起こしている場所が明らかになり、コラボレーションを効率化できるようになります。

実際の開発ライフサイクルについて明確で客観的な視点がない場合、チームは伝聞情報や断片的なレポートに頼りがちです。この透明性の欠如は非効率性を隠し、ベストプラクティスの特定を困難にし、プロセス改善のためのデータに基づいた意思決定を妨げます。

ProcessMindは、開発項目が辿るあらゆるステップとパスを可視化し、ソースシステムからあなたの「As-Is」プロセスの完全なデータ駆動型マップを作成します。これにより、理想的なフローからのすべてのバリエーションと逸脱が明らかになり、SDLC運用に前例のない明瞭さをもたらします。

開発者、テスター、その他のリソースは作業負荷が偏ることがあり、一部のチームや個人が常に過負荷である一方で、アイドル時間があるチームもあります。この不均衡は、重要なリソースがライフサイクル内でボトルネックとなるため、燃え尽き症候群、生産性の低下、遅延を引き起こします。

ProcessMindは、関係するすべてのリソースのスループットと作業負荷の分布を分析し、どこで作業が滞留しているか、どの個人やチームが常に過剰または過少に利用されているかを特定します。この洞察により、よりバランスの取れたリソース配分とチーム効率の向上が可能になります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

初期構想から最終デプロイまでの時間を短縮することは、市場への対応力と競争優位性に直接影響します。この目標を達成することは、機能をより迅速に提供し、企業が変化する顧客ニーズに素早く適応し、顧客満足度の向上につながることを意味します。

ProcessMindは、お客様のソフトウェア開発ライフサイクルにおいて遅延を引き起こしている正確なステップと経路を特定します。開発アイテムの実際の流れを可視化することで、タスクの並列化やキューの削減など、最適化の領域を正確に特定し、変更がサイクルタイムに与える影響を測定できます。

開発ワークフローのボトルネックは、コストのかかる遅延を引き起こし、リソースを圧迫し、チームの士気を下げます。これらの重要な阻害要因を解消することで、作業アイテムの流れがよりスムーズで予測可能になり、タスクの滞留を防ぎ、チーム全体の生産性を向上させます。

ProcessMindは、お客様のエンドツーエンドプロセスを可視化し、作業アイテムがどこに滞留しているか、または過剰な時間を費やしているかを正確に強調します。開発アイテムの流れを分析することで、常に過負荷になっている特定のアクティビティやリソースを特定し、これらの重大な障害を取り除くための的を絞った介入を可能にします。

頻繁な手戻りや再テストの繰り返しは、貴重なリソースを消費するため、開発コストを大幅に増加させ、期間を長期化させます。これらの発生を削減することで、ソフトウェアの品質が向上し、チームの効率が高まり、開発者は繰り返しの修正ではなく新機能に集中できるようになります。

ProcessMindは、お客様のソフトウェア開発ライフサイクルにおける繰り返し発生するループや予期せぬ経路を明らかにし、頻繁な手戻りが発生している領域を示します。開発アイテムのジャーニーを追跡することで、パターンを特定し、再テストの根本原因を見つけ、品質改善を導入した後のこれらの活動の削減を測定できます。

確立された開発プロセスや品質ゲートを遵守しないと、品質の低いソフトウェアをリリースするリスクが生じ、セキュリティ上の脆弱性や顧客の不満につながります。一貫した遵守を確保することで、より高い品質基準が保証され、ガバナンスが強化され、リリース後の問題が削減されます。

ProcessMindは、コードレビューや特定のテストフェーズのような重要な品質ゲートが常に満たされているかどうかを完全に可視化します。実際のプロセスを理想的なモデルと自動的に比較し、逸脱を特定して全体的なコンプライアンス率を測定します。

開発からテストへの移行など、開発ステージ間の引き継ぎが遅いと、アイドル時間が発生し、プロジェクト全体のタイムラインに重大な遅延が生じます。これらの移行を加速することは、作業が効率的に進み続け、待機期間が短縮され、機能の市場投入が早まることを意味します。

