開発を伴奏するAIエージェント

AIを積極的に活用するAI駆動開発を進める上で、チームをビルドしていく方向性について検討しました。

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1. 開発を伴走する AI エージェント JAWS-UG くまもと #18 — AI駆動開発を体験しよう ／ 5 分 LT ZOE合同会社 栃本和宏 2026-06-06（土） 熊本市・XOSS POINT ／ テーマ: **伴走型 AI 駆動開発** 1
2. 今日の問い AI エージェントが環境を認識し、自律的にコーディングすることで、開発の生産性は飛躍的 に高まることが期待されてきました。 そこからの問い—— なぜ、チームの生産性は上がらないのか？ （個人の生成速度 ≠ チームとしての成果の伸び） 2
3. DORA（DevOps Research and Assessment）レポート グローバル調査（回答者 約 5,000 名）より — チーム生産性のギャップ 90% が業務で AI を利用、80% 超が「生産性が上がった」 （個人の実感） 30% は AI 生成コードをほとんど信頼せず — 検証スキルが前提 2025 年: AI 導入はスループット改善と関連する一方、デリバリー不安定性は依然として増加と関連 2024 年: AI の多用ほどスループット・安定性が悪化（組織の学習途上だった） レポートの結論: 「AI はチームを直さない。あるものを増幅する」 — プラットフォーム・データ・ワー クフローの質が組織成果を決める 出典: DORA — State of AI-assisted Software Development (2025) · Google Research 3
4. 課題：AI 駆動開発の落とし穴 不適切に進めると、例えば次が起きる。 レビューできないコードが大量に積まれる 差分の意図が共有されず、品質の担保が難しくなる 個人の生産性だけ上がり、スキルが上がらないので管理できなくなる モデルやエージェントの性能以前に、使い方とチーム設計の問題になりやすい。 4
5. 解決の方向性 — 丸投げではなく 伴走 hands-on support 代わりに全部書かせない。 成長と判断の横に立ち、AIと共に開発する。 個人 — レビューできるスキルを先に（適切に AI を使う） チーム — AI を文化として組み込む（ツール導入だけでは足りない） ※ 丸投げは可能だが、現段階で、丸投げで意図通りにするのは非常に難しい 5
6. 個人：まず身につけること 特にジュニアエンジニアは、次の土台が必要になる。 生成コードを 読み、説明し、直せる こと プロンプトの 意図・制約・検証 を自分で設計できること 「AI に聞けば動く」ではなく 「自分が責任を持てる単位」 で使うこと → 適切に AI を使うスキル が、レビュー文化の前提になる。 6
7. チーム：文化としての AI 脅威ではなく、 「機会」 開発ワークフロー全体の変革が必要 開発に関する視座・ロールが変わる エージェント = 置き換え ではなく 優秀で制御可能な道具 として設計する。 7
9. Guilz（開発中） guilz.dev — 開発チームを AI 伴走型にビルドするためのプロダクトを開発中です。 機能 概要 Issueの対応支援 難易度見積もり・着手ヒント（答え直出しなし） コーチング マージ時の評価・@mention コーチング スキル習得 ゴール連動の教材・クイズ（たんれん） 成長の目標設定 成長ゴールの草案化 → メンターと確定 AI 駆動開発に移行するためのチームをサポート 9
10. エージェント例① 目標設定（Human-in-the-loop） メンティの目標ドラフト → 不明点があれば メンターへ質問 → 確定・保存。 10
11. エージェント例②-a PR ゴール評価 PR マージ時: ゴールに沿った評価を GitHub にコメント（ goal-pr-evaluation.ts ） 11
12. エージェント例②-b PR @mention アドバイス @mention でゴール文脈つきヒント（ pr-mention-advice.ts ） 12
13. エージェント例③ 学習コンテンツ作成 ゴールに沿った 教材・クイズ をラウンド単位で生成（ goal-challenge-curriculum.ts ） 13
14. まとめ 課題 伴走型の答え レビュー不能なコードの洪水 人間ループ・ゴール・PR 文脈をグラフに組み込む 丸投げ文化 個人のレビュー力 → チームの AI 文化 「動く」だけの LLM LangGraph で フロー・分岐・永続化 を明示 AI 伴走型 チームにビルドしていきましょう 14
15. ご清聴ありがとうございました ご感想・ご意見は QR から 15