TL;DR
プログラマの生産性を、計測しやすい Effort や Output で測るとグッドハートの法則に陥る。測るべきは Outcome や Impact である。
なぜ必要か
グッドハートの法則は、観測された統計的な規則性が、管理のために圧力をかけられると崩れやすいという法則である。開発の指標を選ぶときにこれを意識しないと、数値だけが良くなり、生産性は上がらない。
仕組み
プログラマの生産性を測る指標は、次の 4 段階に分けられる。
- Effort: 工数など
- Output: 成果物。PR の数やソースコードの行数など
- Outcome: ユーザの振る舞いが変わること
- Impact: 売り上げや顧客満足度が増えること
Effort や Output は計測しやすく、Outcome や Impact は計測しづらい（時間がかかる）。それでも Kent Beck は、後者を開発生産性の測定値にすべきだとしている。
生成 AI によって Effort は減り、Output は増えた。そのため、もはや Output を指標にする意味はない。プログラマの成長という観点でも、ジュニアプログラマには Output の増加ではなく、学び（Outcome や Impact）の増加を求めるほうが、長期的に開発生産性が上がる。
例
ソフトウェア開発の生産性を上げる方法として、次のものがある。
- 観察を後にする: Effort や Output の評価は後から分かるので、Output の時点で観測や評価をしなくてよい
- 気づきを促す: 学びも Outcome や Impact である
- プレッシャーを避ける: Effort は気にしない
- 目的意識を植え付ける: 最終的な Outcome や Impact を意識してもらう