人間＋AIを「チーム」としてプロセスを再設計する

「AI駆動経営」勉強会 #4（2026/11/12）での登壇資料です。
https://aid.connpass.com/event/409635/

AIで何もかもが変わっていくように見えますが、仕事は「一人とAI」では閉じません。
組織開発のフレームワーク GRPI（Goals / Roles / Processes / Interpersonal Relationships）で、AIを含めたチームを見直しました。

- G: AI化はゴールではない。「どうなると、どう嬉しいか」を描く
- R: 説明責任（A）は人に残る。変わるのは確かめ方
- P: 評価できる大きさまで絞って試し、わかってから大きく任せる（不確実性×複雑性のCカーブ）
- I: 人とAIの関係性は、これからのトピック

1. 人間＋AIを「チーム」としてプロセスを再設計する 組織開発のフレームワークで見直す、AI駆動の組織 松岡 幸一郎 / ログラス 「AI駆動経営」勉強会 #4 2026/11/12 1
2. 今日の問い AI駆動経営の会で、なぜ「チーム」の話？ AIが進化し、何もかもが変わっていくように見える でも、仕事は「一人とAI」で閉じない。人と人のチームや組織は残り続ける チームや組織をうまく回して成果を出すフレームワークは、昔からある それをAIに当てはめると、意外と構造が整理できる AIも含めたチームを見直すフレームワークが、組織開発 にある 2
3. 会社紹介 ログラスはAI経営プラットフォームを提供しています 3
4. 会社紹介 FDEに注力し、YouTubeでも発信中 4
5. 自己紹介 松岡 幸一郎(@little_hand_s) 2020年 ログラス入社（社員7名 → 350名以上） 2025年 AI駆動開発推進チーム 2026年 新規事業開発 2022年から、社内でシステムコーチング （組織向けコーチング）を推進 執筆: 「ドメイン駆動設計 サンプルコード＆FAQ」 「ドメイン駆動設計 モデリング/実装ガイド」 5
6. 自己紹介 取り組みの変遷 1 コード・ アーキテクチャ → 2 3 開発手法・ アジャイル・ DDD チーム・ 人の関係性 (システムコーチング) → 効果的な開発のために、「人の関係性」までスコープを広げてきた 6
7. 組織開発とは 組織開発＝組織のプロセスに気づき、働きかけていくアプローチ 目的: 組織の効果性（成果を出せる）と健全性（満足して働ける）を高める 戦略や制度といった「ハード」だけでなく、人や関係性といった「ソフト」にも働きかける 今日はその道具の一つ、GRPIモデルを使う 参考: 中村和彦『入門 組織開発』 （光文社新書）、日本の人事部「組織開発」 7
8. GRPIモデル GRPIは、チームの有効性を4つの層で見るフレームワーク 層 問い Goals 目標は明確で、全員が理解し、コミットしているか Roles 誰が何を担うか、はっきりしているか Processes 意思決定や仕事の進め方は機能しているか Interpersonal Relationships 信頼してやりとりできているか チームを立ち上げるときの設計にも、うまくいかないときの点検にも使える 点検は上から順に。人間関係のもめごとに見えても、実はゴールや役割のズレが原因のことが ある 出典: Beckhard (1972) / Rubin, Plovnick & Fry (1978) 8
9. 今日の見方 AIも含めて「一つのチーム」として、GRPIで見直す 従来のGRPI: 人間だけのチームが対象 本日の視点: AIを含めたチームを対象とする 9
10. GRPIで見直す G: Goals（ゴール） R: Roles（役割） P: Processes（進め方） I: Interpersonal Relationships（関係性） 10
11. G: Goals AI化はゴールではない。「どうなると、どう嬉しいか」を描く 時代の流れで、つい「AI化すること」自体がゴールになりがち 理想の状態: 何がどうなっているか アウトカム: それで誰が、どう嬉しいか AIは手段。ゴールは「どうなると、どう嬉しいか」で決める 11
12. GRPIで見直す G: Goals（ゴール） R: Roles（役割） P: Processes（進め方） I: Interpersonal Relationships（関係性） 12
13. R: Roles (1/3) 意思決定ごとにRACIを引くと、AIと人の線引きが見える 意思決定の例 AIエージェント エンジニア ライブラリ更新を取り込むか R（条件内で自動マージ） A（条件を決め結果を見る） I PRをマージするか R（実装・テスト結果を提示） A（レビュー・承認） I 次に作る機能の優先順位 R（分析・案出し） C（見積もり） A/R（優先順位を決定） I C（希望を伝える） C（必要な役割を伝える） A/R（配置を決定） メンバーの役割・配置 R（実行責任）: 実際に作業を行う ／ PdM EM A（説明責任）: 最終的な説明責任を持つ（承認する、または承認の条件を決める） C（相談先）: 事前に相談され、意見を出す（双方向） ／ I（報告先）: 結果を知らされる（一方向） Aは変わらない。変わるのは確かめ方 13
