個人の課題は抽象化してみるとチームの課題になる

— システム開発の現場で “属人トラブル” を “組織レベル改善” に昇華する方法

はじめに

ビルドが通らない・レビューが詰まる・深夜対応が続く…
どれも “誰か一人の問題” に見えるが、視点を引いてみれば 開発プロセスやアーキテクチャの構造的課題 であることが多い。

この記事ではシステム開発の現場でありがちな個人課題を
抽象化 → チーム課題 → 改善サイクル へ変換するフレームワークと実例を解説します。

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1.現場で抽象化が効く理由

観点	個人レベル	チームレベル（抽象化後）
例	「Xさんのプルリクが遅い」	レビューキューが詰まるフロー
解決策	Xさんの教育・注意喚起	レビュー SLA・CI 自動チェック・ペアプロ導入
効果	一時的・局所的	継続的・再現性のあるプロセス改善

ポイント

1. 再発防止: “人” に依存しない CI/CD・自動テストで仕組み化
2. 心理的安全性: 個人攻撃を避け “プロセス課題” に置き換えて議論
3. 技術負債の顕在化: 抽象化により見えなかった負債が数値化される

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2. 個人課題 → チーム課題 “SEあるある” 対応表

目に見える症状（個人）	抽象化すると	代表的なチーム課題
ビルド失敗が多い （新人が環境構築で詰まる）	再現性ゼロのローカル環境	コンテナ化・IaC不足
コードレビューが滞る	レビュー負荷集中 & SLA不在	RACI未定義・レビュー自動化不足
深夜障害対応が常態化	オンコール属人化	モニタリング不足・運用ルール未整備
テスト漏れバグ多発	手動テスト依存	自動テスト戦略欠如・テストデータ管理不備

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3. 抽象化フレームワーク（4ステップ）

1. Observe – 観察
   • Git / CI/CD / チケットの ログを定量把握（例：失敗ビルド数, MTTR）
2. Pattern – パターン化
   • 発生日・担当・影響範囲で グルーピング（例：金曜夜に障害集中）
3. Structure – 構造特定
   • 視点：プロセス / 技術基盤 / 役割
     • 例: “デプロイ＝手動” が障害のボトルネック
4. Hypothesis & Action – 仮説と対策
   • 改善 Backlog に落とし込み、Definition of Done と KPI を設定

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4. ケーススタディ：新人エンジニアのビルド失敗

ステップ	内容
Observation	新人 Y さん、開発初日から ビルド失敗 7 回
Pattern	同期 3 名も初週で平均 失敗 5 回
Structure	- ローカル環境は手順 Wiki／スクショのみ - Node.js / Java / Python 各自手インストール - Docker 導入は検討止まり
Hypothesis & Action	① Docker Compose でローカル環境統一 ② devcontainer.json をリポジトリ直下に配置 ③ Onboarding ドキュメントを README に一本化 KPI: 新人の初回ビルド成功率 90% 以上

結果

• 次バッチの新人は ビルド成功率 92%
• 既存メンバーの “Works on my machine” も激減

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5. 改善サイクルを走らせる Tips

1. メトリクスを自動収集
   • GitHub Actions + Datadog → ビルド失敗・レビュー時間を可視化
2. ふりかえりテンプレを標準化
   • 5 Whys + 技術／プロセス／人 の三軸で原因特定
3. 小さく実験 → 展開
   • 1 チームで Docker 導入 ⇒ 成功データを元に全プロジェクトへ横展開

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まとめ

• SE チームの属人的トラブル は、多くの場合 開発プロセス・技術基盤の構造課題。
• 4 ステップ（観察 → パターン → 構造特定 → 仮説・対策）で抽象化し
  CI/CD・自動化・明確な役割分担 に落とし込むと再発を防げる。
• 今日できること
  1. 直近 1 週間の障害・手戻りログを洗い出す
  2. 共通パターンを抽象化し “技術 vs プロセス” どこが原因か貼り付け
  3. 改善 Backlog にチケット化 & スプリントに入れる

失敗は人に依存させず、仕組みで潰す。
その第一歩は “個人の課題” を “チームの課題” として捉え直す視点転換だ。