EP.02〜09 で PR・ 使用・CI/CD・クラウド・DWH・配賦・DORA を見てきました。本 EP では これらを 1 枚に統合した Engineering Dashboard の設計と、3 視点 (経営層・エンジニア・個人) の切替を扱います。
3 視点の設計
| 視点 | 対象 | 見たい指標 |
|---|---|---|
| 経営層向け | VPoE / CEO | 総コスト・予算消化・DORA サマリ・前年比 |
| エンジニア向け | Tech Lead / EM | チーム別の活動・コスト・ボトルネック |
| 個人向け | 本人・1on1 用 | 自分の PR・LLM 使用・コスト・DORA 比較 |
経営層ビュー
- 月次総コスト: $40k → $52k (+30%)、内訳円グラフ (LLM 25%、Cloud 40%、CI 10%、DWH 25%)
- 生産性指標: PR/月、Deploy 頻度、リードタイム
- 活用度: 全社員の 利用率、tokens/dev、コストインパクト
- 前年比トレンド: 12 ヶ月推移
- リスクアラート: 「Lead Time が悪化」「特定チームのコスト急増」
エンジニア (Tech Lead) ビュー
- チーム別 PR 数 / レビュー時間
- チーム別 LLM コスト + 利用パターン
- チーム別 BigQuery / コスト
- チーム DORA 指標
- ボトルネック検出: マージまでの時間が長い PR、レビュー待ち TOP 5
個人ビュー
- 今月の自分: PR 数、LLM tokens、コスト
- チーム平均との比較: 「あなたの PR/月は team 中央値の 1.2 倍」
- LLM 活用度ランキング: 自分は何位か
- 先月との比較: 何が増減したか
- 1on1 用の準備データ: マネージャと話せるネタ
実装スタック
| ツール | 向く用途 | コスト |
|---|---|---|
| Looker / | 経営層向け、組織標準 | 高 (license) |
| (旧 Data Studio) | 中規模、無料 | 無料 |
| Streamlit / Dash | 個人ビュー、開発者が触れる | ホスティング費用のみ |
| Notion | ドキュメント連携、社内 wiki | Notion 料金内 |
| 自社 Web 内製 | 完全カスタマイズ | 開発工数 |
ふくふくの推奨スタック
データ取込み: Python スクリプト + Actions / Cloud Functions (毎日)。保管: 。変換: (dbt ハンドブック)。経営層ダッシュ: Looker Studio (無料)。個人ビュー: Streamlit + 社内 SSO。総コスト: 月 $30〜 (BQ ストレージ) + 開発工数のみ。
段階的な導入ロードマップ
- 1Week 1-2: GitHub + Anthropic usage の取込み、BigQuery 蓄積
- 2Week 3-4: Looker Studio で経営層ダッシュ MVP
- 3Month 2: dbt model 整備、CI/CD と Cloud cost 取込み
- 4Month 3: 配賦ロジック、Slack アラート、個人ビュー Streamlit
- 5Month 4-6: DORA 指標、AI 活用度、3 視点の切替
- 6継続運用: 月次レビュー、新指標追加
ふくふくの並走パターン
ふくふくの受託では Engineering Dashboard 構築 を 3 ヶ月並走 で組みます。最初の 1 ヶ月で MVP（GitHub + LLM）、2-3 ヶ月で本格運用（DORA + 配賦 + 3 視点）。 は既存活用、可視化は Looker Studio / Streamlit から始めて、規模に応じて拡張。続編は読者リアクションに応じて、業界別ケーススタディや AI コーディングエージェントの効果測定など、随時追加していきます。
ここまでのまとめ (EP.10 時点)
EP.01〜10 で Engineering Dashboard を構築する全工程 を扱いました。「LLM を使わないエンジニアが取り残される」変化点に対応する、現代の開発組織の見える化技術です。続編は読者リアクションに応じて随時追加していきます。
この記事の感想を教えてください
あなたの 1 クリックで、本当にこの記事は更新されます。「もっと詳しく」「続編希望」が一定数集まった記事は、 ふくふくが 実際に内容を拡充したり続編記事を公開 します。 送信したリアクションはお使いのブラウザに記録され、再カウントされません。