DORA：AI支援によるソフトウェア開発のためのチームプロファイルとケイパビリティモデル

QCon Londonにおいて、「Scale High Performance, Not Dysfunction」と題した講演で、DORAのリサーチリードであるNathen Harvey氏は、AIが増幅器として機能することを論じました。その利点は、組織のシステムがしっかりと確立されている場合にのみ最大限に発揮されます。DORAは調査データと定性的なリサーチを組み合わせ、2025年には「State of AI-Assisted Software Development」レポートを発表しました。このリサーチでは、7つのチームプロファイルが特定され、その中には「プロセス制約型」チームも含まれ、安定したデリバリーにもかかわらず、高いバーンアウトと低いスループットを示しています。DORAはまた、AIと組み合わせることでより良い成果につながる7つの主要なケイパビリティをまとめました。例えば、明確なAI利用ポリシー、健全なデータエコシステム、小規模なバッチ開発などです。Harvey氏は、AIがチームの実験能力を大幅に向上させ、複数のプロトタイプを同時に構築できるようにすると述べました。12月にリリースされたDORAのAIケイパビリティモデルは、チームが現在の状態を評価し、改善の優先順位を付けるためのフレームワークを提供します。InfoQのインタビューで、Harvey氏は、AIが知覚される生産性とコード品質を向上させる一方で、デリバリーの安定性が低下するという調査結果に対処しました。これは、インセンティブの不一致や、本番環境への影響の可視性の欠如が原因である可能性があります。また、内部プラットフォームがAIケイパビリティを標準化し、複雑さを抽象化することで、チームがビジネスニーズに集中できるようにする役割についても強調しました。