昨今の見積もりについての議論 Story Points Stopped Working the Day AI Started Writing Code の要約です。 著者のチームは、5か8かで20分議論したストーリーをClaudeで昼前に実装しました。それでも完了まで4日かかっています。3サービスにまたがる変更で、大きな差分を2人で丁寧にレビューし、回帰テストとセキュリティ承認も必要だったからです。著者はここから、見積もりが間違っていたのではなく、もはやコストのかからないものを測っていたのだと結論づけています。ストーリーポイントが20年機能したのは、コーディングが作業の大半を占め、複雑なコードほど時間もかかるという暗黙の前提があったから、という整理です。 比喩
AIは超音速ジェット、コーディングは飛行時間で、ストーリーポイントは飛行時間を見積もっているが、スプリントが払うのは空港での手続きも含めた旅全体、というたとえを使っています。その結果、見積もりは両方向に外れるようになります。アルゴリズムが巧妙でも1ファイルで済む話は過大に、コードは単純でも4リポジトリにまたがり認証に触れる話は過小に見積もられます。 提案：Residual Attention Estimation 
原則は「AIが消せない仕事を見積もる」です。構成要素は5つあります。 1. Readyゲート：曖昧なストーリーには数字をつけず、リファインメントに戻すか、1〜3日のスパイクにする。AIが人に追加の質問をせず実装を始められる状態をReadyとする 2. S/M/Lの3段階：問いは1つで、「エンドツーエンドで人の集中をどれだけ消費するか」。ポイントはS=1、M=3、L=8で、XLは禁止して分割する。票が割れたら、レビュー負荷、認知負荷、影響範囲、テスト負担、調整、リスク・不可逆性の6つの要因で議論する 3. スプリント計画：計算式は従来と同じ（純人日×直近の実績レート）。新しく加わるのは、レビュー・テスト待ちの列にWIP制限をかけること。制約理論の応用で、著者はこれが一番効くとしています 4. マイルストーン：スループット履歴を使ったモンテカルロ法で、「50%の確率で3/3、85%で3/24」のように確信度で予測する 5. AIに評価させる：リポジトリにアクセスできるAIがドライランで影響範囲やテストのカバー状況を調べ、サイズ案を出す。人は見積もる側から、見積もりを監査する側に変わる 結論
メタルールは昨日の制約ではなく、今の制約を見積もれです。レビューやテストもAIが吸収すれば、次は要求、アーキテクチャ、ビジネス判断を見積もることになる、という但し書きもついています。 pub.towardsai.net/story-poin…