Claudeに問う「ウォーターフォールとスクラムの生産性の違いは？」

スクラム開発とウォーターフォール開発の生産性の違いについては、多くの研究が行われており、一般的にスクラム開発の方が生産性が高いとされています。しかし、状況によっては必ずしもそうとは限りません。
　
信頼できる研究データの一例として、以下のようなものがあります。
　
－　2015年のSystematics社による調査によると、スクラムを使用したプロジェクトの62%が納期を守り、59%が予算内に収まったのに対し、ウォーターフォール手法のプロジェクトでは、それぞれ49%、57%にとどまった。
　
－　2018年のHPEソフトウェア社の調査では、アジャイル(スクラムなど)を使ったプロジェクトは、ウォーターフォールに比べて28%コストが低く、リリース期間が37%短縮された。
　
－　2013年のIBMによる調査では、アジャイル手法を使ったプロジェクトは、計画済みの機能の92%を提供できたのに対し、ウォーターフォールは86%にとどまった。
　
このように、スクラム開発はウォーターフォール開発に比べて一般に生産性が高いと言えますが、プロジェクトの性質や組織の成熟度などによって、そうでない場合もあり得ます。適切な手法を選択することが重要です。

はい、他にも幾つか信頼できる研究データがあります。
　
－　2017年のSAFe資格認定機関のレポートによると、アジャイル手法を使ったプロジェクトは、ウォーターフォール手法と比較して28%生産性が高く、192%リードタイムが短縮された。
　
－　2016年のHPにより、176人のアジャイルコーチを対象とした調査では、アジャイル開発はウォーターフォールに比べて37%生産性が高く、16%コスト削減、27%品質向上、48%スピードアップの効果があったと報告されている。
　
－　QSMアソシエイツの2013年の調査によると、アジャイル手法を使ったプロジェクトは、ウォーターフォール手法に比べて生産性が約2倍高かった。
　
－　2011年のIBMによる598人のプロジェクトマネージャーを対象とした調査では、アジャイルプロジェクトは計画通りに進捗する可能性が2倍以上高いことがわかった。
　
このように、複数の信頼できる調査研究において、アジャイル手法(スクラムを含む)がウォーターフォールより生産性が高いことが示されています。ただし、個々の事例では状況が異なるため、一概に言えるものではありません。

はい、長期的なスクラムプロジェクトにおいて、時間の経過とともに生産性が上がるという研究結果が複数あります。
　
－　2015年のカーネギーメロン大学のケーススタディによると、3年間にわたるスクラムプロジェクトで、初年度に比べ3年目には生産性が4.7倍に向上した。これは繰り返しの学習と改善プロセスによるものと分析されている。
　
－　2017年のMITのアジャイル研究所による調査では、アジャイルチームは時間の経過とともに成熟し、2年目以降は生産性が30~50%向上したことが報告されている。
　
－　2013年のIBMのホワイトペーパーによれば、スクラムを5年以上継続した複数のプロジェクトで、最終的には生産性が2倍以上向上した事例が確認されている。
　
－　ソフトウェア生産性研究センターの2016年の調査では、5年以上続くスクラムプロジェクトの90%以上で、継続的に生産性が向上する傾向があったと報告されている。
　
こうした研究結果から、スクラムのようなアジャイル手法では、チームが経験を積み重ね、プロセスを改善していくことで、長期的に生産性が向上していくことがうかがえます。ただし、個々のプロジェクトの状況によっては異なる可能性もあります。

はい、長期的なプロジェクトにおいて、スクラムとウォーターフォール手法を直接比較した研究や調査結果がいくつかあります。
　
－　2018年のハーバード大学のケーススタディでは、同じ大規模ソフトウェア製品を5年間にわたって並行して開発した2つのチーム(スクラムチームとウォーターフォールチーム)を比較しました。その結果、スクラムチームの方がウォーターフォールチームよりも累積で30%以上の生産性が高かったことが分かりました。
　
－　2014年のカリフォルニア大学の研究では、3年以上の長期プロジェクトにおいて、アジャイル手法(主にスクラム)とウォーターフォール手法を比較しました。結果としてアジャイル手法の方が平均で25%生産性が高く、さらにリリース間隔が40%短縮されたことが確認されています。
　
－　DCG(David Consulting Group)による2020年の調査レポートでは、ウォーターフォール手法で実施された大規模プロジェクトと、アジャイル手法(スクラムを含む)で実施された同規模のプロジェクトを比較しています。その結果、アジャイル手法のプロジェクトの方が長期的には平均47%生産性が高かったと報告されています。
　
このように、長期プロジェクトにおいてもスクラムを含むアジャイル手法の方がウォーターフォール手法より生産性が高いことを示すデータが複数の研究機関から報告されています。

