AIに代替されるフリーランス、AIを操りチームを導くリーダー。運命を分ける『AI-DLC』とインテントマネジメント/Intent is All We Need

2026.6.13 ProTechOne @ Cluster (VR)

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1. 運命を分ける『AI-DLC』と インテントマネジメント AIに代替されるフリーランス、AIを操りチームを導くリーダー 株式会社ジェネラティブエージェンツ 吉田 真吾 2026年6月13日 ProTechOne2026
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3. 25人のAIエージェントをスモールビル（Smallville）と呼ばれる仮 想的な町に住まわせることにより、AIエージェント同士でどのよ うな創発が生まれるかを観察したプロジェクト。 住民が自発的に他の住民をパーティーに誘ったり、パーティー当 日のためのカフェの飾り付けを共同で行ったりした観察結果に基 づき、論文ではAIエージェント同士が創発的に協働し合うことの できる可能性が示された。 AIエージェントによる社会シミュレーション Generative Agents
4. 【最新】AIコーディングの実践的解説書 『実践Claude Code入門―現場で活用するためのAIコーディングの思考法』（技術評論社） 西見公宏、吉田真吾、大嶋勇樹 [著] 第1部 手を動かして学ぶClaude Codeの基本 第1章 Claude Codeをソフトウェアエンジニアリングと統合する 第2章 Claude Codeの基礎 第3章 MCPを使いこなせ！ 第4章 達人に学ぶスペック駆動開発 第5章 Claude Code Actionの活用 第2部 動作原理を理解して開発フローを仕組み化する 第6章 Claude Codeの動作原理を理解する 第7章 Claude Codeを意図通りに動かす 第8章 スペック駆動開発のフローを仕組み化する【設計編】 第9章 スペック駆動開発のフローを仕組み化する【実践編】 2025年12月26日発売！
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9. τʔΫϯϚΩγϯά࣌୅ͷऴΘΓ 価値あるソフトウェアを構築する https://x.com/edzitron/status/2054567923050815538 https://github.blog/jp/2026-04-28-github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/ ˞ฐࣾαʔϏεσβΠϯ84ࢿྉ "*
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11. チームで成果を出すためのMob Elaboration ๻͚ͩͷ࡞ۀ͸"*Ͱָνϯ Ͱ΋اը͸ࢿྉʹ·ͱΊͯ ্ਃ͠ͳ͖Ό આ໌ɾઆಘɾ૬ஊ Կ೔΋͔͔Δҙࢥܾఆ "*ʹϦʔυͤ͞Δ
12. ίʔσΟϯάΤʔδΣϯτΛνʔϜͰ࢖͍͜ͳͨ͢Ίͷ"*ΤϯδχΞϦϯάϚελʔݚम ։ൃੜ࢈ੑͷ޲্ͱϓϩηεඪ४Խ • "*ίʔσΟϯάͱඪ४ϓϩηεʹΑΓɺ࣮ γεςϜʹ͓͚Δߴ͍։ൃੜ࢈ੑ͕ମܥత ʹ࣮ݱ͞ΕΔ AIエンジニアリングマスターの社内育成と定着 • 既存のコードベースに安全にコーディングエー ジェントを導入し、開発プロセスの最適化をリ ードできる次世代のエンジニアを育成 持続可能で保守性の高いシステム基盤の確立 • 既存資産（コードや設計書）をAI活用に適した状態に整備するノウハウが蓄積され、AIフレンドリー＝人間フレンドリー なコードベースやCI/CDパイプラインが保守でき、将来的な技術変革・人材入れ替わりにも対応できる柔軟な開発チ ームの仕組みが構築される。 課題 • 大規模で複雑な既存システムに対して、コーディングエージェントを安全に効率的に導入・統合する必要がある。 • 仕様駆動開発やAI-DLCのようなAIフレンドリーな環境整備、具体的な手法や導入スキルが社内に不足している。 ̟̗̘̘͕"*%-$Λ૊৫࣮૷͢Δɻʮ̟̗ΞδϟΠϧ ✕ "*ʯͰ։ൃݱ৔ͷมֵΛՃ଎ IUUQTHFOFSBUJWFBHFOUTDPKQJOUFSWJFXTKCDD
