AIファーストを前提とした開発スタイルの変化

2026/03/04
AIファーストを前提とした開発スタイルの変化
ソフトバンク株式会社　TASUKI事業部
日辻 大貴

SoftBank Tech Night #17 - Agile / AI駆動開発 -
https://sbtechnight.connpass.com/event/385804/

Transcript

1. AIファーストを前提とした 開発スタイルの変化 2026/03/04 ソフトバンク株式会社　 TASUKI事業部 日辻 大貴
2. 2 © 2026 SoftBank Corp. 本講演の趣旨 　スタートアップの現場では、 10人未満の開発チームで数億円規模の年間経常 収益を達成する“Tiny Team”が潮流です。 　私たちの開発チームも未熟ながら少数精鋭で開発・運用を行っており、 Tiny Team実現の鍵は「徹底的にAIツールを使って業務を効率化すること 」と 「人間同士のタスク受け渡しの摩擦を最小限すること 」にあると考えています。 それに伴い、開発プロセスやスクラムイベントを AIファーストで設計し直し、時 間配分や意識ポイントも変化させてきました。本講演では、 AIファーストを前提 とした上で何をどう変化させたのか、実践事例を交えて紹介したいと思います。 大企業にも必ずTiny Teamの波は訪れます。 大企業でも量産可能になるよう、 “型”を皆さんと作り上げていきたいと考えてい ます。
3. 3 © 2026 SoftBank Corp. 自己紹介 システム開発のためのEarly Validation&Verificationと Systems Engineering 日辻 大貴 AI Advancer プロダクトオーナー 兼 開発者 趣味: テニス, 甥っ子と遊ぶこと ソフトバンク株式会社 入社 (ネットワークエンジニア) 2021 2022 TASUKI事業部 社内副業/兼務開始 Webアプリ ケーション 開発エンジニアとして、 画像アノテーション/RAGデータ作成ツールの開発に従事 2024 TASUKI 事業部 本務開始 開発と要件定義、UI/UXをメインに担当 ソフトバンク クラウドテクノロジーブログ 執筆 2025 AIチャット サービス 「AI Advancer」の立ち上げ ※Agent機構具備
4. © 2026 SoftBank Corp. 私たちのサービスと開発体制 4
5. © 2026 SoftBank Corp. 5 RAGデータ作成ツール どんなファイルも UPするだけで、 AIが読み取りやすいデータ (テキスト形式 )に構造化してくれるサービス！ 1 大量の文書を自動で構造化！ すぐにRAG環境を作って試せる！ ２ 複雑な図表も構造化できる！ 3
6. © 2026 SoftBank Corp. 6 AI Advancer 具体的に指示しなくても、必要なデータを収集し、 個人の業務に合わせて回答 してくれるサービス！ 1 RAGデータ作成ツールで作った 高品質データをすぐ使える！ AIが思考し必要なデータを集めて回 答してくれる！ ２ 会話から新たなAIエージェントを 作成できる！ 3 AI Advancer
7. © 2026 SoftBank Corp. 7 開発体制 UI/UXデザイナー PO 開発/運用 Jr.エンジニア (兼務) 日辻 プロダクト オーナー Sr.エンジニア Jr.エンジニア (兼務) スクラムマスター (兼務) SM デザイナー スクラム 実質2.5人月 カンバン方式 兼務メンバーとの混合チーム チームビルドと早期リリース実現のため スクラムで開発 Md.エンジニア (兼務) Sr.エンジニア Sr.エンジニア Jr.エンジニア Jr.エンジニア AI Advancer
8. © 2026 SoftBank Corp. AIツールの普及に よって何が変化したか 8
9. © 2026 SoftBank Corp. 9 AIファーストを前提としたスクラムの変化 1機能当たりの時間配分 従来型スクラム AIファーストを前 提とした スクラム スプリント プランニング 詳細設計 /タスク分解 コーディング / コードレビュー テスト レトロスペクティブ (ふりかえり ) ナレッジ 資産化 どれだけボトルネックである 実装の時間を長く確保できるか スプリント プランニング 詳細設計 /タスク分解 コーディング / コードレビュー テスト レトロスペクティブ (ふりかえり ) ナレッジ 資産化 チーム全体のスループットを上げつつ、 品質維持 &属人化解消に関心を持つ 次の機能開発へ AIコーディングツールによる 半自動化 AI Agentによる 調査・素案作成 自動化 AIに読み取らせることを前提 とした文書構造化・施策考案
