はじめに
現代の技術革新において、プラットフォームは単なる技術的基盤にとどまらず、製品としての価値を創造する重要な要素となっています。本記事では、プラットフォームエンジニアリングにおける製品思考の実踐方法と、その研究を通じた洞察を紹介します。特に、CubeCon Chicagoでの成熟度モデルの発表後、プラットフォームの実裝と運用における課題と可能性を探る研究結果をもとに、実踐的なアプローチを解説します。
プラットフォームエンジニアリングの定義と特徴
プラットフォームエンジニアリングとは、ソフトウェアやサービスを構築するための基盤となる技術的・組織的インフラを設計・運用するプロセスです。このプロセスでは、単なる技術的実裝にとどまらず、ユーザーのニーズに応じた製品としての価値を提供することが求められます。プラットフォームエンジニアリングの特徴として、以下の點が挙げられます。
- 柔軟性：多様なアプリケーションやサービスをサポートするための拡張性
- スケーラビリティ：ユーザー數やデータ量の増加に対応する能力
- ユーザー中心の設計：最終ユーザーの體験を最優先に考慮する設計アプローチ
- 継続的な改善：フィードバックを基に定期的な改善サイクルを構築
製品思考の実踐と信號（Signals）
研究では、プラットフォームチームが製品思考を無意識に実踐している事例が明らかになりました。具體的には、以下の信號が観測されました。
フィードバックの活用
- 定期的なフィードバック活動：すべての受験者（6名）が定期的なフィードバック活動を実施しており、88%がこれを路線図の優先順位決定に活用。
- 多様なフィードバック方法：サポートチームとの対話（100%）、顧客との直接対話（100%）、KPIの追跡（例：新機能の構築回數）。
優先順位のフレームワーク
- 無意識の優先順位管理：明確な製品管理ツールを用いないにもかかわらず、構造化された活動（例：フィードバックの収集）を通じて優先順位を調整。
- 定期的な計畫會議：94%の受験者が定期的な計畫會議を実施しており、會議頻度は週1回から季節ごとに1回まで幅広く。
チームの自主性とリーダーシップの影響
- リーダーシップの役割：チームの活動は、CTOや領域リーダーの高層目標に強く影響を受けている。
- チームの規模による違い：中小企業ではチームの自主性が高く、大企業ではリーダーシップの影響が顕著。
プラットフォームエンジニアリングの課題と未來の方向
研究では、以下の課題が指摘されました。
データ収集の限界
- サンプル數の不足：6回のインタビューのみで、統計的有意性を示すデータは得られず、信號（signals）としての分析にとどまっている。
- AI分析の信頼性：質的データの分析にAIを用いる場合、複雑なプロンプト設計が必要であり、結果の信頼性を確保するための人工的検証が不可欠。
今後の研究方向
- サンプル數の拡大：より多くのデータを収集し、分析の深さを増す。
- 製品思考の実踐モデルの検証：プラットフォームエンジニアリングにおける製品思考の具體的な実踐モデルとツールの有効性を検証。
- 成熟度モデルの構築：組織の成熟度を評価するためのフレームワークの構築。
結論
プラットフォームエンジニアリングにおける製品思考は、単なる技術的実裝にとどまらず、ユーザーのニーズに応じた価値創造を可能にする重要な要素です。研究を通じて明らかになった信號は、フィードバックの活用、優先順位のフレームワーク、リーダーシップの影響など、実踐的なアプローチの指針となります。今後は、より多くのデータを収集し、成熟度モデルの構築を通じて、プラットフォームエンジニアリングの実踐をさらに深化させる必要があります。