え、こんなに早く改修できるの？──新人エンジニアとスクラムマスターの2人が語る、AI×アジャイル開発の現場

スクラムフェス三河2026 の登壇資料です。
https://confengine.com/conferences/scrum-fest-mikawa-2026/proposal/50471/2ai

AIを使った開発で「30分でできると思っていなかった機能が完成した」という新人エンジニアの驚きから始まり、その裏で見えてきた葛藤やチームの疲弊について、エンジニアとスクラムマスターそれぞれの視点でふりかえります。AIの出力をどう判断するか、チームの学びをどう支えるか、実際のやり取り例を交えて紹介します。

Transcript

1. S C RUM FE ST M IK A WA 2 02 6 え、こんなに早く改修できるの？ 新人エンジニアとスクラムマスターの2人が語る、AI×アジャイル開発の現場 Talk・20分 対談形式 Jun Watanabe Yoshihiro Sasago 新人エンジニア スクラムマスター アサヒグループジャパン株式会社 KDDI アジャイル開発センター株式会社 2026.9.12
2. 自己紹介 アサヒグループジャパン KDDIアジャイル開発センター （KAG） 特徴 特徴 • 入社2年目、開発は初心者だった • エンジニア出身のスクラムマスター • 開発現場を知るため、 • ユーザーとチームがわくわくする 社内異動でエンジニアへ プロダクト開発を大切に 2 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved.
3. 突然ですが、AI時代の今、 “開発する”スピードと “理解する”スピードの差に 悩んでいませんか？ ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 3
4. 今日のお話 AI×アジャイル開発の速さの裏で悩んだ、 エンジニアとスクラムマスターのお話をお伝えします。 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 4
5. アウトカム 今日、持ち帰ってほしいこと 新人エンジニアへ スクラムマスターへ AIの出力を判断できる ”基礎力”を伸ばすための習慣 AI時代のチームの 学びを支える仕組みづくり あくまで個人の経験と考えに基づく話です。 みなさんの現場で考える『ひとつのヒント』になれば嬉しいです。 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 5
6. こんなチームの、お話です。 チームのミッションとチーム構成 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved.
7. こんなチームのお話し MISSION WEBカタログシステムの開発（初のアジャイル開発） アサヒ社員 （営業など） TEAM 取引先 （卸や居酒屋など） WEB上で商品情報を取得 内製化を目指した混成スクラムチーム DEVチーム（アサヒ×KAG） PO （アサヒ） ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. POサポート×3 （アサヒ×KAG） スクラムマスター • 9割が20代 • 開発初心者が 多い エンジニア×6 7
8. 第一幕 アジャイルとの出会い 「時間もコストもかかる」が、当たり前じゃなくなった日 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved.
9. はじまり 新卒として入社直後に担当したのは物流領域のシステム 仕様を固める 見積もり 承認をとる やっと着手（数週間） もっと開発そのものを理解し、技術的な面も含めプロジェクトをリードできるようになりたい → 実際に手を動かせるアジャイル開発チームにジョイン ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 9
10. 初め てのス プリン トで起 きたこ と 30分 オンボーディングで担当した、お気に入り機能の改修。 数日かかると思っていたものが、その日のうちに動いた。 想定 数日 → 実際 30分 ｜ 要件を伝える → AIで実装 → その場で確認 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. え、こんなに早くできるの？ 自分でもできるやん！ 10
11. 順調な歩みと思われていたが、、 その後も、実装→リリースを複数経験し、 関係者からも「新人なのにすごい！」と褒められることも。 本当に 自分の力？ ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. AIの出力を鵜呑みに していないか？ 11
12. 第二幕 速さの裏で、何が起きていた？ ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved.
13. 【エンジニア】AI駆動開発についての葛藤 どの部分をどの順序で手を加えればいいのか アーキテクチャや開発の基礎について思っていたより理解不足 AIの成果物の品質を、自分で「正しい」と言い切れない 本当に自分の力になっているのか、問い直すことが増えた ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 13
14. 【チーム】成果に比例して、チームは疲弊をしていた 上手くいくほど期待値が上がり、速さが当たり前になっていた 速くて当たり前のプレッシャーから自分で考える前にAIへ頼るように 思考をAIに外注し、AIが出したコードの確認や修正に追われた 早さの裏側では、メンバーの成長を後回しにしていた ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 14
15. ★私達が気づいたこと ｜ AI時代のリスク AIは間違いなく強力な武器 諸刃の剣 しかし同時に、新人エンジニアや未成熟のチームにとっては エンジニアのリスク チームのリスク 見えていること 見えていること AIで実装スピードが上がった 開発サイクルが早くなり、ベロシティが向上 注意すべきこと 注意すべきこと AIの出力を判断できないまま、 開発が進む AIでスピードは上がったが、チームは疲弊 し、ふりかえり不足で品質も落ちている うまく回っているように見えることが、AI時代のリスク
