2025 年のウォーターフォールとアジャイルの導入状況を生成 AI に集計してもらった

cd /home/claude && cat << 'EOF' > analyze.py
import csv
from collections import defaultdict
 
rows = []
with open('/mnt/user-data/uploads/無題.csv', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        rows.append(row)
 
print(f"総回答数: {len(rows)}")
 
# カラム名
wf_col = 'Q11-1.開発手法の導入状況(1.ウォーターフォール)'
ag_strict_col = 'Q11-1.開発手法の導入状況(2.アジャイル(スクラム等の厳密なルールがある))'
ag_loose_col = 'Q11-1.開発手法の導入状況(3.アジャイル(厳密なルールがない))'
devops_col = 'Q11-1.開発手法の導入状況(4.DevOps(DevSecOps))'
 
# 導入済みとみなす回答
ADOPTED = ['1.全社レベルで導入済み', '2.一部の部門・プロジェクトで導入済み']
 
def count_status(rows, col):
    counts = defaultdict(int)
    for row in rows:
        val = row[col]
        # 番号を除いたラベルで集計
        if val.startswith('1.'): counts['全社導入済み'] += 1
        elif val.startswith('2.'): counts['一部導入済み'] += 1
        elif val.startswith('3.'): counts['検討中'] += 1
        elif val.startswith('4.'): counts['予定なし'] += 1
        elif val.startswith('5.'): counts['わからない'] += 1
    return counts
 
n = len(rows)
 
wf = count_status(rows, wf_col)
ag_s = count_status(rows, ag_strict_col)
ag_l = count_status(rows, ag_loose_col)
dv = count_status(rows, devops_col)
 
print("\n=== ウォーターフォール ===")
for k,v in wf.items(): print(f"  {k}: {v} ({v/n*100:.1f}%)")
 
print("\n=== アジャイル（厳密） ===")
for k,v in ag_s.items(): print(f"  {k}: {v} ({v/n*100:.1f}%)")
 
print("\n=== アジャイル（緩やか） ===")
for k,v in ag_l.items(): print(f"  {k}: {v} ({v/n*100:.1f}%)")
 
print("\n=== DevOps ===")
for k,v in dv.items(): print(f"  {k}: {v} ({v/n*100:.1f}%)")
 
# アジャイル系（どれか1つでも導入済み）の人数
agile_adopted = 0
for row in rows:
    ag_s_val = row[ag_strict_col]
    ag_l_val = row[ag_loose_col]
    dv_val = row[devops_col]
    if any(v in ADOPTED for v in [ag_s_val, ag_l_val, dv_val]):
        agile_adopted += 1
 
wf_adopted = sum(1 for row in rows if row[wf_col] in ADOPTED)
print(f"\n=== 導入済み集計 ===")
print(f"ウォーターフォール導入済み: {wf_adopted} ({wf_adopted/n*100:.1f}%)")
print(f"アジャイル系いずれか導入済み: {agile_adopted} ({agile_adopted/n*100:.1f}%)")
 
EOF
python3 analyze.py

出力
 
総回答数: 362
 
=== ウォーターフォール ===
  全社導入済み: 134 (37.0%)
  一部導入済み: 67 (18.5%)
  予定なし: 96 (26.5%)
  わからない: 54 (14.9%)
  検討中: 11 (3.0%)
 
=== アジャイル（厳密） ===
  予定なし: 140 (38.7%)
  一部導入済み: 99 (27.3%)
  検討中: 43 (11.9%)
  わからない: 66 (18.2%)
  全社導入済み: 14 (3.9%)
 
=== アジャイル（緩やか） ===
  一部導入済み: 136 (37.6%)
  予定なし: 109 (30.1%)
  全社導入済み: 28 (7.7%)
  わからない: 59 (16.3%)
  検討中: 30 (8.3%)
 
=== DevOps ===
  予定なし: 143 (39.5%)
  一部導入済み: 74 (20.4%)
  わからない: 83 (22.9%)
  検討中: 51 (14.1%)
  全社導入済み: 11 (3.0%)
 
=== 導入済み集計 ===
ウォーターフォール導入済み: 201 (55.5%)
アジャイル系いずれか導入済み: 188 (51.9%)