Slide 1

Slide 1 text

AIはどのように 組織のアジリティを変えるのか︖ 2026/6/20 KDDIアジャイル開発センター株式会社 J.K ScrumFest Kanazawa 2026

Slide 2

Slide 2 text

J.K (コサカ ジュンキ) アジャイルコーチ / 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。

Slide 3

Slide 3 text

KDDI Agile Development Center Corporation TL;DR

Slide 4

Slide 4 text

3⾏まとめ ● きっと組織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

Slide 5

Slide 5 text

KDDI Agile Development Center Corporation みなさん

Slide 6

Slide 6 text

KDDI Agile Development Center Corporation みなさん AIは何を使っていますか︖

Slide 7

Slide 7 text

KDDI Agile Development Center Corporation みなさん AIは何を使っていますか︖ そして 何に使っていますか︖

Slide 8

Slide 8 text

KDDI Agile Development Center Corporation 三島の⽇常から⾒る AI普及の光と影

Slide 9

Slide 9 text

毎週どこかでAI勉強会 ● ⾮エンジニアを中⼼に集まりつつ、座学やハンズオンが開催 https://hibari-ai.com/news/rh5D-0ya

Slide 10

Slide 10 text

● キッチンカーのメニューは ChatGPT製 ● 医療関係者が患者との対話から カルテを⽣成するためプログラ ミング教室へ ローカルな現実(⾝近なAIの実態) ● アラフィフ起業家の壁打ちは Gemini IT業界の枠を越え、圧倒的なスピードでAIが普及 https://note.com/wanrabi/n/nf3dc8dc32917

Slide 11

Slide 11 text

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

Slide 12

Slide 12 text

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

Slide 13

Slide 13 text

AIはどのように 組織のアジリティを変えるのか︖ 2026/6/20 KDDIアジャイル開発センター株式会社 J.K ScrumFest Kanazawa 2026

Slide 14

Slide 14 text

KDDI Agile Development Center Corporation 何か早くなりました︖

Slide 15

Slide 15 text

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

Slide 16

Slide 16 text

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︕

Slide 17

Slide 17 text

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

Slide 18

Slide 18 text

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 SaaSとかノーコード とかと期待値は近しい

Slide 19

Slide 19 text

なぜAIはアジャイルよりも早く普及したのか︖ ● 無料で使えた ○ 有料でもトークン費⽤とSaaS導⼊ならコスパはとても良い ● なんか上⼿くできてる気がする感 ● ⾃然⾔語で使えた ● トップダウンの指⽰ ● 社会的な雰囲気 ○ 市場競争 ○ 投資対効果が⾒え始めた企業がある ○ みんな使ってる

Slide 20

Slide 20 text

なぜAIはアジャイルよりも早く普及したのか︖ ● 無料で使えた ⬅ △(無料もあるが有料研修もある) ○ 有料でもトークン費⽤とSaaS導⼊ならコスパはとても良い ● なんか上⼿くできてる気がする感 ⬅ あったけど不安もあった ● ⾃然⾔語で使えた ⬅ ここが⼤きそう︖ ● トップダウンの指⽰ ⬅ ちょいちょいあった ● 社会的な雰囲気 ⬅ ちょいちょいあった ○ 市場競争 ○ 投資対効果が⾒え始めた企業がある ○ みんな使ってる

Slide 21

Slide 21 text

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/

Slide 22

Slide 22 text

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

Slide 23

Slide 23 text

KDDI Agile Development Center Corporation AI-DLCの登場と Human-on-the-Loop

Slide 24

Slide 24 text

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

Slide 25

Slide 25 text

(ご参考) ● HOTLについて実践している国内事例が最近⾒かけました https://speakerdeck.com/visional_engineering_and_design/aie2026?slide=10

Slide 26

Slide 26 text

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/

Slide 27

Slide 27 text

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

Slide 28

Slide 28 text

KDDI Agile Development Center Corporation どんどんAIを⾃律的に ⾃動化していく流れ

Slide 29

Slide 29 text

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︖)

Slide 30

Slide 30 text

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」

Slide 31

Slide 31 text

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

Slide 32

Slide 32 text

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︖ 🆚

Slide 33

Slide 33 text

AIが⽣み出す環境負荷と「⽣産性の錯覚」 ● 富豪ガチャやLoopによる安易なAI利⽤は地球の資源を浪費する https://aivancity.ai/en/blog/derriere-lia-lenergie-leau-et-le-carbone-le-bilan-environnemental-de-2025/

