✅ Clarity キャンバス -Miroのアプローチの4要素の詳細モデルによる見積もり)
このモデルは、サイズを超えて何が遅れの原因となるかを理解することにより、準備状態を評価し、より正確な見積もりを行うのに役立ちます。
ストーリーの説明と受け入れ基準を書き出します。これがないと、ストーリーは始まりません。各ストーリーを次のように分解します：
🔗 1. 依存関係
このストーリーは他のチームに依存していますか？
または他のストーリーに依存していますか？
またはデザイン/API/環境の待ちが必要ですか？
スコアリング例:
0 = なし
1 = 小さな依存関係（内部、簡単）
2 = 中程度の依存関係
3 = 外部の依存関係（プラットフォーム、ベンダー、他のチーム）
🚧 2. ブロッカー
このストーリーの開始を妨げるものはありますか？
チームがスプリント内で解決できない問題がありますか？
スコアリング:
0 = ブロッカーなし
2 = 潜在的なブロッカー
3 = アクティブなブロッカー
⚠️ 3. リスク
期待通りに動作しない可能性はありますか？
コードの重要な部分に触れていますか？
パフォーマンスやセキュリティへの影響がありますか？
スコアリング:
0 = リスクなし
1 = 影響が小さいリスク
2 = 中程度のリスク
3 = 高リスク項目
❓ 4. 未知の要素
実装について不安がありますか？
調査やスパイクは必要ですか？
受け入れ基準に対する明確さが欠けていますか？
採点:
0 = 不明点なし
1 = 軽微な不明点
2 = 多少の調査が必要
3 = 重大な不明点 / 受け入れ基準が不明瞭
📊 全体をまとめる：“ストーリー・レディネス・スコア”
それぞれのストーリーについて、チームは4マスのグリッドに数値を入力します。
次に、合計スコア =
依存関係 + リスク + 不明点 + ブロッカー
例：
依存関係 → 3
不明点 → 1
リスク → 0
ブロッカー → 3
合計 = 7
🚦 スプリント準備トラフィックライト
合計スコアを用いてストーリーの準備状態を迅速に判断します：
🟩 0–3 → 安全にスプリントに取り入れ可能
ストーリーは直線的で、低リスク、低依存関係。
🟨 4–6 → 取り入れる前にレビューが必要
これらの場合は会話が必要です。
依存関係を削減できますか？
分割することは可能ですか？
取り込む前に未知の要素を除去できますか？
🟥 7以上 → 準備不足（調整が必要）
このストーリーは問題があります。
通常、以下のような状況があります。
依存関係が多すぎる
実際にはブロッカーとなっている未知の要素
不明確な点の欠如
これにより、チームはリスクの高いストーリーをスプリントに引きずり込むのを止め、最初に適切に調整することができます。
💡 例えば
3つの依存関係がありますが、1つの未知の要素がブロッカーになっています→おそらくこのストーリーはスプリントに取り込むことはできません。
モデルに変換すると：
依存関係 = 3
未知の要素 = 3 （未知の要素 = ブロッカー）
リスク = 多分0
ブロッカー = 3
合計 = 9 →
🟥 RED → 準備不足。
🔥 この方法が効果的な理由
