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AIは実装を速くする。では、私たちは何を今作るべきか?-立場を越えてリリースに向き合ったチーム...
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SHIFT EVOLVE
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July 31, 2026
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AIは実装を速くする。では、私たちは何を今作るべきか?-立場を越えてリリースに向き合ったチーム開発の実践 / 20260801 Hiromi Nakaya and Naoki Takahashi
2026/8/1 スクラムフェス大阪2026
https://www.scrumosaka.org/
株式会社村田製作所 中矢 博巳様
株式会社SHIFT 髙橋 直規
SHIFT EVOLVE
PRO
July 31, 2026
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Transcript
株式会社村田製作所 / 株式会社SHIFT AIは実装を速くする。 では、私たちは何を今作るべきか? 立場を越えてリリースに向き合ったチーム開発の実践 中矢博巳、髙橋直規 2026.8.1 SCRUM FEST
Osaka 2026 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. #scrumosaka
この登壇でお伝えしたいこと AIは実装速度を上げてくれる。 「今」本当に必要か? でも、速く作れるからこそ、 作る前に問い直すことが重要だった。 「何を」実現すべきか? 「立場」を越えて問い直す 速さに振り回された結果、私たちはプロダクトに向き直った。 Copyright Murata
Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
中矢博巳(なかやひろみ) 所属: 村田製作所 • • • • • 2023年10月に入社 新規事業創出支援、Webアプリ開発
テックリード、Dev AI駆動開発、モブプロ・モブワーク トライ&アダプト 村田製作所入社前 • 自社プロダクト(NW監視ツール)の開発 • SIerにて通信キャリアの共通基盤システム開発(スクラム) Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved.
髙橋直規(幡ヶ谷亭直吉) 所属: 株式会社SHIFT @asagayanaoki • 19年目のエンジニア • 準委任側のマネージャー/エンジニア • プロダクト思考、チーム開発、経験主義を大切にしている
主催コミュニティ 著書 4 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved.
アジェンダ 第1章:AI活用を前提にしたプロダクト開発 第2章:速く作れるようになって起きた失敗 第3章:私たちは何を今作るべきか? Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT
Inc., All Rights Reserved. 5
アジェンダ 第1章:AI活用を前提にしたプロダクト開発 第2章:速く作れるようになって起きた失敗 第3章:私たちは何を今作るべきか? Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT
Inc., All Rights Reserved. 6
AI活用前提の新規プロダクト開発 短納期リリースに向けた3つの前提 01 決められた期間でシステムをリリースする必要があった 2025年10月から約半年で、計5名でプロダクトを形にする必要があった 02 社内にも事例の少ない、商用向けのWebシステム開発 プロダクトの理解も、開発の進め方も、走りながら学習する状態だった 03 新しい取り組みであるAIを前提としたチーム開発
実装速度を上げることが、最初の大きな武器になった Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 7
開発体制の背景 強みを活かしてゴールを目指す形を取った。 中矢の狙い 髙橋への期待 AIによる 実装速度 要求分析 短納期での システムリリース 「必要なもの」をAIで速く作ることが求められていた。
Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
速く作るための機構を用意した 1.5倍の開発速度の向上を求められていた。 そのためにAIに親和性の高い技術スタックを採用。 • • • • モノレポ(FE/BE/IaC) ...AIがプロジェクト全体を横断して参照 クリーンアーキテクチャ...責務・関心の分離、構造化で制御
ハーネス整備...生成コードの検証自動化 仕様駆動開発...開発者とAIの認識を揃える 「速さ」をコントロールするための機構を用意した。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
プロジェクトの環境について 見えているものを速く作る方向に寄りやすかった。 前提から問い直す 対話機会が少なかった POが複数プロダクトを担当し、 Devとの細かな確認や、検討の 機会が限られていた。 デザイン先行 予め実現したい機能要求に対し POとデザイナーが先行して作成。
Devはそれをもとに実装。 「決まったもの」を作ることに意識が向かっていった。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 10
AIで速く作れるようになった 結果的に早期から目標とする開発速度は達成できた。 人間だけの開発と比較して 1.5倍以上 の 開発速度向上 UP 実装速度が大幅に向上し、実現できる量が圧倒的に増えた。 AIを活用した開発で、プロジェクトの達成が見えた。 Copyright
Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
アジェンダ 第1章:AI活用を前提にしたプロダクト開発 第2章:速く作れるようになって起きた失敗 第3章:私たちは何を今作るべきか? Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT
Inc., All Rights Reserved. 12
AIで更なる開発速度の向上を目指した AIを利用した開発の圧倒的な速さが刺激となり、 更なる作業効率を求め、新しい開発の進め方に挑戦した。 画面/APIを揃えて検証していた単位を超え、 リリースまでに必要と思われるAPIをまとめて先回り実装した。 それまで 挑戦 動きを検証できる単位で開発 APIだけ先行して実装 機能1
