このレッスンの到達目標
知識・実行・判断と全体効果から改善する。
音声とインタラクティブ図解で学ぶ音声を再生すると、下のインタラクティブ図解と本文の段落ハイライトが連動して動きます。
TEAM LEAD-TIME & WORKFLOW LAB · AUDIO & INTERACTIVE
AI導入による工程別リードタイム変化とレビュー滞留の改善シミュレーター
個人の実装時間だけが減ってもレビューと手戻りで全体工数（14h→16h）が増える現象を可視化し、タスク分割と参照整備の効果を試算します。
工程別の時間配分とボトルネック合計 14時間（調査 2h ＋ 実装 6h ＋ レビュー 2h ＋ 検証・手戻り 4h）
実装に6時間かかりますが、変更範囲が把握されているためレビュー2時間・テスト4時間で完了していた基準状態です。
担当者交代・引き継ぎ可能性：○ 設計書・手順あり個人の生成速度ではなく、チーム全体の完了時間と品質で評価する
熟練者にレビュー負担が集中しないよう、参照資料・受入条件・小単位のタスク分割をセットで整えます。
進め方と判断の根拠
調査、指示、生成、レビュー、テスト、手戻り、待ち時間、運用の負担を比較します。案件規模や難しさ、習熟の差を記録し、生成時間やコード量だけで効果を断定しません。不具合と保守のしやすさも評価します。
従来14時間に対し試行16時間なら、負担がどこへ移ったかを調べます。レビュー集中、参照不足、作業単位の大きさなどの仮説を検証します。AIを使わない方法も含め、適用範囲や支援体制を見直してください。
実務への適用と確認
本人の能力は、知識、実行、条件変更への判断を分けて確認します。選択問題の高得点や自己申告だけで実務能力を認定しません。成果物と第三者レビューから、担当できる作業と必要な支援を具体化します。
保守では古い判断の前提が変わっていないかを調べ、技術更新、業務変更、体制変更の条件で再評価します。改善結果を共通資料と教材へ戻し、同じ問題を別の担当者が繰り返さないように引き継ぎます。
押さえておきたいこと
- 全体工数と品質で見る
- 能力と役割を別に確認する
- 保守と次の学習につなげる
読了記録と習熟度の確認は別です。