Loom で技術的な問題を録画、共有、解決する

ソフトウェア開発でよくある技術問題

どんなチームも、ソフトウェア開発プロセス中に技術的な問題に遭遇します。リンク切れや計算の誤りなどの単純なバグに加え、統合の失敗、パフォーマンスのボトルネック、特定の条件下でのみ現れるユーザー インターフェイスの不具合など、より複雑なものもあります。これらの技術的な問題は、マイナーな不具合からユーザーに影響を与えるクリティカルなシステム障害まで多岐にわたります。

明快なドキュメントがあれば、これらの問題のトラブルシューティングに大きな違いが生まれます。適切なドキュメントがないと、問題の再現、明確化のための質問、原因の推測に時間を浪費してしまいます。優れたドキュメントには、何が起こったかだけでなく、いつ起こったか、どのようなアクションがそれにつながったか、そしてその時点でシステムが何をしていたかが記録されています。このように詳しく記録することで、曖昧な問題がチームが実際に修正できるものに変わります。

Loom で技術的な問題をキャプチャして共有する 7 つのステップ

以下の手順に従って、Loom で技術的な問題を録画・レポートし、解決しましょう。これらのアプローチでは、Loom の AI を活用した機能を使用してレポート作成とコラボレーションを効率化し、チームが問題に迅速に対処できるようにします。

ステップ 1. Loom を録画して問題をリアルタイムでキャプチャする

Loom で [Screen + Webcam] を選択して、画面とナレーションをキャプチャし、完全なコンテキストを取得します。このデュアル録画アプローチにより、画面上で何が起こっているかを正確に表示しながら問題を自分の言葉で説明できます。この組み合わせにより、スクリーンショットやテキストによる説明だけでは得られない、はるかに明快な情報を提供できます。

録画しながら操作内容を説明し、問題が発生したときにその正確な内容を明示しましょう。問題を引き起こした手順を順を追って説明し、エラー メッセージがあれば提示して、期待していた動作を説明してください。このようにリアルタイムに説明することで、チームは何が問題だったかだけでなく、なぜそれが重要なのか、そして作業にどのような影響を与えるのかを理解できます。

ステップ 2. 包括的なバグ レポートを生成する

Loom AI Workflows を使用して、重要な技術詳細を含む Jira チケットやバグ レポートを自動作成しましょう。これにより、Jira でのバグ追跡がよりスムーズになります。チケットに情報を手動でコピーする代わりに、動画から Jira チケットやバグ レポートを瞬時に生成でき、ログ、デバイス情報、問題の再現に必要な手順などの技術的詳細が自動入力されます。

この自動化により、問題のエスカレーションから解決までの流れがスムーズになり、レポートの品質を一定に保ちながら大幅に時間を短縮できます。エンジニアリング チームは、調査をすぐに開始するために必要な情報がすべて揃った、標準化された情報を受け取ることができます。AI が動画から関連する詳細を抽出し、チームがすぐに行動に移せる形式に整理してくれます。

ステップ 3. 動画をチームと共有する

Loom 動画を Jira 課題、Confluence ページ、サポート チケットに直接埋め込むことで、シームレスなコンテキスト共有と迅速なトリアージを実現します。これらのスマート リンク機能を使えば、ドキュメントとワークフローが紐付いた状態に保たれるため、チーム メンバーはツールを切り替えることなくビデオを確認できます。Jira の課題を開いた瞬間に、何が問題だったのかを示すビデオをすぐに視聴できるのです。

機密性の高い技術データを扱う場合は、アクセス権限を詳細に設定した上で、リンクやメールで Looms を共有してください。リンクやメールの共有権限を設定して機密情報へのアクセスを制御することで、機密にあたるシステムの詳細やユーザー データが適切なチーム メンバーにのみ届くようにします。この柔軟性により、セキュリティ標準を維持しながら分散したチームを連携させることができます。

