language-agnostic - ホフスタッターの法則をどう扱うか?

Question

タスクを見積もるとき、どうすればホフスタッターの法則から抜け出すことができるでしょうか?

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政治的にできる場合：小さなチャンクで見積もり、小さな反復で作業し、見積もりからの逸脱の原因に注意を向けて、次の見積もりをより良くします.

私の経験上、見積もりが悪い主な原因の 1 つは、プロジェクトで計画されたアーキテクチャを実際に使用した経験がないことです。物事がより具体的で明確になるにつれて見積もりを調整することで、時間の経過とともに見積もりが改善されます。

誤った見積もりのもう 1 つの主な原因は、誤った見積もりです。入札を勝ち取るために見積もりを人為的に低く抑えた。コンサルティング会社がそのサイクルを断ち切る唯一の方法は、適切な見積もりを出し、十分な数のプロジェクトを獲得し、見積もりを達成して見積もりを達成するという評判を獲得することです。十分なクライアントはそれを尊重して合理的なビジネスを構築しますが、それを構築するのは難しいでしょう.

score 7 · Accepted Answer

ホフスタッターの法則は真剣に受け止められるように意図されたものではありません --- 文字通り、ホフスタッターの法則を考慮に入れると、すべてのタスクに無限の時間がかかります。

score 5 · Accepted Answer

コーディングにかかる時間を見積もる。
円周率を掛けます。
実際にかかる時間に近い頻度に驚かされます。

(これも科学的な方法ではありませんが、時間を正確に見積もることの難しさを表す別の方法です。私は実際に時々使用しますが...)

:)

編集:
もう少し科学的な方法: タスクの絶対最小時間と最大時間の時間を指定します。たとえば、5 時間から 30 時間かかることは間違いありません。(サブタスクに分割して、タイムスパンを多少狭めることができます。) 非常に広いタイムスパンが得られますが、少なくとも推測よりも信頼性が高くなります。

score 4 · Accepted Answer

「ホフスタッターの法則」は少し冗談ですが、特に最初のパス/大きなアイテムの見積もりに役立ついくつかのプラクティスがあります。

相対的なサイズで見積もります。つまり、アイテムに X 時間がかかるとは言わず、アイテム A はアイテム B の 2 倍の大きさであり、アイテム B はアイテム C の約 4 倍の大きさであると言います。
以前の見積もりラウンドからデータを収集し、ベースラインとして使用します。プロジェクトを見積もっていて、アイテム A が前回のイテレーション/プロジェクトのアイテム B とほぼ同じ大きさであることに気付き、アイテム B に 2 日かかったことがわかっている場合、アイテム A はおそらく次のようにかかることがわかります。長いです
より質の高い見積もりを得るには、「群集の知恵」を使用してください。いくつかのプロジェクトでPlanning Pokerを使用しましたが、結果はかなり良好です。

これについて詳しく知りたい場合は、Mike Cohn のプレゼンテーション (パート 1およびパート 2 ) を視聴するか、彼の本を読むことから始めてください。これはすべてを評価するものではありませんが、彼はいくつかの優れたプラクティスと、何よりもそのプラクティスの背後にある理由を示しています。

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私はサイコロを使いました。公然と。マネージャーの前で。通常、私は 3 つの標準的な 6 面ダイスを使用します。

ボス：「これはどのくらいかかりますか？」

私: (ロール) 「約 11 日です。」

上司：「いや、マジで」

私：「まじかよ。」（ロール）「約7日です。」

また、壁に「Deadlines Amuse Me」というポスターを貼っていました。そこからあなたが望むものを取りなさい。

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証拠に基づくスケジューリングを参照してください。その落とし穴のいくつかについては、既に SO の議論がここにあります。

score 1 · Accepted Answer

最良のシナリオではなく、過去のパフォーマンスに基づいて見積もりを行います。これには、プロジェクトに費やした時間を追跡する必要があります。完了するのに「6週間」しかかからないことを「知っている」かどうかは関係ありません。前回同様のプロジェクトを完了するのに3か月かかった場合、次回はおそらく3か月かかるでしょう.

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ホフスタッターの法則は、自己参照がいかに悪名高いものであるかを示すもう 1 つの暗示にすぎません!..... 微妙なユーモアは広範囲に影響を及ぼします。後から考えると、この法則は、論理によって構造化されたすべての法則/原理/公理が不完全であることを確認しており (ゲーデルのように)、そのような法則を考慮しても、論理は決して完全ではない可能性があります。無限の感覚は、再びゼノのパラドックス (亀 vs. アキレス) からの遊びです.... アキレスがレースを完了するための無限の時間....など .... これらは自己参照の全能の悪の実例です。すべてアフィン論理構造。

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@Yishai の +1 - スクラムのようなアジャイル方法論の利点の 1 つは、人々が見積もりの正確さについて実際にフィードバックを得られることです。

自分が間違っているかどうかわからなければ、何かが上手くなることはありません...

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私はこの方法が好きです：

タスクに必要な労力を正直に見積もります。
見積もりに乗数を適用します。少なくとも1.5、おそらく2.0。実際の作業量と推定作業量を時間をかけて比較すると、真の乗数を計算できます。

見積もりと実際の工数を収集することは、見積もりを改善するための鍵です。

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アジャイル見積もりでは常に、ホフスタッターの法則を暗黙的に考慮した「理想時間」が使用されます。したがって、ごまかす必要はありません。

従業員として回答する場合...

「ねえ、ボス、完璧な世界ではX日かかるでしょう。それにクッションを追加しましょう。その時間内にあなたに届けられるようにできる限りのことをします.見積もりが変更された場合はお知らせします.すぐに。"

それは上司の耳への音楽です!

事業主として回答する場合は...

窮地に追い込まれたときだけ、顧客に見積もりを出します。次に、ホフスタッターの法則を知っているため、明確な免責事項を含む理想的な日を使用し、調整する準備をします.

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ご存知のように、見積もりは芸術であり、偶発性を見積もる芸術であるサブアートがあります。:) 不測の事態を適切に見積もるためには (通常、合計見積もりの %)、リスクと軽減策を理解する必要があります。基本的に、何かが起こるリスクと、それが与えることができる損害を掛け合わせて、リスク要因を考え出します。次に、すべてのリスク要因を合計し、総リスクを推定します。コンティンジェンシーは、リスクが非常に低いプロジェクトの 15% (私はコンティンジェンシーが 15% を下回ることはありません) から、リスクが非常に高いプロジェクトの 50% (私の経験では、コンティンジェンシーが 50% を超える見積もりを除外する顧客はほとんどいません) の範囲である必要があります。

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