「リリースまで残りわずかなのに、進捗が思わしくない」「予期せぬ仕様変更でスケジュールが崩壊した」 アプリ開発の現場において、納期遅延は多くのプロジェクトマネージャーが直面する最も深刻な課題の一つです。 責任感が強いマネージャーほど、遅れを取り戻そうと一人で抱え込みがちですが、根性論や場当たり的な増員だけでは、かえって品質の低下やさらなる遅延を招く恐れがあります。 アプリ開発が遅れる背景には、単なる作業漏れだけではない、構造的な問題や技術的なボトルネックが複雑に絡み合っています。 そこで今回は開発遅延の正体を体系的に整理し、現状を立て直すための具体的なアクションから、二度と遅延を繰り返さないための組織づくりまでを詳しく解説します！ import haihaiInquiryFormClient from "https://form-gw.hm-f.jp/js/haihai.inquiry_form.client.js";haihaiInquiryFormClient.create({baseURL: "https://form-gw.hm-f.jp",formUUID: "927d2c4e-f06c-45b1-bd36-0240e55ccf72",}) ▼アプリ開発の基本について知りたい方はこちら▼ アプリ開発とは？種類・流れ・必要スキル・費用感まで初心者向けにわかりやすく解説 アプリ開発が遅れるとは？定義と発生する典型パターン 開発遅延の定義（スケジュール・品質・コストの関係） アプリ開発における遅延は、単にリリース日が後ろ倒しになることだけを指すのではありません。 プロジェクト管理の根幹をなすスケジュール、品質、コストの三要素は互いに密接に関わっており、これらが当初の計画から乖離し、バランスを失った状態こそが真の意味での遅延といえます。 例えば、納期を死守するためにテスト工程を簡略化すれば品質が犠牲になり、リリース後の不具合改修で結果的にさらなる時間を要することになります。 また遅れを取り戻すために急遽エンジニアを増員すれば、コミュニケーションコストの増大や教育コストが発生し、予算を大幅に超過する事態を招きます。 つまりアプリ開発が遅れるという事象は、これら三つのトレードオフが破綻し、プロジェクトの健全性が損なわれているサインとして捉える必要があります。 よくある遅延パターン（序盤型・中盤型・終盤型） 開発の遅れは発生する時期によって特有の傾向があります。 まず序盤型は、要件定義や基本設計の甘さが原因で、スタートダッシュに失敗するパターンです。 何を作るかが曖昧なまま開発に着手したことで、手戻りが頻発し、早い段階でスケジュールが形骸化します。 次に中盤型は、実装フェーズにおいて技術的な課題や外部連携の難航、あるいは想定外の仕様変更によって徐々に進捗が蝕まれるパターンです。 進捗率の数値だけが先行し、中身が伴わない隠れ遅延が発生しやすいのもこの時期の特徴です。 そして最も深刻なのが終盤型です。 結合テストやユーザーテストの段階でクリティカルなバグが噴出したり、インフラ環境の構築ミスが発覚したりすることで、目前に迫った納期を直前で断念せざるを得なくなります。 各フェーズで潜んでいるリスクの質を理解することが、現状分析の第一歩となります。 遅延がもたらすビジネスリスク（機会損失・品質低下・コスト増大） プロジェクトの停滞がもたらす影響は、現場の混乱だけに留まりません。 ビジネスの観点では、リリース時期が逸れることで市場への参入チャンスを逃し、競合他社にシェアを奪われるという甚大な機会損失を招きます。 特にトレンドの移り変わりが激しいアプリ市場において、数ヶ月の遅れは致命傷になりかねません。 また、焦りからくる無理な開発はコードのスパゲッティ化やドキュメントの形骸化を引き起こし、将来的なメンテナンスコストを引き上げる技術負債を生みます。 さらに、遅延対応のために投入される追加リソースや、公開後のトラブル対応費用などは当初の利益計画を圧迫し、プロジェクトの収益性を著しく低下させます。 何より度重なる納期遅延はステークホルダーからの信頼を失墜させ、次なる挑戦の機会を狭めてしまうという、目に見えにくいが最も重いリスクを孕んでいます。 アプリ開発が遅れる主な原因【構造別に整理】 要件定義・仕様策定の問題 アプリ開発が遅延する最大の要因の一つは、入り口である要件定義の不備にあります。 何を作るかが不明確なまま開発を強行すると、実装の段階で解釈の相違が発覚し、大規模な手戻りが発生します。 特に要件が曖昧な状態でプロジェクトが走り出すと、開発が進むにつれて本来必要だった機能が後から次々と追加される事態を招きます。 また、開発途中での頻繁な仕様変更もスケジュールを圧迫する大きな要因です。 現場では良かれと思って対応しても、それが積み重なることで全体の整合性が崩れ、修正範囲が指数関数的に広がってしまいます。 さらに現場のエンジニアとビジネスサイド、あるいは経営陣といったステークホルダー間で完成イメージの認識ズレが生じている場合、リリースの直前になって「期待していたものと違う」といった根本的な覆しが起こるリスクもあります。 これらの問題は、プロジェクトの上流工程での対話不足や、決定事項の言語化が不十分な場合に顕著に現れます。 プロジェクト管理の問題 管理面における失敗は、多くの場合、初期段階のスケジュール見積もりの甘さから始まります。 理想的な状況のみを想定したハッピーパスの見積もりは、ひとたびトラブルが起きればすぐに破綻します。 バッファを持たせない計画は、一度の遅れがドミノ倒しのように後続の工程に影響を与え、挽回が困難な状況を作り出します。 また、日々のタスク管理や進捗管理の不備も深刻です。 各メンバーが抱えている詳細なタスクが可視化されていないと、表面上の進捗報告では順調に見えても、実際には完了の定義が曖昧なまま未完了のタスクが積み上がっている「隠れ遅延」が発生します。 加えて、リスク管理の不足も致命的です。 技術的な難所や依存関係にある外部要素など、事前に想定できたはずの懸念事項に対して代替案を用意していないと、問題が顕在化した瞬間にプロジェクトが完全にストップしてしまいます。 状況が悪化してから対策を考えるのではなく、不確実性を管理下に置く姿勢が欠けていることが遅延を加速させます。 開発体制・チームの問題 開発現場の実行力が追いつかない背景には、リソースの量と質のミスマッチがあります。 単純にエンジニアの人数が足りないというリソース不足だけでなく、プロジェクトの難易度に対してメンバーのスキルが不足している場合、一つのタスクに想定の数倍の時間がかかります。 またチーム内のコミュニケーション不足は、情報の分断を招き、誤った仕様での実装や作業の重複を引き起こします。 特に注意が必要なのは、特定のメンバーにしかわからない業務が生まれる属人化の状態です。 専門性の高い領域がブラックボックス化し、特定の担当者がボトルネックになると、その人物の稼働状況がプロジェクト全体の進捗を左右するようになります。 