ソフトウェア開発実務の観点から実際に使用できる開発フレームワーク等を評価する方法 #17
Description
「実務で使えるか」を正面から測るなら、**“開発〜運用の一連の価値の出し方”**をフレームワーク横断で同条件に固定して比較するのが要点です。TDD強制／テレメトリ／セキュリティを内包させることで（Lighthouse・a11y・パフォーマンス、OpenTelemetry、OWASP系の観点がREADMEに明記）そのまま“評価ハーネス”の核にできます。([GitHub]1)
以下、「何を測るか → どう測るか（実装案） → スコアリングと運用 → 今すぐ入れられるPR雛形」の順で提案します。
1) 何を測るか（実務価値KPI）
A. デリバリ性能（DORA 4指標）
デプロイ頻度／変更リードタイム／変更失敗率／復旧時間を収集。実務価値との相関が高く、外部比較もしやすい標準指標です。([dora.dev]2, [docs.gitlab.com]3, [Google Cloud]4)
B. プロダクト品質
- Web品質：Lighthouse（Performance/Accessibility/Best Practices/SEO）をCIで継続計測。([Chrome for Developers]5, [googlechrome.github.io]6)
- テストの実効性：コードカバレッジ＋Mutation Score（Stryker）。([stryker-mutator.io]7)
- 仕様準拠：要件→テスト→実装のトレーサビリティ整合率（
ae-frameworkのフェーズ検証と相性◎）。([GitHub]1)
C. 運用性/可観測性
OpenTelemetryでトレース・メトリクスを既定収集。スパン網羅率、p95/p99レイテンシ、エラー率、ビルド/テスト時間など。([OpenTelemetry]8)
D. セキュリティ/コンプライアンス
- OWASP ASVSレベル準拠の点検観点を採用（自動/半自動チェック表）。([owasp.org]9, [GitHub]10)
- **Policy as Code（OPA/Rego＋Conftest）**で設定・ルール違反を自動検出。([openpolicyagent.org]11, [conftest.dev]12)
E. DX（開発者体験）とAI活用効率
Time-to-First-Value（新規着手→最初のE2E成功までの時間）、手作業コマンド数、ドキュメント到達率。AI生成比率、リトライ回数、**自動修復成功率（CEGIS）**などは ae-framework の自動化機能から取得。([GitHub]1)
2) どう測るか（ae-frameworkに組み込む実装案）
A. 評価プロトコルを固定（EVAL_PROTOCOL.md）
- マシン資源・シード・温度・ツール許可・タイムアウトを固定。
- “同一提出物→同一スコア再現”を品質基準に明記。
B. シナリオ・課題セット（同難易度で複数）
- CRUD+認証API＋UI（Lighthouse閾値付き）
- ストリーム/イベント処理
- DDD/検索/集計を含むバックエンド
各シナリオは「要件YAML→自動生成テスト→実装→検証」を共通パイプラインで実行。ae-frameworkの6フェーズ（Intent→Formal→Tests→Code→Verify→Operate）とCLIを標準化I/Fにします。([GitHub]1)
C. 自動計測の配線
- Lighthouse CI：PRごとに実行、LHCIサーバへ蓄積・しきい値アサート。([googlechrome.github.io]6, [GitHub]13)
- StrykerJS：Mutationスコアを閾値評価（例：≧65%）。([stryker-mutator.io]7)
- OpenTelemetry：ビルド/テスト/アプリのスパン発行、メトリクス相関。([OpenTelemetry]8)
- ASVSチェック：自動化できる項目をまず優先（認証・セッション・入力検証等）。([owasp.org]9)
- OPA/Conftest：依存/設定/セキュリティポリシをRegoで検査（例：秘密直コミット禁止、ヘッダ設定、CI権限最小化）。([conftest.dev]12)
D. “ゴールデンパス”比較
社内の**定番テンプレ（Golden Path）**と、素のNext.jsやNxなどの“素”とを同シナリオでAB比較。ゴールデンパスは開発の迷いを減らし実務効率を上げる考え方なので、導入前後のDORA/品質差分が示せます。([Spotify Engineering]14, [redhat.com]15)
3) スコアリング設計（例）
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総合スコア
S = 0.30*Deliver + 0.30*Quality + 0.20*Ops + 0.15*Security + 0.05*DX- Deliver：DORAを標準化（z-score）して合成。([dora.dev]2)
- Quality：Lighthouse平均/閾値達成率＋Mutation Score。([Chrome for Developers]5, [stryker-mutator.io]7)
- Ops：OTel由来のp95、失敗率、テスト/ビルド時間。([OpenTelemetry]8)
- Security：ASVS自動化項目の充足率＋Conftest違反0件。([owasp.org]9, [conftest.dev]12)
- DX：TTFV、手作業コマンド数、AI自動修復成功率（CEGIS）。
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プロファイル：Bronze/Silver/Gold（例：Goldは Lighthouse全項目≥90、Mutation≥65%、ASVS L2主要項目OK、DORAで上位四分位）。([Chrome for Developers]5, [stryker-mutator.io]7, [owasp.org]9)
4) ベンチ運用（透明性と再現性）
- 結果スキーマ（
results/schema.json）：モデル/設定/資源/リトライ/トークン/壁時計/ピークメモリ/各小項目スコアをJSON固定。 - 公開テスト＋非公開テスト：リーク対策と頑健性のため二層構成。
- ダッシュボード：LHCI＋OTelバックエンドで履歴と傾向を可視化。([GitHub]13, [OpenTelemetry]8)
- 異議申し立て手順：再評価条件とログ添付要件をCONTRIBUTINGに定義。
5) 今すぐ入れられる PR（雛形）
BENCHMARKS.md：シナリオ定義・評価式・合格基準。EVAL_PROTOCOL.md：資源/シード/温度/ツール可否/丸め規則。.github/workflows/bench.yml：LHCI＋Stryker＋ASVSチェック＋OPA/Conftest＋OTelエクスポートの一括実行。([googlechrome.github.io]6, [stryker-mutator.io]7, [owasp.org]9, [conftest.dev]12)policies/：Regoサンプル（依存のライセンス/秘密/HTTPヘッダ等）。([conftest.dev]12)docs/scoring.md：DORAの計測方法（GitHub/Actions/Incidentsの突合例）。([Google Cloud]4)reports/：結果JSON→HTML整形（ランキング/レーダーチャート）。
必要なら、上記ファイル一式（BENCHMARKS.md / EVAL_PROTOCOL.md / bench.yml / scoring.md / Rego例 / schema.json）をこの前提に合わせたドラフトとしてすぐに書き起こします。