SAFe PIプランニング

従業員120名のECプラットフォーム企業。検索・商品・決済・配送・顧客管理・データ基盤・インフラの7チーム（計55名）でARTを運営。

四半期ごとの2日間PIプランニングで、次10週間の計画を同期。プログラムボードに可視化された依存関係は平均 22件/PI。

PI 1で依存管理に苦戦したが、Inspect & Adaptで「依存の早期解消ルール」を導入。PI 3では依存関係自体が減り、ブロッカーも 2件 に抑えられた。信頼度投票の平均スコアも 2.8→3.6 に上昇している。

従業員5,000名の地方銀行。デジタルバンキング推進部門（60名・8チーム）がSAFeを導入。COVID-19以降はフルリモートでPIプランニングを実施している。

Miro + Zoom の組み合わせで2日間を運営。RTEが事前にMiroテンプレートを準備し、各チームのブレイクアウトルームを設定。

リモート化で最も課題だったのは「プログラムボード上の依存関係の可視化」。対面なら赤い糸を貼るだけだが、リモートではMiro上の矢印が乱立して見づらくなった。対策として、依存関係をSpreadsheetに一覧化し、Miroのボードとは別で管理する運用に切り替えた。

リモートPIプランニングを5回実施した結果、対面時代と比較してPI目標達成率は 82%→79% と微減にとどまり、移動コスト（出張費 年間約400万円）は完全に削減された。

従業員800名のSIer。大手小売業の基幹システム刷新（80名体制・10チーム）にSAFeを適用。従来のウォーターフォール型では各チームの進捗が統合テスト段階まで見えず、手戻りが多発していた。

PIプランニング導入初回は「2日間も全員の手を止めるのか」と現場の反発があった。しかし実施後、プログラムボード上で 34件の依存関係 と 5件の未解決リスク が初めて可視化された。

特に効果が大きかったのは、信頼度投票で2名が「1」を投じた件。理由は「外部ベンダーのAPI仕様が確定しておらず、Sprint 3以降の作業ができない」。この懸念はウォーターフォール時代には統合テストまで気づかなかった問題だった。

即座にベンダーとの仕様確定を前倒しし、Sprint 2までにAPI仕様書を受領。最終的にプロジェクト全体の統合テスト不具合は前案件比 55%減 を達成した。