- 不確実性を確率で表していくためには、どんな施策あるのか？
- 期日を伸ばすときに考えるべきこと
- 期日の位置を変更するときに考えるべきこと
我々を取り巻く関係網の中から、特定の事象にまつわる関係を抽象し、これを時間軸に中心を置いて分析検討した行動の指針である。
期限。プロジェクトの中心に存在する。
計画の要素として出て来る、様々な条件。
- やりたいことがふわっとある状態
- それぞれのタスクを細分化
- ガントチャートに反映
- ざっとスケジュール作成する
- メンバーでこのスケジュールを修正
- スケジュール決定
問題の経路のことをさす。 プロジェクトの上で重要となるタスクのことを指す。
様々な経路のパターンを考えておく。
重要なことは、計画の上で、全行程の上で、全体の結果に影響を持つところと持たないところを区別すること。
クリティカルパスの時間を短縮するだけが、期間の短縮に繋がる訳ではない。
- 楽観値
- 最可能値
- 悲観値
- 不確実性に対してどのように対処すべきか
- 不確実性を学んでいくためにすべき学習の方法
- 不確実性を学ぶ目的
- 悪いケースをどう想定するか
- 仮説をいつ、どうやって検証するか
スケジュールには出てこない懸念事項
何がどの程度予想通りにならない可能性があるのかを分析していくもの
適切にリスクを取れるようになる
- 合理性
- 感情
- 価値観
- 知識によって下げられること
- 知識によって下げられないこと
確実な数字と不確実な数字両方を使用する。 つまり説明する場合は、振れ幅で説明する。 [疑問点]これを自社のプロダクトだとどのように説明するのだろか??
ブレはばが小さい → 不確実性が小さい
ブレ幅が大きい → 不確実性が大きい
- 正しいデータなど存在しない
- 根拠を確認する
- 不確実性を理解しておく
うまくいく場合とうまくいかな場合を考える
What ifで考える。これを繰り返すしかない。
下記を考えていく上で、ディシジョンツリーが非常に有効。 これを使うことでどんなことが起こりうるかが想定される。
どんな場合に成功して、どんな場合に失敗するのか
instagantを見ながら考えていく
これを考えていく中で分岐点となる物を見つけたら、そこでうまくいった場合、うまくいかなかった場合で分ける
理想を考えるときや、何かで引っかかったときに非常に便利。
ここがこうなったら、うまくいく。
これを考えて、「ここ」を引き出していく
なにをすれば良いかわからない場合は、達成したい利益目標を考える。
達成できる見込みの計画を立ててしまうと、リターンが下がりがち。 その場合にいかに高いリターンを求める目標設定からスタートし、その計画が外れた場合の修正プロセスまでをも予定しておく考えを仮説志向計画法と呼ぶ。 →ここはアジャイル関係あるのかな？＿
想定した仮説を検証する方法とタイミングをあらかじめ計画しておくこと。 仮説の外れ具合によってスケジュールを変更する。 →今回の場合、学習と実装がうまく行かなかったときを想定するべきだった。
複数のシナリオを想定。