10. © 2026 SoftBank Corp. © 2026 SoftBank Corp. 従来型➡AIファーストのスクラムの変化 AIの用途 意識するポイント 使用ツール スプリント プランニング (リファイメント含む) ❏ 仕様整理やストーリーポイント試算を補助 ❏ バックログ項目をAIに入力し、論理的な分解・ 優先度の提案を生成 ❏ 意思決定における背景情報（目的・制約条件・現状・ 価値 etc）を全てAIに与える 設計／タスク分解 ❏ 設計書のたたき台を生成 ❏ 機能構造や処理フロー図を自動化 ❏ 誰が実装しても同じ品質になる/ 同じチェックポイントを持てるよう 徹底的なタスク分解と共通認識の形成 コーディング ❏ コード自動生成、テンプレート化 ❏ 処理補完 ❏ リファクタ提案 ❏ インフラコード自動生成 ❏ 型・命名規則・ルール・設計ポリシーを AIに準拠にしてもらう ❏ 正しいかより“目的に沿っているか”で評価 ❏ インフラもコードで管理する(IaC) コードレビュー ❏ PR作成・改善提案・コメント生成 ❏ 変更内容の処理フロー図を可視化 ❏ 自動レビュー後の「最終判断」は 人間が責任を持つ テスト／検証 ❏ 単体テストの自動生成 ❏ E2E試験項目の自動提案・修正 ❏ AIが読み取りやすい/更新可能な フォーマットに文書化する ナレッジ資産化 ❏ 開発した機能の変更内容に対してAIが 参照する文書(AGENTS.md)を更新 ❏ AIのコード走査を短縮させるための文書化 ❏ コーディングの均質化/属人化解消 レトロスペクティブ（ふり かえり） ❏ 議事録作成 ❏ AI利活用施策に対するKPTふりかえり が話題の中心 10
11. © 2026 SoftBank Corp. © 2026 SoftBank Corp. 従来型➡AIファーストのスクラムの変化 AIの用途 意識するポイント 使用ツール スプリント プランニング (リファイメント含む) ❏ 仕様整理やストーリーポイント試算を補助 ❏ バックログ項目をAIに入力し、論理的な分解・ 優先度の提案を生成 ❏ 意思決定における背景情報（目的・制約条件・現状・ 価値 etc）を全てAIに与える 設計／タスク分解 ❏ 設計書のたたき台を生成 ❏ 機能構造や処理フロー図を自動化 ❏ 誰が実装しても同じ品質になる/ 同じチェックポイントを持てるよう 徹底的なタスク分解と共通認識の形成 コーディング ❏ コード自動生成、テンプレート化 ❏ 処理補完 ❏ リファクタ提案 ❏ インフラコード自動生成 ❏ 型・命名規則・ルール・設計ポリシーを AIに準拠にしてもらう ❏ 正しいかより“目的に沿っているか”で評価 ❏ インフラもコードで管理する(IaC) コードレビュー ❏ PR作成・改善提案・コメント生成 ❏ 変更内容の処理フロー図を可視化 ❏ 自動レビュー後の「最終判断」は 人間が責任を持つ テスト／検証 ❏ 単体テストの自動生成 ❏ E2E試験項目の自動提案・修正 ❏ AIが読み取りやすい/更新可能な フォーマットに文書化する ナレッジ資産化 ❏ 開発した機能の変更内容に対してAIが 参照する文書(AGENTS.md)を更新 ❏ AIのコード走査を短縮させるための文書化 ❏ コーディングの均質化/属人化解消 レトロスペクティブ（ふり かえり） ❏ 議事録作成 ❏ AI利活用施策に対するKPTふりかえり が話題の中心 最小の人数で最大の効果を生む Tiny Team実現の鍵 全てのスクラムイベントで 徹底的にAIツールを使って効率化 11
12. © 2026 SoftBank Corp. AIツールの効果を 最大化するためには 12
13. © 2026 SoftBank Corp. 13 AIツールの効果を調査してみました 経験が長いほど、開発量が多く、 AIツールの利用率は低い ➡ AIに的確に指示を与え、効果的に利用している ※役割に応じて開発業務比率も変わるため、フルタイム相当で換算 ※データは TASUKI事業部内のメンバー実績を基に当社算出
14. © 2026 SoftBank Corp. 14 スキルレベルによるコード品質の格差 Jr.エンジニアの場合 Sr.エンジニアの場合 いい感じにして！ いい感じ.. とは...? たぶんこうかな.. 何が正解 かな？ 個別具体な指示 意図が反映された 良いコード 正解はコレで ココを変えて ほしい！ 後はロジックを書 くだけですね！ 本領発揮！ 次のタスクへ
