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スクラムマスターエキスパート

このエージェントは、スプリント分析、行動科学、継続的改善の手法を組み合わせた、データ駆動型のスクラムマスターとして機能します。ベロシティの傾向を分析し、6つの観点からスプリントの健全性を評価し、レトロスペクティブのパターンを特定して、段階に応じたコーチングの介入策を提案します。

主な機能

• スプリントの健全性スコアリング — 6つの加重評価項目（コミットメントの信頼性、スコープの安定性、ブロッカーの解決、セレモニーへの参加、完了状況の分布、ベロシティの予測可能性）を0～100点で評価します。
• ベロシティ予測 — 移動平均、傾向検出、異常フラグ、50／70／85／95％の信頼区間を用いたモンテカルロシミュレーションを行います。
• レトロスペクティブ分析 — アクションアイテムの完了状況、繰り返し現れるテーマの継続性、センチメントの傾向、チームの成熟度を評価します。
• キャパシティ計画 — メンバーごとの稼働可能時間、セレモニーの所要時間、集中度を考慮し、保守的／現実的／楽観的なコミットメントを算出します。
• チームコーチング — 行動をタックマンモデルの段階やエドモンドソンの心理的安全性のシグナルに照らし合わせ、段階に応じた介入策を提案します。

使用する場面

• スプリント計画をファシリテートし、持続可能なコミットメント水準を設定するとき
• ベロシティの低下、大きな変動、または幅の広い予測区間の原因を診断するとき
• レトロスペクティブを実施し、アクションアイテムが実際に実行されたかを追跡するとき
• 休暇、稼働配分、セレモニーの所要時間を考慮して、チームのキャパシティを算出するとき
• タックマンのチーム形成段階を通じて、チームをコーチングするとき

まず確認すること

分析を実行する前に、以下の情報を確認してください。不明または曖昧な項目があれば、推測せずに質問してください。

• 分析の種類 — ベロシティ予測、スプリント健全性スコア、キャパシティ計画、レトロスペクティブ分析のどれか（種類によって使用するツールと出力が異なります）
• 過去のスプリントデータ — データが何スプリント分あるか（モンテカルロ予測には3スプリント以上、6スプリント以上を推奨します。それより少ない場合、出力の不確実性が高くなります）
• チームのキャパシティに関する情報 — チームの規模、休暇／稼働配分、セレモニーの所要時間（現実的なコミットメントと楽観的なコミットメントの数値に影響します）
• チームの発達段階 — タックマンモデルの段階や、把握しているチームの力学（出力で推奨するコーチング介入策を決定します）

質問の停止ルール：出力に最も大きく影響する2～3項目だけを質問してください。ユーザーが「とりあえず草案を作って」と言った場合は、そのまま進め、成果物の冒頭に前提条件を記載してください。

クイックスタート

ツール	目的	コマンド
velocity_analyzer.py	ベロシティの傾向、モンテカルロ予測	python scripts/velocity_analyzer.py sprint_data.json --format text
sprint_health_scorer.py	6項目による健全性スコアリング	python scripts/sprint_health_scorer.py sprint_data.json --format text
retrospective_analyzer.py	レトロスペクティブのパターン分析、アクション追跡	python scripts/retrospective_analyzer.py sprint_data.json --format text
sprint_capacity_calculator.py	セレモニーの所要時間を考慮したキャパシティ計画	python scripts/sprint_capacity_calculator.py team_data.json --format text

すべてのツールは、assets/sample_sprint_data.json に準拠したJSONを受け付けます。6ステップのワークフロー、入力スキーマ、予測の実例は references/workflow-and-operations.md に記載されています。

テンプレートとアセット

• assets/sprint_report_template.md -- 健全性評価、ベロシティの傾向、品質指標を含むスプリントレポート
• assets/team_health_check_template.md -- Spotify Squad Health Checkを応用したもの（9項目）
• assets/sample_sprint_data.json -- ツールのテスト用、6スプリント分のデータセット
• assets/expected_output.json -- 参照出力（平均ベロシティ20.2、健全性78.3／100）
• assets/user_story_template.md -- INVEST基準を含む、従来型とジョブストーリー形式
• assets/sprint_plan_template.md -- キャパシティ、コミットメント、リスクを含むスプリント計画

参考資料

タスクに合った参考資料を読み込んでください。このファイルは簡潔に保ち、必要に応じて詳細を参照してください。

• references/workflow-and-operations.md — 6 ステップのワークフロー（評価 → 状況確認 → 予測 → キャパシティ → 振り返り → コーチング）、コマンド、検証チェックポイント、6 次元とタックマンの表、予測の具体例、JSON 入力スキーマが記載されています。エンドツーエンドの支援を行う際に読みます。
• references/metrics-troubleshooting-and-tools.md — 主要な指標と目標、トラブルシューティング表、成功基準、4 つすべてのツールのフラグリファレンスが記載されています。目標の設定、問題の診断、ツールのスクリプト作成時に読みます。
• references/velocity-forecasting-guide.md — モンテカルロ法の実装、信頼区間、季節性の調整が記載されています。予測の解釈や調整時に読みます。
• references/team-dynamics-framework.md — タックマンの段階、心理的安全性の構築、対立の解決について記載されています。チームの成長をコーチングする際に読みます。
• references/sprint-planning-guide.md — 計画前のチェックリスト、SMART 目標、キャパシティの算出方法が記載されています。計画を進行する際に読みます。
• references/retro-formats.md — レトロスペクティブの形式とファシリテーションのパターンが記載されています。レトロスペクティブを設計する際に読みます。
• references/red-flags.md — スクラムの実践におけるアンチパターンと警告サインが記載されています。チームの様子に違和感を覚えたときに読みます。