機能2 機能3 API1 画面+API 画面+API 画面+API Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. API2 API4 API3 API5 13
「先に作った方がよい」と思っていた AIで短時間に作れるなら、リリースまでに必要そうなAPIを 先に作っておくことは、効率的な進め方だと考えた。 初期デザイン AIの開発速度 いずれ必要なら 今、作っておく 見えているものを、必要なものとして先回り実装した。 Copyright Murata
Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
実験としては成功に見えていた 実験を通じて、成果も学びも得られた。 更なる開発速度の向上 API1 API2 API3 API4 API5 この時点では、先回り実装は有効な手段に見えていた。 Copyright
Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15
作った5本のAPIはすべて無駄になった リファインメントで作り方を確認していたが、 要件の消滅、仕様変更、既存機能での代替が発生した。 5本 0本 先回りして作ったAPIは、すべて使われなくなった。 Copyright Murata Manufacturing Co.,
/ SHIFT Inc., All Rights Reserved. 16
新しい技術負債も生まれた コードベースに、それまでと異なる形式の仕様記述と、 使われないソースコードが残った。 AIにも人間にも読みづらく、 チームで扱いづらいものになった。 無駄になったAPI群 コードベースの汚れ API1 従来の 仕様記述
API2 API4 API3 API5 異なる 仕様記述 使われないソースコード 結果として、スピードは空回りし、負債が溜まった。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
AI時代でも、YAGNI原則は変わらない You Aren't Gonna Need It. 「それは今作る価値があるのか?」 作るものをひとつずつ確認しながら、 開発を進める必要があった。 Copyright
Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 18
アジェンダ 第1章:AI活用を前提にしたプロダクト開発 第2章:速く作れるようになって起きた失敗 第3章:私たちは何を今作るべきか? Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT
Inc., All Rights Reserved. 19
デザインを“確定仕様”のように扱っていた デザインは、POが検討した初期仮説だった。 それを初回リリースまでに作り切るものとして捉えていた。 中心機能 初期デザイン 確度が高い POが検討した初期仮説 周辺機能 変動しやすい 無駄になったAPIは、要件が見直された機能だった。
Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20
リファインメントを「問い直す場」にした リファインメントを仕様確認だけでなく、 今作るべきか、何を実現するかを問い直す場にした。 初期デザイン POが検討した初期仮説 本当に今必要か? 何を実現するか? プロダクトに求められる姿をともに考える場へ。 Copyright Murata
Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 21
「今」作るべきかを見直した 用意されたデザインを、そのまま作る前提をやめた。 初回リリースでユーザーに届けるものとして本当に必須か? 次リリースでは遅いのか?POと対話しながら見直した。 必要 必要なら 初回リリースに乗せる 本当に今必要か? 不要 不要なら
初回リリースに乗せない 今は必要ではないものは、今は作らない判断をした。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 22
「何を」実現するかを見直した 今作ると判断したものでも、 デザインの形が本当に最適かを考えるようにした。 デザインの 形が最適か 必要と判断した機能 もっとシンプルな 形にできないか システム機能 として必要か
作ると決めたものも、実現する姿を問い直した。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 23
問い直した結果、作るものを絞れた 初期デザインをそのまま実装するのではなく、 POと対話しながら、必要な形に絞ってリリースできた。 作らない 軽く作る 運用対応する 主要業務フロー から外れる機能を 落とせるか確認。 管理者用の機能を
作らず、既存機能 で充足。 利用頻度が低い 機能は、初回は 運用で代替。 作る前に、必要性と実現する姿を判断した。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 24
AI時代は、YAGNIを守る難しさが変わる AIで実装コストが下がると、迷う前に作れてしまう。 AIは実装速度だけでなく、あるべき姿とのズレも増幅する。 初期 デザイン 問い直す 機会の少なさ AIの 開発速度 問い直す前に
作れてしまう だからこそ、作る前に問い直すことが重要だった。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 25
最適な形でリリースできた AIの実装速度に流されず、実現する姿を問い直した。 AIによる 実装速度 要求分析 短納期で あるべき姿での システムリリース 短納期でも最適な形でリリースできた。 Copyright
Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 26
まとめ Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights
Reserved. 27
AIの速さは、大きな力にも罠にもなった AIは、短納期のリリースを支える大きな力になった。 しかし、速さを追い求めた結果、初期デザインを前提にした 進め方へ寄っていった。 短納期リリースを 支える大きな力 AIによる実装速度 問い直す前に 作れてしまう 速く作れるからこそ、作る前に問い直す必要があった。
Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 28
立場を越えて、プロダクトに向き直った AIは実装速度を上げてくれる。 でも、価値あるプロダクトに向き直るのは人間だった。 Dev 内製 / 準委任 プロダクト のあるべき姿 PO
立場を越え、プロダクトのあるべき姿を考えることができた。 Copyright Murata Manufacturing Co., / SHIFT Inc., All Rights Reserved. 29
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