14. R: Roles (2/3) どこまで行っても、説明責任（A）は人に残る AIがミスしても、外から見れば「その業務を設計した人のミス」 これは従来の組織と同じ。最終的な説明責任は組織の長が持つ ただ、長がすべてに目を通すのは現実的ではない → 詳細は委譲する 問いは「AIに任せるか」ではなく、A（説明責任）を持ったまま、どう委譲するか 14
15. R: Roles (3/3) AIへの委譲も、組織の委譲の型を下敷きに設計できる 設計の要素 昔から組織でやってきたこと AIへの委譲に読み替えると 任せる範囲と条件を先に決める 決裁権限の基準（金額・リスクで区切る） 例外だけ上げてもらう 例外管理（基準を外れたものだけ報告） 仕組みで見て、リスクに応じて 内部統制のモニタリング（日常の監視＋独 テストや監視で常に見て、リスクの高いところを 点検する 立的評価） 点検 いつでも覆せる・止められる 差し戻し・承認の取り消し AIの出力を覆す・止める手段を用意する リスクや取り消しやすさで、AIに任せる範囲を決 める 基準外れを検知する仕組みを人側で用意し、止め て人に戻す 全部を見るのではなく、任せる仕組みに責任を持つ 参考: 例外管理（Taylorが起源とされる）、COSO・J-SOXのモニタリング、EU AI Act 第14条（高リスクAIの人による監督） 、Tomašev et al. "Intelligent AI Delegation"（2026） 15
16. GRPIで見直す G: Goals（ゴール） R: Roles（役割） P: Processes（進め方） I: Interpersonal Relationships（関係性） 16
17. P: Processes (1/4) AIに任せるフィードバックループには、大きさがある ループ 例 1周の長さ（目安） 小 関数を書いて、テストを回して直す 数秒〜数分 中 機能を実装して、CI とレビューまで通す 数時間〜数日 大 施策を出して、KPI を見て次の手を決める 数週間〜数か月 AIにどの大きさのループまで任せられるか？ 17
18. P: Processes (2/4) 評価指標が明確なほど、AIは自分で検証して大きく回せる 「テストが通るか」「型が合うか」: AIが自分で確かめられる → ループを大きく任せられる 「良い体験か」 「売上につながるか」: 指標が曖昧 → 人が毎回確かめるしかない ループの大きさを決めるのは、評価指標の明確さ 18
19. P: Processes (3/4) ／ 不確実性×複雑性のCカーブ 複雑な仕事ほど評価指標が設計できず、いきなりAIに任せても進まない 右上: やってみないとわからず、条件も多く絡み合っている 何をもって「できた」とするかが決まらない そのままAIに渡すと、評価できずに手戻りが続き、なかなか進まない 19
20. P: Processes (4/4) ／ 不確実性×複雑性のCカーブ だから、評価できる大きさまで絞って試し、わかってから任せる ①→② スコープを限定して、変数を減らす ②→③ 小さく試して、わからないことを潰す ③→④ 条件を戻して、AIに大量に任せる 20
21. GRPIで見直す G: Goals（ゴール） R: Roles（役割） P: Processes（進め方） I: Interpersonal Relationships（関係性） 21
22. I: Interpersonal Relationships 人とAIの関係性は、未来のトピック 人とAIの「関係性」は、まだ答えのない領域 Anthropicが利用ポリシーを更新（施行は2026/11/12＝登壇日） 禁止: 目的もなく、Claudeに繰り返し罵倒や残酷な振る舞いをすること AIの蜂起に備えて、仲良くしておきましょう 22
23. まとめ AI駆動の組織も、GRPIで見直すと構造が整理できる 今日の話 G: ゴール AI化はゴールではない。「どうなると、どう嬉しいか」を描く R: 役割 説明責任（A）は人に残る。変わるのは確かめ方 P: 進め方 評価できる大きさまで絞って試し、わかってから大きく任せる I: 関係性 人とAIの関係性は、これからのトピック 23
24. おわりに AI活用を突き詰めると、一周回って「チーム」の話になる 誰がAを持つか、AIにどこまで渡すか。決めるのは人と人の合意 設計した役割や決め方を実際に回すのも、人と人の関係性 だからこそ、私が注目しているのは組織開発。重要なのに、まだあまり広まっていない AIと組織の二刀流で、この時代に立ち向かおう。組織開発に関心のある方、ぜひお話ししましょ う 24
25. ご清聴ありがとうございました 松岡 幸一郎 X: @little_hand_s 25