スクラムマスターの観察眼 〜AIによる3days爆速キャッチアップと次の一手〜/The Scrum Master's Insight: Lightning-Fast 3-Day Catch-Up with AI and the Next Move

2026/07/17 KAG AI WEEK Summer : Final Night Offline Meetup!
登壇資料

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1. スクラムマスターの観察眼 〜AIによる3days爆速キャッチアップと次の一手〜 2026.07.17　KAG AI WEEK Summer : Final Night Offline Meetup! KDDIアジャイル開発センター　小田中 育生（いくお/190） @dora_e_m #kag_ai_week
2. 1 KDDI Agile Development Center Corporation 自己紹介 小田中 育生（いくお /190） 略歴 エンジニアリングマネジメントと目標設定（ OKR）を専門とする。 株式会社ナビタイムジャパンで VP of Engineering、 株式会社カケハシで Head of Engineering を歴任。 2026年7月より KDDIアジャイル開発センター株式会社 所属。 EMConf JP コアスタッフ。アジャイル・スクラム・ DevOps関連の登壇多数。 著書 いちばんやさしいアジャイル開発の教本（共著） アジャイルチームによる目標づくりガイドブック エンジニアのための自己管理入門 （2026年6月発売）
3. 2 KDDI Agile Development Center Corporation 7月からスクラムマスターとして KAGにジョインしました！ @dora_e_m #kag_ai_week
4. 3 KDDI Agile Development Center Corporation 最初の仕事は、「チーム」を知ること @dora_e_m #kag_ai_week
5. 4 KDDI Agile Development Center Corporation いかにしてチームを知るか チーム @dora_e_m #kag_ai_week
6. 5 KDDI Agile Development Center Corporation チームについて記述されたドキュメントを読む チーム 体制図や各種マニュアルなど @dora_e_m #kag_ai_week
7. 6 KDDI Agile Development Center Corporation チームの活動を観察する チーム チャット、ミーティングでの議論 @dora_e_m #kag_ai_week
8. 7 KDDI Agile Development Center Corporation 静的な情報と動的な情報 チーム ストック情報 フロー情報 体制図や各種マニュアルなど、何度も参 照されることを想定した情報 チャット、ミーティングでの議論 など、流れの中で生まれる情報 @dora_e_m #kag_ai_week
9. 8 KDDI Agile Development Center Corporation これらの情報からチームの状態について仮説を立て、観察の土台とする チーム ストック情報 フロー情報 体制図や各種マニュアルなど、何度も参 照されることを想定した情報 チャット、ミーティングでの議論 など、流れの中で生まれる情報 チーム (モデル) @dora_e_m #kag_ai_week
10. 9 KDDI Agile Development Center Corporation このときに置かれていた状況 大規模 混成チームの大規模案件、 50人超の関係者 複雑 Slackチャンネル 2桁超 ステークホルダー多数 初見 専門用語、ドメイン知識 そもそもKAG入りたて @dora_e_m #kag_ai_week
11. 10 KDDI Agile Development Center Corporation チームが、でかい！ @dora_e_m #kag_ai_week
12. 11 KDDI Agile Development Center Corporation 収集するべき（理解するべき）情報が多い どれが注目するべき情報かわからない 収集したとして、どのように解釈していくといいのか 感覚的には、最低でも1ヶ月は観察が必要な規模 情報収集に立ちはだかる壁 @dora_e_m #kag_ai_week
13. 12 KDDI Agile Development Center Corporation どこから手をつけよう …… @dora_e_m #kag_ai_week
14. 13 KDDI Agile Development Center Corporation ヒントになったふたつの「違和感」 1 チームをまたぐ話題が頻繁に出てくる 「これは◯◯チームにお願いしたい」 という話が出るが、当該チームの人はその場にい ないので別途調整が必要になる 2 前提条件の共有が不足している兆候 ある対応について、他チームと連携して落としどこ ろを決めなければまずい状況、という発言が出てく る @dora_e_m #kag_ai_week
15. 14 KDDI Agile Development Center Corporation 仮説：「公式の組織図」と「実際のコミュニケーションパス」のギャップに課題あり 公式の組織図 vs 実際のコミュニケーションパス @dora_e_m #kag_ai_week
16. 15 KDDI Agile Development Center Corporation この状況であるがゆえに、全体像はまだ掴めていない 大規模 混成チームの大規模案件、 50人超の関係者 複雑 Slackチャンネル2桁超 ステークホルダー多数 初見 専門用語、ドメイン知識 そもそもKAG入りたて @dora_e_m #kag_ai_week
