AI Native Platform Engineering 〜PlatformとAgileで “作る速さ”を“価値”へ〜 2026年9⽉26⽇ Platform Engineering Kaigi 2026 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 

⾃⼰紹介 同じ組織をPlatform EngineeringとAgileという別の⽴場から⽀援している Platform Engineering Agile 三改⽊ 裕⽮ 河村 信宏 Yuya Mizorogi Nobuhiro Kawamura ソフトバンク株式会社 AI・クラウドプラットフォーム本部 ソフトバンク株式会社 次世代サービス基盤本部 ● 2021年ソフトバンク中途入社 ● 入社以来 Platform Engineering 領域を担当 ● 本登壇でシルバーウィークが気が気でなくなる ● 2021年ソフトバンク中途入社 ● アジャイルコーチとして現場導入・実践を支援 ● 研修の企画・講師や社内コミュニティーを運営 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 2 

話すこと 01 AI時代、Platform Engineeringに何が起きるのか 02 AI時代にPlatformをどのように拡張するのか Agenda 03 “作る速さ”をどのように“価値”につなぐのか ゴール AI時代に“作る速さ”を“価値”へ変えるという視点から Platform Engineeringを捉え直すきっかけにしてもらう © SoftBank Corp. All Rights Reserved 3 

事業紹介 ソフトバンクのMSP（Managed Service Provider）事業 クラウド導⼊から環境構築、その後の運⽤までを⼀気通貫で⽀援する お客さまと 相談する 提供内容を 決める 利用環境を 準備する 提供開始する 運用する フィードバックを 得る サービスを育てる 提供・運用を自動化する 組織の規模 100名程度 提供・運用プロセスを改善する 共通プラットフォームを育てる © SoftBank Corp. All Rights Reserved 4 

従来のPlatform Engineeringが⽀えてきた領域 “Portal”と”Platform”を通じて「どのように作り運⽤するか」を⽀えてきた Internal Developer “Portal” Internal Developer “Platform” なぜ/何を 作るか どのように 作るか 何を 得たのか Build / Deliver / Run / Observe / Secure といった技術的なHowを標準化し 開発者の認知負荷を下げてきた 引⽤: CNCF Platforms White Paper: Capabilities of platforms © SoftBank Corp. All Rights Reserved 5 

ソフトバンクでも２つのIDPで社内ユーザーを⽀えてきた（1/2） “Portal” は「⾒える化」と「⾃動化」のプラットフォームとして Backstage 閲覧 利用者 利⽤ ⾒える化 サービス‧チームの 技術ドキュメントと関係性 ⾃動化 アカウント申請などの部⾨内 ⼿続き‧リソース構築 情報 掲載 コンテンツ提 供者 テンプレ 作成 Internal Developer “Portal” に情報と作業テンプレートを集約し 社内ユーザーが⾃ら探し‧進められるようにしてきた © SoftBank Corp. All Rights Reserved 6 

ソフトバンクでも２つのIDPで社内ユーザーを⽀えてきた（2/2） “Platform” は「⾃動化」を⽀える仕組みとして クラウドネイティブ‧アプリケーションプラットフォーム（CNAP） GitOpsによるセルフサービス化 Git操作 開発者 ローコードパッケージ化 マルチクラウド対応 さまざまなインフラ構成を パッケージ化。組み合わせにより 柔軟なアーキを⼿軽に構築可能 Microsoft Azure / AWS / Google Cloud に対応。クラウドの差分 もプラットフォーム側で吸収 ⾃動反映 Gitリポジトリ クラウド環境 インフラ構成をGitで⼀元管理。 開発者はGit操作だけで インフラ構築が可能 Internal Developer “Platform” でインフラ構築の⽅法を標準化し ゴールデンパスとしてセルフサービスで提供してきた © SoftBank Corp. All Rights Reserved 7 

AIによりPlatformは変⾰を迫られている AIにより開発における実⾏能⼒が⼤きく向上し、変化が⽣まれる 変化その1 変化その2 「どのように作るか」をAIが担うように Platformの利⽤者がAIにも広がる なぜ/何を 作るか どのように 作るか 何を 得たのか 「どのように作るか」が⾼速化 ボトルネックが移動。Platformが⽀える範囲も広がる なぜ/何を 作るか どのように 作るか 何を 得たのか これらの変化を踏まえ、AI時代のPlatform Engineeringを考えていく必要がある © SoftBank Corp. All Rights Reserved 8 

変化その1 〜Platformの利⽤者がAIにも広がる〜 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 9 

