どのチームタスクであるか曖昧な仕事が発生したあとに、事後検証（ポストモーテム）が行われず都度話し合いで解決している。

目標が定量的でなく、第三者からみて達成度合いが不明確なものになっている。

チームのメンバーは、チームで合意した1カ月以内のサイクルでふりかえりを実施しているか。

ふりかえりの場はチーム全員が参加しているか。

ふりかえるべきテーマに関しての、起きた出来事を時系列に事実関係を整理するなどの準備をせずにふりかえりをすすめている。

フロー効率性などの数値指標に囚われすぎて、全体の効率が悪化するなど価値提供に結びつかない状態である。

ソースコード自体のセキュリティレベルを高く設定しており、開発支援系SaaSの利用を禁止している。

デッドコードを四半期以上のサイクルで定期的に棚卸しし、削除や分解をしているか。

コードレビューガイドラインの多くの項目が、自動的なフォーマッタなどで統一・解決可能な些末な事柄である。

APMのためのSaaSやツールが導入され、ユーザーからみた応答速度などについて、要因ごとの影響度を定常的に分析できる状態になっているか。

定常的に発生しているサービス上の警告を問題ないものとして無視したり、ログ自体を出さないようにしている。

CI/CDのパイプラインにソースコードの自動的なセキュリティチェック（静的解析または動的解析）が組み込まれていて、一定の基準を達さないとリリースされない仕組みになっているか。

データ収集プロジェクトが依頼しているデータ入力業務が現場で実施されていない。

イベントストリーム処理の基盤を用いてオンライン情報を利用した分析・サービスでの活用をおこなっているか。

機械学習の知見を、アプリケーション開発者や非エンジニアのスタッフが利用できるように勉強会などを繰り返し開いているか。

機械学習プロジェクトのPoCから実運用するためのエンジニアリング能力をチームが持っておらず、そこから実サービス化が進まない。

獲得した顧客に対して、一括配信などの画一的な通達を行っており、投資効果の最適化を実施していない。

ビジネスプロセスやミーティングを棚卸しし、不要なもの・従来の用途から離れてしまったものを停止・削除しているか。

B2Bなど顧客における関係者が複数人いる場合、購買プロセスの各担当者など、意思決定に関わる人物の数だけ必要なペルソナを作っているか。

電話やメールでの対応に対して、柔軟な対応をしすぎてしまい自動化の阻害要因になっている。

インタビュー結果が具体的な次の一手（異なる仮説の構築や、具体的な機能反映）につながらずに実施したまま放置されている。

UIデザイナーが作成したデザインをソースコードに自動的に反映するためにツールを利用しているか。

デザイナーがプロジェクトを横断して派遣され、兼務が多くなったり関わる期間が短くなるため、各プロダクトにおけるユーザーへの共感や事業価値の理解が弱くなっている。

自己申告メトリクスなどを用いて、印象を含めた満足度のテストをおこなっているか。

プロダクト開発に関係する全ステークホルダーに対して、自社のIT環境の満足度やeNPS℠を定期的に測定しているか。

開発者(およびデザイナー)は、職務遂行に十分なスペックの開発マシンを貸与されているか。(開発マシンは、開発者からのアンケートなどを通じて満足が確認されているか。）

リモートワークやフレックスタイムなどの柔軟な働き方を導入しているか。

従業員の情報システムへの満足度と利用度、申請から承認までのリードタイムなどの指標を継続的に測定し、改善に生かしているか。

セキュリティ担当者の人事評価における評価基準に事業や従業員の生産性改善が組み込まれているか。

管理・監視できない領域のITサービスの利用が行われていること(シャドウIT)に対して対策が打てていない。