AIで組織や開発は速くなった？KAG AI week 2026 summer

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1. AIで開発や組織が 速くなるのか︖みたいなお話 2026/7/13 KDDIアジャイル開発センター株式会社 J.K KAG AI week 2026 summer
2. J.K (コサカ ジュンキ) スクラムマスター / Agile Japan EXPO 代表理事 Agileで⽇本から世界を楽しく︕三島から⽇本を楽しく︕ Agileの世界とエンジニアコミュニティにどっぷりハマっている元製造業 の⼈。三島のアジャイルオタク。三島サテライトオフィス⻑ ソフトウェア開発でプロセスやコミュニケーションに課題を感じていた ところアジャイルに出会い、以降、アジャイルの世界へのめり込む。 開催した研修から300名の有資格者を輩出。現在はAgileとScrumの専⾨ 家としての知識や経験を活かしながら組織開発に従事。カンファレンス 運営などを通じ、⽇本にAgileが楽しく広まることを夢⾒て⽇々活動中。
3. KDDI Agile Development Center Corporation 結論
4. ３⾏まとめ • きっと思ったより我々の仕事は早くなってない • 地球と⼈類が⼤切にしてきたことは令和でも⼤切 • 銀の弾丸はない
5. KDDI Agile Development Center Corporation みなさん
6. KDDI Agile Development Center Corporation みなさん AI活⽤してますか︖
7. KDDI Agile Development Center Corporation なぜ AIを使っているのですか︖
8. なぜAIを使っている︖ • 便利︕ • ⼈や会社から⾔われて • 使っていて楽しい • ⾃分でやるよりもすごいことができる • 雑談や壁打ち相⼿になる • 画像や動画が⽣成できる • etc…
9. KDDI Agile Development Center Corporation ちょっと待って
10. なぜAIを使っている︖ • 便利︕ • ⼈や会社から⾔われて • 使っていて楽しい • ⾃分でやるよりもすごいことができる • 雑談や壁打ち相⼿になる • 画像や動画が⽣成できる • etc…
11. KDDI Agile Development Center Corporation 本当︖︖
12. 便利さの裏側にある「錯覚」と「⽪⾁」 • AI⽣成の綺麗なデザインが溢れた結果、「⼿書きのポップ」の⽅が ⽬を惹くという現実も・・・ ▪ ⼈間の体温や感性の価値を逆説的に証明している
13. 便利さの裏側にある「錯覚」と「⽪⾁」 • 「できないことができるようになる」という錯覚 ◦ 気付けば時間と地球上の資源をただ浪費しているだけの可能性
14. KDDI Agile Development Center Corporation 皆さんの業務 何か早くなりました︖
15. ⾃動化のROI • 請求書発⾏業務を⾃動化するぞ︕ ◦ テンプレあり ◦ ⼿作業5分でメールでの送信完了
16. ⾃動化のROI • 請求書発⾏業務を⾃動化するぞ︕ ◦ テンプレあり ◦ ⼿作業5分でメールでの送信完了 ◦ 2時間+トークン消費で⾃動化完成︕
17. ⾃動化のROI • 請求書発⾏業務を⾃動化するぞ︕ ◦ テンプレあり ◦ ⼿作業5分でメールでの送信完了 ◦ 2時間+トークン消費で⾃動化完成︕ ⾃分だけの業務 25回⽬くらいから リターン (⽉1回だと2年後） 100件/⽇のお仕事 その⽇から別の業務 ができるようになる ⼈数がいればその⼈ 数分スケールする
18. ⾃動化のROI • 請求書発⾏業務を⾃動化するぞ︕ ◦ テンプレあり ◦ ⼿作業5分でメールでの送信完了 ◦ 2時間+トークン消費で⾃動化完成︕ ⾃分だけの業務 25回⽬くらいから リターン (⽉1回だと2年後） 100件/⽇のお仕事 その⽇から別の業務 ができるようになる ⼈数がいればその⼈ 数分スケールする
19. KDDI Agile Development Center Corporation 横展開のインパクトは ⼤きそう
20. KDDI Agile Development Center Corporation 開発現場では︖
21. State of Agile Report 2025 が⽰すパラドックス • AIの活⽤率が68%→84%に急増した⼀⽅で、63%が「⾼品質 なソフトウェアを安定して届けることに苦労」と回答 ◦ 開発︓AIが出⼒したコードを丸投げ→ 技術的負債 ◦ 要件︓AIに作業させるだけで、本当に「顧客価値」に向き合えていない︖ https://pawelrola.com/18th-state-of-agile-report-2025-10-key-insights-shaping-modern-agile-organizations/
22. KDDI Agile Development Center Corporation ⼀部はともかくとして あんまり早くなってなさそう
