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ハイパフォーマンス組織を実現する方策のエッセンス！―本書では、LeanとDevOpsといった開発・運用スタイルがどのように実践されているのかを科学的に調査。こうしたスタイルが、開発組織や組織全体のパフォーマンスのほか、組織文化、リーダーシップ/マネジメントとどう関連しているかを明らかにする。　■『これはアジャイル、リーン、DevOpsの概念的根拠に関して新境地を開く本ではない。むしろもっと貴重なものを提供してくれる』― Cameron Haight, VMware南北アメリカ大陸担当バイスプレジデント兼CTO　■『現代の、何につけてもソフトウェアが中心、という未曾有の世界で生き残りを図るCEO、CFO、CIOに必須の洞察力を授けてくれる本』― Thomas Limoncelli, The Practice of Cloud System Administrationの共著者　■『本書では「速度か安定性か」という2分化の考え方に異論を投げかけるエビデンスを示す。「速度は安定性に依存する。効果的なプラクティスを実践すれば速度も安定性も高められる」と主張』― Martin Fowler, アジャイルソフトウェア開発、エクストリームプログラミングなどの提唱者　◇米Amazonのカテゴリーでベスト10！―2018/08/17時点。Software Development、Operations Research、Information Managementの3カテゴリー◇ ◎本書は『Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps』の翻訳書です。

表紙 商標 称賛の声 本書に寄せて 序文 クイックリファレンス―改善促進効果の高いケイパビリティ はじめに 第1部　調査結果から見えてきたもの 第1章　業務を加速させるということ 1.1　「成熟度」ではなく「ケイパビリティ」に焦点を 1.2　エビデンスに基づいた変革のキーはケイパビリティ 1.3　DevOps採用の価値 第2章　開発組織のパフォーマンスを計測 2.1　従来の測定手法の問題点 2.2　望ましい尺度 2.3　組織のパフォーマンスとデリバリのパフォーマンス 2.4　変革の推進 第3章　組織文化のモデル化と測定、改善の方法 3.1　組織文化のモデル化と測定 3.2　組織文化の測定 3.3　Westrumモデルで予測できること 3.4　技術系の組織に対するWestrumモデルの意義 3.5　組織文化をどう変えていくか 第4章　技術的プラクティス―継続的デリバリの基本原則と効果 4.1　「継続的デリバリ」とは？ 4.2　継続的デリバリの効果 4.3　品質に対する継続的デリバリの効果 4.4　継続的デリバリのプラクティス―有効性の高いものは 4.5　継続的デリバリの導入 第5章　アーキテクチャのキーポイント 5.1　システムのタイプとデリバリのパフォーマンス 5.2　注力すべきはデプロイとテストの容易性 5.3　疎結合アーキテクチャにはスケーリング促進効果も 5.4　必要なツールをチーム自らが選択できる 5.5　アーキテクチャ設計担当者が焦点を当てるエンジニアと成果 第6章　デリバリライフサイクルに情報セキュリティを組み込む 6.1　情報セキュリティのシフトレフト 6.2　「セキュアなソフト」を目指す動き 第7章　ソフトウェア管理のプラクティス 7.1　リーンマネジメントのプラクティス 7.2　負担の軽い変更管理プロセス 第8章　製品開発のプラクティス 8.1　リーン製品開発のプラクティス 8.2　チームによる実験 8.3　効果的な製品管理によるパフォーマンスの向上 第9章　作業を持続可能にするデプロイ負荷とバーンアウトの軽減 9.1　デプロイ関連の負荷 9.2　バーンアウト 第10章　従業員の満足度、アイデンティティ、コミットメント 10.1　従業員ロイヤルティ 10.2　組織文化と帰属意識の改善 10.3　組織のパフォーマンスに対する職務満足度の影響 10.4　IT業界における多様性―本調査研究で浮き彫りになった現実 第11章　変革型リーダーシップとマネジメントの役割 11.1　変革型リーダーシップ 11.2　管理者の役割 11.3　組織文化を改善しチームを支援するための秘訣 第2部　調査・分析方法 第12章　統計学的背景 12.1　第一次調査研究と第二次調査研究 12.2　質的と量的の2種類の調査研究 12.3　分析法の種類 12.4　記述的分析（記述統計） 12.5　探索的分析 12.6　推計予測的分析 12.7　予測的分析、因果的分析、機械論的分析 12.8　多変量解析 12.9　本書に掲載した調査研究 第13章　計量心理学入門 13.1　潜在的構成概念をもつデータの信頼性 13.2　潜在的構成概念は測定対象に対する考察を促す 13.3　潜在的構成概念はデータの見方を複数与えてくれる 13.4　潜在的構成概念は不良データを防ぐセーフガード 13.5　潜在的構成概念のシステムデータへの適用 第14章　アンケート調査を採用する理由 14.1　データの収集と分析を素早く行える 14.2　システムデータを用いたシステム全体の測定は困難である 14.3　システムデータによる完全な測定は困難である ほか