不確実性が頭にぶつかる時間を適切に見積もる方法

ほとんどの人は、タスクのタイミングを適切に評価することができません。 ああ、これはどのように時々あなたを緊張させるのですか...ここで、そして「締め切りは気付かれずに忍び寄っています」。 念のため、500％の再保険（まだ十分ではありません）。 そして、「意図的に膨らんだ締め切り」のプッシュアップにより、パフォーマーはより受け入れられる何かを約束しました。 そして、特定の数字の代わりに不明瞭なつぶやき。







この記事では、適切な評価を行うために自分自身や他の人に教えることができる原則と方法を集めて構造化しました。 初めに-一般原則と少しの数学。 最後に-スタジオの仕様。

最も嫌われている質問

数十の会議で話して、私はよくホールの人々に尋ねました：「あなたは答えに最も嫌いな質問は何ですか？」。 そして、常に答えは「いつ準備ができますか？！」でした。 質問は興奮し、感情を引き起こします。 今すぐ同僚に行き、準備ができたら尋ねてください。 あなたが聞きそうなことを知っていますか？



いいえ、方向を示す必要はなく、良い旅行を望みます。 しかし、周りには多くの文化人がいます。 しかし、ほぼ確実に人は彼の問題について話し始めるでしょう。



分かりますか？ 「いつ？」という質問に対して、彼らは問題についての話で答えます！ 人類のほぼすべてもそうです。



別の例は、大学のプログラミングコースを覚えている人向けです。 プログラムは、「いつ？」リクエストにどのタイプのデータを返す必要があります 。 DataTimeまたはそのようなもの。 その人は安定して例外をスローします。 はい、1つではなく、多くの場合、一般保護違反があります。 これは、ほとんどすべての人のファームウェアのバグです！



これはどのようながらくたですか？ なぜ人々は期限をそんなにひどく嫌うのですか？ 結局のところ、すべてが簡単です：

不確実性が頭を打つ

根本的な理由は、作業範囲を評価するときに、不確実性に直面するからです。



私たちは将来を予測することを余儀なくされています-予測を立て、その責任を負います。 上司と顧客は私たちにこれを要求し、私たちは部下に要求します。



しかし、サポートとして予測が必要です。 不確実性から自分を隔離する試みとして。 主な欲求を満たすための試みとして。 そして、私はセックス、空腹、睡眠についてではなく、現実をコントロールしたいという願望について話している。 毎日。 ああ、この瞬間に不確実性との接触を別の人に押し付ける誘惑はどれほど素晴らしいですか...



私たちにできる最善のことは、不確実性のある適切な作業モデルを構築することです。 これにより、評価アルゴリズムを作成するか、少なくともこのモデルと評価者の間で責任を共有できます。 このモデルの限界を知ってください。 そして-あなたに評価を与える人のモデルを使用することを教えること。



古代から、そのようなモデルは占いでした：骨を投げる、動物の内側で占い、影、および他の神秘的な喜び。 占いは世界の宗教に基づいています。 しかし、これはビジネスプロセスの基盤となるものではありません。

どうやら、神でさえ不確実性の原則に従い、粒子の位置と速度を同時に知ることはできません。

スティーブン・ホーキング

これは哲学的な質問であり、技術的な解決策はありません

式に戻りましょう。 彼女は原則として真実です。







汚いトリックは、この分数の分子も分母も分からないということです。 少なくとも理由：

• 参照条件に基づく顧客の署名（血中）は、文書が実際に必要な作業量を正確に記述していることを保証するものではありません。 顧客が作業明細書を読んだことを保証するものでもありません。 実際の作業量は、プロジェクトが承認されて初めてわかります。
• 問題の記述には、2つの方法で解釈できる「穴」が含まれていることが保証されています。 生産が厚いほど、そのような場所は多くなります。
• 人々（特にプログラマー）の生産性はTIMESによって異なり、非常に多くの要因に依存するため、すべての影響を考慮することは不可能です。

「どこに？」という質問に答えようとしている私に知られているすべての数学モデルは、深刻な単純化に基づいています。 これらは、これらのモデルの失敗と存在の無益さを実証するために実際にのみ使用できます。



