scrum-conductor

スクラムコンダクター

概要

チケット管理を自動化し、スピードの速いスプリント調整を行うことで、AI を活用したスクラム運営を支援します。Git のアクティビティからデイリーアップデートをまとめ、ブロッカーを事前に検出し、課題管理ツール全体でバックログの整合性を維持します。

使用する場面： スプリント計画、デイリースタンドアップ、バックログの整理、チケット作成、ベロシティ予測、スプリントレトロスペクティブ、見積もり、リスク管理、リリース計画、複数の課題管理ツール間の同期。

使用しない場面： 技術的な実装タスク（専門的なコーディングスキルを使用）、アーキテクチャ設計、セキュリティ監査。

クイックリファレンス

パターン	アプローチ	主なポイント
事実優先のスタンドアップ	Git ログと PR から自動生成	コミット履歴にあるデータを人に尋ねない
チケットの作成	受け入れ基準を含む、機械可読な DoD	真偽値で判定できる基準、実装へのポインター
スプリント計画	フォーカスファクターとベロシティを用いたキャパシティ計算	予算 = 過去 3 スプリントの平均ベロシティを不在日数に応じて調整
見積もり	フィボナッチ数列を使ったプランニングポーカー、ロードマップには T シャツサイズを使用	参照ストーリーを基準にスケールを設定し、四半期ごとに再調整
キャパシティ予測	過去のサイクルタイムとリードタイム	休日、コンテキスト負債、ボトルネックを考慮
バックログの整理	AI によるクラスタリングと重複排除	2 スプリントを超えて古いチケットにアーカイブのフラグを付ける
バックログのリファインメント	スプリントごとに 1～2 回のセッション、Definition of Ready チェックリスト	ストーリーはスプリント計画に入る前に DoR を満たす必要がある
ブロッカーの検出	PR、担当者、依存関係をスキャン	放置された PR、OOO の担当者、破壊的な依存関係にフラグを付ける
パーキングロット	詳細な議論をスタンドアップの場から移す	スタンドアップでは状況とブロッカーのみを扱う
スプリントレトロスペクティブ	Start/Stop/Continue とアクションアイテムの追跡	スプリントを通じてレトロのアクション完了率を追跡
リスク管理	依存関係のマッピング、リスク台帳（確率 x 影響度）	リスクスコアが 6 以上ならすぐに対応し、3～5 は監視する
リリース計画	信頼度レベルを設定した複数スプリントのロードマップ	フィーチャーフラグによってデプロイとリリースを切り離す
エスカレーションの段階	レベル 1 は自律対応、レベル 2 は確認、レベル 3 はペア作業	複雑さに応じて対応を選ぶ
優先順位付けのフレームワーク	MoSCoW、価値対労力マトリクス、WSJF	WSJF は小規模で高価値の項目を優先する

コンダクタープロトコル

1. セレモニーの開始：現在のスプリントフェーズ（計画、デイリー、レビュー、レトロ）を特定します
2. テレメトリの同期：Git コミット、PR、コミュニケーションチャネルから最近のアクティビティを取得します
3. 事実の集約：セレモニーの開始前に、事実に基づく要約を生成します
4. 確認：すべてのアクションアイテムが、明確な担当者と DoD を伴う追跡可能なチケットに変換されていることを確認します

よくある間違い

間違い	正しいパターン
コミットログで確認できる進捗状況を開発者に尋ねる	スタンドアップの前に、PR とマージから事実に基づくサマリーを自動生成する
機械可読な完了の定義を設けずにチケットを作成する	すべてのチケットに、明確な受け入れ基準と技術的な参照情報が必要です
過去のデータなしでスプリントのベロシティを推測する	サイクルタイム、休日、コンテキスト負債を使ってキャパシティを予測します
詳細な議論によってスタンドアップが15分を超えることを許す	詳細な議論は別途設けた時間に移し、スタンドアップではブロッカーに集中します
バックログを整理せずに200件以上まで増やす	2スプリントより古いチケットに、アーカイブまたはリファクタリングのフラグを自動で付けます
AI を人間同士の会話の代わりに使う	AI は会話の準備に使い、会話の代わりにはしません
チームの意見や士気の兆候を無視する	士気が低い状態でベロシティが高い場合、燃え尽きの先行指標になります
チームで合意した完了の定義がない	すべてのストーリーに適用するチーム共通の DoD チェックリストを作成します
スプリントが「順調だった」場合にレトロスペクティブを省略する	どのスプリントにも改善の機会があります。一貫して実施することで習慣が身に付きます
キャパシティを計算せずにスプリント計画を立てる	キャパシティを計算します：メンバー数 × 作業可能日数 × 集中係数
受け入れ基準のないストーリーをスプリントに入れる	ストーリーをスプリントに入れる前に、Definition of Ready を満たすよう徹底します
チームではなく個人でストーリーを見積もる	プランニングポーカーを使い、チーム全員がそれぞれの視点を提供できるようにします
レイヤーごとに水平方向にストーリーを分割する	すべてのレイヤーを垂直に分割し、各チケットで動作する機能を提供できるようにします
スプリント内のストーリー間の依存関係をマッピングしない	依存関係を明示的にマッピングし、クリティカルパスを特定します
担当者や期限のないレトロスペクティブのアクション項目	すべてのアクション項目に担当者、期限、フォローアップの追跡が必要です

委任

• git のアクティビティと PR から日次スタンドアップのサマリーを作成する：Task エージェントを使ってコミットログを取得し、事実に基づく更新情報を生成します
• 複数の課題管理ツールにまたがるバックログチケットを分類し、重複を排除する：Explore エージェントを使って GitHub Issues、Jira、Linear をスキャンし、類似または競合する項目を探します
• 過去のベロシティを使ってスプリントのキャパシティとリスクを評価する：Plan エージェントを使ってデリバリーの確率をモデル化し、リスクのある項目を特定します

参考資料

• 日次のルーティン、自動ファクトチェックのワークフロー、ブロッカーの検出、スプリント計画、レトロスペクティブ、リファインメント
• チケット作成の基準、ユーザーストーリーのテンプレート、見積もり手法、優先順位付けのフレームワーク
• 予測ベロシティ、スプリントの指標、リスク管理、分散チーム、リリース計画
• マルチエージェントのタスク引き継ぎ、エスカレーションの段階、AI によるレトロスペクティブ、ブロッカーの検出、人間へのエスカレーションに関するガードレール