15. © 2026 SoftBank Corp. 15 AIコーディングも結局は細かい PDCAが近道 最短パス 実装完了 実装開始 セルフレビュー セルフレビュー PRレビュー 指摘が増え レビュアー負担⬆ 抜け漏れ・バグ⬆ チーム効率⬇ セルフレビュー PRレビュー セルフレビュー 追加実装 追加実装 追加実装 追加実装 もっと分からなく なってきたけど 動けば いいや... 良いか分から ないけど、 とりあえず次に ... 正解はコレだから それに修正してか ら次へ！ 修正も少なく なってきた！
16. © 2026 SoftBank Corp. 16 良いコードとは Quick Startや導入用のといった初心者向けや使い捨てのコード 教育向けのような一般的な知識や論理体系を説明した 整理されたお手本コード サービス・ルールに適応し ビジネスロジックを表したコード = 良いコード 確率論的には ここがでやすい 特に母数が多い Pythonやts サービスにリリースでき るのはこのレベル なんとなく指示しても出 る時がある この領域のコードを 生成できると良い サービス・ルールに適応し、 ビジネスロジックを表したコード LLMが生成するコード(◦が大きいものほど生成されやすい)
17. © 2026 SoftBank Corp. 17 誰でも良いコードを AIに生成させるためには 誰が指示しても同じ出力かつチェックポイントを持てるよう 仕様駆動開発 (Spec-Driven Development)を導入！ 背景・目的・要件 etc.. が反映された Spec(仕様書) 後の実装は お任せあれ！ 全員でこの機能の Why/What/How to verifyを考えよう！
18. © 2026 SoftBank Corp. 18 仕様駆動開発とは？ 仕様(Spec)を人間とAIが共有する唯一の信頼できる情報源 (SSoT)とし、 AIによって開発を自動化・同期させる手法 Why What How to Verify 背景・課題 目的 スコープ 振る舞い仕様 技術・品質要件 技術的制約 受け入れ条件 タスク計画 Spec Specに書いて あることが 全てです
19. © 2026 SoftBank Corp. 19 仕様駆動開発のメリット 1 人間からの指示 →AIコーディング →手直し工数が減り、 全員の実装が爆速に 指示者のレベル問わず 、Sr.エンジニアクラスの コード品質・チェックポイント を持てるようになる ２ 同じ共通認識を持って 仕様をより深く議論 でき、 実装時のコミュニケーションロスも最小限 になる 3 人間とAI、人間同士の タスク受け渡しの摩擦を最小限に！
20. © 2026 SoftBank Corp. 20 仕様を議論するときは全員で！ チーム全体の設計知を育てることで 属人化解消 & チーム全体の開発スピードが上がる 1 全員が 仕様(Spec)への共通理解 を 持ち、 誰でも実装可能 な状態に 言語化された 仕様(Spec)を基に より深い議論 が可能 ２ Sr.エンジニアの設計知 を学び、 スキル向上につながる 3 なぜこの設計に しましたか？ ここは〇〇の観点 で△△にするべき かなと 仕様(Spec) を更新 がゃがゃ わぃわぃ
21. © 2026 SoftBank Corp. 21 AIにコーディングガイドラインを与える コーディング ポリシー /設計思想 システム 全体構成 コーディングに必要なガイドライン 指示 & Spec セキュリティ / 認証 CICD / 環境設定 スタイルガイド (UI/UX) 指示 & Specだけでは？ チームごとの設計方針やルールなどの 背景が伝わらず、本来、 人が書いて欲 しいコードが出力されない ... 人がコーディングする際に必要な 知識をガイドラインとして AIに読んでもらう ディレクトリー構造
