02.Development Philosophy

議論よりテスト。
データで次の動きを決める

プロダクト開発のサイクル
プロダクト開発のサイクル

徹底的にデータドリブンを
追求した開発

Indeedでは徹底的にデータに基づく開発手法(データドリブン)をとっています。複数のアイデアがあった場合、議論に時間をかけず、とりあえずテストし、結果をすべて計測・分析。そのデータをもとに次のステップとしてどう改善するか、来週は何をするのかを判断しています。このサイクルを素早く繰り返し、アイデアをすぐにユーザーに見せることでそれがいいアイデアかを評価。そのため、失敗する案に時間をかけることも避けられます。早く失敗し、そこから学び、より価値あるものを目指して前進することを大事にしています。

データドリブンを支える、
3つの仕組み

テスト

すべてをABテスト。
その数、月に103件

Indeedでは、ユーザーインタフェースまたはバックエンドのアルゴリズムなど、アプリケーションやサービスの変更をする際にはすべてABテストをしています。その数は、月に103件、315のバリエーションに至ります。このような膨大な量のABテストを効率的に実施・管理するため、Indeedでは「Proctor」と呼ばれるABテストフレームワークを開発。オープンソースソフトウェアとしてGitHubに公開し、様々な企業で使われています。

View Proctor GitHub

計測

毎日増えるログは、
5,000,000,000件

ABテストの結果の良し悪しを判断するためにはデータが必要です。Indeedでは、サイト内で発生する500種類以上のログをすべて計測できるシステムである「logrepo」を構築。毎日増えるログの件数は5,000,000,000件に達します。logrepoは整合性をチェックし伝送の確認まで行うため、分析までに計測データが壊れたり失われたりしないように保存することが可能。大量でありながらも高品質なデータを分析に用いることができます。

分析

データをすぐに
統計分析できる体制

計測したデータは分析し、その評価や次のアクションを判断します。Indeedではチームで高速に改善をしていくために、分析ツール「Imhotep」を開発。即時に解析結果が返ってくるので、条件を少しずつ変えて様々な観点からの分析結果を得られます。また、Webベースのため、URLを共有するだけでどのようなクエリでどのような結果が出たのかがすぐ分かり、チームで議論を深めやすい体制が整っています。

View Imhotep GitHub

スピード重視の開発の方が
エンジニアにとって楽しい

Indeedでは、毎週かそれより頻繁にソフトウェアをリリースし、上記のサイクルを回しています。半年~1年以上開発しリリースするより、小さく高速にリリースすることでエンジニアは、自分の仕事の結果が素早く分かるため、たくさんの成功体験をすることができ楽しく経験を積めます。また失敗するリスクが少なく、仮に失敗したとしてもその影響は大きくないため少ないストレス環境で働くことができます。

高速開発によるエンジニアのメリット
高速開発によるエンジニアのメリット