ProcessMindは、お客様のソースシステム内で開発アイテムが異なるステージ間やチームの割り当て間で待機している時間を綿密に追跡します。引き継ぎがどこで滞っているかを明らかにし、コミュニケーションギャップやプロセス依存性といった根本原因を特定し、的を絞った改善を実施できるようになります。

非効率なリソース利用は、チームの過負荷、プロジェクトの遅延、および運用コストの増加につながります。開発リソースの割り当て方を最適化することで、人員が効果的に配置され、生産性を最大化し、燃え尽き症候群を防ぎつつ、プロジェクトのアイドル時間を削減できます。

ProcessMindは、開発アイテムが異なるチームや個人間でどのように移動するかを明らかにし、リソースが過剰利用されている場所や、逆に活用されていない場所を浮き彫りにします。この洞察は、作業負荷のバランスを取り、タスクを再配分し、熟練した人材が重要なタスクに効率的に投入されることを確実にします。

リリース準備の予測不可能性は、ステークホルダーに不確実性をもたらし、市場投入計画を混乱させる可能性があります。予測可能性を高めることは、ソフトウェアがいつデプロイ可能になるかについてより明確な見通しを持つことを意味し、マーケティング、営業、サポートチームの計画策定を改善します。

ProcessMindは、開発項目のデプロイまでの全ステージにおける進捗を追跡し、完了率と潜在的な遅延に関する洞察を提供します。これにより、一般的な期間を理解し、準備状況に影響を与える要因を特定することで、リリース期間をより正確に予測できます。

ソフトウェア開発ライフサイクルの明確なエンドツーエンドの可視性が不足していると、重大な非効率性、コンプライアンスリスク、および改善機会が見過ごされてしまう可能性があります。全体像を完全に把握することは、データに基づいた意思決定を行い、プロセスを効果的に管理するための基盤となります。

ProcessMindは、お客様のソースシステムからのデータに基づき、完全で客観的なプロセスマップを自動的に再構築します。これにより、実行されたすべての経路、バリエーション、依存関係が明らかになり、経験談に頼ることなく、作業が実際にどのように流れているかを偏りなく理解できるようになります。

ソフトウェア開発ライフサイクルを最適化する6つのステップ

1

データの接続と発見

実施すること

開発ツールやシステムからイベントデータを取り込みます。完全な可視性を得るために、すべての関連するアクティビティ、タイムスタンプ、ケース識別子が含まれていることを確認してください。

その重要性

包括的かつ正確なデータセットは、あらゆる有意義なプロセス分析の基盤となり、開発アイテムの真の経路を明確にします。

期待される成果

システム内におけるエンドツーエンドのソフトウェア開発ライフサイクル全体を表す、完全なイベントログ。

提供内容

SDLCの真実を明らかにし、ソフトウェアデリバリーを加速する

ProcessMindは、SDLCの実際の経路を明らかにし、非効率性や最適化の機会を浮き彫りにします。ソフトウェアデリバリーを強化するための明確なインサイトを獲得しましょう。
  • SDLCのエンドツーエンドのプロセスフローを可視化
  • 開発のボトルネックを迅速に特定
  • リソース配分を効果的に最適化
  • ソフトウェアの市場投入期間を短縮
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

想定される成果

ソフトウェア開発における具体的なメリット

これらの成果は、組織がソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)にプロセスマイニングを適用することで通常経験する、著しい改善点を浮き彫りにします。隠れた非効率性やボトルネックを明らかにすることで、チームはワークフローを効率化し、デリバリーを加速させることができます。

0 %
迅速なリリース

エンドツーエンドのサイクルタイムの平均削減

アイデアの着想からデプロイまでの遅延を特定・排除することで、企業はソフトウェアデリバリーを大幅に加速し、機能をより迅速に市場に投入することが可能になります。

0 %
手戻りの最小化

手戻り作業に費やす労力の削減

プロセスマイニングは、不明確な要件や不十分なテストなど、手戻りの根本原因を特定し、より高品質なリリースと効率的なリソース利用を促進します。

0 %
プロセス準拠の強化

標準ワークフローへの遵守の向上

標準プロセスからの逸脱や迂回された品質チェックを明確に可視化し、すべての開発アイテムがリリース前に必要な基準とベストプラクティスを満たしていることを確実にします。

