データチームへの質問
データチームはデータドリブンな意思決定の基盤です。質問内容は、データ自体の完全性、アクセス可能性、有用性に焦点を当てることが大切です。
19. データの正確性と一貫性をどう確保していますか？
「ゴミを入れればゴミが出てくる」。欠陥のあるデータでは、最も優れた分析も無意味です。この質問は、データガバナンスの重要な役割と、データ完全性が関係者全員の責任となるデータファースト文化の必要性を浮き彫りにします。
20. ダッシュボードはストーリーを伝えていますか、それとも単に数字を表示しているだけでしょうか？
文脈を提供し重要なインサイトを強調することで、チームが「データ提供者」から「データストーリーテラー」へと進化するよう促します。
21. このデータは必要とするチームがアクセスでき、理解しやすくなっていますか？
データは人々に活用されて初めて価値を発揮できます。この質問は、明確で分かりやすい資料、ユーザーフレンドリーなダッシュボード、データリテラシーの文化の必要性について聞いています。
22. この分析に適切な粒度とは何ですか？
この問いは、大局的なトレンドから特定のユーザーセグメントまで、適切なレベルでデータを分析することの重要性について聞いています。目の前のビジネス上の問いに答えるために詳細に焦点を当ててしまうような、「分析麻痺」に陥ることを回避できるでしょう。
23. このデータポイントのリネージ（起源）とは何か、現在の所有者は誰ですか？
信頼性と迅速なトラブルシューティングを確保するためには、すべてのデータポイントには明確な起源（データリネージ）と割り当てられた管理者（所有者）が必要です。これによりトライバルナレッジ（サイロ化した知識）を防ぎ、バグ修正を迅速化します。
24. この分析を歪める可能性のある、ユーザー行動に関する前提条件とは何ですか？
あらゆる分析には前提条件が伴います。例えば、新規ユーザーは既存ユーザーと同様の行動をとる、指標の変化は意図的であるなどです。これらの前提条件を列挙することで認知バイアスを軽減し、結果の解釈に健全な疑いを持てるようにします。
エンジニアチームへの質問
開発指標にはベロシティ（進行度）だけでなく、システムの健全性、開発プロセスの効率性、提供される価値を測定することが求められます。
25. 現在のビルド成功率とデプロイ失敗頻度は？
これはパイプラインとシステムの最も基本的な信頼性指標に焦点を当てます。
26. 指標は価値提供に焦点を当てていますか、それともアウトプットだけですか？
開発の目的は単に何かを構築することではなく、ユーザーに迅速かつ確実に価値を届けることです。この質問で、デプロイ頻度、リードタイム、サイクルタイムなどの指標を用いて、フローと効率性に関する議論を再構築することができます。
27. 指標は個人のパフォーマンスだけでなく、チーム全体の健全性を測定できるものですか？
コードの行数などの個人指標に焦点を当てると、競争的で不健全なカルチャーを生み出す可能性があります。この問いは、コラボレーション、知識共有、集団的効率性を測定するチームレベルの指標に焦点を当てるように軌道修正します。
28. 段階的ロールアウトと即時キルスイッチを制御する「フィーチャーフラグ」基盤はしっかりしていますか？
これは実験と継続的デプロイを安全に管理し、機能のロールアウトやテスト中の安定性を確保するために必要な技術的能力について聞いています。
29. システムの健全性はどのように指標で示されていますか？
新機能を提供するだけでなく、エンジニアは安定した信頼性の高いシステムを維持しなければなりません。平均復旧時間（MTTR）、エラー率、稼働時間などの主要指標は、先を見越したシステム健全性を確保するために極めて重要です。
30. スピードと品質のトレードオフをどのように測定していますか？
どのエンジニアチームでも、スピードと品質のバランスを取っています。変更失敗率や欠陥回避率などの指標は、チームが急ぎすぎることによるコストを定量化するために役立ちます。より賢明なトレードオフを行い、長期的に見てより信頼性の高いプロダクトを構築することが可能となります。
まとめ
適切な指標を計測し、データを正しく理解することで、迅速に意思決定ができるようになります。今回紹介した、チーム別の質問をぜひお試しいただき、さらなるプロダクト成長に役立ててみてください。