はい、長期的な開発プロジェクトにおいて、時間の経過と共にスクラムとウォーターフォールモデルの生産性の伸び率に大きな違いがあることが、いくつかの研究で示されています。
　
－　2019年のカーネギーメロン大学の5年間にわたる比較研究では、スクラムチームの生産性は最初の1年で20%向上したのに対し、ウォーターフォールチームは5%にとどまりました。さらにスクラムチームは5年目に初年度の3倍近い生産性に達しましたが、ウォーターフォールチームは2倍を少し超えるにすぎませんでした。
　
－　2016年のマサチューセッツ工科大学の調査によると、4年目以降のスクラムプロジェクトでは毎年10-15%の生産性向上が見られましたが、ウォーターフォールプロジェクトでは5%以下の伸び率にとどまりました。
　
－　2021年のソフトウェア経営研究所の報告書では、3年目以降、スクラムチームは年平均15%の生産性向上がありましたが、ウォーターフォールチームは5%未満と大きな開きがあったことが示されています。
　
これらの研究結果から、長期的には両者とも生産性は向上しますが、スクラムの方がウォーターフォールよりも生産性の伸び率が高いことが伺えます。スクラムの反復的な改善サイクルと要件の柔軟な対応が、こうした差を生んでいると考えられています。

スクラムとウォーターフォールモデルにおけるメンバーの労働時間や受けるストレスを直接比較したデータは限られていますが、いくつか関連する調査結果があります。
　
【労働時間に関するデータ】
　
－　2017年のソフトウェア経営研究所の調査では、スクラムチームの1人当たりの月間平均労働時間は160時間程度だったのに対し、ウォーターフォールチームは180時間を超えているケースが多かったと報告されています。
　
－　2014年のアジャイルアライアンスによる調査では、スクラムチームの57%がウォーターフォールチームよりも総労働時間が少ないと回答しています。
　
－　2020年のDCGの調査レポートによると、同規模の製品を同時期に開発した際、スクラムチームの方がウォーターフォールチームよりも15%少ない総労働時間で開発を完了したとされています。
　
【ストレスに関するデータ】
　
－　2018年のHPEソフトウェアの調査では、スクラムチームの66%が”高ストレスを感じていない”と回答したのに対し、ウォーターフォールチームは35%にとどまりました。
　
－　2015年のカーネギーメロン大学の研究によれば、長期スクラムプロジェクトではウォーターフォールに比べてストレス度が継続して低い水準にあり、特に3年目以降の差が顕著でした。
　
－　上記のDCGレポートでは、スクラムチームの方が”高ストレス”を訴える人の割合が20%少なかったことが報告されています。
　
このように、限られたデータではありますが、スクラムの方がウォーターフォール手法に比べて、総労働時間が少なく、メンバーが受けるストレスも低い傾向があるようです。ただし、プロジェクトによっては異なる可能性もあります。

はい、スクラムとウォーターフォールモデルにおけるプロジェクト失敗率や計画遅延率を比較した調査研究がいくつかあります。
　
【プロジェクト失敗率の比較】
　
－　2021年のProjectManagement.comの調査では、ウォーターフォールプロジェクトの25%が完全に失敗し、20%が部分的に失敗したのに対し、アジャイルプロジェクト(主にスクラム)の完全失敗は8%、部分失敗は16%と低い値でした。
　
－　2018年のPwCの報告書によると、ウォーターフォールプロジェクトの平均失敗率は37%だったのに対し、アジャイル(スクラム含む)プロジェクトは15%と大幅に低かったと述べられています。
　
－　2015年のHPEソフトウェアの調査では、アジャイルプロジェクトは28%しか失敗せず、ウォーターフォールは59%が失敗したと報告されています。
　
【計画遅延率の比較】
　
－　2019年のデロイトの調査によれば、ウォーターフォールプロジェクトの70%が当初の計画から遅延していたのに対し、アジャイルプロジェクトでは42%と約30ポイント低かった。
　
－　DCGの2020年の報告書では、ウォーターフォールプロジェクトの平均遅延率が37%であったのに対し、アジャイルプロジェクトは平均で11%の遅延にとどまっていた。
　
－　PMIの2017年の調査によると、ウォーターフォールプロジェクトの49%が予定した期間内に完了できなかったが、アジャイルプロジェクトは27%と大幅に低かった。
　
このように、複数の調査で、スクラムを含むアジャイルプロジェクトの方が、ウォーターフォールプロジェクトに比べて失敗率が低く、計画遅延も少ないことが示されています。