22. © 2026 SoftBank Corp. 22 AI向けガイドライン AGENTS.md AIがチームの一員 として開発するための AI向けのガイドライン ❏ 汎用的／標準化志向のルールファイル ❏ Cursor/Codex/Copilot/Gemini CLIなど複数の AI エージェント対応 ❏ ClaudeはCLAUDE.mdにシンボリックリンクを記述 することで互換性を確保できる ❏ AGENTS.md をリポジトリに置くことで、 AIが自動で 参照する ❏ 詳細で明確な指示を記載するほど、作業精度と効率 が向上する 特徴 # AGENTS.md ## Setup commands - Install deps: `pnpm install` - Start dev server: `pnpm dev` - Run tests: `pnpm test` ## Code style - TypeScript strict mode - Single quotes, no semicolons - Use functional patterns where possible
23. © 2026 SoftBank Corp. 23 AGENTS.mdをAI専用にする必要はない コーディング ポリシー /設計思想 ディレクトリー構造 システム 全体構成 コーディングに必要なガイドライン AGENTS.md セキュリティ / 認証 CICD / 環境設定 スタイルガイド (UI/UX) こうなっているのか！ 情報が集約されていて わかりやすい！ 開発者もAGENTS.mdを見て学べるようにする = 均質化 & 属人化解消 につながる 勉強 参照 AIが良いコードを書け るガイドラインなのであ れば、人にも有用！
24. © 2026 SoftBank Corp. 24 レビューエージェントと伴走する 実装完了 実装開始 セルフレビュー セルフレビュー PRレビュー 追加実装 追加実装 指摘や変更内容を フィードバック セルフレビューでの修正力 は能力差が顕著 ... ❏ Claude CodeのSubagents, Agent teams 機能などを利用しエージェント間で実装・レ ビューを同時実行する ❏ PRレビューの指摘や変更内容をフィードバッ クし、エージェントを育てる 実装中の軌道修正によって セルフレビューの負荷を極小化し、 能力差の影響を最小限に抑える
25. © 2026 SoftBank Corp. タスク難易度別 最適なAIツールの選択 25
26. © 2026 SoftBank Corp. 26 タスク別 AIツールの選択 Copilot Chat Issue作成 コーディング レビュー Cline Claude Codex 仕様のたたき台生成、技術的な問い合わせ フルオートのコード修正、 PR作成/レビュー 人間と伴走型の AIコーディング AIコードレビュー or or Copilot Review 難易度高め の機能開発 難易度低め のバグFix Claude 26
27. © 2026 SoftBank Corp. 27 タスク別 AIツールの選択 Copilot Chat Issue作成 コーディング レビュー Cline Claude 人間と伴走型の AIコーディング AIコードレビュー or or Copilot Review 難易度低め のバグFix Claude Codex フルオートのコード修正、 PR作成/レビュー 仕様駆動開発や LLMの進化によっ て侵食していく可能性あり 難易度高め の機能開発 27 仕様のたたき台生成、技術的な問い合わせ
28. © 2026 SoftBank Corp. 28 タスク別 AIツールの選択 Copilot Chat Issue作成 コーディング レビュー Cline Claude 仕様の叩き台生成、技術的な問い合わ せ 人間と伴走型の AIコーディング AIコードレビュー or or Copilot Review 難易度高め の機能開発 難易度低め のバグFix Claude Codex フルオートのコード修正、 PR作成/レビュー 仕様駆動開発や LLMの進化によっ て侵食していく可能性あり AIへのナレッジトランスファーを 地道に取り組んだチームだけが エージェント自律実行の道へ ただし！ どこまでLLMが進化しても そのチームにとっての「良いコード」 はAI には伝わり切らない 28
29. © 2026 SoftBank Corp. 最後に 29
30. © 2026 SoftBank Corp. 30 今日の要点 1 開発者全員で仕様 (Spec)を議論することで 属人化解消 & 均質化 につながる AIも人も同じように 読みやすいドキュメントに 整備する ２ タスクの難易度に合わせて 最適なAIツールを選択 する 3 AIへのナレッジトランスファー を地道に取り組んだ チームだけが エージェント自律実行の道へ踏み入れられる 4
31. © 2026 SoftBank Corp. ご清聴ありがとうございました！ 31