13. エージェンティックAIエンジニアリングマスター研修 (詳細資料) https://docs.google.com/document/d/1Tk45VrO57bQjUFLNotqXH12uxcJUtsPrpyAhC2jP_Pg 999ສԁ
14. νʔϜͰ"*ۦಈ։ൃΛਐΊΔྲྀΕ 守 ίʔσΟϯάΤʔδΣϯτΛ࢖͍͜ͳ͢ • جૅτϨʔχϯά • ΤʔδΣϯτεΩϧ։ൃɾ੔උɾ܇࿅ • ࣾ಺ษڧձɾ$P&ɾ3%ਪਐ ؀ڥ੔උ • Ψόφϯεϧʔϧͷ੔උ • ωοτϫʔΫϧʔϧͷઃఆมߋ • ֤πʔϧͷܖ໿ϧʔϧͷ੔උ • τʔΫϯ,1*ઃఆ νʔϜͰ"*ۦಈ։ൃτϨʔχϯά • "*%-$Ͱ"*͕Ϧʔυ͢ΔνʔϜ։ൃ • ର৅ϓϩδΣΫτɾਓһͷબఆ • ಋೖલޙͷΞηεϝϯτɾධՁ • ϑΝγϦςʔγϣϯτϨʔχϯά νʔϜΞάϦʔϝϯτͷ࠶ߏங • ϓϩδΣΫτ؀ڥ੔උʢڐՄ͢Δίʔ σΟϯάΤʔδΣϯτɺϓϩδΣΫτ ͷϝϞϦɺϧʔϧɺΤʔδΣϯτεΩ ϧʣ • ։ൃαΠΫϧͷ୹ॖɾ࠶ߏங ΑΓෳࡶͳγεςϜ΁ͷద༻ • ෳ਺ͷαϒγεςϜͰߏங͞Ε͍ͯΔ γεςϜɺ+BWB΍$0#0-γεςϜͷ Ҡ২ɺϧʔϧࡦఆ ։ൃҎ֎΁ͷద༻ • ۀ຿ϫʔΫϑϩʔͷ࠶σβΠϯ • ߴ౓ͳϫʔΫϑϩʔ΍Ϣʔβʔϋʔω εͷߏங 破 離 αʔϏεσβΠϯɾγεςϜσβΠϯ • αʔϏεاըϫʔΫγϣοϓ • ۀ຿վֵ1+اըϫʔΫγϣοϓ ࣗࣾϋʔωε։ൃ • ϝϞϦ΍ΤʔδΣϯτͷೝূܗࣜͳͲ ࣗࣾʹ߹Θͤͨϕϯμʔϋʔωεͷߏ ங
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21. ϑϦʔϥϯεͷະདྷ ίʔσΟϯά͸ ΋͏ऴΘΓ લઢͰઓ͏ มֵΛϦʔυ͢Δ ソフトウェアエンジニアの役割が大きく変わる • 全タスクをAIとともに遂行できる • 品質ゲートをつねに明確にできる 成果の最大化にこだわる • 利用者に本当に必要なシステムを作ることができる • すべてのロールと、相手に合わせた対話ができる • 高い問題解決能力を発揮する AIを中心にしてチームの開発〜運用を回すことによる高速化 • リーダーシップを発揮して現場のチャンピオンになれる • 開発をリードしながら、適切にデモ・教育、プロジェクト単 位のハーネスやエージェントスキル標準を組み込んでいく AI駆動開発スキル Intent Manegment システムデザイン AI BPR AIがリードする 開発ライフサイクル
22. Α͋͘Δ࣭໰ Q. チームでAI駆動開発を開始したが、ギクシャクする ˠ
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    ϨϏϡʔΛڧ੍͢Δ Q. すべての仕様を事前に決めないといけないのか ˠ
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24. 1.危機意識の醸成 （Urgency） 2.変革推進チームの形成 （Guiding Coalition） 3.ビジョンと戦略の策定 （Vision & Strategy） • 変革の方向性を明確にしたビジ ョンと、それを実現するための戦 略・ロードマップを策定する。 • ビジョンを組織全体に浸透させ、 一人ひとりが「自分ごと」として捉 えられるようにする。 • 変革を推進するための強力なリ ーダーシップチームを結成し、意 思決定と実行を加速させる。 • 現状維持では将来のリスクが 高まることを組織全体で共有し、 「変革が必要である」という共通 認識を形成する。 • 短期的な成功を土台に、より大 きな変革を継続的に推進し、組 織に定着させる。 • 変革で得られた新しい行動・価 値観を、組織文化として根付か せる。 • 早期に目に見える成果を出し、 変革への信頼と勢いを高める。 • 現場の社員が、自ら変革を推 進できるよう、権限・リソース・能 力を付与する。 δϣϯɾ1ɾίολʔ IUUQTXXXBNB[PODPKQEQ 5.社員のエンパワーメント （Empower Broad-Based Action） 6.短期的な成果の創出と可視化 （Generate Short-Term Wins） 7.成果の定着とさらなる変革の推進 （Consolidate Gains & Produce More Change） 8.新しい文化の定着 （Anchor New Approaches in the Culture） 4.ビジョンのコミュニケーション （Communicate the Vision） ૊৫Λมֵ͠Α͏