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DORA指標 (AI開発生産性の計測)の定義
DORA指標とは、デプロイ頻度・変更のリードタイム・変更失敗率・サービス復元時間の4つでソフトウェア開発チームの生産性と安定性を測る業界標準の枠組みのこと。
DORA指標 (AI開発生産性の計測)とは（詳しく解説）
DORA指標は、Googleの研究チームDevOps Research and Assessmentが提唱した、デプロイ頻度・変更のリードタイム・変更失敗率・サービス復元時間(MTTR)の4項目でソフトウェア開発の生産性と安定性を測る枠組みで、業界標準として広く採用されているとされる。AIコーディングツールの普及で「コード生成量」が増えても、実運用ではデプロイ頻度やリードタイムが改善しないケースが指摘されている。2026年時点の現場では、AIが生成したコードのレビュー負荷増でむしろ変更失敗率が悪化する落とし穴が報告されており、指標単体でなくレビュー時間や技術的負債の増減もあわせて追う運用が推奨される。計測ツールはCI/CDログやチケット管理ツールとの連携が前提となるため、導入コストと既存ツールとの相性を踏まえた選び方が必要になる。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「DORA指標 (AI開発生産性の計測)とは」 https://aipicks.jp/glossary/dora-metrics
DORA指標 (AI開発生産性の計測)の使用例
- 例: 週次の開発ダッシュボードでデプロイ頻度と変更失敗率をレビューし、AIコード生成前後の推移を比較する運用。
- プロンプト例:「直近30日のデプロイ回数と失敗した変更の割合をCIログから集計して」
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