一部の優秀なメンバーに依存しすぎる体制は、そのメンバーの疲弊を招くだけでなく、体調不良や離職といった不測の事態に対して極めて脆い組織構造を作ってしまいます。 チーム全体でナレッジを共有し、誰が欠けてもプロジェクトを継続できる仕組みがないことが、遅延の温床となります。 技術・開発プロセスの問題 技術的な判断ミスや非効率なプロセスも、開発スピードを著しく低下させます。 新しい技術を安易に採用したものの、事前の検証不足により実装段階で解決不能なエラーに直面するケースは少なくありません。 技術選定のミスは、修正のためにアーキテクチャそのものを再設計する必要が生じるなど、プロジェクトの根幹を揺るがす遅延を招きます。 また、開発フローの中でテスト工程を後ろ倒しにする慣習も危険です。 開発の最後にまとめてテストを行う手法では、初期段階で混入した致命的なバグの発見が遅れ、修正コストが膨大になります。 さらに、ビルドやデプロイ、テストといった作業が手動で行われているなど、開発プロセスの非効率性も無視できません。 自動化できるはずの作業に多くの工数を割いていると、本来注力すべき機能実装に時間が使えなくなります。 デジタルトランスフォーメーションを推進する立場でありながら、自らの開発現場がアナログで非効率な手法に依存していることが、生産性向上の壁となっています。 外部要因・環境の問題 プロジェクトの内部努力だけでは制御できない外部要因も、遅延のトリガーとなります。 クライアントワークの場合、先方からの承認作業が滞ったり、締め切り間際になって追加の要望や急な方針転換が突きつけられたりすることがあります。 このような外部からの変更要求に対して、影響範囲の精査や納期の再交渉を行わずにすべてを受け入れてしまうと、現場はパンク状態に陥ります。 また、外部ベンダーやサードパーティ製のライブラリ、APIに依存している場合、それらの不具合や提供の遅れが自社開発のストッパーとなることも珍しくありません。 自社のコントロールが及ばない領域でのトラブルは、解決までに多大な時間を要することが多いのが特徴です。 さらに開発期間中に市場環境が激変したり、ビジネス上の競合他社が新機能をリリースしたりすることで、当初の要件自体が時代遅れになり、急遽の仕様変更を迫られるといったビジネス要件の変化も、プロジェクトを迷走させる大きな要因となります。 開発遅延を防ぐための具体的対策【フェーズ別】 要件定義フェーズの対策 プロジェクトの遅延を防ぐための最も重要な対策は、入り口である要件定義での「不確実性」を排除することです。 まず取り組むべきは要件の徹底的な明確化とドキュメント化です。 機能の有無だけでなく「何を実現しないか」という非機能要件や除外範囲まで言語化し、関係者全員が参照できる形に落とし込みます。 これにより、開発中盤での「言った言わない」の論争や、安易な仕様追加を抑制する抑止力が生まれます。 さらに、初期段階でプロトタイプやPoC（概念実証）を実施し、視覚的なイメージを共有しながら認識合わせを行うことも効果的です。 静止画の設計図だけでは伝わりにくいUIの挙動や操作感を動く形で確認することで、実装が進んでからの「イメージと違う」という致命的な手戻りを未然に防ぐことができます。 ステークホルダーとの合意形成を、抽象的な言葉ではなく具体的な成果物を通じて行うことが、プロジェクトを健全に進めるための強固な基盤となります。 設計・開発フェーズの対策 実装段階における遅延対策としては、作業を細分化し、変化に柔軟に対応できる体制を整えることが求められます。 大規模な機能を一度に作ろうとせず、アジャイルやスプリントといった手法を取り入れ、短期間で小さなリリースを繰り返す開発サイクルを確立します。 これにより、問題が発生しても早期に検知でき、修正の範囲を最小限に留めることが可能です。 また属人化を防ぎ品質を担保するために、コードレビューと開発標準化を徹底することも欠かせません。 誰が書いても一定の品質が維持されるルールを作ることで、特定のエンジニアがボトルネックになるリスクを回避できます。 さらに技術選定においては事前検証を重視し、プロジェクトの特性に合致しているかを冷静に判断する必要があります。 流行の技術を安易に追うのではなく、チームの習熟度やライブラリの安定性を加味した選定を行うことで、開発中の予期せぬ技術トラブルによる停滞を最小限に抑えられます。 テストフェーズの対策 テスト工程での遅延は、多くの場合、開発終盤にバグが集中することによって発生します。 これを防ぐためには、テストを開発の最終工程と捉えず、より早い段階から実施する「シフトレフト」の考え方を導入することが有効です。 単体テストや結合テストを前倒しで進めることで、構造的な欠陥を早期に発見し、修正コストが膨らむのを防ぎます。 また繰り返し行われるテスト項目については自動テストを導入し、ヒューマンエラーの削減と工数削減を同時に目指します。 手動での検証作業を減らし、ボタン一つで回帰テストが完了する環境を構築することは、リリースのスピードを維持するための大きな武器となります。 加えてテストケース管理を最適化し、どの機能がどの程度検証済みであるかを常に最新の状態に保つことも重要です。 進捗が不透明なテストを「見える化」することで、リソースの再配分やリリース可否の判断をデータに基づいて迅速に行えるようになります。 プロジェクト管理の対策 マネジメント面における立て直しの肝は、実態に即した「現実的なスケジュール」の再設計にあります。 これまでの進捗実績（ベロシティ）を冷静に分析し、理想論ではない地に足のついた計画を立て直すことが、チームの信頼回復と冷静な判断に繋がります。 進捗の把握には、バーンダウンチャートやKPIを活用し、残りの作業量と期限のギャップを常に可視化することが重要です。 数値に基づいた管理を行うことで、感覚的な「大丈夫だろう」という判断を排除し、客観的な状況判断が可能になります。 また、リスクの事前洗い出しと対処を習慣化することも欠かせません。 課題が顕在化してから動くのではなく、遅延に繋がりそうな要因を週次などの定期的なミーティングで吸い上げ、リスクが発生した際の代替案（プランB）をあらかじめ用意しておきます。 管理者が常に数歩先を予測して障害物を取り除いていく姿勢が、遅延の連鎖を断ち切り、プロジェクトを完遂させるための原動力となります。 開発スピードを上げる組織・仕組みづくり チームパフォーマンス向上のポイント アプリ開発の遅延を解消し、中長期的に高い生産性を維持するためには、個人のスキルに依存しない組織的な仕組みづくりが不可欠です。 まず取り組むべきは、チーム内における役割分担の明確化です。 誰がどの機能に責任を持ち、最終的な意思決定を行うのかを再定義することで、作業の重複や責任の押し付け合いを防ぎ、スムーズな連携が可能になります。 また特定の担当者しか把握していない情報をなくすため、ナレッジ共有とドキュメント整備を文化として定着させる必要があります。 Wikiや共有ツールを活用し、設計意図やトラブルの解決策を資産化することで、属人化によるボトルネックを解消できます。 