次の場合、ある程度の確率で、タスクまたはプロジェクトの完了日を予測できます。

• パフォーマーの安定した成功したチームがあります。
• 同じクライアントに対して作業が行われ、安定したフィードバックを提供し（読み取り-予想される数の「小さなトリック」を生成します）、安定した品質要件を示します。
• チームはすでに同様のタスクに取り組んでいます。
• ワークフロー、プロセススタック、および環境は変更されていません。
• プロジェクト自体がチームの長に収まります。
• 相対的な評価に満足し、絶対的な条件ではありません（ルーブルや時間はありません！）。
• 同じ条件で作業した経験があり、以前の反復で得られたデータ。 または、クライアントは反復して作業する準備ができており、前のステージのパフォーマンスの実際の測定に基づいて予測を受け取ります。

最悪の状況は、これらのすべての条件が満たされているふりをすることを余儀なくされている販売の場合です（ただし、正反対です）。 しかし、私たちはこの幻覚を吹き込まれようとします。 この場合、特定の日付までにタスクが完了する確率は正規のガウス分布に対応すると仮定できます。



ガウスの鐘について、人文科学でさえ聞いたことがある。 この分布は自然界によく見られます。 「正常な身長」、「正常な体重」、および「正常な人」の概念-これは、ガウス正規性の分野からのものです。 膨大な数のランダム干渉の影響を受けやすいものである場合、可能な場合と不可能な場合はどこでも、ガウスの鐘を結び付けようとします。



したがって、「評価を満たす可能性はどれくらいですか？」という質問が発生した場合、「正常」と答えてこのグラフを表示できます。







鐘の真ん中に最も可能性の高い苦労があります。 しかし、ランダム変数を使用しているため、ランダム変数の分散値（私たちの意見では、標準偏差またはσ）の許容値を作成する必要があります。 問題は、±1σの範囲をとると、評価間隔を満たす確率が68％に過ぎないことです。 残りの3分の1のケースでは、私たちは無能であると非難され、追い詰められます。



2σで、確率は95％になりますが、間隔自体は不適当に大きくなります。 その後、顧客は次のように言います。「フーフー、正確な見積もりは言えませんが、競合他社は言いました。 あなたはグールです。 さようなら。」 多くのタスクがある場合、5％はそれほど少なくありません。各タスクの期限に間に合わなかった場合、彼らは痛々しいほど打ち負かされます。



3σ-必要な間隔に入る確率99.7％。 クライアントが「いつまでにプロジェクトを完了することが保証されているか」と尋ねた場合、答えは決して数学的に正確ではありません。 これらの合成条件であっても、数学はあなたに反します。

入札と操作

残念ながら、ガウス分布を使用して問題を評価することは正しくありません。 会社が予測と実際の条件に関するデータを慎重に収集した場合、ほとんどの場合、確率分布図は次のようになります。







これは、ポアソン分布に似ています（そうではありませんが、そうではありません）。 通常のガウス分布とは異なり、最初はしばらくの間0の値を持ち、その後成長を開始し（オプティミストはこの時点で推定値を与えます）、すぐにピークに達し（これはリアリストが推定値を与える点です）、右側に長いテールがあります（すべてのファカパスとトリガーされたリスクが座っています）。



そのような確率分布は自然です、なぜなら タスクをスケジュールよりも1時間早くすることは、1週間遅らせるよりも困難です。 仕事には時間がかかった- パーキンソンの法則 そのため、以前はうまくいきませんでした。



そして、楽観主義者はほとんど常に締切に間に合わない。



現実的な見積もりから最も可能性の高いもの、たとえば80％までの広がりを持つプロジェクトにプラグを提供できることが重要です。 そして、楽観的な評価はクライアントにとって興味深いかもしれません。 しかし、この人にどのようなリスクが働くのかわからないので、一人で名前を付けることはできません。 したがって、プラグに通知してください。



クライアントは非常に鋭く反応することができます（特に元プログラマーの場合）。 彼はプラグが現れた理由を理解していません-タスクはよく知られています！ 額のクライアントに「自分がどれだけ適切かわからないためにプラグが現れた」と伝えることは、競合する選択肢です。 安全のためにプラグが必要であることを説明する方が簡単です。



より楽しい数学モデル（PERT分析、対数正規分布または安定分布）は、会議での洗練されたショーオフにのみ適しています。 しかし、 「このガベージをロードするのではなく、どれくらいの費用がかかるのか、いつ準備ができるのかを明確に言う」と依頼するクライアントと通信するとき、彼らは特に助けになりません。



