データの可視化だけでは不十分——AIも含む「開発プロセス全体」を指標で駆動させる時代へ

【18-C-3】データ駆動経営の道しるべ：プロダクト開発指標の戦略的活用法

　データ駆動経営の必要性が叫ばれる中、多くの開発組織が直面するのは「何を測れば事業成果につながるのか」という根本的な問題だ。開発指標を可視化しても事業目標との乖離が生まれ、生成AI導入で生産性が向上したかどうかもわからない——そんな課題に対し、ファインディ株式会社 Team+開発部 部室長の浜田直人氏が、実践的な解決策を示した。浜田氏は「事業の成長とプロダクト開発は表裏一体である」と指摘。さらに生成AI時代における新たな指標の重要性についても言及し、開発組織の競争力向上への道筋を示した。

「プルリクエスト数を増やせ」が引き起こす指標の罠

　ファインディ株式会社は「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンのもと、エンジニア採用から開発生産性向上まで4つのサービスを展開している。浜田氏が部室長を務める「Findy Team+」は、GitHubやJiraのデータを連携し、経営と開発現場をつなぐ戦略支援SaaS だ。

ファインディ株式会社 Team+開発部 部室長 浜田 直人氏

　講演の冒頭で浜田氏は、指標活用における重要な落とし穴について語った。その根拠として、同社が2025年7月に開催したイベントでのケント・ベック氏（エクストリーム・プログラミング考案者、アジャイルマニフェスト起草者）の基調講演を引用して説明した。

　ベック氏が示した「Path of Value」モデルでは、「Effort（開発工数）」→「Output（アウトプット：開発成果物）」→「Outcome（アウトカム：顧客価値）」→「Impact（インパクト：事業影響）」の流れを整理したもの。開発前半のストーリーポイントやプルリクエスト数は測定しやすいが、本来の目的を歪めやすいリスクがある。

Effort、Outputは測定しやすいが本来の目的を歪めやすい（Kent Beck氏の講演より）

　確かに、高いアウトカムを創出する組織ではアウトプット量も多いという相関関係が存在するが、プルリクエスト数自体を目標にすると問題が発生する。開発者が数値達成のプレッシャーを受け、本来のアウトカム創出から単純な数の最大化に変質してしまい、顧客価値や事業成果を度外視したプルリクエストが量産されるリスクがある。

　対照的に、アウトカムやインパクトといった成果指標は「本来の目的から歪みづらい」特徴を持つ。浜田氏は前半工程の指標について「測ること自体は良い。プレッシャーをかけるのではなく、活動の振り返りやインサイトを得るために使うべき」とバランスの取れた活用法を提案した。

　指標の有効活用には、まず事業目標の正確な把握が前提となる。SaaSならMRR・ARR、メディアならアクティブユーザー数など、プロダクト性質に応じて見るべき指標は決まる。浜田氏は「開発するプロダクトがどの事業指標で評価されているか、根本的な事業目標を理解した上で開発を進めることが重要」と述べた。

指標は種々あるが、自分たちの目標をあらためて確認するべき

　次段階では事業目標につながるアウトカムの発見が重要になる。ユーザーインタビューや市場分析、プロダクトデータ分析など多様な手法が存在するが、浜田氏は「確実なアウトカム発見は困難」と現実的視点を示し「不確実性を完全に払拭することはできない。正解が分からない前提で、仮説検証サイクルを高速で回すことが重要」と説明した。