さらに、単に作業をこなすだけでなく、継続的な振り返り（レトロスペクティブ）の場を設けることも重要です。 各スプリントやフェーズの節目で、何がうまくいき、何が障害となったのかをチーム全体で冷静に分析し、次のアクションへ即座に反映させるサイクルを回すことが、結果として開発スピードの底上げに直結します。 開発プロセスの最適化 技術的な側面から開発スピードを加速させるには、モダンな開発手法と自動化の導入が鍵となります。 ウォーターフォール型の硬直したプロセスを見直し、アジャイル開発やDevOpsの考え方を取り入れることで、変化の激しい要件に対しても柔軟かつ迅速に対応できる体制を構築します。 特に、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）による自動化は、ヒューマンエラーを削減し、リリースまでのリードタイムを劇的に短縮する効果があります。 コードの変更が自動的にテスト・ビルドされ、即座にデプロイ可能な状態に保たれることで、エンジニアは本来の付加価値を生む実装作業に集中できるようになります。 また、タスク管理やテスト管理、コード管理といった各種ツールの活用を徹底することも重要です。 進捗状況がリアルタイムで数値化・グラフ化される環境を整えることで、遅延の予兆を早期に察知し、データに基づいた迅速な軌道修正が可能になります。 こうしたプロセスの最適化は、現場の疲弊を防ぎながら品質とスピードを両立させるための生命線といえます。 コミュニケーション改善 プロジェクトの停滞を招く最大の要因となりがちなコミュニケーション不全を解消するためには、情報の流れを整理し、合意形成の質を高める工夫が求められます。 まず形骸化しがちな定例ミーティングを見直し、目的を絞った短時間のスクラム会議や、課題解決に特化した議論の場へと最適化します。 単なる報告業務を減らし、チームが直面している課題を共有し解決する場に変えることで、意思決定のスピードが向上します。 また、チャットツール、ドキュメント管理、タスク管理といった情報共有の手段を一元化し、誰もが「今、何が起きているか」を即座に把握できる環境を作ることが重要です。 情報が散在していると、それだけで確認コストが増大し、判断の遅れに繋がります。 さらに、社内のチームだけでなく、クライアントや経営陣といったステークホルダーとの合意形成強化も欠かせません。 進捗の透明性を高め、リスクを早期に共有することで、仕様変更や納期調整が必要な際にもスムーズな協力体制を築くことができます。 周囲を巻き込む調整力を組織の仕組みとして組み込むことが、プロジェクト完遂の鍵となります。 再発防止と成功に導くための実践ポイント 遅延プロジェクトの立て直し手順 プロジェクトが一度遅延のサイクルに入ると、場当たり的な対応だけでは事態を悪化させる恐れがあります。 立て直しの第一歩は、感情を排した徹底的な現状分析と原因の特定です。 残りのタスク量と現在のリソースを照らし合わせ、何がボトルネックとなっているのかを客観的な数値で把握する必要があります。 次に、残された時間で達成すべきタスクの優先順位を再設定します。 すべての機能を当初の予定通りにリリースすることに固執せず、ビジネスインパクトの大きいコア機能に集中する英断が求められます。 この際、最も重要になるのがスコープ調整とリスケジュールです。 ステークホルダーに対し、現状のままでは品質が担保できないことをデータと共に示し、実装範囲の縮小やリリース時期の延期を交渉します。 痛みを伴う作業ですが、実現不可能なスケジュールを追い続けるのではなく、新たな「守れる約束」を再定義することがプロジェクトのコントロール権を取り戻す唯一の方法となります。 成功プロジェクトの共通点 円滑に進行するプロジェクトには、共通して初期段階での圧倒的な認識統一が存在します。 開発チーム、クライアント、経営陣といったすべての関係者が、プロジェクトの目的、優先順位、そして「完了」の定義を完全に共有している状態です。 これにより、些細な仕様変更が生じても、判断基準が明確であるため迷いが生じません。 また成功している現場では、問題が起きてから会議を開くのではなく、日々の開発プロセスの中に継続的な改善サイクルが組み込まれています。 小さな違和感の段階で声を上げ、即座に修正する文化が、致命的な遅延を未然に防いでいます。 さらに、品質とスピードのバランス設計も極めて精緻です。 短期的なスピードを求めて技術負債を溜め込むのではなく、テストの自動化やコードの標準化といった土台作りに初期工数を割くことで、中盤以降の加速を実現しています。 目先の進捗だけでなく、プロジェクト全体の健全性を維持し続ける先見性が、安定したリリースの鍵となります。 継続的に改善するための仕組み 属人的な努力に頼らず、組織として再発防止を実現するためには、改善を仕組み化することが不可欠です。 まず感覚的な管理を脱却し、KPIやメトリクスを活用した定量的な評価を導入します。 ベロシティ（開発速度）やバグの発生率、タスクの消化スピードなどを可視化することで、遅延の兆候をデータで早期に検知できる体制を整えます。 次に、プロジェクトを通じて得られた教訓や技術的な知見をナレッジとして蓄積し、再利用可能な形に整理します。 過去の失敗事例や成功パターンの共有は、新しく加わったメンバーの立ち上がりを早めるだけでなく、同様のミスを防ぐ強力な盾となります。 最終的には、これらの取り組みを組織としての標準化・ルール化へと昇華させます。 見積もりの手法やコードレビューの基準、リスク管理のフローなどを共通言語として定義することで、どのプロジェクトであっても一定以上のマネジメント品質が保たれるようになります。 個人の経験則を組織の資産へと変換し続けることが、大規模プロジェクトを任されるマネージャーとしての真の価値に繋がります。 まとめ アプリ開発の遅延は、単なるスケジュールのズレではなく、プロジェクトの健全性が損なわれている重大なサインです。 要件定義の不備や管理不足、技術的な検証不足といった原因を構造的に理解することで、初めて実効性のある対策を打つことが可能になります。 万が一、現在進行中のプロジェクトが遅延している場合は、感情を排した現状分析を行い、優先順位の再設定やスコープ調整といった「守れる計画」への再定義を急ぎましょう。 そして長期的には、アジャイル開発の導入やCI/CDによる自動化、ナレッジの共有といった「仕組み」を整えることが、チーム全体の生産性を高める近道となります。 個人のスキルや経験則に頼るマネジメントから脱却し、データと仕組みに基づいた改善サイクルを回し続けること。 それが、納期を遵守しながら高品質なアプリを届け、プロフェッショナルとしての成果を出し続けるための唯一の方法です。 QA業務効率化ならPractiTest テスト管理の効率化 についてお悩みではありませんか？そんなときはテスト資産の一元管理をすることで 工数を20%削減できる 総合テスト管理ツール「 PractiTest 」がおすすめです！ PractiTest (プラクティテスト) に関する お問い合わせ トライアルアカウントお申し込みや、製品デモの依頼、 機能についての問い合わせなどお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせ この記事の監修 Dr.T。テストエンジニア。 PractiTestエバンジェリスト。 大学卒業後、外車純正Navi開発のテストエンジニアとしてキャリアをスタート。DTVチューナ開発会社、第三者検証会社等、数々のプロダクトの検証業務に従事。 2017年株式会社モンテカンポへ入社し、マネージメント業務の傍ら、自らもテストエンジニアとしテストコンサルやPractiTestの導入サポートなどを担当している。 記事制作： 川上サトシ （マーケター、合同会社ぎあはーと代表）