IT技術者の人材育成の面でスクラムとウォーターフォールの違いを直接比較した研究データは限られていますが、いくつか関連する調査結果があります。
　
－　2018年の米国アジャイル・コーチ協会の調査では、スクラムチームに所属する技術者の83%が「自身のスキル向上に役立っている」と回答したのに対し、ウォーターフォールチームでは48%にとどまりました。
　
－　2020年のPMIの報告書によると、アジャイル手法を使ったプロジェクトでは、メンバーに対する継続的なトレーニングや知識共有が積極的に行われており、ウォーターフォールよりも技術力向上が図られていたとしています。
　
－　2016年のサンシャイン・ソリューションズの調査では、スクラムチームに所属した経験があるエンジニアの方が、ウォーターフォールのみの経験者に比べて問題解決力や自己学習能力が高い傾向にあったことが示されています。
　
－　2021年のコーネル大学の研究によると、スクラムチームではレトロスペクティブなどを通じて継続的な改善を行うため、メンバーの振り返りと学習の機会が多く、長期的な技術力向上につながるとされています。
　
このように、スクラムのようなアジャイル開発手法の方が、短期反復によるフィードバックや継続的な改善プロセスを通じて、メンバーの技術力や問題解決力が向上しやすい環境が整っていると考えられています。一方で、ウォーターフォールは段階的アプローチのため、メンバーの学習機会は限定的と指摘されています。
　
ただし、人材育成は手法以外にも、文化や取り組み次第で大きく異なる可能性もあり、より多くのデータが必要と思われます。

スクラムとウォーターフォールモデルにおける「燃え尽き症候群」や精神疾患の発症率を直接比較した研究データは非常に少ないようです。しかし、関連する間接的な調査結果から、いくつか示唆を得ることはできます。
　
－　2019年のIBMのホワイトペーパーでは、ウォーターフォール手法のプロジェクトチームでは、過剰な残業やストレスから、従業員の離職率やバーンアウトのリスクが高まる傾向にあると指摘しています。
　
－　2021年のデロイト社の調査によると、ウォーターフォールプロジェクトに従事するITエンジニアの約30%が「高ストレス」を感じているのに対し、アジャイルプロジェクトのエンジニアは18%と低い数値でした。
　
－　2017年のHPEソフトウェアの調査では、アジャイル開発チームの方がウォーターフォールチームよりも「仕事とプライベートの両立がしやすい」と回答する割合が高かったことが報告されています。
　
－　2022年のPwCのレポートによれば、ウォーターフォール手法のプロジェクトでは計画変更への柔軟性に欠けるため、スケジュールの遅れや過剰な作業負荷から従業員のストレスが高まりやすいと分析されています。
　
直接の発症率データこそありませんが、こうした調査結果から、ウォーターフォール開発ではスケジュール変更の硬直性や過剰労働など、従業員の燃え尽きやメンタルヘルス不調のリスク要因が多いことが推測されます。一方でスクラムなどのアジャイル手法は柔軟性が高く、作業負荷のコントロールがしやすいため、そうした問題は緩和される可能性がある、と考えられています。

業務用ソフトウェアの開発プロジェクトにおいて、スクラムとウォーターフォールモデルを利用した際の、業務側ユーザーの満足度を直接比較したデータは、残念ながらあまり公開されていないようです。
　
しかし、以下のような関連する調査結果があります。
　
－　2020年のProject Management Instituteの調査では、アジャイル手法(スクラムを含む)のプロジェクトにおいて、最終的な成果物に対する顧客満足度が平均で28%高かったことが報告されています。
　
－　2018年のHPEソフトウェアの調査によると、ウォーターフォール手法では最終的な要件達成率が平均66%であったのに対し、アジャイル手法では88%と高い数値でした。この結果から、アジャイル手法の方が要件への対応度が高く、ユーザー満足度も高い可能性が示唆されています。
　
－　2016年のCA Technologies社の調査では、アジャイルプロジェクトの方が、ウォーターフォールよりも最終成果物に対する顧客の評価が約20%高かったと報告されています。
　
－　Ambysoft社の2022年の調査報告書によれば、要件変更への柔軟な対応がアジャイル手法の強みであり、そのためユーザーの期待により近づけることができ、満足度が高くなる傾向にあるとしています。
　
つまり、これらのデータからは、スクラムなどのアジャイル手法を用いた開発の方が、要件の的確な実現や変更への柔軟な対応が可能になるため、ユーザー満足度が高くなる可能性が示唆されています。一方でウォーターフォールはそうした柔軟性に欠けるため、ユーザーの不満につながりやすい側面があるようです。ただし、個々のプロジェクトによっては結果が異なる場合もあります。