それでも、従業員にこれらのモデルの基本を理解することは非常に便利です。 慣れて、適切に行動するように頼み、このゴミを積み込まず、どれくらいの費用がかかり、いつ準備ができるかを明確に伝えます 。

適切なモデル

適切なモデルとは、実際の活動に受け入れられる精度を与えるものを意味します。



私は、人々が不確実性を持って生きるために訓練される必要があると信じています。 はい、数学と存在は私たちに強く反対しています。 ただし、かなりの確率（たとえば、球体に応じて80％または90％）で推定値を与えるように強制する必要があるため、残りのリスクを想定する必要があります。 彼らが発生した場合-謝罪（クライアントに）、微笑み、対立を静めるか、またはあなた自身の費用で蓄積された利益を（負の利益になることなく）します。

バッファー、保険、マーフィーの法則について

クライアントはフォークに慣れている必要があり、セーフティネットを持っているという事実に慣れる必要があります。 これは嘘ではなく、現実です。 確信できるのは、マーフィーの法則がここで機能するということだけです。 彼が頻繁にヒットする場合、バッファは大きくする必要があります。 マーフィー周波数を繰り返し確認できます。



クライアントがカテゴリカルであり、フォークを表示したくない場合は、下の境界線を削除します。 ただし、適切なバッファーを配置するだけでなく、その消費量を厳密に監視することも重要です。



バッファが3分の1に食われ、作業の準備がまだ整っていない場合-これは転送とプッシュを開始する機会です。 Web開発分野では、バーンダウンチャートを使用して費用を視覚化します。



デバッグされたプロセスでの転送とプッシュは、すべての作業の5％以下を占める必要があります。 少ない場合は、電力に余裕があります。 それ以上の場合-問題があります。



複雑なプロジェクトチェーンでは、プロジェクトのボトルネックを特定し、その供給バッファーを監視することで、最大の制御を行う必要があります。

適切な評価の原則

見積もりを行う方法は2つしかありません。

1. 過去の世界の絵に基づいて（あなたの経験と歴史的データ）;
2. 世界の絵を未来に広げる（専門家の判断と直感）。

初期段階では、人が正確な推定値を与えることにまだ慣れていない場合、なぜ必要なのかを伝える必要があります。 そして、何かがうまくいかない場合、負けないでください-それは有害です、なぜなら ふりをして、パーキンソンの法則が機能し、マーフィーの法則と引っ張り引きの傾向が進みます。 ただし、問題が発生したときにパフォーマーがエスカレーションしなかった場合は勝ちます。



リーダーの仕事は、彼の仕事を評価するために彼を訓練することです。 タスクを与え、「プラークフライ！」と叫ぶ人がそれを実行する様子を見るのは簡単ではありません。 そして、必要な作業量が分析されていることを確認してください。

過去に頼る

純粋な形では、過去の経験に基づいた予測は、典型的な、頻繁に繰り返され、厳しく規制された職業と業務でのみ可能です。 そのようなものはまだ存在しますが、20ドルでロボットとプロセッサーに置き換えられます。 パイプラインの推定値は、過去の統計から取得できます。



過去への依存には、評価の精度に影響するいくつかの欠点があります。

1. 同じ（または非常によく似た）操作を繰り返し行う人は、より速くそれを開始します。 スキルがあれば、速度は上がります。 したがって、同じタスクが同じ人に同時にかかるとは言えません。
   
   
   
   さらに、私たちは日本にもドイツにもいません。 私たちはロシアにいます。 そして、私たちはすべてに対する創造的な態度によって特徴付けられます。 規制と規則を含む。 時には良いこともありますが、組み立てラインに大きな害を及ぼします。
   
   
   
   創造的な態度は、ある時点で同じことをするのがつまらないという事実につながります。 そして、私たちがそれらに対処することを余儀なくされた場合、私たちは別の方法でそれらをやろうとします。 そしてこれは、仕事の質とそれに費やす時間が変わることを意味します。 期限までにエラーや失敗のリスクが高まります。
   
   
   
   これが制御されているかどうか心配することはありません：タスクは本質的に実験的であり、実験の時間を置くことを理解しています（そして、明確で合理化された作業の代わりに、従業員が実験を開始して失敗したことを突然見つけません）。
   
   
   
   
   
   
   