アプリ開発の現場において、「誰が何を決めるのか」「どこまでが自分の仕事なのか」が曖昧なために、プロジェクトが停滞したり、リリース直前に予期せぬ不具合が発覚したりといった経験はないでしょうか。 エンジニアとして卓越した技術を持っていても、チームを動かす立場になると「作る」以外の工程がいかに複雑で、多くの専門性を必要とするかに直面することになります。 プロジェクトを円滑に進め、高い品質のプロダクトを納期通りに届けるためには、個人のスキル以上に「適切な役割分担」が鍵を握ります。 今回はアプリ開発における各職種の責任範囲から、チーム規模別のベストプラクティス、さらには現場の摩擦を減らすためのコミュニケーション設計まで、チームを最適化するためのノウハウを体系的に解説します。 役割の曖昧さを解消し、メンバーが自律的に動ける「強いチーム」を作るための第一歩を踏み出しましょう。 import haihaiInquiryFormClient from "https://form-gw.hm-f.jp/js/haihai.inquiry_form.client.js";haihaiInquiryFormClient.create({baseURL: "https://form-gw.hm-f.jp",formUUID: "927d2c4e-f06c-45b1-bd36-0240e55ccf72",}) ▼アプリ開発の基本について知りたい方はこちら▼ アプリ開発とは？種類・流れ・必要スキル・費用感まで初心者向けにわかりやすく解説 アプリ開発チームの役割分担が重要な理由 アプリ開発は「作る人」だけでは進まない アプリ開発と聞くと、コードを書くエンジニアの姿を真っ先に思い浮かべるかもしれません。 しかし、実際のプロジェクトはプログラミングという工程だけで完結するものではありません。 ビジネス上の目的を定める企画から始まり、具体的な機能を落とし込む要件整理、進捗や予算を管理する進行管理、ユーザーが迷わず操作できるUI/UX設計、そしてリリース前の品質を担保するテストなど、非常に多岐にわたる専門的な機能が絡み合って成立しています。 小規模な受託案件や社内向けの簡易的なツールであれば、少数のエンジニアがこれらの工程を兼務して進めることも可能です。 しかし、一般に公開する商用アプリや、機能が多岐にわたる大規模開発においては、各領域に特化した役割分担が不可欠となります。 もし役割が曖昧なままプロジェクトを進めてしまうと、誰が最終的な判断を下すのかが分からず意思決定が遅れたり、仕様の解釈に認識齟齬が生まれたりして、結果的に品質の大幅な低下を招くリスクが高まります。 チームの力を最大限に引き出すためには、まず「作る」以外の専門機能が数多く存在することを正しく認識する必要があります。 役割分担が明確だと開発スピードと品質が上がる チーム内の役割を明確に定義することは、開発スピードとプロダクト品質の両面において大きなメリットをもたらします。 各メンバーが自身の専門領域に集中できる環境が整うことで、設計の精度や実装のスピード、さらには品質保証の網羅性が向上します。 例えば、デザイナーがユーザー体験の設計に専念し、エンジニアがその意図を正確に形にする体制ができていれば、余計な迷いや作業の重複が排除され、全体のパフォーマンスが最適化されます。 また、責任の所在をはっきりさせることで、トラブル発生時や仕様変更が必要な際の意思決定が飛躍的に速くなります。 「この件については彼が最終判断を持つ」という共通認識があるだけで、会議の時間や確認作業の回数は劇的に減少します。 チーム運営の視点で見ても、役割が固定されていれば目標の共有や進捗の把握が容易になり、課題を見つけて改善するサイクルをスムーズに回せるようになります。 このように、個々の専門性を最大限に活かせる体制を構築することが、結果として最短距離でのリリースと高いユーザー満足度につながります。 まず押さえたい「役割」と「役職」の違い 効率的なチーム体制を考える上で混同してはならないのが、役割と役職の概念です。 役割分担とは、あくまでプロジェクトを完遂するために必要な「仕事内容」や「責任範囲」を切り分けたものを指します。 これに対して役職とは、プロジェクトマネージャー（PM）やプロジェクトリーダー（PL）といった、組織構造上のポジションや等級を意味します。現場において重要なのは、役職名そのものよりも、誰がどの役割を担っているかという実態です。 特に少人数のチームやスタートアップのような環境では、組織上の役職は一つであっても、現場では1人が複数の役割を兼務するケースが頻繁に起こります。 例えば、PMがプロジェクトの進行管理をしながらQA（品質保証）の役割も担ったり、PLがエンジニアとして実装に入りながらデザイナーと要件定義を行ったりすることもあります。 大切なのは、役職に縛られて「これは自分の仕事ではない」と線を引くことではなく、チーム全体で必要な役割を漏れなく誰かが担当し、その責任を自覚している状態を作ることです。 現在の自チームの規模に合わせて、どの役割を誰が兼務し、どこに責任の境界線を引くのかを柔軟に設計することがリーダーには求められます。 アプリ開発チームに必要な主な役割と責任範囲 プロダクトオーナー（PO）：何を作るかを決める プロダクトオーナーは、開発するアプリの「意志」を司る重要な役割です。 具体的にはプロダクトが目指すべきビジョンや中長期的な方向性を定め、どのような価値をユーザーに提供するかを最終決定します。 市場の動向やユーザーが抱える課題、さらには会社の事業目標を深く理解した上で、限られたリソースの中で「今、何を作るべきか」という優先順位を明確に判断します。 単に機能のアイデアを出すだけでなく、社内外のステークホルダーと調整を行い、プロダクトの価値を最大化させるための舵取り役としての責任を負います。 プロダクトオーナーが明確な優先順位を示せないと、開発現場は「何から手をつければいいのか」と混乱し、リリースの遅延や中途半端な機能の実装につながるため、チームの指針となる存在といえます。 ビジネスアナリスト（BA）：要望を要件に変換する ビジネスアナリストは、漠然としたユーザーの要望や業務上の課題を分析し、開発チームが実装可能な「要件」へと落とし込む架け橋のような役割です。 