2025_PBI-based AI Driven Developmentの試み

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1. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. PBI-based AI Driven Developmentの試み 2025年 12月 03日 Ryuku Hisasue @CL Agile CoE
2. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 2 自己紹介：久末 瑠紅（@Ryuku-Hisa） • 2021年 クリエーションライン入社 ◦ 2021−2023 ：組織開発領域の業務に従事 ◦ 2024−現在 ：アジャイル開発の実践による内製 　　　　　　 化支援、AI駆動開発の業務に従事 ◦ 副業でスタートアップ企業の事業戦略考案などの 経営支援を実施 • 学生時代に6年間行ったPBL (Project Based Learning) の中でアジャイル開発に出会う ◦ 以降、アジャイル開発コミュニティでも積極的に 参加し、意見・情報交換を実施 • 趣味は移動する系が多め ◦ スノボ/ツーリング/セーリング/ドライブ
3. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 3 AI駆動開発のあるあるBad体験 「なんか違う」 「こういうのじゃない」 「修正できない」 「直そうとしたら崩壊…」 原因は「曖昧なコンテキスト」の可能性が高い AIは「確定情報」に強く、「推測」に弱い
4. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 4 AI駆動開発のあるあるBad体験 「なんか違う」 「こういうのじゃない」 「修正できない」 「直そうとしたら崩壊…」 原因は「曖昧なコンテキスト」 AIは「確定情報」に強く、「推測」に弱い こういったBad体験をなくしたい！
5. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. そんなあなたに！ PBI-based AI Driven Development 5
6. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. • スクラムチームが取り組む具体的な作業項目 • 開発すべき機能とその目的や価値などを明確に定義する • プロダクトオーナーと開発者たちの共通理解を作るための 重要なコミュニケーションツール 6 PBIとは？ PBI：Product Backlog Item ならばこのコンテキストはAIにも渡さないといけない！
7. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 7 PBI-based AI Driven Development 分析 設計 実装 テスト 「ソフトウェア開発プロセス」を「PBIを基盤」にしてAIで駆動する PBI Driven by PBI × AI 人とAIの認識齟齬を減らす「コンテキストのAPI」としてPBIを活用
8. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. PBIには何を書くべきか？ 8
9. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 9 PBIに明記すべき3つの要素 受け入れ基準 やらないことリスト ユーザーストーリー 各々の項目で何を書かなければならないか見てみましょう！
10. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 10 ユーザーストーリー 原則：「As a / I want / So that」でユーザーの⾏動と⽬的を⽰す • As a (〜として) ◦ ユーザーの役割 • I want (〜したい) ◦ 達成したいこと • So that (〜のために) ◦ ビジネス的・体験的な価値 [良い例] 店舗マネージャーとして (As a) 日次の来店者数を確認したい (I want) スタッフの人数を調整するために (So that) [悪い例] 売上レポートが確認できる
11. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 11 受け入れ基準 原則：「Gherkin」でプロダクトの振る舞いを明⽰する [良い例] 来店者数を知りたいマネージャーが (Given) 日次レポート画面を開くと (When) 直近1週間の日次来店者数が表形式で表示 される (Then) [悪い例] 日次レポートが見れる • Given (前提条件) ◦ 観測可能な実行前の状態 • When (アクション) ◦ ユーザーの操作 • Then (結果) ◦ 観測可能な実行後の状態
12. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 12 やらないことリスト 原則：「やらないことの3N」で作業の境界線を明らかにする • Next Time (Deferred) ◦ 次のPBIで取り組む • Not Now (Out of Scope) ◦ 必要になるまで様子見 • Never (Explicit Exclusion) ◦ やる予定はない 直近1週間の日次来店者数が表形式で表示 される機能を実装する際の3Nの例は… Next Time： ・週次/月次レポートの作成 Not Now： ・自動メール通知機能 Never： ・Internet Explorerへのサポート対応
13. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 13 PBIに明記すべき3つの要素 ・As a　 ：〜として ・I want ：〜したい ・So that：〜のために ・Given：前提条件 ・When ：アクション ・Then ：期待する結果 ・Next Time：後回し ・Not Now ：様子見 ・Never　　 ：やらない 受け入れ基準 やらないことリスト ユーザーストーリー これら3つの要素をPBIに明記することで、意図がAIに伝わりやすくなり AIの生成する結果が求めているコードとなる可能性が高まる
14. Copyright ⓒ 2025 Ryuku Hisasue. All Rights Reserved. 14 チェックリスト 　　 「As a, I want, So that」 　　　という3項目全てが記述さ 　　　れているか 　　　ユーザー視点の価値が 　　 「So that」で明示されて 　　　いるか 　　　実装の方法ではなく、ユー 　　　ザーの目的が記述されてい 　　　るか 　　　各ScenarioがGherkin形式 　　 「Given/When/Then」に 　　　なっているか 　　　ドメイン語彙を用いて観測 　　　可能な結果が表現されてい 　　　るか 　　　成功パターンと失敗パター 　　　ンの両方を網羅した表現に 　　　なるか 　　　将来実装する予定の機能が 　　 「今回はやらないこと」とし 　　　て明記されているか 　　　境界線が曖昧な機能につい 　　　ては「やらないこと」を明 　　　示しているか 　　　関連機能の対応範囲と非対 　　　応範囲が明確に区別されて 　　　いるか 1. ユーザーストーリー 2. 受け⼊れ基準 3. やらないことリスト PBIとともにAI駆動で価値創出をしていきましょう！