16. 第三幕 AI時代、新人はどう学び、 スクラムマスターはどうチームを支えるか ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved.
17. 新人エンジニアの意識すべきこと AIの出力を判断できないまま、開発が進む 何が分かっていて、何が分かっていないかが曖昧になる 間違ってもいい。 まずは自分の頭で考え、”仮説をもって“AIと向き合う。 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 17
18. 新人エンジニアが意識していること（実例） 自分で考える→AIに相談する→自分で判断する 1 設計する 2 実装する 3 ふりかえる 方針を考えてから聞く 処理を 作って or 考えてから聞く 自分の理解を確かめる 悪い例 A機能の設計をアーキごとに考えて。 良い例 A機能は、DBに□□を追加し、 サービス層に△△の処理を追加す る想定です。 不足点はありますか。 悪い例 悪い例 A機能に必要な実装を進めて。 A処理について流れを教えて。 良い例 良い例 ブランチに〇機能を実装しました。 考慮漏れの処理やテストがないか、 レビューしてください。 A処理は〇〇を取得し、△△の場合 に□□を返す理解です。 誤っている点があれば、教えて。 昔は、公式ドキュメントを読みながら手探りで開発していたので、理解に時間がかかりました ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 18
19. スクラムマスターの意識すべきこと AIでスピードは上がったが、チームは疲弊し、 ふりかえり不足で品質も落ちている ベロシティや成果物だけでチーム状況を判断している 「成果」だけを見るのではなく、 ”チームとの対話”を増やし、理解度などメンバーの成長も確認する ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 19
20. スクラムマスターが意識していること（実例） 従来のスクラムマスター AI時代のスクラムマスター ＋α チームをコーチする 障害物を取り除く イベントを守る 1 チームに意識的に問いかけ 2 考え方を人の言葉にする ・「非技術者にどう説明する？」 ・「なぜこの実装？ 他の案は？」 ・「一番悩んだところはどこ？」 「成果」だけでなく「学び」が 生まれる土台をつくる AIだけで結論を 出させない仕組み 3 スプリントレビューは 学びの時間 成果だけでなく、 試行錯誤も一緒に共有する 1人×AIの思考停止を防ぐ • ペアプロでシニアエンジニアから 開発手法を学べる環境をつくる • AI活用の苦労も正直に報告し、 期待値を揃える • 夕会で「AI活用の工夫点」を 気軽に共有 • 失敗プロセスをチーム全体の 知見に変える ペアプロは新人が多いチームにとって、思考プロセス、勘所を学ぶいい機会です ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 20
21. 私達のスプリントレビュー例 実際の共有資料 従来の成果物のレビュー FB・今後の方針 ＋ 30分 スクラムへの取り組み・ AI活用の学びの共有 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 21
22. 私達のスプリントレビュー例 共有資料例 従来の成果物のレビュー FB・今後の方針 ＋ うまくいったことだけを見せる場にしない。 AIの強みと限界を素直に伝え、スピード感や期待値の認識を揃える。 30分 スクラムへの取り組み・ AI活用の学びの共有 ステークホルダーも含め、チームで学ぶ姿勢を大切に ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 22
23. 論文紹介: AIは道具（Tool）か、指導者（Tutor）か、松葉杖（crutch｜依存の対象）か AIで「成果」が増えても、「学び」が増えるとは限らない Liu, Fan & Pan (2026), "Tool, tutor, or crutch?: A grounded theory of cognitive scaffolding and offloading in AI-assisted programming education", International Journal of STEM Education どんな実験だったか AIと人と学ぶ違い AIと学ぶ すぐに答えをもらえる分、 考える工程を飛ばしやすい ・AIと学ぶ／人と学ぶで比較 ・理解の変化を学び始めと終わりで分析 人と学ぶ 結果 AI利用群は、理解が浅くなりやすい 説明し合う必要がある分、 理解が深まりやすい AIをコード生成する道具としてではなく、 思考・批判・説明をする“伴走者”として利用することが重要 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 23
24. ★まとめ AI 時代、新人はどう学び、スクラムマスターはどうチームを育てるか 01 速さ ≠ 学び 02 自ら問う 「つくる速さ」と 「わかる深さ」は別物 AIに答えを求める前に、 自分の仮説を持つ AIで成果は早く出せるが、 理解まで速くなるとは限らない。 自らの頭で考え、言語化することで、 AIに依存しない力を鍛える。 03 人と学ぶ 個人の経験を、 チームの知恵に変える 対話、共有、ふりかえりを通じて、 学び続けられるチームをつくる。 AIに依存せず、「学び続ける習慣と仕組み」こそが重要 ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. 24
25. 次への取り組み 本チームで得られた学びをアサヒ全体へ広げ、アジャイルや内製化の推進につなげていく AS-IS ｜ 現在 開発に興味を持つ機会が少なく、 内製化の意識、文化が薄い ⒸASAHI GROUP JAPAN. All rights reserved. TO-BE ｜ めざす姿 技術を学ぶきっかけを提供し、 内製化に向けた組織風土を醸成する 25
26. AIで、開発は速くなった 大切なのは、AI時代でも学び続けること ”個人の成長を、チームの成長へ” ご清聴ありがとうございました 26