23. KDDI Agile Development Center Corporation AI-DLCの登場と Human-on-the-Loop
24. AIにどこまで任せるのか︖ • LOOPの⾃動レベルは組織におけるスクラムのスケールに似て いる https://medium.com/@Ayo.ore/human-in-on-and-out-of-the-loop-designing-the-right-role-for-people-in-ai-systems-ce2f51e675fc ⼈が⾏動を承認 ⼈が結果を監視 ほったらかし
25. AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle） • ベースは⼈間が培ってきたアジャイルの体験(に⾒える) • 既存のプラクティスも意図を持って選択・適⽤すると良い (Flavor） https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven-development-life-cycle/
26. HITLとHOTL • HITL（Human-in-the-Loop） ◦ ⼈間がフロー内部でレビュー → オーバーヘッドになる ▪ AIが期待した動作をするかどうかは別 ▪ ⼈間がAIの⽣成したものをレビューできるかは別 • AI-DLC Workflows 2.0 ◦ HOTL（Human-on-the-Loop）な考え⽅ ▪ AIが⾃律的にタスクをこなす • リスクの低い作業では既に容易に実現できる • 安全に使い続けるには技術的アプローチが必須 https://speakerdeck.com/kanamasa/intro-of-ai-dlc-workflows2-dot-0
27. KDDI Agile Development Center Corporation どんどんAIを⾃律的に ⾃動化していく流れ
28. KDDI Agile Development Center Corporation どんどんAIを⾃律的に ⾃動化していく流れ (ほんとか︖)
29. KDDI Agile Development Center Corporation サステナビリティと プロダクト開発の「第4の軸」
30. AIが⽣み出す環境負荷と「⽣産性の錯覚」 • AIの学習・推論・モデル開発は膨⼤な電⼒・⽔資源を消費する ◦ 2025年に約448TWh消費 ◦ ⽔の消費は約4.5兆リットル https://aivancity.ai/en/blog/derriere-lia-lenergie-leau-et-le-carbone-le-bilan-environnemental-de-2025/ https://unu.edu/inweh/news/environmental-cost-of-AIs-Enrgy-use-carbon-water-and-land-footprints
31. AIが⽣み出す環境負荷と「⽣産性の錯覚」 • これからの⼈件費︓「⼈＋AI(トークン)」という意識 実験は⼤事だが、有限なリソースを最⼤限に活⽤する意識も重要 https://aivancity.ai/en/blog/derriere-lia-lenergie-leau-et-le-carbone-le-bilan-environnemental-de-2025/ ◦ 早くて安い仮説検証 ◦ アウトプットの⾼速化 ◦ 安全で継続的な開発 ◦ AIへの投資（およびトーク ン消費量）は電⼒消費量と ⽐例して増加する可能性 ◦ ⾼速化・⾃動化が 地球の資源を費やすに⾜る 価値を⽣んでいるか︖ 🆚
32. 及川卓也⽒「プロダクト倫理」 • プロダクト意思決定の従来の3軸 ◦ 実現可能性（Feasibility）: 技術的に作れるか ◦ 望ましさ（Desirability）: ユーザーが求めているか ◦ 存続可能性（Viability）: ビジネスとして成り⽴つか https://takoratta.hatenablog.com/entry/2026/04/02/082956
33. 第4の軸︓「倫理性（Ethicality）」 • 倫理の根本︓「⾃分がやられたら嫌なことを、他⼈にしない」 https://takoratta.hatenablog.com/entry/2026/04/02/082956
34. 第4の軸︓「倫理性（Ethicality）」 古から重要だった • KPI必達のプレッシャーとダークパターン • ハラスメントやコンプライアンス • 💰や法令と企業倫理 • SNSへの投稿
35. AIモデルが輸出規制の対象になる時代にもなった https://news.yahoo.co.jp/articles/e41ed59e0a673edc87831472cda3b273681be59a
36. AIモデルが輸出規制の対象になる時代にもなった https://news.yahoo.co.jp/articles/e41ed59e0a673edc87831472cda3b273681be59a
37. KDDI Agile Development Center Corporation AI、AIって
38. KDDI Agile Development Center Corporation そこのあなた