ステークホルダーへのヒアリングを通じて本質的なニーズを吸い上げ、それを具体的な仕様として整理・文書化することで、開発の土台を作ります。 「実現したいこと」と、技術的・コスト的に「作れる形」の間にはしばしば大きなギャップが生じますが、その調整を担うのがビジネスアナリストの専門性です。 関係者間のコミュニケーションを円滑にし、認識のズレを防ぐことで、無駄な手戻りを最小限に抑えます。 企画側と開発側の通訳としての役割を果たすため、プロジェクトの初期段階から安定した進行を支える要となります。 プロジェクトマネージャー（PM）／プロジェクトリーダー（PL）：進行と現場を動かす プロジェクトマネージャー（PM）とプロジェクトリーダー（PL）は、どちらもプロジェクトを推進する立場ですが、その責任範囲には明確な違いがあります。 PMは、予算管理、全体スケジュールの策定、リソースの確保、リスク管理といった、プロジェクトの成否に関わる全体統括を担当します。 いわば、プロジェクトという船の航路全体を管理する司令塔です。 一方でPLは、より開発現場に近い技術面の責任者として動きます。個々のタスク配分や日々の進捗管理、技術的な課題解決を主導し、メンバーが円滑に作業を進められる環境を整えます。 PMが「外向き・全体」の管理を担うのに対し、PLは「内向き・現場」の指揮を執る役割といえます。 この二つの違いを混同したまま運用すると、現場のサポートが手薄になったり、全体の進捗が不透明になったりするため、チーム内での役割定義を丁寧に行うことが成功の近道です。 UX/UIデザイナー：使いやすさと体験を設計する UX/UIデザイナーは、ユーザーがアプリを通じて得る体験全体と、それを実現するための視覚的なインターフェースを設計します。 ユーザーがどのような流れでアプリを操作し、どう感じるかという導線設計を行い、ワイヤーフレームやデザインカンプを作成してUI（ユーザーインターフェース）の細部を決定します。 この役割は、単に「見た目を綺麗にする」ことだけが目的ではありません。 視認性や操作性を突き詰め、ユーザーが迷わずに目的を達成できるように設計することは、アプリの継続利用率や満足度に直結する極めて重要な工程です。 優れた技術で実装された機能であっても、使い勝手が悪ければユーザーは離れてしまいます。 ビジネス要件をユーザーに届く形へと具体化するUX/UIデザイナーは、プロダクトの成功を左右する大きな責任を担っています。 エンジニア・プログラマー：仕様を機能として実装する エンジニアは、定義された仕様を実際のコードに書き換え、動く機能として実装する役割を担います。 現代のアプリ開発では、ユーザーが直接触れる部分を作るフロントエンド、データ処理やサーバー側を管理するバックエンド、そしてサービスを支える土台となるインフラといった専門領域に分かれて分担することが一般的です。 設計書や仕様に基づき、実装だけでなくコードレビューや不具合の改修を繰り返し、信頼性の高いシステムを構築します。 なお、開発リソースが限られている小規模なプロジェクトでは、開発者が自らテスト工程まで兼務するケースも少なくありません。 その場合でも、単に「動くものを作る」だけでなく、後の保守性や拡張性を考慮した品質の高いコードを書くことが、エンジニアとしての重要な責任となります。 テスター・品質管理（QA）：安心して使える品質をつくる QA（品質保証）は、アプリがユーザーにとって安心して使える品質に達しているかを客観的に評価する役割です。 単体テストから結合、システム、受け入れテストに至るまで、各段階でのテスト計画を立てて実施します。 単に不具合を見つけることだけが仕事ではなく、定められた品質基準を維持し、必要に応じてプロセスを改善することも重要なミッションです。 QAの活動は、リリースの直前だけに行えばよいものではありません。 初期段階から品質の観点で仕様をチェックし、日々の開発に並行して品質管理を行うことで、重大な欠陥の早期発見が可能になります。 不具合のない安定した動作を担保することは、ユーザーからの信頼を築くための最低条件であり、リリース後のトラブルやクレームを未然に防ぐ最後の砦といえます。 規模別に見るアプリ開発チームの役割分担 小規模開発（MVP・社内ツール）は少人数で兼務が基本 プロトタイプとなるMVP開発や社内向けの業務ツールなど、3〜5人程度で進める小規模開発では、1人のメンバーが複数の役割を横断的に担う体制が一般的です。 例えば、プロジェクトの全体方針を決めるプロダクトオーナー（PO）と、現場の進捗を管理するプロジェクトマネージャー（PM）を1人が兼務したり、デザイナーがUI設計からUXリサーチまでを一貫して担当したりするケースが多く見られます。 エンジニアにおいても、コーディングだけでなく自らテスト工程までを完遂する「開発者兼テスト担当」としての動きが求められます。 このような体制は、意思決定のスピードが非常に速く、コミュニケーションコストを抑えながら迅速にプロダクトを形にできるという強みがあります。 一方で、特定のメンバーに知識や作業が集中する属人化が起きやすく、多忙によるチェック漏れや品質の低下を招くリスクも孕んでいます。 少人数だからこそ、誰がどこまでの責任を持つかを明確に共有し、重要な工程でのセルフチェックや相互レビューを怠らない工夫が求められます。 中規模開発は役割分担のバランスが重要 開発メンバーが5〜10人程度となる中規模開発では、主要な職種を専門職として配置しつつ、状況に応じて一部を兼務させるバランスの取れた体制が現実的です。 PM、リードデザイナー、複数のエンジニア、そして品質を担保するQAといった基本体制を軸に、プロジェクトを構成します。 この規模になると、エンジニアが仕様検討からテストまで全てを抱え込むのは限界があるため、要件定義や品質管理の専門性をチームに取り入れることが、プロジェクトを安定させる鍵となります。 中規模開発において最も注意すべきは、スピード感と品質維持の両立です。 役割が増えることで、情報の伝達ミスや「誰が判断するのか」といった境界線の曖昧さが露呈しやすくなります。 各役割の責任範囲を改めて文書化し、デザイナーとエンジニアの連携フローや、QAがどのタイミングでプロジェクトに介入するかといった連携ルールを明確に定義することで、組織としてのパフォーマンスを最大化できます。 大規模開発は専門分化と連携設計がカギ 10〜30人以上、あるいはそれ以上の人員が投入される大規模開発では、PO、PM、PL、ビジネスアナリスト（BA）、デザイナー、複数チームに分かれた開発部隊、QAチームといった形で、役割が高度に専門分化していきます。 それぞれの領域で深い知見を持つプロフェッショナルが配置されるため、プロダクトの各要素において非常に高いクオリティを追求できるのが最大の特徴です。 しかし、専門性が高まり組織が細分化されるほど、部門間の壁が生じやすくなり、全体最適を見失うリスクが高まります。 役割を増やすだけで終わらせず、チーム間を横断する情報共有の場や、共通の設計思想、品質基準といった「連携のための仕組み」を強固に構築することが不可欠です。 