組織における AI-DLC 実践

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1. 組織における AI-DLC 実践 ── 理想と現実のあいだで開発を加速させる 佐藤 萌夏 / Moeka Sato アスクル株式会社
2. PROFILE 佐藤 萌夏 Moeka Sato アスクル株式会社 エンジニア Web開発、社内AI活用 / AI-DLC 推進
3. 半年前, AI-DLCに出会った 2025年12月、AWSの3日間研修でAI-DLCを知った 以降、社内の複数プロジェクトで実践を開始 モブエラボレーション ボルト Plan-Verify-Generate 数時間〜数日単位で価値を届け、 変化に素早く追従 チーム全員がリアルタイムに連携し、 意思決定を高速化 計画→実行→ 検証を繰り返すことで、 AIの実行速度を活かしつつ人の判断で品質を担保 ── ── ──
4. AI-DLC で開発期間が半分に…！ 開発期間 12ヶ月 → 6ヶ月 当初予定の半分に短縮 業務工数 53%削減 ※いずれも見込み値 「AI-DLC」が社内の共通言語になりつつあるものの…
5. 実際に起きていたこと… 実際に進め ていくと… → 現実 意思決定者が同じ時間・場所に集まれず、 観点不足 見積もれないものに投資判断できず ウォーターフォール回帰 AIへの過度な期待による見積違い 人間レビューがボトルネックになり遅延 意思決定はリアルタイムで行う 短サイクルで動かしながら進める 主導はAI、監督役は人間 Plan-Verify-Generateを繰り返す アンチパターンになっていた…！ 理想
6. AI-DLC のメリットを十分に引き出すには 単に ”導入” することではなく、 組織で機能させること を目指す！
7. 既存の開発プロセス - ウォーターフォール型 プロセス単位で AI-DLC を部分導入 ユーザーヒアリング 要件定義 設計 開発 テスト リリース ヒアリング項目作成 ユーザーヒアリング 要件定義 設計 … リリース 理想の価値を残しながら 組織で回る形へ調整する 導入できるところからまずは試行！ 組織の制約や既存プロセスに合わせて柔軟に対応できることも AI-DLC のメリット
8. 現実から理想へ近づけていく 小さく始めて改善を重ねることで理想の状態へ最適化する
9. AI-DLC を組織の文化に根付く運用へ Thank you! Preview リリース中の AI-DLC workflow v2 本リリースも楽しみです。