39. AIで開発や組織が 速くなるのか︖みたいなお話 2026/7/13 KDDIアジャイル開発センター株式会社 J.K KAG AI week 2026 summer 我々は アジャイル開発 センター
40. KDDI Agile Development Center Corporation アジャイルやらAIやらで いったい何がしたかったんだ︖
41. 忘れてはいけない問い • 我々は何に感動したのか https://agilemanifesto.org/iso/ja/manifesto.html
42. 忘れてはいけない問い • 我々は何に突き動かされたのか (※2018版) https://www.ryuzee.com/contents/blog/7124
43. ⽇々の仕事と向き合いたい • アイディアを形にして誰かに届けたい • 社会にインパクトを創出したい • いいチームでいい仕事がしたい
44. KDDI Agile Development Center Corporation ⾃動化ヲタクに なりたかったわけではない
45. KDDI Agile Development Center Corporation アジャイルは AIに何を期待するのか︖
46. 技術的卓越性は「結局」AI時代も超重要 https://agilemanifesto.org/iso/ja/principles.html
47. 現場を⾒ていて思うこと • ルールがない ◦ ブランチ運⽤ ◦ デプロイ頻度 ◦ 継続的インテグレーション ◦ 完成の定義 • 統合できない ◦ その場しのぎのチェリーピック地獄 • 設計がない ◦ ソースコードを正とする • 設計を破壊する ◦ フィーチャーチームとバックログと受⼊条件の局所最適思考 ◦ 書いただけで実態を表さないアーキ図
48. 現場を⾒ていて思うこと • ルールがない ◦ ブランチ運⽤ ◦ デプロイ頻度 ◦ 継続的インテグレーション ◦ 完成の定義 • 統合できない ◦ その場しのぎのチェリーピック地獄 • 設計がない ◦ ソースコードを正とする • 設計を破壊する ◦ フィーチャーチームとバックログと受⼊条件の局所最適思考 ◦ 書いただけで実態を表さないアーキ図 AIがこれを 加速する https://dora.dev/research/2025/
50. アジャイルは⼤体今でも通⽤する（むしろほぼ必須） https://agilemanifesto.org/iso/ja/principles.html https://speakerdeck.com/yuukiyo/ai-dlc-deep-dive
51. (ご参考)尊い⼀枚絵 https://tech.findy.co.jp/entry/2026/05/27/070000 ⾃動化したい 背景があった
52. KDDI Agile Development Center Corporation 今までの私たちの 「当たり前」が より重要度を⾼めている
53. これらを積み上げてきた我々はAI時代でもリードできる https://english-cimic.hatenablog.com/entry/2014/07/31/162828
54. スクラムイベントの真価と向き合う • スクラムイベントは、AIで効率化すべき作業ではない ◦ デジタルで取得できる事実は活⽤しつつイベントは形骸化させない ◦ 「泥臭い対話の場」こそがスクラムイベントの真価 ▪ スクラム以外の現場でも超重要、の意味 https://agilepainrelief.com/blog/gen-ai-wont-speed-up-your-scrum-events-and-shouldnt/
55. KDDI Agile Development Center Corporation プロダクト(とAI)に 技術者倫理をどう落とし込むか
56. 「倫理」をプロダクトとAIにどう組み込むのか • AI-DLC / HOTLの世界でAIエージェントを統治するルールを 作るのは、⼈間の倫理観と感性、そしてそれを落とし込める そもそもの技術⼒
57. KDDI Agile Development Center Corporation まとめ
58. あなたの⾃動化は、社会に価値をもたらしていますか︖ • 地球の資源を費やしてもやるべきことをやる(意識を持つ) • 今の組織やビジネススピードよりも開発の⽅が速くなれたとし たら、⾃動化したことと引き換えに時間をかけたいことを持つ ◦ ふりかえりの事実を洗い出す時間を短縮して、カイゼンにつなげる対話 をする時間を増やす、とか
59. あなたのチームとAIは、社会に価値をもたらしていますか︖ • AIに「⼈間の思考や倫理の代替」を期待してはいけない ◦ プロダクトオーナーシップや意思決定のオーナーシップは⼈間 ◦ 無意識にAIの⽅が有能である前提であなたの脳みそを動かさない ◦ トークンを費やせば価値が創出されるなんてことは絶対にない
60. 銀の弾丸はないことを、私たちは既に知っている • 技術⼒がないのに開発できると思うのはやめよう • 「いい仕事」ができるように⽇々研鑽しよう
61. Be a Change Leader. ΞδϟΠϧʹྗΛ༩͑ ڞʹ੒௕͠ଓ͚ΔࣾձΛ૑Δ