プロのヒント: Slack やメールで動画を共有する際は、Loom AI を使用すれば、相手に合わせたメッセージを自動生成できます。

ステップ 4. 課題を検索可能かつ追跡可能にする

Loom の自動文字起こしおよび要約を有効にすると、チームはビデオを迅速にスキャンして参照できます。Loom AI によって検索可能な文字起こしと要約が作成されるため、チームは録画全体を視聴することなく、課題の技術的なウォークスルーに基づいて行動できます。チーム メンバーは、文字起こし内の特定のエラー メッセージや手順を検索して、関連するセクションに直接ジャンプできます。

Loom の録画をプロジェクト、製品、課題タイプごとに整理します。これにより、チーム間でのアクセスとナレッジ共有が容易になります。また、録画に論理的な構造を持たせることで、検索可能なナレッジ ベースへと変えることができます。数ヶ月後に誰かが同様の課題に遭遇したとき、ゼロから始めることなく、元の録画と解決策を見つけることができます。これらのソフトウェア ドキュメント ツールは、ライブラリが成長するにつれてますます価値が高まります。

ステップ 5. チーム メンバーが各自のタイミングでレビューできるよう、非同期でコラボレーションする

チームメイトがビデオに直接、タイムスタンプ付きのコメントやリアクションを残せるようにします。チーム メンバーは、課題について話し合うためにミーティングをスケジュールする代わりに、都合の良いときに録画を視聴し、気になった箇所にピンポイントで意見を追加できます。異なるタイム ゾーンにいる開発者が、録画の特定のステップへの説明を求めるコメントを、まさにその箇所に残し、それに対して別のコメントや Loom で返信できます。

Loom を活用すれば、世界中のチームがタイム ゾーンを越えて課題のレビューやコメント入力、解決を行えるようになり、技術的なトラブルシューティングが真の意味で非同期で効率的なものになります。この方法は、スレッド形式のディスカッションや共同作業による課題解決をサポートするバグ報告ツールと併用すると特に効果的です。非同期ビデオの柔軟性により、個々のメンバーがオンラインであるかどうかにかかわらず、チームは課題解決に向けた勢いを維持できます。

ステップ 6. 最終レビューとエンジニアリングへの引き継ぎで課題を解決する

エンジニアは、ビデオと自動入力された詳細情報を使用して、課題を再現し解決できます。視覚的な情報と構造化されたデータが揃うため、エンジニアリング チームは調査に必要な情報をすべて即座に把握できます。エンジニアは何が起こったのかを正確に確認し、技術的仕様をレビューし、完全なコンテキストを把握した状態でトラブルシューティングを開始できます。

Loom を使用すると、エンジニア、サポート、関係者がビデオに直接、タイムスタンプ付きのフィードバックや質問を残せるため、やり取りの回数が削減されます。課題が解決するまで Loom を Jira や Confluence に紐付けておけば、問題の特定からディスカッション、最終的な修正に至るまでのすべての経緯を、確かな記録として残せます。

ステップ 7. 録画を保存し、今後の参照用として再利用する

完了した Loom の録画は、今後のトラブルシューティングのためにプロジェクト ライブラリに保存します。これらの録画は、チーム メンバーが役割を変えたり組織を離れたりしても残る組織のナレッジとなります。新入社員は過去の技術的な課題をレビューすることで、よくある問題とその解決策を学習でき、組織全体でのナレッジ共有がスムーズになります。

過去のビデオを参照することで、再発した問題や類似した課題の解決時間を大幅に短縮できます。同じバグが別の場面で発生しても、以前どのように特定し解決したかの詳細なウォークスルーが、すでに手元にあるからです。

これらのドキュメントは、過去のバグや注意すべきエッジ ケースの例を提示できるため、QA チームのソフトウェア テスト業務も強力にバックアップします。解決策は保存され、今後同様の課題に直面するチーム メンバーが簡単にアクセスできるようになります。