Platformの利⽤者がAIにも広がる 変化その1 AIがHowを⽣成するようになり、Platformに求められる役割も広がる 背景 ギャップ 再定義 AIが⽬的に対するHowを ⽣成できるようになった 組織として「どう作ってもよい」 わけではない PlatformはHowの選択肢と 境界を定義する データベースが必要です Terraformで作成します ✕ Terraformを⽣成して適⽤ ✕ Cloud CLIからコマンドで作成 ◎ 社内のPlatformを利⽤ コード‧インフラ‧テストなど 個別の実装はAIが⾼速に考え ⽣成できる AIが⽣成する実装⽅法が 技術的に動いても 組織として望ましいとは限らない 組織のポリシー‧セキュリティ基準 標準化されたゴールデンパス サービス‧チームのコンテキスト etc... 組織として安全に効率的に 価値を⽣み出すためのHowを 定義する役割が重要になる Platformは「認知負荷の軽減」に加え、AIに与える「選択肢と境界」を定義する © SoftBank Corp. All Rights Reserved 10 

Platformはどうあるべきか〜ソフトバンクの具体例〜 AI向けの⼊り⼝を整え、既存のPlatform資産を活かす Before: 人が使う After: 人 + AI が使う 利⽤者とInterfaceを 拡張する UI | Git ● MCP/APIの提供 ● 情報をAIが扱える形に ● 認証‧権限をAIにも適⽤ Backstage UI | Git | MCP/API Backstage ● 関係性‧ドキュメント集約による⾒える化 ● Templateで作業を⾃動化 CNAP ● IaCパッケージ化で開発者の認知負荷を軽減 ● GitOpsによるセルフサービス化 既存の機能と資産は 活かす ● 集約された情報を活⽤ ● ゴールデンパスの活⽤ ● 組織のポリシーを継承 ● 組織の情報をAIにも提供 ● 組織として許容されたActionをAIにも提供 CNAP ● 標準化されたHowをAIにも提供 ● ガードレールでAIの実⾏範囲を制御 AIに利⽤対象を広げ、同じ資産でより⼤きな価値を⽣み出す © SoftBank Corp. All Rights Reserved 11 

変化その2 〜ボトルネックが移動し、Platformが⽀える範囲も広がる〜 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 12 

ボトルネックが移動し、Platformが⽀える範囲も広がる 変化その2 AIでHowが⾼速化し、ボトルネックは上流‧下流へ移る 背景 ギャップ 再定義 AIにより開発‧運⽤の 実⾏能⼒が⼤きく向上した Howが楽になったことで 次のボトルネックが顕在化する Platformは 上流‧下流との接続も⽀える ？ この設計で実装します テストしてデプロイします コード⽣成‧テスト‧デプロイ‧ 運⽤オペレーションなどのHowは AIにより⾼速に実⾏できる 上流のボトルネック なぜ/何を作るかが 決まらない 下流のボトルネック 価値が⽣まれたかが ⾒えない ⽬的が曖昧だったり、 価値につながらなければ ビジネスの成果には届かない なぜ/何を 作るか どのように 作るか 何を 得たのか 上流の判断を実⾏につなぎ、 結果を次の判断へ戻すために 上流‧下流との接続を⽀える AIで作れる時代ほど、「何のために作るか」と「価値につながったか」が重要になる © SoftBank Corp. All Rights Reserved 13 

要求の背景にある、意図と状況を捉える 説明⽤の仮想例 状況‧前提 / Context 初週は来客集中 開店⽇は発表済み 要求 ⽉末までに、 新店舗向けの 申込受付システムを ⽤意してほしい 意図 / Intent 背景を聞く その場で⼊会し、 サービスを使い始められる スタッフは、紙の処理より案内へ 完成すれば成功か？ スタッフの 半数は新任 本部システム との連携 例：新任スタッフが多い → その⼈が⼀連の⼿続きを完了できるかまで確かめる 同じ要求でも、意図と状況によって「必要なものは変わる」 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 14 

AIに任せるほど、意図が⼤事になる 速く作れても、向いている⽅向が正しいとは限らない × 意図‧状況が参照されない ずれたまま、実装が積み上がる 意図 / Intent 状況‧前提 / Context 意図 / Intent 意図した成果 状況‧前提 / Context 意図と状況がAIの仕様⽣成と実⾏を⽀える © SoftBank Corp. All Rights Reserved 15 

社内実践：全体の意図は届きにくかった チームは⾃律的に動いていても、事業の狙いと実⾏側の現実を同時に扱えていなかった 事業戦略‧顧客価値 起きていたこと 事業側の意図が役割を経由 するうちに薄まる チーム チーム チーム 横断調整が個別対応になり 部分最適になりやすい ・・・ チーム 優先順位と実⾏可能性が 別々に扱われる チーム 意図と実⾏可能性を、同じ判断の場で扱う © SoftBank Corp. All Rights Reserved 16 