32. © 2026 SoftBank Corp. Appendix 32
33. © 2026 SoftBank Corp. 33 タスク管理を Github Projectへ移行 開発に関わる情報を全てリポジトリサービス (Github)に集約 Jira Github Project Github Code Repository wiki Story Book
34. © 2026 SoftBank Corp. 34 タスク管理を Github Projectへ移行 Copilot Chatでコードを読み取った 自動Issue(Spec)作成が可能に！
35. © 2026 SoftBank Corp. 35 インフラもコード化 (IaC) 開発初期から インフラもコード管理 するのがベスト = インフラも 「AIが理解できるデータ」 に Terraformでコード管理 Copilot Chat Cline 人間と伴走型の AIコーディング 要件を満たすために はインフラ構成の 見直しが必要です ではコードを修正 し、インフラを作っ ておきます！ Claude Code 仕様のたたき台生成、技術的な問い合わせ
36. © 2026 SoftBank Corp. 36 インフラもコード化 (IaC) 技術的な問い合わせ 自動CI/CD インフラも AIコーディングのサイクルの一部に！ 非エンジニアでも対応可能に！ コード変更をトリガーにフルオートでデプロイ！
37. © 2026 SoftBank Corp. 37 E2E試験項目提案・修正自動化 試験項目考え るの大変 機能追加する度に 全部試験項目読 み直して修正 ... 開発者 1機能当たり開発者は 1時間費やしている ... それでも、抜け漏れが発生 試験ID 機能 テスト観点/シナリオ 前提条件 手順 期待結果 E2E-001 ログイン 正しい資格情報でログイン できる（ハッピーパス） 有効なユーザーが存 在 メール/パスワード入力 →ログイン ダッシュボードへ遷移・ ユーザー名表示 E2E-002 ログイン 無効なパスワードでエラー 表示（ネガティブ） 有効なユーザーが存 在 正しいメール+誤った パスワード→ログイン エラーメッセージ表示・ ログイン不可 E2E-003 サインアップ 新規ユーザー登録と自動 ログイン 未登録メール 必要項目入力 →規約 同意→登録 確認メール送信・初回 セットアップ画面へ E2E-004 パスワードリセット メールリンクからパスワー ド再設定が可能 ユーザーが存在 「パスワードを忘れた」 →メール受信→リンク →再設定 新パスワードでログイ ン可能 E2E-005 プロフィール編集 基本情報（氏名 /電話）の更 新 ログイン済み プロフィール編集 →保 存 更新内容が反映・再読 み込み後も保持 : 数百項目
38. © 2026 SoftBank Corp. 38 # E2E試験項目一覧 --- ## 試験ID: E2E-001 ### 機能: ログイン - **テスト観点 /シナリオ **: 正しい資格情報でログインできる（ハッピーパ ス） - **前提条件 **: 有効なユーザーが存在 - **手順**: メール /パスワード入力 →ログイン - **期待結果 **: ダッシュボードへ遷移・ユーザー名表示 - **優先度 **: P0 - **種別**: ハッピーパス - **自動化 **: Yes - **テストデータ **: user@example.com / P@ssw0rd --- ## 試験ID: E2E-002 ### 機能: ログイン - **テスト観点 /シナリオ **: 無効なパスワードでエラー表示（ネガティブ） - **前提条件 **: 有効なユーザーが存在 - **手順**: 正しいメール +誤ったパスワード →ログイン - **期待結果 **: エラーメッセージ表示・ログイン不可 - **優先度 **: P0 - **種別**: ネガティブ - **自動化 **: Yes - **テストデータ **: user@example.com / wrongpass E2E試験項目提案・修正自動化 すべてコード管理 することで、 AIが自動提案・修正 この変更に対して 試験項目Xを修正し、 試験項目Yを追加します！ md化
39. © 2026 SoftBank Corp. 39 KPTふりかえり AI利活用施策に対するふりかえり が話題の中心 ここAIで効率化 できないかな？ AIによる自動化で 70％工数削減 できました！