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1. 朝会にAIを組み込んだ話
2. ⾃⼰紹介 Negishi ‧フロントエンドやってます ‧Belongは2026年1⽉⼊社 ‧⼆郎が好き (ホームは松⼾) 2
3. Agenda 01 情報はどこで落ちるか 02 朝会AIがやっていること 03 運⽤して分かったこと 04 今後やりたいこと 05 まとめ 3
4. 01 情報はどこで落ちるか
5. 情報を伝える側 気づく 気づいていない チームに共有すべき内容であると気付けていない。忘れている。 ⾔うほどでもないと判断 重みを測る ⼝に出す 伝えきる 共有するほどでもないと判断する。 また、この判断軸は⼈によって異なる。 ⾔いづらい 問題があると分かっていても⾔い出せない。 正しく伝えられない ⼝に出せたとしても⾃分の考えを正確に表現できない。
6. 情報を伝えられる側 そもそも情報を認識できない 受け取る 拾い上げる 理解する 覚えておく 周囲の環境や他のタスクに気を取られる。 情報を受け流してしまう。 受け取る情報の優先度を間違える 声の⼤きさが優先順位に反映されるなど、本来あるべき優先度とは異なる受け取り⽅をしてしまう。 情報を正しく理解できない ⾃⾝のバイアスや時間の制約を受け、正しく伝えられている情報を正しく理解できない。 情報が正しく残されていない そもそも議事録をとっていない。議事録をとっていても正確に記載されていない。
7. 正しいコミュニケーションは難しい 話す側 気づく 重みを測る 聞く側 ⼝に出す 伝えきる 受け取る 拾い上げる 理解する 覚えておく 正しい意思決定をするための仕組み構築の難易度は⾼い。 ⼈の判断が介在すべきものと機械的に判断されるべきものを⾒極める必要がある。 AIを使ってみよう！
8. 02 朝会AIがやっていること
9. 実際のレポート Goal別の進捗 （昨⽇との差分） リリースロードマップ （間に合いそうかの考察） 開発対象Epic （論点） 各メンバーのアクション （優先順位） PRレビュー状況 横断論点
10. Claude Code Routinesによる⾃動化 平⽇の朝にクラウドで⾃動実⾏される。 朝会開始時には、AIレポートが⽣成される。 ⼊⼒ JIRA‧GitHub‧Notionの ⼀次情報 出⼒ 処理 → Sprint Goalの優先度と進捗を解釈 昨⽇のスナップショットと照合 情報を伝える側の4つ → ⼀次情報を直接読む。報告を経由しない 情報を伝えられる側の4つ → 記録に残り、前⽇と⽐較できる → 進捗の昨⽇⽐ 個⼈別アクション＋根拠 論点の検出
11. 03 運⽤して分かったこと
12. AIレポートを運⽤してよかった点 朝会⾃体のフィードバックループが回る 誰でも直せる 朝会でチーム全員の⽬に触れる 「テキストが多すぎる」→ グラフに転換 「⾒ていない図」→ 廃⽌ 「JIRAに出ないタスク」→ 検出を追加 レポートの実体は、⾃然⾔語のプロンプト 社内プラグインとして配布 PRベースで、誰でも修正できる 直したら、翌朝から反映 ⾒る → 気づく → 直す → 翌朝また⾒る
13. 04 今後やりたいこと
14. 朝会AIの改善や朝会以外への展開 実績ベースのチケットサイズ予測 ⽇次更新されるリリース可能⽇予測 振り返り時の⼈間への⽰唆 ビジネスインパクトの⼤きい開発Epic順位の⽰唆
15. 05 まとめ
16. まとめ • 報告ベースの共有では、構造的に情報が落ちる。それは個⼈ではなく、仕組 みの問題。 • AIに⼀次情報を直接読ませ、毎⽇⽬に触れる朝会に組み込んだ。毎⽇⾒るも のなのでフィードバックループが回りやすくなる。 • コード以外の開発フローでもAIの活⽤余地は⼤きい。