ja 日本語

ユーザーストーリーのトップ7の最も人気のあるアジャイル推定方法

Table of Contents hide
1 1.プランニングポーカー
2 2.Tシャツのサイズ
3 3.ドット投票
4 4.バケットシステム
5 3.3点法
6 6.親和性の推定
7 7ソート方法
7.1 概要
7.2 スクラムテクニックとアーティファクトの他の記事

アジャイル見積もりに関しては、その基本原則に言及せざるを得ません。相対的な見積もり単位（ストーリーポイントなど）を使用し、ユーザーストーリーの内容について詳細な議論を促進し、ソリューションへのコンセンサスとコミットメントを形成し、強化します。団結したコラボレーションによるチーム。

ユーザーストーリーのアジャイル推定方法— Visual Paradigm International

私の周りの多くのアジャイルチームは、ストーリーポイントを推定するために「プランニングポーカー」を使用しています。この方法は一般的ですが、制限もあります。

例えば：

  1. 推定する関数が大きすぎるため、「プランニングポーカー」で推定するのは簡単ではありません。
  2. 300話が出ます。
  3. 推定されるユーザーストーリーには、参照するための十分な情報がありません。
  4. 時間は厳しく、製品需要リスト全体を見積もる時間はありません。

したがって、この記事では、最も人気のあるアジャイル推定方法「プランニングポーカー」だけでなく、ユーザーストーリー推定のすべてのニーズに対応するための6つの他のアジャイル推定方法も紹介します。

1.プランニングポーカー

すべての参加者は、番号付きのトランプを使用してユーザーのストーリーを見積もり、見積もりの​​際に匿名で投票し、大きな不一致があるかどうかを話し合い、チーム全体が見積もりの​​正確さについて合意に達するまで再度投票します。計画されたポーカーの使用には制限があり、小規模なチーム（5〜8人）および少数のユーザーストーリー（最大10人）に最適です。

ヒント： これはルールではありませんが、製品バックログのユーザーストーリーを13ポイント以下に分類することを強くお勧めします。チームがユーザーストーリーを明確に理解できるように、快適に見積もることができる詳細レベルまで。

プランニングポーカーカード—アジャイル推定方法

2.Tシャツのサイズ

Tシャツのサイズを使用して、ユーザーのストーリーのサイズを見積もります：XS、S、M、L、XL。各サイズのサイズは、オープンで正直な議論の必要性を表しています。この方法はすばやく簡単で、製品需要リストのサイズを大胆に見積もることができます。

ヒント：この方法は、特に複数のスクラムチームが製品を回避する場合に、大規模なユーザーストーリーの膨大な需要リストを見積もるのに適しています。

Tシャツサイズのアジャイル推定方法— Visual Paradigm International

3.ドット投票

この方法は、小さなユーザーストーリーを推定するのに適しており、方法自体は非常にシンプルで効果的です。「ドット投票」は意思決定の方法ですが、ユーザーストーリーを推定するためにも使用できます。方法は次のとおりです。各人にいくつかの付箋が割り当てられ、投票するユーザーストーリーを自由に選択できます。ユーザーストーリーが取得するドットが多いほど、それが表すボリュームも多くなります。

ヒント：この方法は、大規模なチームと小規模なチームの両方で使用できますが、推定されるユーザーストーリーの数を制限する必要があります。

ドット投票アジャイル推定方法

4.バケットシステム

推定する必要のあるユーザーストーリーが多数あり、プロセス全体をスピードアップしたいとします。実際、あなたはポーカーを計画するよりも効率的な見積もりを探しているので、「バケットシステムが望ましい選択かもしれません」。

まず、「プランニングポーカーカード」の順番でいくつかの「バケット」を設定します。次に、チームは付箋に推定するユーザーストーリーを書き込み、「バケット」推定に入れます。

バケットシステム—アジャイル推定方法

3.3点法

3ポイントの見積もりは、時間管理の知識領域に属しています。原価見積時にも使用できます。単一点推定の問題は、それらがほとんど正しくないことです。3点推定は、1点推定と比較して、より適切な推定です。

単一の点推定は、単純に単一の数値を提供します—たとえば、

開発： 注文プロセス機能を完了するのにどのくらい時間がかかりますか？

この5日間の 見積もりはどの程度信頼でき ますか？それは開発者に依存します、そしてこのタスクが以前に行われたかどうか？それが日常的なタスクであり、何度も実行されている場合は、単一の点推定が進むべき道かもしれません。ただし、これまでに行われたことがない、新しいアクティビティである、またはエンジニアがこのアクティビティを初めて使用する場合は、この数値が正しくない可能性があります。このような場合、3ポイントの見積もりを行うと、信頼性が高まります。

3点推定では、最も楽観的な推定（O）、最も可能性の高い推定（M）、および悲観的な推定（最も可能性の低い推定）または（L）を調べます。

3点アジャイル推定法

6.親和性の推定

親和性の推定は、推定するユーザーストーリーの類似性を見つけることです。チームのタスクは、同様のユーザーストーリーをグループ化することです。「類似性を見つける」ための最良の方法は、プロセスを視覚化し、小計を大きなグループに結合することです。

アフィニティの見積もり—アジャイルスクラム

ヒント：この方法は、少人数のグループと少数のユーザーストーリーで最適に機能します。さまざまなグループに、さまざまな見積もりを割り当てる必要があります。

7ソート方法

このアプローチにより、ユーザーのストーリーの相対的なサイズを比較的正確に判断できます。専門家の小さなグループがこれを行う場合、それは最もよく機能します。

方法は次のとおりです。すべてのユーザーストーリーを低から高の目盛りラベルに任意の順序で配置すると、各参加者はユーザーストーリーをスケール上で移動でき、移動ごとに1フレームだけ低または高に移動できます。またはラウンドをあきらめます。すべてのチームメンバーがユーザーストーリーを動かしたり、1ラウンドをあきらめたりすることを望まなくなるまで、このプロセスを繰り返します。

仕分け推定方法

ヒント：この並べ替え方法では、細かい粒度の推定値を取得できます。これは、少人数のグループや多数のユーザーストーリーに適しています。

概要

この記事の目的は、これらのメソッドの存在を紹介することです。毎日使用する前に、自分のユーザーストーリーとスタッフの規模に基づいてさまざまな方法を試す必要があります。

これらの方法に興味がある場合は、コメントセクションにメッセージを残してください。この方法については、別の記事で詳しく説明できます。

スクラムテクニックとアーティファクトの他の記事

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。