機能・特長

チームやメンバーごとのAI利用率や、AIを活用したプルリクエストの割合を可視化。利用の偏りを明らかにし、適切なサポートや活用促進に寄与。

リードタイムやスループット（マージされたPR数）を「AI利用あり／なし」で比較。AI導入による生産性向上を定量的に示し、経営層への報告や投資判断を支援する。

GitHub Copilotの利用状況を分析し、AI支援開発の効果を測定。開発効率の向上とAIツールの活用度を評価。Copilotの使用頻度や効果を定量的に測定し、AI支援開発の導入効果や投資対効果を評価することで、組織のAI戦略の意思決定を支援する。

デプロイ頻度、変更のリードタイム、変更障害率、平均修復時間を分析し、DevOpsの成熟度を評価。DORAメトリクスに基づいた分析により、DevOpsの実践レベルを測定し、CI/CDパイプラインの改善や運用プロセスの最適化などに活用できる。

開発プロセスの各段階の時間を測定し、ボトルネックを特定。プロセス改善による開発速度向上を実現。コミットからオープン、オープンからレビュー、レビューからアプルーブ、アプルーブからマージまでの各段階の時間を詳細に分析し、効率的な開発フローの構築に貢献する。

レビューの各プロセスや関連指標を測定し、レビュー効率を分析。レビュープロセスの改善に活用。レビュアー別の応答時間やレビュー品質を分析し、効率的なレビュープロセスの構築やレビュー負荷の分散化に活用できる。

開発組織のアウトプット量とリードタイムを基にした総合的なTeam+独自の生産性指標で評価し、改善の余地を可視化。定量的な目標設定と進捗管理に活用。0-100のスコアでチームのパフォーマンスを客観的に評価する。

スプリントごとの完了率、速度、品質を分析し、アジャイル開発の効果を定量的に評価。スプリント計画の改善やチームの生産性向上に活用。
ベロシティの推移を可視化し、スプリントの計画精度向上やチームの能力向上の指標として活用できる。

チームの活動をAIが分析し、伸び代のある指標や改善アクションを自動で特定。オンボーディングの効率化と早期の課題発見を実現。月次でレポート生成が可能なため、チームの改善の振り返りや現在の課題の特定に活用できる。

SPACEフレームワークに則ったサーベイでチームの満足度や改善点を調査し、チーム環境の改善に活用。定期的なサーベイを実施し、チームの満足度や改善要望を収集することで、チーム環境の改善とメンバーのエンゲージメント向上に貢献する。

ミーティングの頻度や時間を分析し、会議の効率性を評価。会議時間の最適化に活用。会議の参加者数、時間、頻度などを分析し、効率的な会議運営や会議時間の削減に活用できる。

チームの状態を定量的に評価し、改善点を自動で特定。チームの健康状態を継続的にモニタリング。メンバーの活動量や開発クオリティなどを総合的に分析し、チームの健全性を維持し、早期の課題発見と対応を可能にする。

定期的な振り返りを実施し、改善点を特定してアクションを実行。継続的改善サイクルを実現。
KPT（Keep-Problem-Try）フレームワークを活用した構造化された振り返りにより、チームの改善と成長を促進し、組織の学習文化の醸成に貢献する。

定量的な目標を設定し、進捗を可視化。チームの方向性を明確にし、成果の向上を促進。SMART原則に基づいた具体的で測定可能な目標を設定し、定期的な進捗確認と目標の見直しにより、チームのパフォーマンス向上を実現する。

新機能、機能改善、品質保証、開発生産性の4つの投資カテゴリで分類し、開発プロジェクトのイシュー・エピック数の割合や投資カテゴリ推移を可視化。開発工数や人件費など総合的な可視化により、アウトカム向上に繋がる開発投資の戦略検討や課題発見をサポートする。

アウトカム指標ごとの開発プロジェクトのイシュー・エピック数の割合を可視化し、アウトカム向上に繋がる開発投資の戦略検討や課題発見をサポート。

開発プロセスの各フェーズ（企画、要件定義、設計、実装、テスト、リリース）にかかる時間を測定し、ボトルネックを特定。各フェーズの所要時間を可視化することで、効率的なプロセス設計やリソース配分の最適化が可能になり、全体の開発期間短縮に貢献する。