デュアルトラックアジャイル
デュアルトラックアジャイルは、探索(Discovery)と提供(Delivery)を並行して進める考え方です。開発チームがスプリントで実装している間に、プロダクトマネージャーやデザイナーが次に作るものを調べる、という単純な分業の話ではありません。
本質は、作る前の不確実性と、作るときの不確実性を分けて扱うことにあります。
Discovery と Delivery
Discovery は「何を作るべきか」を学ぶ活動です。顧客の課題を調べ、仮説を立て、プロトタイプやデータで検証します。
Delivery は「どう作り、届けるか」を扱う活動です。設計、実装、テスト、リリース、運用を通じて、実際に利用できる形にします。
この2つは、直列にすると詰まりやすくなります。Discovery が大きな仕様書づくりになれば、Delivery は受け身になります。Delivery だけが先行すれば、チームは価値が不明なものを作り続けます。
よくある失敗
デュアルトラックを導入するときによくある失敗は、Discovery を「上流工程」として扱うことです。そうなると、プロダクトマネージャーが要件を固め、デザイナーが画面を作り、エンジニアが実装するという古い流れに戻ります。
もうひとつの失敗は、Discovery をイベント化することです。四半期の最初に調査をして、その後はひたすら作るだけになると、学びが途切れます。
チーム全員で関わる
Discovery には、エンジニアも関わるべきです。技術的な実現可能性を早く見極められるだけでなく、解決策の選択肢が増えるからです。カスタマーサクセスや営業も、顧客の状況を知る重要な情報源になります。
ただし、全員が常にすべての活動に参加する必要はありません。重要なのは、発見したことがチームの意思決定に流れ込むことです。
実践のコツ
- 次のスプリントで作るものだけでなく、数週間先の仮説も見ておく
- 大きな要件ではなく、検証可能な仮説としてバックログに置く
- Discovery の学びをスプリントレビューでも扱う
- Delivery の実装中に出た気づきを Discovery に戻す
デュアルトラックアジャイルは、速度を上げるためだけの仕組みではありません。チームが「正しく作る」と「正しいものを作る」を同時に学び続けるための仕組みです。
- 組織的創造性を覚醒させる「揺さぶり」の質問
- リーン・バリュー・ツリー(LVT)
- 顧客フィードバックの流れを作る
- プラットフォームチームの考え方
- システムを変えるふりかえり
- OKRとプロダクト戦略
- アジャイルなガバナンス
- WIP制限はチームの集中を守る
- AI時代の2025年にPdMが読むべき5冊
- 意思決定を記録する
- Team Topologies の最初の一歩
- Product Ops
- チームのメトリクス
- 仮説としてのロードマップ
- Opportunity Solution Tree
- デュアルトラックアジャイル
- プロダクトディスカバリーの基本ループ
- アウトプットではなくアウトカムで見る
- 15%ソリューション
- チャタムハウスルール
- ベガスルール
- 戦略展開
- オペレーティングモデル
- 変革疲れ
- Go-to-Market
- ポジショニング
- セグメンテーション
- ペルソナ
- カスタマージャーニーマップ
- サービスブループリント
- Blameless Postmortem
- ガードレール
- システム思考
- チームの境界
- Stream-aligned Team
- Enabling Team
- Architecture Decision Record
- 技術的負債
- バリューストリーム
- Communities of Practice
- 意思決定権
- Delegation Poker
- ワーキングアグリーメント
- Team API
- 社会技術システム
- コンウェイの法則
- 認知負荷
- 心理的安全性
- 機会費用
- Impact Mapping
- Cost of Delay
- RICE優先順位づけ
- A/Bテスト
- コホート分析
- Pirate Metrics
- North Star Metric
- Product-Market Fit
- Jobs to be Done
- プロトタイプ
- MVP
- リトルの法則
- 累積フロー図
- サイクルタイム
- リードタイム
- カンバン
- バックログリファインメント
- スプリントゴール
- ベロシティ
- ストーリーポイント
- 受け入れ条件
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