開発生産性Conferenceでの学び
この記事は、開発生産性 Advent Calendar 2023の5日目の記事です。
4日目の記事は、omuronさんの『ファインディの「開発生産性カンファレンス ~After Findy Team+ Award 2023~」でパネルディスカッション 』でした。
本記事は、以下弊社主催のハイブリッドカンファレンス開催の取り組みを通して、開発生産性トレンドなどについて感じたことのアウトプットとして書いていきます。
学び
開発生産性トレンドの広さと深さ
今回のConferenceを通して、エンジニアマーケットにおける”開発生産性”というワードが市場全体に広く浸透してきつつあると感じました。
ひとつ目はその広さで、これまではいわゆるイノベーターやアーリーアダプターと呼ばれるような、流行をキャッチする能力が高く、市場に普及していない段階でも面白いと感じるものを積極的にとりいれにいくスタンスをもつ方々の一部にしか広がっていない印象でした（とりわけスタートアップを中心に、開発生産性に感度が高い方々の間で盛り上がりを見せていた）。
一方で、現在ではメガベンチャー・大手IT・大手DX企業などにも、開発生産性の注目度や重要性の高まりを感じました。
ふたつ目は深さで、開発生産性向上を通して、いかにビジネスインパクトをもたらすか？という論点で開発生産性について語られる機会が増えていると感じました。
以下レクター広木さんの記事『開発生産性について議論する前に知っておきたいこと』がこの辺りに詳しく記載されているので、ご覧ください。
仕事の生産性（いわゆる開発組織の中で閉じたアウトプット）における取り引みのHowは今回のConferenceの中でも各社様々な取り組みをされており、一定のベストプラクティスができつつあるように感じました。
一方で、その先の事業のアウトカムおよび会社の売上・収益に対するインパクトまでを定量化することに悩まれている企業の声は多かったと感じます。
このあたりは今後模索していくことで、さらに開発生産性のトレンドが盛り上がり、その重要性は広く経営にも普及していくようにも感じられました。
AIによる開発生産性の再定義
今回のConferenceの冒頭がGitHub Japapn様の『GitHubが考えるDeveloper Experienceの未来』というスペシャルセッションでした。
GitHub Copilotは、現状コードベースだけAI化しているが、今後は自然言語を用いて、AIが仕様を書いたり、コーディングができるようになったり、あるいは実装から抽象化して仕様をつくったりなどのアシスタント機能を提供していくとあり（もちろんすべてをAIができるわけではないが一定レベル可能になると）、PdMが技術に寄ったり、エンジニアがビジネス側に染み出したりと、仕事や時間の使い方が変化する。
仕事や時間の使い方が変化する中で、これまでは多くがとある特定のタイムボックスの中で仕事をする（インプット）中で、出てきたアウトプットを測定するなどして計測されていた生産性が、今後は仕事や時間の使い方（インプット）が変化し、それがどうアウトプットに結びついたか、を人間のみあるいはAIアシスタントも含めたかたちで計測するのかなど、開発生産性の概念そのものを考えていく局面にあると感じました。
参考
以下記事に開発生産性Conference〜After Findy Team+ Award〜の講演ごとのX投稿もまとめております！
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