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アジャイル開発の速度を低下させるのは技術的負債だけではありません。本記事では、見過ごされがちな「非技術的負債」に焦点を当て、組織、プロセス、社会、人の4つの側面からその原因と影響を解説。カールスタード大学の研究に基づき、チームの生産性を最大化するための具体的な解決策を提案します。

Google CloudのDORAチームが発表した「State of AI-assisted Software Development 2025」レポートに基づき、AI支援ソフトウェア開発の最新動向を解説します。AIが開発組織の「増幅器」として機能するメカニズムと、その価値を最大化するための具体的な方法を探ります。

ソフトウェアの説明は、どのタイミングで提供するのが最適なのでしょうか？本記事では、ユーザーの行動やシステムのイベントから「説明が必要なサイン」を特定する研究を紹介し、開発現場で活かすためのヒントを探ります。

ソフトウェア開発において、なぜ保守性や互換性といった重要な非機能要件は後回しにされがちなのか？ある調査結果を基に、開発現場の実態と、ISO/IEC 25010などの品質モデルを活用した体系的なアプローチの重要性を解説します。

ソフトウェア開発における技術的負債の責任は誰にあるのでしょうか？最新の研究論文に基づき、専門家が「個人」と「チーム」のどちらに責任があると考えているか、またその認識を形成する要因を解説。品質文化を育むヒントも提示します。

「DORAメトリクスはビジネスにどれほど貢献する？」この問いに最新の学術研究がデータで回答。4指標とビジネス成果の強い相関、導入を阻む組織課題、CALMSモデルとの比較まで、DORAメトリクスの基本を知る方に向けた一歩踏み込んだ知見を提供します。

多くの開発現場で「共感」の重要性が語られますが、その効果は具体的に何でしょうか？最新研究に基づき、共感がもたらす4つの側面、3つの動機、そしてチームの生産性を向上させる実践的アプローチを解説します。

CI/CDツールの選定に悩んでいませんか？1.8万件超のJavaプロジェクトを17年間調査した論文に基づき、CIサービス移行の大きなトレンドを解説。Travis CIからの移行が7割を超え、その大半がGitHub Actionsを選んだ理由と、見過ごされがちな「CI負債」の実態に迫ります。

なぜ組織内で生成AIの活用に差がつくのでしょうか？本記事では、Microsoft社の調査論文に基づき、開発者の個人要因と、チームや組織が与える影響を分析し、AIの価値を最大化するための具体的なアプローチを解説します。

アジャイル開発の効率性に悩んでいませんか？本記事では、1,345件のユーザーストーリーを分析した研究に基づき、「受け入れ基準」が開発速度向上の鍵であることをデータで解説します。明日からチームの生産性を上げるヒントが得られます。

Stack Overflowの2025年開発者調査からAI活用の実態を解説。84%がAIツールを利用する一方、信頼性への懸念やポジティブ感情の減少も。開発者の本音とPythonなど最新技術トレンドをデータを基に深掘りします。

生成AIは私たちの仕事をどう変えるのでしょうか？本記事では、MicrosoftによるCopilotの大規模利用データ分析に基づき、AIの影響を最も受ける職業、AIが得意なタスクを解明し、これからの働き方のヒントを探ります。