0 %
スムーズな引き継ぎ

主要ステージ間の遅延の削減

開発からテストへの移行など、異なるチームやステージ間の引き継ぎ時に発生するボトルネックや遅延を特定・解消することで、リリースプロセス全体のスピードを大幅に向上させます。

0 %
より予測可能なリリース

リリーススケジュールの予測精度向上

リリースプロセスにおけるばらつきを理解し削減することで、企業はデプロイのタイムラインをより正確に予測できるようになり、ステークホルダーの信頼を高め、戦略的計画を改善できます。

結果は、特定の開発プロセス、チーム構成、およびデータ品質によって異なります。ここに示されている数値は、様々なソフトウェア開発導入事例で観察された典型的な改善を例示しています。

推奨データ

最も重要な属性とアクティビティをインポートすることから始め、その後、必要に応じてデータを段階的に拡張してください。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

機能、バグ、ユーザーストーリーなどの単一の作業単位に対する一意の識別子であり、プロセスのケース識別子として機能します。

その重要性

これは、各開発作業項目の完全なライフサイクルを最初から最後まで追跡するために必要な、基本的なケース識別子です。

開発ライフサイクル内の特定の時点で、作業アイテムに対して発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

その重要性

プロセスにおけるステップを定義し、開発ワークフローの可視化と分析を可能にします。

開発項目において特定のアクティビティやイベントが発生した正確なタイムスタンプです。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントを正しく順序付けし、サイクルタイムやボトルネックなど、すべての時間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。

アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプで、そのアクティビティの処理時間を計算するために使用されます。

その重要性

個々のアクティビティのアクティブな処理時間を計算し、待機時間と分離することで、作業負荷をより明確に把握できるようにします。

開発項目が現在割り当てられているユーザーまたはチームメンバーです。

その重要性

リソースの作業負荷、引き継ぎの頻度、コラボレーションパターンの分析を可能にし、チームの効率を最適化するのに役立ちます。

バグ、機能、ユーザーストーリー、タスクなど、開発アイテムの分類です。

その重要性

異なる作業カテゴリ間でプロセスとパフォーマンスを比較でき、特定の開発タイプに特有の非効率性を明らかにします。

開発アイテムのワークフローにおける現在または過去のステータスです。例えば「新規」「進行中」「クローズ済み」などです。

その重要性

異なる状態での滞在時間を分析し、遅延や「ブロック済み」のような非付加価値状態での滞在時間を特定するのに役立ちます。

他のアイテムと比較した、開発アイテムの重要度または緊急度のランキングです。

その重要性

高優先度の作業がプロセスをより速く進むかを確認し、重要なアイテムに不均衡に影響を与えるボトルネックを特定するのに役立ちます。

作業アイテムを担当する開発チームの名前です。

その重要性

異なるチーム間のパフォーマンスベンチマークを可能にし、ベストプラクティスや改善領域の特定に役立ちます。

開発アイテムが属するプロジェクト、リポジトリ、または製品の名前です。

その重要性

プロセス分析を製品やプロジェクトごとにセグメント化でき、プロジェクトの状況に応じたパフォーマンスの違いを明らかにします。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、開発ライフサイクルの正式な開始を示します。管理システム内で新しいタスク、バグ、機能リクエスト、またはその他の作業単位が最初に記録されたことを表します。

その重要性

主要な開始イベントとして、全体的なケース期間の計算や作業の流入フローの分析に不可欠です。開発サイクルタイム全体を測定するための基準点となります。

このアクティビティは、開発者が項目に積極的に取り組み始めたことを示します。これは、待機状態からアクティブなコーディングおよび実装フェーズへの移行を意味します。

その重要性

これは、「最初のアクションまでの時間」と、付加価値作業が実際に開始された時点を測定するための重要なマイルストーンです。これにより、キュー時間とアクティブな開発時間を区別するのに役立ちます。

承認されたコード変更は、mainやdevelopブランチなどの主要なコードベースに正式に統合されます。このアクションは通常、成功したコードレビューと自動チェックの後に実行されます。

