上長やステークホルダーを含め、共通のタスク管理ツールを利用しており、プロジェクトの状況を可視化したダッシュボードに常にアクセス可能か。

フォーカスすべき目標に対して、どのようにアプローチするのかの計画をチームで共有しているか。

目標項目の一部に、その達成手段が健全に行われているかをチェックするための目標(健全化指標)を立てていない。

見積りと実績の履歴を元に、見積りの精度を向上させるための方法について定期的な学習/ふりかえりを行なっているか。

チームのリードタイム、フロー効率性および各工程のサイクルタイムを継続的に計測しているか。(またはエンジニアリングインテリジェンスのサービスを利用している)

数値改善のために簡単で予測可能な仕事ばかりを引き受け、難しめのタスクを引き受けない。

デプロイ工程が自動化されておらず、本番反映に1時間以上かかっていたり、特定の時間帯しかできないなどの制約事項がかかっている。

APIは何らかのSchema定義言語によって規定され、そこから自動的にクライアントの生成やバリデータの生成が行われているか。

SLI/SLO/エラーバジェットがビジネスオーナーとエンジニアが協議して合意の上設定され、計測されているか。

開発と SRE が共有する障害報告リストがあり、それぞれに有効な再発防止の仕組みが整うようにリソースを割いているか。

フォルトインジェクションテストや、カオスエンジニアリング等の仕組みを導入することで、重大事故につながりうるシステムの欠陥を早期に発見するための試みをおこなっているか。

4半期から1年の間で定期的に、全体的なアプリケーションとインフラの脆弱性診断を受けているか。

潜在顧客獲得のために自社メディアやSNSを通じたエンゲージメント活動をしているか。

ユーザー理解や仮説検証のためのデータ分析のための環境が整備されており、データサイエンティストだけでなくエンジニア・非エンジニアを問わず、プロダクトのステークホルダーに公開されているか。

簡単なデータ集計であっても、エンジニアを経由しなければ取得できない。

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。

意思決定に関する記録を、プロセスマイニングができる形で保存しているか。

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。

顧客に対してNPS（ネットプロモータースコア）や満足度を継続的に測定しているか。

利用頻度の高いコンポーネント等をまとめたデザインシステムを構築し、継続的に棚卸するなど陳腐化することなく改善できているか。

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の意思決定に関われなかったり、デザイナーに情報を伝えるのが遅いため、カスタマージャーニー全体に対する価値が発揮しづらくなっている。

デザイナーやプロダクトオーナーはプロトタイピング専用ツールを使うことができるか。

３名以下の少なすぎるユーザビリティテスト対象者の結果に振り回されてしまう。

専門職向けのジョブ型人事制度があり、管理職と同等かそれ以上の給与で従事しているメンバーが存在するか。

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。

業務に合わせて社内のシステム開発を行うのではなく、デファクトなSaaSなどの利用を行い、そのツールに業務自体をフィットさせているか。

データとデジタル技術を用いて、どのように事業変革をしていくのかのビジョンを明文化して経営メッセージとして発信し、その推進経営指標をもっているか。

継続的なシステム改善のためのプロダクトマネジメント経験者がいない。そのため、開発チームとの関係が受発注構造になっている。（情報子会社問題）

従業員および経営幹部に対して、リモートワークのリスクなどの最新のトレンドなどが取り入れたセキュリティ教育がなされていない。