Gap analysis

目的

表面的な比較ではなく、ギャップの根本原因を理解し、付け焼き刃ではない本質的な改善戦略を立案する。

ギャップ分析フレームワーク

1. 分析軸の定義

単一の軸ではなく、複数の観点から対象を捉える。

<example> <input> 状況: 認証基盤のギャップ分析 </input> <thinking> 分析軸を網羅的に洗い出す： - 機能軸: 認証方式、MFA対応、SSO連携 - 品質軸: 可用性、レイテンシ、スケーラビリティ - 運用軸: 監視、ログ、障害対応 - セキュリティ軸: 暗号化、監査、コンプライアンス - コスト軸: 初期費用、運用費用、スケール時コスト </thinking> <output> ## 分析軸

軸	観点	重要度
機能	何ができるか	高
品質	どれだけ信頼できるか	高
運用	どれだけ管理しやすいか	中
セキュリティ	どれだけ安全か	高
コスト	どれだけ費用対効果があるか	中

</output> </example>

2. 類似概念の調査

各軸において、業界標準や先行事例を調査する。

<example> <input> 状況: 現行のEC2ベース認証基盤とマネージドサービスの比較 </input> <thinking> この機能に関連する類似概念は何か： - Amazon Cognito: AWSマネージド認証 - Auth0: SaaS型認証プラットフォーム - Keycloak: OSS認証サーバー - Firebase Auth: Googleマネージド認証

それぞれがどのようにこの問題を解決しているか調査する。 </thinking> <output>

類似概念調査

概念	アプローチ	強み	弱み
Cognito	AWSマネージド	AWS統合、スケーラビリティ	カスタマイズ制限
Auth0	SaaS	機能豊富、SDK充実	コスト高、ベンダーロック
Keycloak	OSS自前運用	柔軟性、コスト	運用負荷
Firebase Auth	Googleマネージド	導入容易	AWS連携が弱い

業界標準: OAuth 2.0 / OIDC、SAML 2.0 先行事例: Netflix（自前基盤）、Spotify（Auth0採用） </output> </example>

3. ギャップの洗い出し

現行システムと類似概念との差分を特定する。

<example> <input> 状況: 現行EC2認証基盤とCognitoのギャップ </input> <output> ## ギャップマトリクス

現行システムが優れている点

機能	現行	Cognito	ギャップ
カスタム認証フロー	◎ 完全自由	△ 制限あり	+柔軟性
既存DB統合	◎ 直接接続	△ Lambda必要	+シンプル
監査ログ形式	◎ 自社標準	△ CloudTrail形式	+統一性

現行システムが劣っている点

機能	現行	Cognito	ギャップ
可用性	△ 99.9%	◎ 99.99%	-0.09%
MFA対応	△ TOTP のみ	◎ 多方式	-3方式
スケーラビリティ	△ 手動	◎ 自動	-自動化

</output> </example>

4. 根本原因の自問

なぜそのギャップが生じているのかを掘り下げる。

<example> <input> 状況: MFA対応のギャップがある </input> <thinking> 問題: MFA方式がTOTPのみ ↓ なぜ？ 他の方式を実装していないから ↓ なぜ？ 開発リソースを他に優先したから ↓ なぜ？ ビジネス要件としてTOTPで十分だったから ↓ 根本原因 **要件定義時のスコープ決定**: 当時のユーザー規模ではTOTPで十分と判断した

これはギャップではなく、当時の合理的判断の結果である。 </thinking> <output>

根本原因分析

ギャップ1: MFA方式の制限

層	問い	回答
表層	なぜTOTPのみ？	他を実装していないから
中層	なぜ実装していない？	リソースを他に優先したから
深層	なぜ優先しなかった？	当時の要件で十分だったから
根本	スコープ決定	当時の規模に最適化した設計

結論: 規模拡大に伴い「埋めるべきギャップ」に変化

ギャップ2: 可用性

層	問い	回答
表層	なぜ99.9%止まり？	単一AZ構成だから
中層	なぜ単一AZ？	コスト最適化のため
深層	なぜコスト優先？	スタートアップ期の制約
根本	リソース制約	成長段階に応じた投資判断