   
2. まれにしか実行しない操作の詳細、ニュアンス、ささいなことは忘れがちです。 そしてこれは、タスクの過去の経験のみに基づいた私たちの見積もりは、ほとんど常に楽観的すぎることを意味します。
   
   
   
   
3. ささいなことの忘却とは対照的に、以前に同様のタスクの期限を超過したために傷つけられたことがあるかどうかはよく覚えています。 また、サドマソクラブがない場合は、繰り返しは必要ありません。 そして、安全にプレイし始めます。
   
   
   
   私たちのセーフティネットは、負の結果を経験することに対する恐怖と不本意にのみ基づいています。 私たちが自分の評価を満たしていないという事実にさえそれらを構成させてください、そして、私たちはそれに対してevenられさえしませんでした。 恐怖ではあるが、常識ではない。

私たちは実験し、忘れ、恐れます。 したがって、有能なリーダーにとっては、用語の見積もりだけでなく、結果が得られる方法を規定することが重要です 。そうでなければ、驚きが待っています。 合理的に自動化および標準化できるものはすべて、自動化および標準化する必要があります。 また、新しい技術や作業方法を使用した実験を伴うタスクは、実験として個別に指定する必要があります（予備の予算とスケジュールを個別に設定）。

世界の絵を未来に広げる

したがって、評価だけでは経験だけでは十分ではありません。 他の2つの方法は、専門家の判断と直感です。



最善のことは、タスクをどのように実装するかを想像することです。 詳細に想像すればするほど、予測はより正確になります。 ここで自分に真実を伝えることが重要です：技術的な矛盾が途中で思考実験に現れた場合、それらは余分な時間に波及することが保証されます。



世界の写真は不十分かもしれません-それから仕事の過程で驚きに出会います。 私たちがささいなことを理解して詳細を掘り下げたくない場合は、ただたくさんの安全策を講じたいだけです。 プログラマは、式「評価してから、π（3.14 ...）またはe（2.71 ...）を掛けます。 むしろ大きな要因であり、スプレッドは大きい。 しかし、最終的には、彼らとさえ。 問題は、些細なことへの不注意、理解するための怠or、またはニュアンスを研究するための適切なリソースの不足です。



はい、評価にはリソースが必要であり、時には深刻なリソースも必要です。 タスクが新しい場合、評価プロセスは段階に分けられます。

1. 問題、分析、および予備評価のステートメント（期限を取得するための期限が推定されます）。
2. 受信フェーズ。
3. 洗練された評価、作業の開始、評価の修正（レチの直後と実際の作業の小片）。
4. 割り当ての完了。 アセスメントのさらなる変更は不可抗力または妨害としてのみ可能であり、「休息-情報」に基づいて発生する必要があります。 長期的なタスクでは、合意されたコントロールポイント。

私たちがささいなことに注意を払うほど、予測はより正確になります。 残念なことに、ささいなことに注意を払うように誰かに教えることは難しく、長いです。 しかし、抵抗を介してもです。 方法がない場合-その後、去ります。

ITの世界の秘密のテクニック

IT部門では、見積もり、期限、リソースの正確性について誰もが非常に混乱しています。 他の産業では、そのような綿密さは観察されません。 IT従業員にとって、これはカルトです。 ただし、実際に費やした時間とeとπの乗算のトリックに関する作業のように。



さまざまな方法は、IT担当者が問題を解決する方法について多くのことを考えたことを示しています。 以下は、人々が成績に参加するのに役立ついくつかのテクニックです。

絶対評価と相対評価

人が絶対値を評価することは困難です。 しかし、比較的問題は少ないです。



木星はどのサイズですか？ 手で見せたり、言葉で説明したりしないでください-数字は、地上の小さな脳が理解するには大きすぎます。



アナロジーを使用して、木星が地球と比較されるサイズを教えてください。 ここでは簡単です。地球はエンドウ豆のサイズで、木星はスイカのサイズです。 EarthはサイズSのTシャツとJupiter-XXXLを着ています。







脳は相対的な値をよりよく知覚します-これをタスクの評価に使用します。 1つの大きなものを12個の小さなものに分割し、それぞれを個別に評価します。 サブタスクを相互に比較します。XSTシャツを着ているのはどのLですか？ Tシャツを数時間に翻訳する必要はありません。おおよその作業量は既に理解できます。



