ベロシティの標準偏差を理解する

ベロシティの標準偏差の解説

標準偏差はベロシティデータの散らばり具合を測定します。低い標準偏差はチームが一貫してデリバリーしていることを、高い場合はスプリントごとにアウトプットが大きく変動していることを意味します。

標準偏差の計算

スプリント：24, 28, 22, 26, 30
平均：      26
差分：      -2, 2, -4, 0, 4
二乗：      4, 4, 16, 0, 16
分散：      (4+4+16+0+16) / 5 = 8
標準偏差：  sqrt(8) = 2.83

数値の解釈

標準偏差/平均比	解釈
< 10%	非常に予測可能；予測に最適
10-20%	通常の変動；信頼性の高い計画
20-30%	中程度の変動；保守的な推定を使用
> 30%	高い変動；根本原因を調査

高い標準偏差の原因

1. 不安定なチームキャパシティ -- メンバーが頻繁に他プロジェクトに引き抜かれる
2. 不正確な見積もり -- ストーリーが大幅に過大または過小評価される
3. 外部ブロッカー -- 依存関係が予測不能な遅延を引き起こす
4. 不明確な要件 -- スプリント中にやり直しが必要なストーリー
5. 技術的負債の急増 -- 計画外のインフラ作業

予測への標準偏差の使用

楽観的：    (平均 + 標準偏差) x スプリント数
期待値：     平均 x スプリント数
保守的：    (平均 - 標準偏差) x スプリント数

これにより、ステークホルダーに単一の信頼性の低い数値ではなく、範囲が提供されます。