組織における AI-DLC 実践

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

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

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 ── ── ──

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…

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

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！

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

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

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。

組織における AI-DLC 実践

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