AI×アジャイルで、石橋を高速で叩きながら渡る～電力会社がゼロから築いた会員サイト改善プロセス～ / 20261112 Ayami Kanazawa & Shigeru Hirai

2026/11/12 Agile Japan 2026
https://2026.agilejapan.jp/

東北電力株式会社
DX推進部
プロダクトオーナー
金澤 綾美　

株式会社SHIFT
AI企画推進部
AIストラテジスト
平井 滋

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1. Agile Japan 2026 2026 11 / 12 AI×アジャイルで、 石橋を高速で叩きながら渡る 13:00–13:20 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. ～電力会社がゼロから築いた会員サイト改善プロセス～ 東北電力株式会社 株式会社SHIFT DX推進部 AI企画推進部 プロダクトオーナー AIストラテジスト Ayami Kanazawa Shigeru Hirai 金澤 綾美 平井 滋
2. 本日お伝えしたいこと 「絶対に止められない」と「AIで速く」。どちらも求められていませんか？ 慎重さは、手放さなくていい。 石橋は、高速で叩ける。 今日お話しする3つ 1 本番で、結果が出た 改善を続けるプロセスと体制が、社内に残った 2 発注者が、毎週決める側に 動くものを見て、その場で決める。変えたのは、作る速さより決め方 3 支えたのは「人ーAIー人」 AIの前後に人を置き、「速い」と「壊れない」を両立した Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 2
3. 金澤 綾美 所属 東北電力株式会社 DX推進部 顧客基幹システム推進 プロダクトオーナー 経歴 為せば成る 為さねば成らぬ何事も 成らぬは人の為さぬなりけり Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 基幹系システムの開発・保守を経て、2017年に東北電力へキャ リア入社。社内システム開発支援、DMP・MAによるデジタルマー ケティング基盤整備とデータ活用を推進。現在はアジャイル×AI駆 動開発で継続的な顧客価値創出に挑む。 趣味 ドライブ（道の駅めぐり） 3
4. 平井 滋 所属 株式会社SHIFT AI企画推進部 AIストラテジスト／アジャイルコーチ 経歴 一緒に走り、 一緒に悩む。 「遅すぎることはない」 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. SI・メーカー系で開発者・PM・エンジニアリング部門長を歴任後、 アジャイルコーチとしてSHIFTに参画。現在は既存システム刷新の 現場でAI駆動開発の組織導入を支援し、プロセス設計から経営 層の投資判断材料づくりまで伴走。 趣味 スノーボード（ゲレンデ＆BC）、山仕事（山林整備、薪づくり）、 ランニング、観劇、おいしい食べ物とお酒 4
5. この話の前提 東北電力グループの契約者向け会員サイト 電気料金・使用量を確認するサイト。トップ画面を中心に、ユーザー導線を改善 東北電力 DX推進部 約半年 22本 2026年4月〜9月 1週間スプリント トインクス 東北電力グループの情報システム会社 SHIFT プロダクトオーナー（発注者） 開発 AI活用・DevOps支援 アジャイルコーチ 実験環境ではなく、稼働中サービスの本番コードを改修し、本番リリースまで Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 5
6. これまでの開発と、なぜ始めたか／始める前の不安 9月14日の本番リリースと、達成した成果 すぐ気付いて、すぐ直せる ― 毎週決める側になって起きたこと なぜこの結果を得られたか ― 「人ーAIー人」のサンドイッチ構造 まだ越えられていない2つの課題／持ち帰っていただきたいこと Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 6
7. これまでの開発と、なぜ始めたか／始める前の不安 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 7
8. これまでの開発 ― 石橋を叩いて渡る 要件を決めて発注する 企画から稼働まで 3〜4年 大規模な開発では、珍しくない 完成したものを受け取って確認する 直せるのはごく一部。満足いく修正は間に合わない。 気になる点は、次の計画に載せる 電力会社ならではの、安心・安全を最優先とする開発プロセス その代わり、速さと柔軟性は後回しに Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 8
9. なぜ始めたか ― きっかけと、4つの不安 きっかけは、デモを見たこと 1 AIが書いたコードを、本番に入れていいか 解消 数十分で 2 毎週のサイクルを、今のルールで回せるか 解消 本当に動くものができた。 3 毎週のレビューに、自分の判断が追いつくか 解消 4 社内の承認を、このスピードで通せるか 自然言語で指示するだけで、 画面がその場で出来上がる。 「開発が変わる」と感じた。 まだ残る 1〜3は解消しました。4の承認だけが、まだ残っています。 承認だけは、チームの努力では解けませんでした。（後半でお話しします。） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 9
