【知っておきたい】GitLab最新ブログのご紹介 Part15

本記事では、GitLab公式ブログで公開された『"なんちゃってスクラム"からの脱却：GitLabが変える開発の内製化』の記事について紹介させていただきます。
この記事では、形式だけのスクラム ("なんちゃってスクラム") に陥ってしまっている現場の課題を整理し、GitLab Enterprise Agile Planning を中心としたDevSecOpsプラットフォームの活用によって、真のアジャイル開発と自社主導の内製化を実現するための考え方と実践的なステップが解説されています。

「なんちゃってスクラム」とは？

多くの企業では、スクラムの形式的なイベントやツールは導入したものの、
✔ 生産性が向上しない
✔ リリースまで時間がかかる
✔ チームの透明性が低い

といった状態で開発が進んでおり、本質的な価値提供につながっていない状況が散見されています。
この原因は、従来の外注中心の文化やウォーターフォール的な開発スタイルが残り、スクラムの根幹である透明性・検査・適応が機能していないことにあります。

課題：情報分断と外注依存

記事では特に以下の課題が指摘されています。

• ツールの分断
  Jira、GitHub、Jenkins など複数ツールを使うことで情報が分散し、真の進捗や課題が見えにくくなる。
• 外注依存によるブラックボックス化
  外注先の進捗を「報告待ち」で判断する状態では、実際の状況が把握できず意思決定が遅れる。
• リーダーシップの不在
  プロダクトオーナーやスクラムマスターが外注管理者の役割になってしまい、自社主導で動けない。

解決の鍵：GitLabでの情報一元化

これらの課題を解決するために、記事では GitLabのDevSecOpsプラットフォームを活用して、以下を実現することが提案されています。

1. 情報の完全一元化

• エピック、ストーリー、タスクなどの計画情報だけでなく、コード、CI/CD、実行データまで全て同一プラットフォームに集約。
• 外注メンバーも自社メンバーも同じ情報をリアルタイムで参照可能。

2. 透明性の向上とリアルタイムな検査

• GitLabのバーンダウンチャート や バリューストリーム分析 により、今どこにボトルネックがあるかをリアルタイムで可視化。
• 外注からの報告待ちではなく、実データを元に議論が可能になる。

3. データに基づく継続的改善

• 分析機能を使ってどの段階でリードタイムが長くなっているかを把握し、継続的に改善を進める仕組みを構築。

Enterprise Agile Planning の特長

特に注目すべきは GitLab Enterprise Agile Planning Add-On の存在です。

• 低コストで計画管理・分析機能を活用できる
• プロダクトオーナーやスクラムマスターが、実行データを基にリアルタイムで判断可能
• 内製化の推進とツール運用コストの最適化に貢献（高額ライセンス不要）

さらなる効率化：GitLab Duo Planner

記事ではさらに AIエージェント「GitLab Duo Planner」 の活用も紹介

• 要件の構造化
• RICE／MoSCoW などの優先度付け自動化
• 自動ステータスレポート生成など。
  計画作業そのものの効率を大幅に向上させる可能性があります。

感想・まとめ

記事では「なんちゃってスクラム」から脱却し、組織が自社主導で価値を継続的に生み出せる開発体制をつくるには以下が不可欠だと述べています。

1. 透明性の確保
2. 自社主導での実行と判断
3. データに基づく継続的改善

GitLabを中心とした一元化された開発プラットフォームは、これらを実現するための強力な基盤となる存在です。

このブログ記事を通じて、単なる「ツール導入」ではなく プロセスの変革と組織文化のアップデートの必要性がご紹介されていました。
日本の多くの現場で起こっている「形式的なスクラム」は、形式だけ揃えても効果が出ない典型例です。
GitLab は単独機能で優れているだけでなく、「計画 → 実行 → 分析 → 改善」を同一のプラットフォームで実行できるという点が最大の強みだと感じています。
GitLabを活用することで、アジャイル開発を組織的に成熟させたいチームにとって、強力な推進力になるかと感じました。
また、AIアシスト機能であるDuo Plannerの導入は、これまで属人的になりがちだったバックログ管理や優先順位付けを標準化・効率化し、プロダクトマネージャーの戦略的価値創造にフォーカスできるようになる点でも非常に期待でき、今後もAIを活用した新た機能やサービス、Tipsを注目していきたいと思います。

最後まで読んでいただき、ありがとうございました。

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