17. 16 KDDI Agile Development Center Corporation 十分な情報なしに、仮説を検証することは難しい チーム ストック情報 フロー情報 体制図や各種マニュアルなど、何度も参 照されることを想定した情報 チャット、ミーティングでの議論 など、流れの中で生まれる情報 チーム (モデル) @dora_e_m #kag_ai_week
18. 17 KDDI Agile Development Center Corporation 状況理解をするため、案件キャッチアップの Claude Skillを構築 @dora_e_m #kag_ai_week
19. 18 KDDI Agile Development Center Corporation 自分が手でやっていたキャッチアップの型を、手順書として言語化 1 手でやる ドキュメントを読む スクラムイベントを観察する 気になる点を手で整理する 2 手順書にする 情報収集→課題分析→旗立て 事実と出典のみ。解釈は書かない 3 使う 品質は手動と同等、ボリュームは手動では 不可能な規模と確認 @dora_e_m #kag_ai_week
20. 19 KDDI Agile Development Center Corporation 人力で愚直にやると数日〜数週間単位でかかる情報収集 Slack 直近6週間 × 10チャンネルの議論 Jira 担当案件内の全プロジェクトのチケット Confluence 体制資料・議事録・ふりかえりの記録 ※Slack/Jira/Confluenceからの情報収集については社内のガイドラインに基づき実施（社内確認済） @dora_e_m #kag_ai_week
21. 20 KDDI Agile Development Center Corporation 1ヶ月かかる想定だった情報収集は 3日間に圧縮された @dora_e_m #kag_ai_week
22. 21 KDDI Agile Development Center Corporation • 体制図と実際の体制にはズレがある （仮説通り） • 知見のサイロ化の兆候がある （仮説通り） • 体制の変更があった （未知の事実） • チーム名に揺れがある （未知の事実） …など。自分が参加しているスクラムイベントからはわからないことも、背景 情報として知ることができた Claudeによる情報収集でわかったこと @dora_e_m #kag_ai_week
23. 22 KDDI Agile Development Center Corporation • チーム間調整の必要性が事後発覚、知見のサイロ化 ◦ チーム間のインタラクションが不足している • 優先順位についての認識ズレ ◦ ゴールの共通認識不足 • 横断組織が明確に存在していない …など。新たな課題にも気づくことができた。一方、課題ではあるが 解決する必要性の小さいものも俎上に上げてくる 課題分析 ※こちらの課題については一般化して記載しています @dora_e_m #kag_ai_week
24. 23 KDDI Agile Development Center Corporation AIの情報処理量をそのまま受け取ると、人間はパンクする @dora_e_m #kag_ai_week ゼンブ、 ヨンデヨ！ できるか！
25. 24 KDDI Agile Development Center Corporation 学び： Claudeの提案は、吟味が必要 @dora_e_m #kag_ai_week
26. 25 KDDI Agile Development Center Corporation • Claudeはゴールの明確化、体制図のアップデートを提案 既に現場に入っているSMと相談し、各チームのPOが集まる横断での情報共 有の場を設けることを提案することになった Claudeが言った通りのアクションではないが、ここまでの状況理解・課題分析 があったため具体的な行動につながる相談ができた 旗立て @dora_e_m #kag_ai_week
27. 26 KDDI Agile Development Center Corporation 観察、仮説立案、検証、結果の咀嚼。 新しい現場でこれらを実行するのには、相応の時間がかかる。 観察 仮説 検証 咀嚼 @dora_e_m #kag_ai_week
28. 27 KDDI Agile Development Center Corporation AIは観察と検証の質とスピードを劇的に変えた AIと観察 仮説 AIで検証 咀嚼 @dora_e_m #kag_ai_week
29. 28 KDDI Agile Development Center Corporation Tips: 情報収集を効果的に行う 3つのルール 1 事実と解釈を分ける AIには事実と出典だけを書かせる。 意味づけ・課題の断定は、自分の頭で 2 出典の確認 気になったら必ず原文に当たる。 3 「わからない」を残す わからなかったことをリスト化、 あとで有識者に聞く @dora_e_m #kag_ai_week
30. 29 KDDI Agile Development Center Corporation 情報収集、仮説の検証はAIが強力にサポートしてくれる 課題の抽出もある程度は確からしく行えるが、 「どれが解決するべき課題か」の答えはAIはもたない 人間が仮説を立てる @dora_e_m #kag_ai_week
31. 30 KDDI Agile Development Center Corporation 価値を決めるのは観察と仮説。 仮説を強くするのは、スクラムマスター自身による咀嚼。 AIと観察 仮説 AIで検証 咀嚼 @dora_e_m #kag_ai_week
32. 31 KDDI Agile Development Center Corporation まとめです 観察が仮説を生む。 AIが検証を爆速にする。 次の一手は自分で決める、 ハンドルは自分で握る 。 ご意見ご感想は、 @dora_e_m あてに #kag_ai_week をつけて 投稿してくださいね！
33. Be a Change Leader. アジャイルに力を与え 共に成長し続ける社会を創る