10. 9月14日の本番リリースと、達成した成果 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 10
11. 結果：2026年9月14日、本番リリース 契約者が実際に使っている画面が変わりました。 4月 5月 チーム立ち上げ 環境・CI/CD整備 受入条件の運用開始 開発スタート 6月 7〜8月 初機能を完成 外部レビュー開始 外部レビューを継続 実機での操作確認 9/14 本番リリース 石橋を、渡り切った日 改善のサイクルが変わった ― 意思決定の単位が、数か月に一度から、週に一度へ 以前 現在 数か月に一度、ドキュメントベースで確認 期待とのギャップに気付きづらかった 毎週、動くものを見て決める リリースは、決めた改善をまとめて届ける場に なった Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 11
12. この半年で、いちばん大きな成果 改善を続けられるプロセスと体制が、社内に残った プロセス 人 内製 毎週、動くものを見て決め、直す 全員が改修内容を説明できる AIの誤りを社内で止められる その結果、ユーザーに届いたもの 事業側の評価 専門家の評価 指摘 11件すべて対応 使いやすさ 41.4 → 59.6点 事業側レビュー4回でいただいた37件のうち、 対応が必要と判断した11件を、9月14日のリリースに反映 デザイン診断（TOPページの総合点。5特性×41項目） Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 12
13. ①② 品質 ― 不具合は減り、一発通過は増えた 1 不具合 約4割減 2 完成した機能10ptあたりの不具合の件数 レビューを一度で通過したストーリーの割合 前半 3.2件 前半 後半 2.0件 後半 1ptあたりでは 0.32 → 0.20件 一発通過率 33% → 44% 9本あたり 3本 → 4本 受入条件を先に決める進め方を、チームで続けてきた中で上がった数字 ※ pt＝ストーリーポイント。チームが作る前に見積もった機能の大きさ（作業時間ではない） ※ 完成したストーリーを完了順に前半・後半に分けた実測比較。私たち自身が工程を測った値で、AI活用との因果は主張しません。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 13
14. ③ 生産性 ― 1ptあたり 3.1h → 1.2h 95%信頼区間 近似線（-6.4%／バックログ1件） ※生産性向上の傾き バックログ1件 ※円の大きさは見積pt 約2.5倍 ※ 1pt あ た 小 さ り い 生 ほ ど 産 良 性 い （ 1ptを作るのに要した時間 3.1h → 1.2h 完成バックログ15件・近似線 h/pt ） バックログ No. ※←古い 新しい→ ※ 横軸は、スプリントではなく完成したバックログの順。ポイント見積りがもとの数字のため、統計的な有意性は主張しません。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 14
15. ④ 工数 ― 開発・実装の工数を約75%削減 累計削減時間 削減率 100% 500h 削減率推移 約75% 50% 250h その週の削減 累計削減時間 目標20% 0h 0 1 2 3 4 5 立ち上げ 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 本開発期間（スプリント5〜17） 0% 開発・実装工数の削減率 累計 約500時間 最初のスプリントから全チケットで記録 検証・ リリース準備 スプリント ｜ 出典：スプリント活動報告（2026年9月16日）開発・実装カテゴリー ※ 分母の「従来想定時間」は担当者の自己申告見積。対象は開発・実装工程で、要件を決める工程・承認を通す工程には効いていません。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 15
16. 速さと引き換えに、品質を落とした形跡はない AI活用率 完了チケットに占めるAI活用の割合／全期間 全体 54％ 開発・実装カテゴリー（KGI算入対象） 開発・実装 70％ 全体 約7割 開発・実装チケットのAI活用率（全期間） 実装起因の不具合密度（件/pt・3SP移動平均） AIが主に担う実装工程に起因する不具合、上のAI活用率と同じスプリント軸 ほぼ横ばい 実装起因の不具合密度 0.13 → 0.13 件/pt 出典：品質ダッシュボード（2026年9月9日生成）⑨ AI活用率と実装起因不具合の密度 AIの活用が進んでも、実装の品質が悪化した形跡はない 件数が一桁のため、因果・有意差は主張しません Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 16
17. すぐ気付いて、すぐ直せる ― 毎週決める側になって起きたこと Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 17