社内実践：意図をそろえる単位は「価値の流れ」 相談から提供‧運⽤‧学習までを⼀続きで捉える お客さまと 相談する 提供内容を 決める 利用環境を 準備する 提供開始する 運用する フィードバックを 得る サービスを育てる 提供・運用を自動化する 提供・運用プロセスを改善する 共通プラットフォームを育てる 作業はチームごとでも、⽬指す成果は流れ全体でそろえる © SoftBank Corp. All Rights Reserved 17 

社内実践：意図をそろえる場のデザイン 価値の流れに分散していた異なる前提を、同じ場所で共有する 60名 弱 関係者を含む 6 約 2日間 チーム 計画と合意形成 対面 オンライン併用なし 参加者が持ち寄った主な視点  事業 プロダクト 開発 Platform デリバリー 運⽤ 関係者 顧客‧市場 事業の狙い 課題‧価値仮説 優先順位 処理可能量‧依存 関係‧技術制約 共通標準‧機能 横断制約 提供の段取り 導⼊条件 障害‧運⽤負荷 利⽤開始後の実態 利⽤条件‧期待 関係部⾨の制約 価値が届くまでに必要な前提を、同じ判断の場へ持ち込む © SoftBank Corp. All Rights Reserved 18 

社内実践：状況を突き合わせ、意図をそろえる 事業の狙いと実⾏側の現実を突き合わせ、全体計画を共同編集した 何を実現したいか ⽬標の背景と 期待する価値を確かめる 事業の状況 顧客‧市場‧事業の状況 ビジョン‧期待する成果 現場の状況 キャパシティ‧依存関係 技術‧運⽤の制約 チーム⽬標‧実⾏計画へ 1 2 3 4 1⽇⽬ 午前 1⽇⽬ 午後 1⽇⽬ 終了後 2⽇⽬ 午前 事業の状況と 期待する成果を共有 現場の状況と 突き合わせる 必要な対話のために 翌⽇の場を再設計 背景と価値を直接確認 ⽬標‧計画を合意 戦略を伝えるだけでなく、実⾏可能性まで⼀緒に合意する ※ SAFe（Scaled Agile Framework）の PI Planning を参考にデザインしています © SoftBank Corp. All Rights Reserved 19 

社内実践：できたのは「意思決定の地図」 リスク・ガードレール 意図 リスクの扱い／守る条件 事業の狙い／チーム目標 実行計画 チーム計画／作業順／前提条件 状況・前提 キャパシティ／依存関係／制約 意図‧制約‧依存関係‧計画のつながりを、組織でたどれるようにした キーメッセージ⽤ © SoftBank Corp. All Rights Reserved 20 

２つの実践を、ひとつの循環へ 〜意図‧実⾏‧学びを、Platformでつなぐ〜 © SoftBank Corp. All Rights Reserved 21 

組織でそろえた意図を、Platformで実⾏につなぐ ２つの実践から導いた「次に⽬指す循環」 なぜ/何を作るか どのように作るか 1 2 3 4 状況を捉える 意図をそろえる 情報と操作を 届ける AIが検知 ⼈が⽂脈判断 ⼈が決定 AIが補完 顧客・市場 システム・運用の 変化や制約 何を なぜ実現するか 何を優先するか 何を得たのか 5 6 実⾏仕様を 具体化する 許容された 条件で実⾏する 結果を照らして 確かめる Portal (Backstage) AIが起草 ⼈が承認 Platform (CNAP) AIが集計 ⼈が⽅針決定 意図‧状況 ナレッジの集約と 提供 実行仕様と 守る条件 決めた条件の中で 安全に実行 狙いと結果を照合 次の判断へ戻す 結果を、次の状況認識と判断へ戻す 組織の判断、安全な実⾏、結果からの学びをつなぐ © SoftBank Corp. All Rights Reserved 22 

作る速さを、価値へ なぜ/何を作るか どのように作るか 何を得たのか 意図と状況を そろえる AIと共に 安全‧迅速に届ける 結果を 意図に照らす 事業と現場の状況を持ち寄り 何を、なぜ実現するかを決める Platformの標準と ガードレールを活かす 作れたかだけでなく 狙いに近づいたかを確かめる Platform 強固なエンジニアリング基盤 © SoftBank Corp. All Rights Reserved × Agile 意図をそろえる対話と学習 AIネイティブ時代の 俊敏性 23