スケールする開発チームと
IoT, Deep Learning時代の
プロダクトオーナーの役割
守田 憲司
只今翻訳中
本日の話題
Deep Learning
X
プロダクトオーナー
複数チームのスクラム
X
2
画像処理技術の変化
1990年代 2000年代 2010年代
シンプル処理
・Gaussian
・Sobel
・Laplacian
…
1 0 -1
2 0 -2
1 0 -1
アルゴリズム
・canny
・Hessian
・SURF
…
機械学習
・Deep Learning
・NN
…
3
研究開発とスクラム
テーマ決め 研究
成果の
実用化
ニーズ調査 製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
テーマ決め
研究
成果の
実用化
ニーズ調査
製品化
従来のやり方
仮説検証サイクルを短縮したい
4
ちょっと
コツがあります
5
バックログの受け入れ条件
• 性能を受け入れ条件にしない。
• いつ達成するかわからないから、達成しないと活動
が何も見えなくなる。
• 良い受け入れ条件の例
• 検証する仮説
• 仮説を検証する方法
• 学習させる正解データ
研究チーム Webサービス開発チーム
性能、正答率 A/Bテストの結果
6
開発チーム
機能横断的チームは、チー
ム以外に頼らず作業を成し
遂げる能力を持っている。
(スクラムガイド)
7
研究者も開発チームの一員?
•価値観が違う。
•リズムが違う。
•長期的な視点での研究計画も重要
•研究成果を発表したい。
•顧客価値だけで決められない。
8
研究チームと開発チーム
研究チーム 開発チーム
研究者
研究者
研究者
研究者 研究者
開発者
開発者開発者
開発者
開発者
開発者
開発者
研究者
研究者
少し違う価値観を持ちながら並行に走る
PO PO
リクエスト
9
研究チームのPO
•研究者と価値観を共有している。
•開発チームとビジネス価値を共有し
ている。
継続的な
研究活動 プロダクトへの
アウトプット
研究チームのプロダクトバックログ
10
Research Development
Research & Development with Scrum
11

AIとScrumとスケール