18. 毎週、動くものを見て決める側に 毎週水曜、動く画面を見る 4月 良し悪しを、その場で言う 5月 6月 7月 次の1週間で作るものを決める 8月 9月 これまで 数か月に1回 今回 毎週 ※ イメージ。白丸は準備期間（4月の立ち上げ／8月末以降のリリース準備）で、判断の場はなかった 石橋を叩く間隔が、数か月から1週間になった 得たこと 引き受けたこと 一回の判断が、軽くなった 問われるのは、私の「決める速度」 戻るのは1週間分。「違う」ではなく、 「もう少し、こうしてほしい」で足りる 私が1週間迷えば、チームは1週間止まる 発注者の仕事が、要件を渡すことから、毎週決めることに変わった Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 18
19. 2〜3週間のラリーが、その場に ★ もう一つ変えたのが、決め方 ― 関係者との合意形成の進め方 これまで デザイン説明 確認期間（1週間） 直す 再確認 … 2〜3週間かかることも珍しくない。その間、開発は止まる その場で意見 → その場で直す 30名規模・1回のレビューの中で完結 今回 0 1週 2週 3週 事業側のメンバー30名ほどに一度に集まってもらった（外部レビュー4回のうち2回） ※ 長さは目安 チームの中でも同じ アイコンも、画面を見ながら「これはどうか」と言い合い、その場で決めた 効いたのは、作る速さより、決め方を変えたこと 同じ動くものを一緒に見て決めるから、「こんなはずじゃなかった」が起きにくくなった Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 19
20. なぜこの結果を得られたか ― 「人ーAIー人」のサンドイッチ構造 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 20
21. AIの弱点を、アジャイルの規律が補った AIは速いが、曖昧さ・副作用・網羅に弱い。そこを、アジャイルの規律で抑えた AIの弱点 補う、アジャイルの規律 指示が曖昧だと、平然と間違ったものを 作る 完了の定義／受入条件 既存コードへの副作用に気付かない 網羅性を、自分では担保できない Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. スコープを狭め、何を満たせば合格かを、作る前に文字にする 技術プラクティス（自動テスト・CI） 触る前に安全網を張る。見た目の差分まで検知する 検査と適応（スプリントレビュー） 毎週、人が価値の観点で合否を判断する 21
22. アジャイルの弱点を、AIの速さが補った 逆に、アジャイルだけでも回らなかった。毎週のサイクルは、AIの速さが支えた アジャイルの弱点 補う、AIの速さ 1週間では、毎週「動くもの」を出すのが 重い 実装が数時間〜数日で終わる 関係者との合意形成のラリーに時間がか かる その場で形にして、その場で直す テスト観点の網羅が、人の記憶と経験に 頼りがち 詳細AC（Gherkin）をAIが構造化 毎週必ず、動く画面をレビューにかけられる 2〜3週間のラリーが、その場に変わった 観点の抜けを、人の記憶に頼らない 順番が大事。規律を先に置いてから、AIを入れました この組み合わせを、この取り組みの中でゼロから編み出し、「型」に仕立てました Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 22
23. やり方① 受入条件（AC）を2階層で持つ 上の階層 価値の条件 ― 人が決める ユーザーにとって何が実現できれば良いか チームが起草し、POが判断する 33% → 44% レビューを一度で通過したストーリー 前半 後半 下の階層 詳細な条件 ― AIが網羅する 上の階層をもとに、AIが詳細な受入条件（Gherkin）を生成 シナリオテストのもとになり、観点の抜けを人の記憶に頼らない 9本あたり 3本 → 4本（p8の再掲） 受入条件を先に決める進め方を、チームで続けてきた中 で上がった数字 価値は人が決め、網羅性はAIが埋める Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 23
24. やり方② 毎週、判断できる状態にする 動く画面 ＋ 受入条件の充足状況 毎週おなじ形で、POに渡す 判断が、1週間で完結する 修正した指摘 25件は、すべて翌スプリントまでに解消 9件 同じスプリント内 16件 翌スプリント 2スプリント以上 0件（持ち越しなし） 出典：品質ダッシュボード（2026年9月9日生成）手戻り解消リードタイム。修正対応した指摘が対象 判断を、毎週の作業にした 決める材料を毎週そろえることが、速さを止めない条件です Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 24