結論: 事業成長に伴いマルチAZ化を検討すべき </output> </example>

5. 戦略立案

根本原因に基づき、付け焼き刃ではない戦略を策定する。

<example> <input> 状況: ギャップ分析結果から戦略を立案 </input> <thinking> ギャップの分類: 1. 意図的トレードオフ → 受容、ただし再評価 2. 成長による陳腐化 → 対応検討 3. リソース制約 → 優先順位付け

戦略の選択肢:

• 全面Cognito移行 → 移行コスト大、カスタム機能喪失
• 段階的ハイブリッド → 複雑性増、柔軟性維持
• 現行強化 → 運用負荷増、完全制御維持 </thinking>

<output> ## 戦略立案

戦略方針: 「段階的ハイブリッド移行」

現行の強みを維持しながら、マネージドサービスの利点を取り込む。

ギャップ別対応戦略

ギャップ	根本原因	戦略	対応
MFA方式	スコープ決定	転嫁	Cognito MFAを部分導入
可用性	リソース制約	軽減	マルチAZ化を実施
カスタム認証	意図的設計	受容	現行維持、強みとして活用

具体的アクション

1. 優先度: 高

   • 現行システムのマルチAZ化
   • 可用性99.95%を目標

2. 優先度: 中

   • Cognito MFAの部分導入検証
   • 既存フローとの統合設計

3. 優先度: 低

   • ハイブリッド構成の本番適用
   • 監視・運用体制の整備

戦略の根拠

なぜこの戦略か？

• 全面移行はリスクが高く、カスタム機能を失う
• 現行の強み（柔軟性）は競争優位性
• マネージドサービスの「良いとこ取り」が最適
• 段階的移行でリスクを分散 </output>

</example>

ギャップ分析テンプレート

# [対象] ギャップ分析

## 1. 分析軸
| 軸 | 観点 | 重要度 |
|----|------|--------|
| | | |

## 2. 類似概念調査
| 概念 | アプローチ | 強み | 弱み |
|------|-----------|------|------|
| | | | |

## 3. ギャップマトリクス
### 優れている点
| 項目 | 現行 | 競合/標準 | 差分 |
|------|------|----------|------|
| | | | |

### 劣っている点
| 項目 | 現行 | 競合/標準 | 差分 |
|------|------|----------|------|
| | | | |

## 4. 根本原因分析
### ギャップ: [名前]
| 層 | 問い | 回答 |
|----|------|------|
| 表層 | | |
| 中層 | | |
| 深層 | | |
| 根本 | | |

**結論**: [埋めるべき/受け入れる]

## 5. 戦略立案
### 方針: [一言で]

### ギャップ別対応
| ギャップ | 根本原因 | 戦略 | 対応 |
|----------|---------|------|------|
| | | 回避/軽減/転嫁/受容 | |

### アクション
- 優先度 高:
- 優先度 中:
- 優先度 低:

### 戦略の根拠
**なぜこの戦略か？**
-

自問チェックリスト

ギャップを特定したら、以下を必ず自問する：

• なぜこのギャップが存在するのか？
• これは意図的なトレードオフか、見落としか？
• ギャップを埋めることで何を失うか？
• ギャップを埋めないことで何を失うか？
• 同じ問題を別のアプローチで解決できないか？
• このギャップはユーザーにとって本当に重要か？

アンチパターン

振る舞い	問題	代わりに
全ギャップを埋めようとする	差別化喪失、リソース浪費	優先順位を付ける
表面的な機能追加	根本解決にならない	なぜなぜ分析で原因特定
競合の模倣	二番煎じ	独自の強みを伸ばす
ギャップを隠す	信頼喪失	透明に説明し代替案提示

ADRへの記録

ギャップ分析に基づく重要な意思決定は ./docs/adr に記録する。

# ADR-XXXX: [ギャップ]への対応方針

## ステータス
採用

## コンテキスト
ギャップ分析により、[対象]において[ギャップ]が特定された。

## 根本原因
[なぜなぜ分析の結果]

## 決定
[戦略: 回避/軽減/転嫁/受容]を選択する。

## 理由
- [根本原因に基づく理由]
- [トレードオフの考慮]

## 結果
- 期待される効果:
- 受け入れるリスク: