ストーリー

技術スタック棚卸しの全体像

3つのアプローチ

棚卸しプロセス:

Phase 1: 自動収集（1-2日）
  ├── リポジトリ一覧の取得
  ├── package.json / go.mod / requirements.txt の解析
  ├── Dockerfileの解析
  └── インフラ構成の確認（Terraform / CloudFormation）

Phase 2: ヒアリング（3-5日）
  ├── チームリーダーへの技術スタックヒアリング
  ├── 技術選定の理由と経緯
  ├── 現在の課題・不満
  └── 今後の技術的展望

Phase 3: コードベース分析（2-3日）
  ├── 依存ライブラリの詳細分析
  ├── バージョン情報の確認
  ├── セキュリティ脆弱性のスキャン
  └── 非推奨APIの使用状況

Phase 1: 自動収集

リポジトリスキャン

組織が管理するリポジトリをスキャンし、技術情報を自動収集します。

インフラ情報の収集

収集すべきインフラ情報:

コンピュート:
├── EC2 / ECS / EKS / Lambda
├── インスタンスタイプ・サイズ
└── オートスケーリング設定

データストア:
├── RDS（エンジン種別・バージョン）
├── DynamoDB テーブル
├── ElastiCache（Redis / Memcached）
├── S3 バケット
└── Elasticsearch / OpenSearch

ネットワーク:
├── VPC構成
├── CDN（CloudFront等）
└── API Gateway

メッセージング:
├── SQS / SNS
├── Kafka / MSK
└── EventBridge

Phase 2: ヒアリング

ヒアリングシートの設計

チームリーダーに対して以下の項目をヒアリングします。

ヒアリング時の注意点

Phase 3: コードベース分析

依存関係の深堀り

依存関係分析で確認すべきポイント:

バージョン鮮度:
├── 最新バージョンとの乖離
├── サポート切れのバージョンの使用
└── セキュリティパッチの適用状況

依存の深さ:
├── 直接依存の数
├── 間接（transitive）依存の数
└── 重複依存の有無

ライセンス:
├── OSSライセンスの種別
├── 商用利用制限の有無
└── コピーレフト型ライセンスの検出

メンテナンス状態:
├── 最終コミット日
├── メンテナ数
├── Issue / PR の対応状況
└── 後継ライブラリの有無

技術スタック分類テンプレート

棚卸しの結果を整理するためのテンプレートです。

状態の定義

棚卸し結果の可視化

技術スタックマップ

棚卸し結果を一覧表だけでなく、アーキテクチャの観点から可視化します。

技術スタックマップ（例）:

┌─────────────── クライアント ───────────────┐
│ Web: React + TypeScript                    │
│ Mobile: React Native                       │
│ Admin: Vue.js（Deprecated）                │
└────────────────────────────────────────────┘
        ↕ API Gateway（Kong）
┌─────────────── バックエンド ───────────────┐
│ User Service:     Go + gRPC               │
│ Product Service:  Go + gRPC               │
│ Order Service:    TypeScript + REST        │
│ Legacy Service:   Java + REST             │
│ Data Pipeline:    Python + Airflow        │
└────────────────────────────────────────────┘
        ↕
┌─────────────── データストア ───────────────┐
│ Primary DB:    PostgreSQL 15              │
│ Search:        OpenSearch 2.x            │
│ Cache:         Redis 7.x                 │
│ Queue:         Amazon SQS                │
│ Object Store:  Amazon S3                 │
└────────────────────────────────────────────┘
        ↕
┌─────────────── インフラ ──────────────────┐
│ Container:     ECS on Fargate            │
│ CI/CD:         GitHub Actions            │
│ IaC:           Terraform                 │
│ Monitoring:    Datadog                   │
│ Logging:       CloudWatch Logs           │
└────────────────────────────────────────────┘

棚卸し結果からの洞察

分析の観点

「棚卸しの結果は組織の技術的な健康診断書だ。数字で語れなければ改善もできない」 — 田中VPoE

まとめ

チェックリスト

• 棚卸しの3つのアプローチを理解した
• 自動収集で取得すべき情報を理解した
• ヒアリングシートの設計ポイントを理解した
• 技術の状態分類（Active/Stable/Deprecated/Legacy/Experimental）を理解した
• 分析の観点（集中度、分散度、鮮度、バス係数、セキュリティ）を理解した

次のステップへ

次は「テクノロジーレーダーの構築」を学びます。棚卸し結果を元に、組織の技術戦略を可視化するテクノロジーレーダーを構築する方法を身につけましょう。

推定読了時間: 30分