その重要性

これは、機能の開発作業が完了し、組み込まれたことを確認する重要な統合ポイントです。正式なテストおよびデプロイ段階の前の重要なマイルストーンとして機能します。

開発アイテムがすべての品質保証チェックを正常に通過したことを示します。これにより、その機能はQAの観点から機能的に正しく安定していると見なされます。

その重要性

これは、ユーザー受け入れテストやデプロイ前の主要な品質ゲートであり、重要なマイルストーンです。項目がライフサイクルの最終段階に進む準備ができていることを確認します。

開発アイテムに関連付けられたコードが、本番環境に正常にデプロイされたことを示します。これにより、機能がエンドユーザーに利用可能になります。

その重要性

これは究極の価値提供マイルストーンです。このイベントまでの時間を測定することは、リードタイムと顧客への価値提供能力を理解するために極めて重要です。

作業アイテムの最終的な管理上のクローズを表し、デプロイやデプロイ後の検証を含むすべての活動が完了したことを確認します。このアイテムに関するこれ以上の作業は想定されていません。

その重要性

主要な終了イベントとして、このアクティビティは成功したアイテムのライフサイクルを完了させます。作成から完了までの総サイクルタイムを計算する上で不可欠です。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、SDLCプラットフォームからのイベントデータを分析し、実際のワークフローを可視化します。ボトルネック、手戻りループ、計画プロセスからの逸脱を特定することで、効率を最適化し、サイクルタイムを短縮し、デリバリーの予測可能性を向上させるためのデータに基づいたインサイトを提供します。

主に、開発項目内のアクティビティを詳細に記述したイベントログが必要です。これには、一意のケース識別子(開発項目IDなど)、「コードレビュー開始」や「テスト完了」といったアクティビティ名、および各イベントのタイムスタンプが含まれます。担当リソースや項目ステータスなどの追加属性は、より豊富な洞察を提供できます。

実際の開発ワークフローがより明確に理解できるようになり、開発サイクルタイムの短縮、手戻りの削減、品質ゲート遵守の向上につながります。また、リソース配分の最適化、リリース予測可能性の向上、エンドツーエンドのプロセス可視性の実現にも役立ちます。

いいえ、プロセスマイニングは基本的に非侵襲的な手法です。既存のSDLCシステムからの履歴イベントデータを主に使用し、ライブ運用に干渉したり、分析フェーズ中に開発プロセスに変更を加えたりすることはありません。分析は独立して行われるため、中断することなくインサイトが得られます。

初期のインサイトは、データの可用性、量、およびSDLCの複雑さによりますが、数日から数週間で得られることが多いです。より深い実践的な提言を得るための完全な分析と改善戦略の開発には、通常4〜8週間と、より時間がかかる場合があります。

データは通常、API、直接データベースクエリ、またはSDLCプラットフォームの組み込みレポート機能を使用して抽出できます。この生データは、プロセスマイニングツールに適したイベントログ形式(通常はCSVまたはJSON)に変換されます。目的は、イベントデータを構造化された形式で収集することです。

SDLCシステムのデータ構造やAPIを基本的なレベルで理解していると、初期データ抽出に役立ちます。また、データ準備とプロセスマイニングツールの基本を把握していると、分析と解釈がよりスムーズに進むでしょう。最近の多くのツールは、ビジネスユーザーでも使いやすいインターフェースを備えています。

はい、その通りです。プロセスマイニングは、作業アイテムが実際にたどる経路と期間を可視化するため、どこで遅延が発生しているか、どのボトルネックが重要であるかを特定するのに非常に効果的です。また、手戻りがどれくらいの頻度で発生しているかを正確に示し、引き継ぎの効率化、待機時間の短縮、不必要な繰り返しの削減に向けた的を絞った改善を可能にします。

はい、プロセスマイニングは実際の開発プロセスの紛れもないデジタルツインを作成し、義務付けられた手順からの逸脱を浮き彫りにします。これにより、監査官に明確な証拠が提供され、規制要件や内部ポリシーへ一貫して準拠していることを保証するのに役立ちます。結果として、貴社の監査準備体制を大幅に強化します。

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