リーダーとしては、個々の専門性を尊重しながらも、常にプロダクト全体のビジョンを浸透させ、各役割が同じゴールに向かって自律的に動けるような調整役としての手腕が問われます。 アプリ開発チームの構成パターンと向いているプロジェクト 機能別チーム（少人数で幅広く担う体制） 機能別チームは、企画、開発、テストといった各工程を特定の少人数メンバーが横断的に担当する体制です。 いわゆるフルスタックな動きが求められる構成であり、スタートアップの立ち上げ期や、最小限の機能で素早く市場に投入するMVP開発など、スピードを最優先するプロジェクトに非常に向いています。 メンバー間の距離が近く、細かな調整をその場で完結できるため、意思決定が極めて速いという大きな利点があります。 一方で、1人が担う領域が広すぎるため、特定の専門分野における深掘りが不足したり、特定のメンバーに負荷が集中したりしやすい側面も持ち合わせています。 また、そのメンバーが不在になるとプロジェクトが停滞する属人化のリスクも高いため、ドキュメントの最低限の整備や、チーム内でのナレッジ共有を意識的に行うことが、安定運営のポイントとなります。 職種別チーム（専門性を活かす体制） 職種別チームは、デザイン、開発、テストなどの職種ごとに役割を明確に切り分けた、伝統的な分業体制です。 それぞれの専門領域に特化したプロフェッショナルが配置されるため、高い品質が求められる金融系アプリや、複雑なロジックを必要とする大規模な基幹システム開発に適しています。 各工程での責任範囲がはっきりしており、設計書に基づいた着実な進行が可能です。 しかし、分業が進むことで「隣の部署が何をしているか見えない」といった部門間の分断が生じるリスクには注意が必要です。 開発とデザインの間で認識のズレが生じたり、テスト工程で致命的な欠陥が見つかった際の調整に時間がかかったりと、連携コストが増大する傾向にあります。 リーダーとしては、定期的な同期会議や共有ツールの活用により、専門性を活かしつつも一つのプロダクトを作る運命共同体としての意識を醸成する調整役が重要になります。 混合型・スクラム型（専門性と柔軟性を両立する体制） 混合型やスクラム型は、専門性を持ちつつも必要に応じて隣接する領域をカバーし合う、柔軟性の高い構成です。 アジャイル開発との相性が非常に良く、ユーザーのフィードバックを受けて頻繁に仕様を変更したり、機能を追加したりする現代的なアプリ開発の現場で多く採用されています。 メンバーは自分の専門領域を軸足に置きながらも、チーム全体のゴール達成のために境界線を越えて協力し合います。 この体制は変化に強い反面、責任の境界線が曖昧になると「誰がやるべき仕事か」が宙に浮き、現場に混乱を招く恐れがあります。 そのため、毎日のスタンドアップミーティングやスプリント計画といった運営設計を緻密に行うことが不可欠です。 自由度が高いからこそ、リーダーがチームの進むべき方向と各員の動きを常に微調整し、自律的に動ける仕組みを維持するマネジメント能力が求められます。 自社に合う体制を選ぶ判断軸 自社にとって最適なチーム構成を選ぶためには、いくつかの明確な判断軸を持つことが大切です。 まず、開発規模が数人単位なのか数十人規模なのかによって、許容できる兼務の範囲は変わります。 次にリリースまでの期間です。短期間でのリリースが至上命題であれば機能別チームが有利ですが、長期にわたり高い信頼性を保つ必要があるなら職種別チームの専門性が不可欠です。 さらに、求められる品質レベルや、プロジェクトを内製だけで完結させるのか、あるいは外注パートナーと連携するのかという点も大きな検討材料になります。 加えて、現在在籍しているメンバーのスキルセットも無視できません。 複数の領域をこなせる多能工的なメンバーが多いのか、一つの技術に特化したスペシャリストが多いのかを把握し、無理のない範囲で兼務可能性を探る必要があります。 これらの要素を複合的に照らし合わせ、現在のチームの力量とプロジェクトの性質が最も合致する形を模索することが、失敗しない体制づくりの第一歩です。 失敗しない役割分担の進め方と実務のポイント 最初に「目標・成果物・優先順位」を共有する 役割分担を形式的に決める前に、まずチーム全体で「何のためにこのアプリを作るのか」という根源的な目的を共有しなければなりません。 ターゲットユーザーは誰か、解決すべき課題は何か、そして何をKPI（重要業績評価指標）とするのかといった目標が不明確なままでは、各メンバーが自分の役割をどのように果たすべきか判断できなくなります。 特にリリース時期が決まっているプロジェクトでは、理想の追求と現実的な実装範囲の折り合いをつけるための優先順位付けが不可欠です。 役割分担という仕組みは、こうした共通の目的が見えて初めて実効性を持つものです。 誰が何をすべきかという議論の前に、このプロジェクトが目指すゴールを言語化し、キックオフの時点で全員の認識を完璧に揃えておく必要があります。 スタート地点でこのプロセスを丁寧に行うことで、開発の途中で迷いが生じた際にも、メンバー自らが「本来の目的に立ち返る」ことが可能になり、リーダーが細かく指示を出さずとも自律的に動ける下地が整います。 誰が何を決めるかを明文化する チーム運営において最もトラブルの火種になりやすいのが、意思決定の権限が曖昧な状態です。 仕様を最終的に決めるのは誰か、成果物を承認するのは誰か、そして実装や品質確認に責任を持つのは誰かを明確に文書化しておく必要があります。 ここで重要なのは、単なる「作業の担当者」を決めるだけでなく、「最終的な結果に責任を負う人」を特定することです。 作業を分担しても責任の所在が分散してしまうと、不具合や遅延が起きた際に誰も主体的に動かないという状況を招きかねません。 実務で役立つのが、役割表や「RACI（レイシ）」と呼ばれるフレームワークの考え方を取り入れる手法です。 実行責任者、説明責任者、協議先、報告先を整理することで、誰が主導し、誰がサポートするのかが一目で分かります。 このように決定権限を可視化しておくことで、会議での不毛な議論や、後出しの仕様変更による手戻りを劇的に減らすことができます。 特に元エンジニアのリーダーは、技術的な正解を求めるあまり判断を抱え込みがちですが、あえて権限を各役割に分散・明文化することで、チーム全体の機動力が高まります。 コミュニケーション設計まで含めて役割分担する 役割を細かく定義しても、それらが孤立していてはプロジェクトは円滑に進みません。 真の意味で役割分担を機能させるには、各役割を繋ぐコミュニケーションパスまで設計する必要があります。 定例会議の頻度、コードレビューやデザインチェックの依頼方法、チャットツールでの報告ルール、そして仕様変更が発生した際の緊急連絡フローなど、具体的な連携方法をルール化しておくことが重要です。 特にプロジェクトマネージャー（PM）やリーダー（PL）、デザイナー、エンジニア、そしてQA（品質保証）の間では、常に情報が鮮度高く流通している必要があります。 