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# リーダーボード

> コード品質と生産性のバランスを取るデベロッパー・リーダーボードのスコア計算式を理解する。

リーダーボードは、**品質**（AIレビュースコア）と**インパクト**（コードの複雑さ）を組み合わせて各開発者をスコアリングします。最も多くの行を書いたエンジニアではなく、堅牢なコードを出荷したエンジニアを評価する仕組みです。チームのPRがある程度レビューされたら、**Code Review → Leaderboard** から確認できます。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/cloudthinker/ezLyBgfIZEMSknyR/images/code-review/leaderboard.png?fit=max&auto=format&n=ezLyBgfIZEMSknyR&q=85&s=fc932105c913d35a6c84b091675e1445" alt="リーダーボード" width="2922" height="1714" data-path="images/code-review/leaderboard.png" />
</Frame>

## リーダーボードの目的

* **チーム相対スコアリング** — 両指標はチームの平均値に対して正規化されるため、スコアは自チームの文脈で意味を持ち続けます
* **バランスの取れた評価** — 品質とインパクトが均等（50/50）に貢献するため、大量の出荷が低品質を隠せません
* **公平な比較** — 大規模なリファクタリングは些細な変更よりも比例して高く評価されます
* **品質へのインセンティブ** — 1〜10の品質スコアがコードレビューをポジティブなフィードバックループに変えます
* **診断ツールとしての側面** — PRカウントだけでは見えないワークロードの偏りや品質トレンドを可視化します

## 品質スコア

各PRには1〜10スケールの**品質スコア**が付与されます。スコアは10から始まり、検出された問題の数と深刻度によって減点されます。重大な問題は低深刻度の問題より大きなペナルティを受けます。ダッシュボードに表示される**チーム品質スコア**は、全開発者の平均値です。

## コアの計算式

```text theme={null}
Contribution Score = (Normalized Quality Score + Normalized Impact Score) / 2
```

内訳：

* **Normalized Quality Score** = 著者の平均品質スコア / チーム品質スコア
* **Normalized Impact Score** = 著者の合計インパクト / チームの平均インパクト

| Contribution Score | ラベル               | 解釈           |
| ------------------ | ----------------- | ------------ |
| ≥ 1.5              | Excellent         | チーム平均を大幅に上回る |
| 1.0 – 1.5          | Good              | チーム平均を上回る    |
| 0.8 – 1.0          | Average           | チーム平均前後      |
| \< 0.8             | Needs Improvement | チーム平均を下回る    |

スコアが**1.0**の場合、その開発者はチームの平均にちょうど位置していることを意味します。

## インパクトの計算

各マージリクエストのインパクトスコアは変更の複雑さを測定します：

```text theme={null}
MR Impact = (files_changed × 6.0) + (lines_added × 0.14) + (lines_deleted × 0.28)
```

| 指標             | 重み   | 根拠                            |
| -------------- | ---- | ----------------------------- |
| Files Changed  | 6.0  | ファイルを跨ぐ変更は高い複雑さを示す            |
| Lines Added    | 0.14 | 新しいコードは理解と統合を必要とする            |
| Lines Deleted  | 0.28 | 削除はより慎重な分析を要することが多い（追加の2倍の重み） |
| Minimum Impact | 1.0  | 除算エラーを防ぐ下限値                   |

インパクトの計算式は [Oobeya GitWiser Coding Impact Score](https://docs.oobeya.io/gitwiser-repo-analytics/git-analytics-metric-definitions/coding-impact-score) の方法論を参考にしています。

## 計算例

**チームデータ：**

| 著者    | 平均品質スコア | 合計インパクト |
| ----- | ------- | ------- |
| Alice | 8.5     | 450     |
| Bob   | 7.2     | 280     |
| Carol | 9.0     | 120     |

**チーム平均：**

* チーム品質スコア = (8.5 + 7.2 + 9.0) / 3 = **8.23**
* チーム平均インパクト = (450 + 280 + 120) / 3 = **283.33**

**Aliceの Contribution Score：**

* Normalized Quality = 8.5 / 8.23 = **1.03**
* Normalized Impact = 450 / 283.33 = **1.59**
* Contribution Score = (1.03 + 1.59) / 2 = **1.31**

Alice のスコアは **1.31** — チーム平均より31%上です。

## リーダーボードの読み方

スコアの組み合わせを単なるランキングではなく、エンジニアリング健全性の診断指標として活用してください：

| パターン         | シグナル                              | 対応                                    |
| ------------ | --------------------------------- | ------------------------------------- |
| 高品質 + 高インパクト | トップパフォーマー                         | 理想的なメンター、リードレビュアー、または複雑なリファクタリングのオーナー |
| 高インパクト + 低品質 | バーンアウトの可能性 — 速くリリースしているが品質を妥協している | ワークロードと締め切りを確認                        |
| 高品質 + 低インパクト | 難しい問題で行き詰まっているか、活用されていない可能性       | タスク割り当てを確認                            |
| インパクトの偏り     | バスファクターが高い — 知識が一人に集中している         | 知識とワークロードを再分配                         |

<Tip>
  リーダーボードを毎週確認して、チーム全体の品質トレンドとワークロードバランスを追跡しましょう。
</Tip>

## 関連情報

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="スキルマトリクス" icon="table-cells" href="/ja/guide/code-review/skill-matrix">
    Security、Performance、Correctness、Patterns の各ドメインにおける開発者ごとの習熟度を確認
  </Card>

  <Card title="Code Review Analytics" icon="chart-line" href="/ja/guide/code-review/analytics">
    コードレビューのトレンド、開発者のパフォーマンス、チームの健全性を経時的に追跡
  </Card>
</CardGroup>