Slide 34

Slide 34 text

AIが⽣み出す環境負荷と「⽣産性の錯覚」 ● 富豪ガチャやLoopによる安易なAI利⽤は地球の資源を浪費する https://aivancity.ai/en/blog/derriere-lia-lenergie-leau-et-le-carbone-le-bilan-environnemental-de-2025/

Slide 35

Slide 35 text

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

Slide 36

Slide 36 text

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

Slide 37

Slide 37 text

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

Slide 38

Slide 38 text

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

Slide 39

Slide 39 text

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

Slide 40

Slide 40 text

KDDI Agile Development Center Corporation AI、AIって

Slide 41

Slide 41 text

KDDI Agile Development Center Corporation そこのあなた

Slide 42

Slide 42 text

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︖

Slide 43

Slide 43 text

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

Slide 44

Slide 44 text

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

Slide 45

Slide 45 text

ちゃんと儲かりたい ● 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

Slide 46

Slide 46 text

KDDI Agile Development Center Corporation ⾃動化ヲタクに なりたかったわけではない

Slide 47

Slide 47 text

KDDI Agile Development Center Corporation アジャイルは AIに何を期待するのか︖

Slide 48

Slide 48 text

技術的卓越性は「結局」AI時代も超重要 https://agilemanifesto.org/iso/ja/principles.html

Slide 49

Slide 49 text

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

Slide 50

Slide 50 text

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/

Slide 51

Slide 51 text

No content

Slide 52

Slide 52 text

No content

Slide 53

Slide 53 text

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

Slide 54

Slide 54 text

(ご参考)尊い⼀枚絵 https://tech.findy.co.jp/entry/2026/05/27/070000

Slide 55

Slide 55 text

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

Slide 56

Slide 56 text

技術的卓越性は超重要 https://english-cimic.hatenablog.com/entry/2014/07/31/162828

Slide 57

Slide 57 text

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 https://agilepainrelief.com/blog/gen-ai-wont-speed-up-your-scrum-events-and-shouldnt/

Slide 58

Slide 58 text

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

Slide 59

Slide 59 text

「倫理」をプロダクトとAIにどう組み込むのか ● 倫理は開発を遅らせるブレーキではない。より遠くまで安全に ⾛るための「構造計算」である(及川⽒) ○ スクラムの完成の定義が運⽤されていたりステークホルダーが知ってた りするだけでも⼗分効果があるはず ○ 過去の成功体験を再現させることはAIに対しても適⽤させられる(可能性 を⾼められる) https://productethics.jp/principles.html

Slide 60

Slide 60 text

「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

Slide 61

Slide 61 text

KDDI Agile Development Center Corporation まとめ

Slide 62

Slide 62 text

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) ● 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

Slide 63

Slide 63 text

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

Slide 64

Slide 64 text

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

Slide 65

Slide 65 text

おまけ︓今⽇の内容で削ぎ落とされたのはエモ要素だった

Slide 66

Slide 66 text

Be a Change Leader. ΞδϟΠϧʹྗΛ༩͑ ڞʹ੒௕͠ଓ͚ΔࣾձΛ૑Δ

Slide 67

Slide 67 text

参考資料 ● 18th State of Agile Report 2025 ̶ https://pawelrola.com/18th-state-of-agile-report-2025-10-key-insights- shaping-modern-agile-organizations/ ● AI-DLC: Reimagining Software Engineering (AWS) ̶ https://aws.amazon.com/blogs/devops/ai-driven- development-life-cycle/ ● awslabs/aidlc-workflows ̶ https://github.com/awslabs/aidlc-workflows ● AI-DLC Workflows 2.0 ⾦森政雄(AWS Japan)̶ https://speakerdeck.com/kanamasa/intro-of-ai-dlc-workflows2- dot-0 ● GenAI Won't Speed Up Your Scrum Events / Mark Levison ̶ https://agilepainrelief.com/blog/gen-ai-wont-speed- up-your-scrum-events-and-shouldnt/ ● Scrum in the Age of AI / Henrik Kniberg ̶ https://www.abundly.ai/blog/2025-12-02-scrum-day-europe ● プロダクト倫理 / 及川卓也(2026/3)̶ https://takoratta.hatenablog.com/entry/2026/04/02/082956 ● プロダクト倫理チェック ̶ https://productethics.jp/ ● AI and the Environment 2025 ̶ https://aivancity.ai/en/blog/derriere-lia-lenergie-leau-et-le-carbone-le-bilan- environnemental-de-2025/ ● Human-on-The-Loop AI 2026 ̶ https://www.torryharris.com/insights/articles/human-on-the-loop-ai