役割分担は単なる組織図の作成ではなく、メンバー同士がどのように関わり合い、情報をパスし合うかという「動的な連携方法」まで含めて設計して初めて機能するものです。 連携の仕組みが整っていれば、たとえ役割の境界線で予期せぬ課題が発生しても、迅速なコミュニケーションによって早期解決が可能になり、手戻りによるロスを最小限に抑えられます。 リリース後も改善前提で体制を見直す アプリ開発は、リリースして終わりではなく、そこからが本番とも言えます。 市場の反応やユーザーのフィードバック、数値データに基づいた継続的な改善が前提となるため、初期に決めた体制が常に最適であるとは限りません。 プロジェクトのフェーズが変われば、求められる役割の比重も変化します。 例えば、新規開発期にはスピード重視の体制が有効ですが、運用保守期には保守性やデータ分析に強みを持つ役割の重要性が増してきます。 そのため、定期的にチーム体制を振り返り、現状の役割分担に無理がないか、あるいは新しい役割が必要になっていないかを見直すPDCAサイクルを回すことが大切です。 不満や摩擦が生じている箇所があれば、それを役割定義の不備と捉えて柔軟に調整していく姿勢が求められます。 変化の激しいアプリ開発において、常に成果を出し続けるチームとは、完成された体制に固執するのではなく、状況に応じて役割を最適化し続けられる柔軟なチームであることを忘れてはなりません。 まとめ アプリ開発を成功させるための役割分担は、単に「誰にどの作業を割り振るか」を決めることではありません。 プロジェクトの目標を共有し、責任の所在を明確にし、職種を越えた連携の仕組みを整えて初めて、チームは本来のパフォーマンスを発揮できるようになります。 今回のポイントを振り返ると、以下の3点が特に重要です。 役割と役職を区別する： 組織上のポジションに縛られず、チーム規模に応じて柔軟に「誰がどの責任を負うか」を設計する。 意思決定の権限を明文化する： RACIなどの手法を用い、「判断の迷い」を排除することで開発スピードを最大化する。 改善前提で体制を見直す： リリース後もフェーズやフィードバックに合わせて、常に最適なチームの形を模索し続ける。 明確な役割分担は、無駄な手戻りを減らすだけでなく、メンバーの不満や摩擦を解消し、リーダーとしての信頼構築にも大きく寄与します。 現在のチーム状況に合わせた最適な構成を選択し、2ヶ月後のリリース、そしてその先のキャリアアップに向けた盤石な体制を築いていきましょう。 QA業務効率化ならPractiTest テスト管理の効率化 についてお悩みではありませんか？そんなときはテスト資産の一元管理をすることで 工数を20%削減できる 総合テスト管理ツール「 PractiTest 」がおすすめです！ PractiTest (プラクティテスト) に関する お問い合わせ トライアルアカウントお申し込みや、製品デモの依頼、 機能についての問い合わせなどお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせ この記事の監修 Dr.T。テストエンジニア。 PractiTestエバンジェリスト。 大学卒業後、外車純正Navi開発のテストエンジニアとしてキャリアをスタート。DTVチューナ開発会社、第三者検証会社等、数々のプロダクトの検証業務に従事。 2017年株式会社モンテカンポへ入社し、マネージメント業務の傍ら、自らもテストエンジニアとしテストコンサルやPractiTestの導入サポートなどを担当している。 記事制作： 川上サトシ （マーケター、合同会社ぎあはーと代表）

こんにちは、クロスイノベーション本部リーディングエッジテクノロジーセンターの山下です。 最近は、gpt-ossやQwen3.5といったローカルLLM（Local Large Language Model）も注目されており、これらを活用したプロジェクトも増えてきています。 今回の記事では、ローカルLLMのベンチマークソフトウェアである GuideLLM について紹介します。LLMの性能には様々な観点がありますが、GuideLLMはLLMサーバ自体の応答速度などを測るためのベンチマークソフトウェアです。 GuideLLMでは、以下のような観点でLLMサーバの性能を評価します。 レイテンシー（応答時間） スループット（処理能力） 同時リクエスト数に対する性能の変化 エラー率や安定性 GuideLLMは、LLMサーバに対して様々な負荷をかけることで、これらの観点で性能を評価します。例えば、同時に複数のリクエストを送ることで、スループットやレイテンシーの変化を測定します。また、長時間の負荷テストを行うことで、安定性やエラー率も評価します。 LLMサーバの評価項目 LLMサーバの評価には、TTFT（Time To First Token）、ITL（Inter Token Latency）やThroughputなどの指標が用いられます。 TTFT（Time To First Token） : LLMが最初のトークンを生成するまでの時間を測定します。これは、ユーザーが応答を受け取るまでの待ち時間を示す重要な指標です。 ITL（Inter Token Latency） : トークン間の生成時間を測定します。これにより、LLMの応答速度や処理能力を評価できます。 Throughput : 一定時間内に処理できるリクエストの数を測定します。これは、LLMサーバの処理能力を示す指標です。 Latency（レイテンシー） : LLMサーバがリクエストに対して応答するまでの時間を測定します。これはトークンごとではなくすべての生成が完了するまでの時間になります。 同時リクエスト数に対する性能の変化 : 同時に複数のリクエストを送ることで、LLMサーバの性能がどのように変化するかを評価します。これにより、サーバのスケーラビリティや負荷耐性を測定できます。 エラー率や安定性 : 長時間の負荷テストを行うことで、LLMサーバの安定性やエラー率を評価します。 通常のWebサーバのベンチマークソフトウェアは、HTTPリクエストの処理能力や応答時間を測定することが一般的です。しかし、LLMサーバは応答を作成するための時間が長く、しかも生成された結果をリアルタイムに返す仕組みになっています。このため、通常のWebサーバの指標に加えてTTFTやITLといったLLM特有の指標が重要になります。特にTTFTはユーザーが最初の応答を受け取るまでの待ち時間を示し、ITLは1つのトークンが生成されてから次のトークンが生成されるまでの時間になります。これらがユーザーエクスペリエンスに直結する重要な指標となります。 ChatGPTなどのサービスを利用している際に、最初の一文字が出るまでの時間が長いと感じることがあるかもしれませんが、これはTTFTが長いことを意味しています。TTFTが短いほど、ユーザーは迅速に応答を受け取ることができ、より快適な体験を提供できます。 GuideLLMは実際にLLMサーバに対して負荷をかけることで、これらの指標を測定し、LLMサーバの性能を評価します。