| name | kaizen-report |
| description | 作成手順「kaizen-report」(self-evolving-agent から自動同期): Procedure: kaizen-report |
Procedure: kaizen-report
スプリントレトロ(Kaizen レポート)作成手順
用途: 2 週間スプリントの終わりに Keep/Problem/Try 構造のレトロ文書を
workspace/kaizen-report-SprintXX.md として作成するとき。目標: Try が
「仮説 → 指標 → 計測 → 次レトロで検証」のループを確実に閉じる品質にする。
Step 0: プレ・レトロ(会議前 15〜20 分)— データを先に集める
発言から観察を洗い出すのではなく、先にデータを用意する。
| データソース | 何を見るか |
|---|
| GitHub PR(前スプリント期間) | マージ日時の曜日分布・レビュー待ち時間・reverts の有無 |
| Jira / GitHub Issues | rework ラベル件数・ブロッカー起票件数・未完了チケット |
| 1on1 メモ(直近 2 回分) | 複数メンバーが同じ不満・詰まりを言及していないか |
| 前スプリントの Try(M の実測値) | M1・M2 の目標達成 / 未達の実数(「体感」不可) |
| インシデント / P1 バグ | 発生件数・復旧時間 |
「体感 50%」を「実測 52%(全 25 PR 中 13 件が金曜マージ)」に変えるだけで
Try の仮説設定精度が大きく上がる。計測できなかったなら「計測できなかった」と
明記し、次スプリントでの計測方法を Try に含める。
Step 1: 前スプリント Try の検証(最重要・レトロ冒頭に実施)
レトロの最初の 10 分で必ず実施する。後回しにしない。
前スプリントの T1/T2 それぞれについて確認する:
| 確認項目 | 問い |
|---|
| M の実測値 | M1 / M2 の数値は何だったか? |
| 判定 | 達成 → Keep 格上げ候補 / 未達 → 根本原因の再分析 / 計測不能 → なぜか |
| 次のアクション | 継続 / 中止 / 修正して再設計 |
アンチパターン: 「なんとなくうまくいった気がします」で終わる。
数値で判断する。数値がなければそれ自体が問題(Try の設計ミス)。
Step 2: Keep の特定(1on1-prep と同じ 3 ステップ)
| ステップ | 問い |
|---|
| 具体事実 | 今スプリントで何が起きたか? |
| 行動特性 | その行動に表れている思考・習慣は何か? |
| インパクト | チームや成果物にどう効いたか? |
絞り込み基準: 「来スプリントも同じ環境で再現できるか?」→ Yes なら Keep。
偶発的な好成果は Keep にしない。
Step 3: Problem の特定と絞り込み(1〜2 件に絞る)
全部書くフェーズと絞るフェーズを分ける。
絞り込みの 2 軸
| 軸 | 基準 |
|---|
| 再発性 | 2 スプリント以上繰り返されているか |
| ビジネス影響 | KPI・スループット・チーム健康に大きく影響するか |
なぜ 1〜2 件か: Problem を 3 件以上あげると Try も 3 件になり、
「何を変えたから何が改善したか」が分からなくなる。
原因分析(3 層)
| 層 | 説明 |
|---|
| 直接原因 | 何が引き金になったか(症状に近い面) |
| 根本原因 | なぜそれが起きる構造になっているか |
| 寄与因子 | 問題を悪化・検知遅延させた要因 |
Step 4: Try の設計 ——「良い Try の 4 条件」(核心)
4 条件(全て満たすこと)
| 条件 | 要件 |
|---|
| 1. 仮説文 | 「もし [具体的アクション] をすれば、[M] が [方向] に変化するはずだ」の形式 |
| 2. 指標 M | 数値で客観的に測れるものが 1 つ。「体感で判断」は不可 |
| 3. 担当 1 名 | 「チーム全員」ではなく最終責任者が 1 名明記 |
| 4. 計測期日 | いつ M を測るか。「次スプリント中」は不可。日付まで書く |
Try 品質チェック(書いた後に問う 3 問)
Q1. スプリント終了時に「Try が成功したかどうか」を誰でも客観的に判断できるか?
→ Yes なら合格 / No なら M を再定義
Q2. 仮説が証明されたとき、もとの Problem が解決するか?
→ Yes なら合格 / No なら根本原因の分析が浅い
Q3. 1 スプリント内(2 週間)で実施・計測できるか?
→ Yes なら合格 / No なら Try を分割
Try の書き方テンプレート
### T[n]:[タイトル](P[n] 対策)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| **仮説** | もし [具体的アクション] をすれば、[M の値] が [目標値] に近づくはずだ |
| **実施内容** | 1. [手順1]<br>2. [手順2] |
| **担当** | [1名の名前] |
| **期日(計測日)** | [YYYY-MM-DD(曜日)] |
Step 5: 指標(M)の設定
Try 1 件につき M は 1 つ。
| 要素 | 要件 |
|---|
| ベースライン | 今スプリントの実測値(Step 0 で取得。「体感」不可) |
| 目標値 | 実測の 20〜40% 改善が目安。非現実的な目標は諦められる |
| 測定方法 | 誰が・いつ・何から計測するか(具体的なツール・手順) |
| 判定ルール | 目標達成 → Keep 格上げ候補 / 未達 → P を再分析 |
Step 6: 出力フォーマット
# Kaizen レポート — Sprint [番号]
> **スプリント期間:** YYYY-MM-DD(曜日)〜 YYYY-MM-DD(曜日)
> **レトロ実施日:** [素材から読み取れる日付、不明なら プレースホルダー]
> **作成者:** Andy
## 前スプリント Try の振り返り
| # | Try 内容 | M の実測値 | 目標達成? | 判定・次のアクション |
|---|---|---|---|---|
| T1 | … | [実測値] | ✅/❌/計測不能 | 継続 / 中止 / 再設計 |
## Keep — 続けること
### K[n]:[タイトル]
- **具体事実:** …
- **行動特性:** …
- **インパクト:** … + 次スプリントでの継続方針
## Problem — 改善すべき問題
### P[n]:[タイトル]
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 現象 | … |
| 直接原因 | … |
| 根本原因 | … |
| 寄与因子 | … |
| 対策 | ① … |
| 担当 | [1名] |
| 期日 | [YYYY-MM-DD(曜日)] |
## Try — 次スプリントで試す実験
### T[n]:[タイトル](P[n] 対策)
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 仮説 | もし … をすれば、[M] が [目標] に変わるはずだ |
| 実施内容 | 1. … |
| 担当 | [1名] |
| 期日(計測日)| [YYYY-MM-DD(曜日)] |
## 次スプリントで検証する指標
| # | 指標 | 実績 | 目標値 | 測定方法 | 判定ルール |
|---|---|---|---|---|---|
| M1 | … | [実測] | [目標] | … | 達成 → 継続 / 未達 → 再分析 |
## 次回シード
- M1 / M2 の実測値を次レトロ冒頭のアジェンダ 1 番目に追加する
- [持ち越した議論・次レトロで確認したいこと]
Step 7: 出力前の品質チェック(1 分)
取り込み経緯: 2026-06-22 の auto-kaizen セッションで「kaizen-report が 10 ドメイン中
唯一 Procedure ゼロかつ Try 品質がテンプレートによって不統一」と自己診断。
workspace/kaizen-report.md(旧)と workspace/eval-kaizen.md(新)の Try 構造の差異が
「やりっぱなし Try」の原因と特定。「良い Try の 4 条件」を核心として Procedure 化。