(4/19) 予測可能性

このビデオでは、Ryan が、Cynefin フレームワークで特定されている複雑なドメインにおけるスクラムの関連性に特に焦点を当てて、スクラムの実際の応用をさらに深く掘り下げています。彼は、スクラムを、複雑な領域に適したウォーターフォールや、混沌とした領域に関連付けられることが多いカンバンなどの他の方法論と対比して、普遍的に適用できる単一のフレームワークはないことを強調しました。

ライアン氏は、最も効果的なフレームワークを選択するには、問題の性質と問題が属する領域を理解することが重要であると強調します。彼は、スクラムには独自のオーバーヘッドが伴い、予測不可能な変数を扱うときに最も価値があると明確に述べています。彼は、製品開発を人材、テクノロジー、要件という 3 つの主要な変数タイプに分類し、それぞれがプロジェクト全体の複雑さと予測不可能性に寄与します。この点を説明するために、ライアンは対話型アクティビティで聴衆を引き込みます。つまり、材料費、労働力、設計要件などのさまざまな影響要因を考慮して、家の建設コストを見積もる建築業者になった自分を想像してください。この演習は、多数の制御不能な変数が結果に影響を与える可能性がある製品開発の複雑さを反映するように設計されています。

ライアン氏は、スクラムはすべてのリスクを排除するわけではないが、未知のものを管理し、それに適応するための構造化されたアプローチを提供すると結論付けています。それは、すべてが自分の制御内にあるわけではない環境において、進捗状況を可視化し、依存関係を管理することです。スクラムの真の価値は、予測不可能な変数が存在するにもかかわらず前進の勢いを維持できる能力にあり、複雑なシナリオでは戦略的な選択肢となります。