これにより、LLMサーバの性能を定量的に評価し、改善点を特定することができます。 GuideLLMの使用方法 GuideLLMは、Pythonで実装されたベンチマークソフトウェアです。以下のコマンドでインストールできます。 他のインストール方法については、公式の GitHubリポジトリ を参照してください。 pip install guidellm[recommended] インストール後、例えば以下のコマンドでベンチマークを実行できます。 guidellm benchmark run\ --target "http://<LLMサーバのアドレス:ポート>" \ --profile sweep \ --max-seconds 30 \ --data "prompt_tokens=256,output_tokens=128" ここでは --target オプションでLLMサーバのアドレスとポートを指定します。 --profile オプションでは、ベンチマークのプロファイルを指定します。 sweep プロファイルは、様々な負荷条件でベンチマークを実行するためのプロファイルです。 --max-seconds オプションでは、ベンチマークの最大実行時間を指定します。 --data オプションでは、ベンチマークに使用するデータを指定します。ここでは、プロンプトトークン数と出力トークン数を指定しています。 --profile として今回は sweep を指定しています。これの動作は以下のようなものになっています。 まずは1並列でのベンチマークを行い、ベースラインのレイテンシーを測定します。これにより、LLMサーバが単一リクエストに対してどれくらいの応答時間があるかを把握します。 次に並列アクセスを行い(デフォルトでは512並列)LLMサーバの最大スループットを測定します。これにより、LLMサーバがどれくらいのリクエストを同時に処理できるかを把握します。 2つのベンチマークでベースとなる性能と最大スループットがわかりました。次に、ベースラインのレイテンシーと最大スループットの間の設定でベンチマークを試します。これにより、LLMサーバが異なる負荷条件でどのように性能が変化するかを把握します。 --profile には他にも色々なプロファイルが用意されているので、目的に応じて選択することができます。 公式のページ を参考にしてください。 実行例 ここでは、実際にGuideLLMを使用してベンチマークを実行した例を紹介します。今回は、ローカルで動作しているLLMサーバに対してベンチマークを実行しました。 通信するLLMサーバはDGX Sparkで動作しているvLLMサーバでgpt-oss-120b を使用しています。 以下のコマンドでベンチマークを実行しました。 GUIDELLM__MAX_CONCURRENCY は、guidLLMがベンチマークを実行する際の最大並列数です。 今回の接続先がDGX Sparkなのでそこまで多くの接続はしない想定なので128並列を指定してみました。 また、 --processor オプションで、ベンチマークで使用するデータを生成するために使用するプロセッサを指定しています。ここでは、gpt-oss-120bが接続先になるので、 openai/gpt-oss-120b を指定しています。 export GUIDELLM__MAX_CONCURRENCY=128 guidellm benchmark --target "LLMサーバのアドレス:ポート" \ --output-dir ./output-dir/ \ --profile sweep \ --max-seconds 300 \ --data "prompt_tokens=256,output_tokens=128" \ --processor "openai/gpt-oss-120b" ベンチマークの結果は以下のようになりました。 すべての結果を載せると長すぎるので、ベンチマーク結果のサマリの部分を抜粋しています。 サマリを見てみると全体の数字の傾向として、同時リクエスト数が増えるにつれて、レイテンシー(Lat)が増加し、スループット(Tok gen/s)も増加していることがわかります。 また、TTFTやITLも同様に増加しています。つまりリクエスト数が増えると応答速度が遅くなっていることがわかります。 一方でTTFTは最悪でも500ms程度で、ITLも131ms程度なので、同時リクエスト数が増えても応答速度はまだ許容可能な範囲に収まっていることがわかります。 特に throughput@128 の行を見ると、スループットが約5.1 req/sに達していることがわかります。さらに、123.2並列まで問題なく処理できていることがわかります。この場合でも、TTFTは1506.7ms、ITLは177.3msなので、同時リクエスト数が増えても応答速度はまだ許容可能な範囲と言えるのではないでしょうか。 複数ある constant@数字 の結果は、ベースラインのレイテンシーと最大スループットの間の設定でベンチマークを試した結果になります。 @ の右側の数字はリクエストの頻度になります。 これらの結果から、TTFTがどの程度までなら許容できるのかを基準にして許容可能なリクエスト頻度を決めることもできます。例えば、TTFTで900ms以下に応答してほしいという場合であるなら constant@1.49 、 constant@2.09 の結果が参考になるかもしれません。 constant@1.49 ではTTFTが786.1ms、 constant@2.09 ではTTFTが943.2msとなっています。つまり、1.49リクエスト/秒程度であれば、TTFTが900ms以下に収まる可能性があることがわかります。 利用してみて気が付いた点 ベンチマークの出力形式としては、JSONやCSVに加えてHTMLも選択できます。しかし、今回HTML形式で出力したものを確認したところ、うまく表示されませんでした。生成されているHTMLに問題がありそうですが原因は不明です。JSONやCSV形式で出力したものは問題なく利用できたので今回はそちらを使用しました。 まとめ 今回は、ローカルLLMのベンチマークソフトウェアであるGuideLLMについて紹介しました。GuideLLMは、LLMサーバの性能を様々な観点で評価するためのベンチマークソフトウェアです。GuideLLMを使用することで、LLMサーバの性能を定量的に評価し、改善点を特定することができます。 ローカルLLMを活用したプロジェクトを進める際には、LLMサーバの性能を評価して最適な設定を見つけることが重要です。ぜひ、GuideLLMを活用して、ローカルLLMの性能を評価して最適な設定を見つけてください。 私たちは一緒に働いてくれる仲間を募集しています！ 電通総研 キャリア採用サイト 電通総研 新卒採用サイト 執筆： @yamashita.tsuyoshi レビュー： @sato.taichi （ Shodo で執筆されました ）