25. やり方③ 触る前に、三層の安全網を張る VRT※ 見た目の差分 E2E 操作の導線 Unit 部品の振る舞い 既存コードに触る前に張り、「壊していないこと」を 毎回、自動テストが確認する ※Visual Regression Test 見つかった不具合19件は、どんな壊れ方だったか レスポンシブ崩れ 6件 色・コントラスト 5件 フォント・文字 4件 約8割（15/19件） が見た目の崩れ （レスポンシブ・色・フォント） アイコン・画像 1件 → この観点を、チェックに足した 仕様・データ 1件 • VRT＋AIによる画像チェックの観点 動作・状態 1件 • デザインコードレビュー その他 1件 • 実機確認の観点 出典：品質ダッシュボード（2026年9月9日生成）混入箇所分析 本番リリース後の不具合 2026年9月16日時点 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 0件 人が叩く前に、自動テストが毎回叩く 不具合の分類は実測。打ち手の効果はこれから測る 25
26. 「人ーAIー人」のサンドイッチ構造 人：価値の条件を決める 受入条件 上の階層（やり方①） AI＋自動テスト：作る・網羅する・毎回叩く 受入条件 下の階層 （やり方①）／ 三層の安全網（やり方③） 人：動くもので判断する 毎週のスプリントレビュー（やり方②） この3つがそろうと、「速い」と「壊れない」が両立する どれか1つでも欠けると、AIの速さは、そのまま手戻りと停滞の速さになる Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 26
27. まだ越えられていない2つの課題／持ち帰っていただきたいこと Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 27
28. 叩く速さは変わった。渡る速さは、まだ 変わったこと ― 叩く速さ 変わらなかったこと ― 渡る速さ（課題①） 判断は、数か月に一度から毎週へ 実装は数時間〜数日で終わる 速くなったのは開発の工程だけ リリース承認の工程は、従来のまま 1週間 改善を決める（叩く） 指摘を直す（叩く） 翌スプリントまで（修正した指摘25件すべて） 本番に届く（渡る） 最短4週間超 0 1週 2週 3週 4週 止められないサービスを守る仕組み 仕組みそのものには理由があり、チームの努力では短縮できません Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 28
29. まだ越えられていない、2つの課題 叩く速さは変わりました。でも、まだ越えられていない課題が2つあります。 どちらも、会場のみなさんのご経験やお考えをぜひ伺いたいです。 1 2 渡る速さ ― 承認プロセスのリードタイム 毎週決めても、本番に届くまで最短4週間超。みなさんなら、どう短くしますか。 広げ方 ― この型を広げる担い手 ほかのチームや部署へ広げる担い手が、まだ決まっていない。どう確保しますか。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 29
30. 持ち帰り① サンドイッチ構造を先に作る こんな方へ AI開発内製化を進めたい方・AI駆動開発を導入したい方へ AIを入れる前に、AIを挟む「人」の側を用意する 人：価値の条件を決める AI＋自動テスト： 作り、網羅し、毎回叩く 人：動くもので決める 受入条件を2階層で持つ 人がL1を決め、AIがL2を埋める 触る前に安全網（VRT＋E2E＋ Unit）を張る 毎週、動くものを見せ、POがその週 のうちに決める AIを先に入れて、人の判断を後から足そうとすると、速く壊れるだけになる AIを入れても、アジャイルは要らなくならない。AIが速いほど、規律が要る Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 30
31. 持ち帰り② 渡り方を、選べるようにする こんな方へ 規制産業・大企業など、統制が厳しくAI開発に手を出しづらい方へ 社内で言われたこと 「本当に月に1〜2回のペースでリリースして、 品質が保てるの？」 「プロセス的に、マッチしていないのでは？」 もっともな指摘です。慎重さと手順は、お客さまの安心を支えてきた文化。だから、全部は変えませんでした。 しっかり叩いて、着実に渡る 高速で叩きながら、渡る これまでの進め方が合う橋は、そのまま 今回は、会員サイトのトップ画面の改善から 橋ごとに渡り方を選べば、最初の一歩は踏み出せる 全部をアジャイルにしなくていい。どちらの渡り方でも、石橋は叩く Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 31
32. 告知 ご予約はコチラ▼ 32 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 32
33. 石橋を、高速で叩きながら渡る。 AI開発内製化を進めるなら 統制が厳しいなら AIの前後に「人」を置く ― 人ーAIー人のサンドイッチ 渡り方を選ぶ ― それが最初の一歩になる 叩く速さは変えられた。次は、渡る速さです。 質疑・休憩時間に、ぜひ「2つの課題」についてお聞かせください。 Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved. 33
34. ご清聴ありがとうございました SHIFTブースにて アンケート回答完了画面を ご提示頂きますと、 ノベルティをプレゼント！ 本セッションの感想をお聞かせください！ Copyright SHIFT Inc., All Rights Reserved.