RICE: Simple prioritization for product managers - Inside Intercom https://blog.intercom.com/rice-simple-prioritization-for-product-managers/
- Reach (指定期間内で何人が影響を受けるか)
- その機能に触れる・利用するユーザー数
- できるだけ現実的な数字をとる
- Impact (一人ひとりにどれくらい影響を及ぼすか)
- 3(とても高い)/2(高い)/1(普通)/0.5(低い)/0.25(最小)
- 高い精度で予想するのは難しいので大雑把な分類にする
- Confidence (見積もりはどれくらい信頼できるか)
- 100%(高い)/80%(普通)/50%(低い)
- とてもよさそうだが不確実性の高い機能の優先度を上げすぎないようにするためのもの
- 50%より低いものはかなりリスキーである
- Effort (実装に何人月必要となるか)
- 不明確な点が多いので整数でおおまかに(1ヶ月未満はすべて0.5とみなしてもよい)
計算式: (Reach * Impact * Confidence) / Effort = RICE Score
- 影響を受ける人数が多いほど高スコアとなる
- インパクトが大きいほど高スコアとなる
- 見積もりが確実なほど高スコアとなる
- 工数が少ないほど高スコアとなる
例:
- 機能A 500人が触れるインパクトのとても高いもの、見積もり確度は低い、1人月
- (500人 * 3 * 50%) / 1 = 750
- 機能B 500人が触れるインパクトの高いもの、見積もり確度は低い、1人月
- (500人 * 2 * 50%) / 1 = 500
- 機能C 500人が触れるインパクトの高いもの、見積もり確度は普通、1人月
- (500人 * 2 * 80%) / 1 = 800
- 機能D 100人が触れるインパクトのとても高いもの、見積もり確度は普通、1人月
- (100人 * 3 * 80%) / 1 = 240
この場合、機能Cがもっとも費用対効果が高いと予想される。