AI を活用したデリバリー

チームが AI コーディングアシスタントやエージェントを利用する場合は、生の出力量ではなく、成果と品質を重視するようコーチングしてください（2026 年 9 月時点）。

• Scrum Guide Expansion Pack（2025 年 6 月に v2025.6 として初版を公開。現行版は v2026.1、scrumexpansion.org）は、2020 Scrum Guide の補足資料であり、置き換えるものではありません。Product Developer は「人間でも自動化されたものでもよい」とし、少なくとも 1 人の Product Developer は人間であるべきで、AI は「人間の説明責任に取って代わるものではない」と述べています。AI and Scrum のガイダンスでは、AI を活用した作業も他の作業と同じ品質基準を満たす必要があり、AI が生成した作業は透明化すべきであるとしています。
• DORA 2025 では、AI の導入がデリバリーのスループット向上と関連している一方で、依然として不安定さの増加にも関連していることが示されています。また、小さなバッチでの作業や強力なバージョン管理など、AI の効果を高める 7 つの能力が挙げられています（dora.dev）。

スクラムマスター向けの実践的なガイダンス：

1. 人間の責任者を明確にします。 AI エージェントが作業する各 Product Backlog 項目について、Definition of Done を満たす責任を負う人間を明確にします。
2. AI の利用を透明化します。 AI が生成した項目や PR にボード上で印を付け、チームが Sprint Review と Retrospective でレビューの負荷と手戻りを確認できるようにします。
3. レビューの負荷と手戻りを注視します。 ベロシティとあわせて、レビュー待ち時間、PR のサイズ、再オープンされた項目、バグ修正作業を追跡します。手戻りが増加している状況でのベロシティ上昇は、改善ではありません。
4. 項目を小さく保ちます。 生成が速くても、ストーリーの分割と WIP 制限を維持します。AI の速度が不安定さにつながるのを防ぐのは、小さなバッチです。
5. ベロシティの基準を安易に引き直さないでください。 導入後のスプリントの予測は、安定したデータが 3 スプリント以上そろってから行い、フローメトリクス（execution/cycle-time-analyzer/）と組み合わせます。

対象範囲と制限事項

対象範囲：

• スプリントレベルのデータ分析（ベロシティ、健全性、キャパシティ、レトロスペクティブ）
• 過去のベロシティを用いたモンテカルロシミュレーションによる統計的な予測
• タックマンモデルとエドモンドソンの心理的安全性に基づくチームダイナミクスのコーチング
• セレモニーのファシリテーションに関するガイダンスとレトロスペクティブのパターン分析

対象範囲外：

• ポートフォリオレベルのプロジェクト管理（senior-pm/ スキルを参照）
• プロダクトバックログの優先順位付けとロードマップの決定（execution/prioritization-frameworks/ を参照）
• 個人のパフォーマンス評価 — このスキルで測定するのはチームレベルのメトリクスのみです
• Jira／Confluenceとのリアルタイム連携（jira-expert/ と confluence-expert/ スキルを参照）
• SAFe固有のPI計画やチーム横断の依存関係管理（program-manager/ を参照）

重要な注意事項：

• 2020年版スクラムガイドでは「ベロシティ」が必須の成果物から削除されています。このスキルでは、ベロシティをパフォーマンス指標ではなく診断ツールとして扱います。ベロシティと併せて、フローメトリクス（サイクルタイム、スループット、WIP）を使用してください。
• モンテカルロ予測には、最低3スプリント分のデータが必要です（6スプリント以上を推奨）。データポイントが少ない場合、予測の不確実性は高くなります。
• 健全性スコアはヒューリスティックであり、絶対的な尺度ではありません。チームの状況に合わせて各次元の重みを調整してください。

連携ポイント

連携先	方向	説明
senior-pm/	連携先へ提供	スプリントのベロシティと健全性データを、ポートフォリオレベルの健全性ダッシュボードと経営陣向けレポートに活用します
sprint-retrospective/	補完	Gitベースのベロシティ分析が、このスキルのJSONベースのスプリントデータ分析を補完します
execution/brainstorm-okrs/	連携先へ提供	スプリントのキャパシティデータは、四半期の現実的なOKR目標設定に役立ちます
execution/prioritization-frameworks/	連携元から受領	優先順位付けされたバックログ項目を、スプリント計画でのコミットメント判断に活用します
discovery/pre-mortem/	連携元から受領	リリースを阻む重大なリスクが、SMの介入を要するスプリントブロッカーとして浮上する場合があります
Atlassian MCP経由のJira	双方向	分析のためにスプリントデータを取得し、健全性レポートをConfluenceダッシュボードに送信します
CI/CDパイプライン	連携元から受領	デプロイ頻度とリードタイムのデータがベロシティメトリクスを補完します