(3/19) 複雑さ

このビデオでは、ライアンがスクラム フレームワークを採用するための適切な状況を探り、結果が常に予測できるわけではない複雑な領域へのスクラム フレームワークの適合性を強調しています。彼は、スクラムがあらゆる製品提供シナリオに対応する万能のソリューションではないことを明言し、結果が明確または直線的な環境ではスクラムが無効であることを強調しています。

Ryan は、Dave Snowden によって開発された Cynefin フレームワークを紹介します。このフレームワークは、問題を明確、複雑、複合、混沌の 4 つの領域に分類し、それぞれが原因と結果の関係によって定義されます。同氏は、スクラムは結果が不確実な複雑な領域で最も効果的であり、曖昧さを乗り越えるにはプローブ、センス、レスポンスのアプローチが不可欠であると説明しています。インタラクティブな演習を通じて、

Ryan は視聴者に、Cynefin の各ドメインの例を概念化することを奨励し、スクラムが最も有益となる場所を理解するのに役立てています。彼は、明確な領域を求めてパンを焼き、複雑さを求めてポーカーをプレイするなど、関連性の高い例えを使用して、これらの概念を生き生きと説明しています。このビデオは、スクラムの適用は目前の問題の性質に合わせて慎重に行う必要があるという重要なメッセージで終わります。

Ryan 氏は、Cynefin フレームワークを理解することで、チームが適切なアプローチを選択できるようになり、適応性とイノベーションを真に促進できる場所でスクラムを確実に適用できるようになると強調します。