IT部門では、適切な教育を受けた顧客がいるため、絶対的ではなく相対的な観点からタスクを評価することができます。 新しいタスクは、いくつかの単純で有名なものと比較して評価されます。 さらに、相対値での評価により、見積もり自体およびタスクの文言の自然誤差を補正できます（プロジェクトの不器用なタスクと曲線の見積もりの​​数は、ステージごとにほぼ同じになるため）。



残念ながら、著者は相対的な推定値が実際のどこかで使用されているかどうかを知りません。 全員に正確な時間とお金を与えます。

計画ポーカー

Tシャツなどの比較があなたに合わない場合は、Planning Pokerにアクセスしてください。 これは、ゲームのやり方で、プロセスのすべてのささいなことや起こりうる問題を実行者から引き出す方法です。 そして最後に、現実に近い問題の評価を取得します。 ポーカーデッキで-数字のカード（これはターンです！）、これはクロックを示します：½、1、2、3、5、8、13、20、40、100。



パフォーマーのチームを集めて、タスクを表明し、完了までの時間を記載したカードをテーブルに置くように依頼します。 カードは裏向きに配置されます-これにより、当局の影響が軽減されます。 すべてが同時に開かれた後。



数値が同じかわずかに異なる場合は、計画の一般的な算術を書き留めてください。 大きな違いがある場合は、そのようなタスクを評価した理由を明確に確認してください。 誰かが別の都市からの部品の長期配送を考慮しなかったのですか？ または、先週インストールされた革新的なソフトウェアを忘れましたか？ 新しい詳細が表示され、評価がより正確になります。







ポーカーで受け取った時間内にすべてが完了したことをプッシュしないでください。マーフィーの法則を取り消した人はいません。 この場合、マネージャーは保険に加入しなければなりません。



ポーカーを使用して見積もりを取得することが不可能な場合（経験が必要なため）、スタートアップ/レビューステージを追加します。 その上で、実行者はタスクの一部を行い、作業全体の量と複雑さを推定し、終了するのに必要な時間を把握できます。

分解

分解の使用—抽象の大きなタスクを、評価しやすい小さな具体的なタスクに分割します。



分解を訓練する必要があります。 ITの例を見ると、このようなものです。 最初に、完成したプロジェクトが取得され、コンポーネントに分解されます。そのため、評価を行う必要がある人は、何が本質であり、彼に何が欲しいかを理解できます。 次第に、タスクはより複雑になります。分解のために、プロトタイプのみが存在するプロジェクトが与えられます。 それから-標準的な技術タスク、そして-悪くて難しいTK。



完全なプロジェクトまたはTKをステージとコンポーネントに完了する方法を学習する必要があります。 そして、全員に評価を与えます。 彼が学習すると、彼の成績は適切なものになり、確率の理想的な割合に近く、不可解なバッファがなくなります。

評価を行う方法を人々に教える方法

人が評価を現実に近づけることができるためには、彼の自己正確さ、自分よりも前の誠実さ、そして技術的プロセスの理解を活気づけなければなりません。



これらのスキルが既に存在する場合、スキームに従って彼を教育します。

1. 分布の数学モデルを示し、推定値とのマージが機能しないことを説明します。
2. 適切な評価の意味、使用方法、および必要な理由を教えてください。 再保険なしで100500回再保険なしで評価が必要であることを教えてください。
3. 会社全体のワークフローの計画がこの評価に基づいているか、クライアントがそれをどのように使用するかを示します。 馬鹿者を抱かないでください。真実と本当のニーズを伝えれば、ほとんどの人は最も正確な予測をしようとします。
4. 「休息-お知らせください」および「すべてのタスクを分析および評価する必要があります」の原則に慣れている。
5. すべてのタスクを自分で評価するようにします。
6. 組織の統計（プロジェクトの見積もりと実際のコスト）を調べてみましょう。
7. 「何をすべきかわからない-分解する」という原則に慣れる。 分解のためにいくつかのプロジェクトを提供します。 穴と矛盾を確認してください。 見つかった矛盾について長く退屈な話をします。
8. 実際のTKを評価させてください。 行ごとに最終評価を行い、どのように来たかを尋ねます。 完全性と一貫性を確認してください。 時間が飛ぶ可能性のある推定に穴を表示します。

私たちの業界では、数週間で人に良い成績を教えることができます。 トレーニングには、典型的なオブジェクトを使用し、一定のフィードバックを与える必要があります。 このような作業により、人が予測できる領域は常に拡大します。