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スクラムからAI-DLCへ ─ チーム活動をAIネイティブに
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Yoshiaki Yasuda
March 13, 2026
Technology
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スクラムからAI-DLCへ ─ チーム活動をAIネイティブに
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スクラムからAI-DLCへ ─ チーム 活動をAIネイティブに
⾃⼰紹介 : 安⽥佳央 岡⼭から参りました。RyobiAlgoTechCapitalでEMを務めています 私たちのチームは、スクラムからAI-DLCへと転換 背景: AI駆動開発の進化速度に、従来のプロセスが 追いつかなくなった 本⽇は、チーム活動をいかに「AIネイティブ」に するかについて、お話しします
© RyobiAlgoTech Capital Inc. 1
Before & 転機 ─ スクラム導⼊から課題まで ⼈間の開発速度を前提にしたプロセスは、AIの時代に適合しなくなった 導⼊したスクラム 2週間スプリント スプリントプランニング デイリースクラム
スプリントレビュー AIによる転機と課題 AIツールの急速な進化 (Copilot, Cursor, Claude Code) 課題1: スプリントゴール不整合 (数⽇でバック ログ枯渇) 課題2: ストーリーポイントのインフレ (ベロシ ティ予測が無意味化) © RyobiAlgoTech Capital Inc. 2
AI-DLCとは ─ AIが主導する開発へ AWSが提唱した「AI-Driven Development Lifecycle」コンセプト AIが「主導」する発想 従来のAIは「部分的アシスタ ント」。AI-DLCはAIが開発プ ロセス全体を主導し、⼈間が
検証‧承認する 設計と実装の⼀体化 従来は「要件定義は⼈間」 「実装はAI」と分離。AI-DLC では設計にもAIが踏み込む、 ⼀体的に回る 迅速なイテレーション スプリント(週単位)ではな く、「Bolt」(数時間〜数 ⽇)という単位で迅速にサイ クルを回す © RyobiAlgoTech Capital Inc. 3
AI主導の実現 ─ プロンプト例とコマンド化 チームの新しいスキル‧競争⼒は「良いプロンプト」 構造化されたプロンプト例 あなたの役割:あなたは専⾨のプロダクトマネージャーであり、以下のタスクセクションで⾔及されているシステムを 開発するための契約となる明確に定義されたユーザーストーリーを作成する任務を負っています。先の作業を計画し、 各ステップにチェックボックスを付けたmdファイル(user_stories_plan.md)にステップを書き込みます。ステップ に私の明確化が必要な場合は、私の確認を得るためにステップにメモを追加してください。重要な決定を⾃分で⾏わな いでください。計画を完了したら、私のレビューと承認を求めてください。
コマンド化と改善サイクル ホワイトペーパーを元にプロンプトをコマンド化。`/ai-dlc-elaboration` のように実⾏可能とする。 そのプロンプトをチームで共通で使って、育てていくするサイクルを回す © RyobiAlgoTech Capital Inc. 4
GitHub⾃動連携 ─ チーム運営とAIのネイティブ統合 Issue⾃動作成、Project Boardへの⾃動追加、Status⾃動更新、Issue-Branchリンク⽣成まで を⾃動化。開発チーム運営をAIと結合し全体最適化 © RyobiAlgoTech Capital Inc.
4
ドキュメント化 ─ 設計と実装の統合 AI-DLCは設計にAIが踏み込むことで、ドキュメント散在の問題を解決する 従来 (SPEC駆動開発) 要件 → 設計 →
実装 のステップ実⾏ 課題: 設計書、実装書、テスト書… ドキュメン トが散在 実装とドキュメントの同期が困難 AI-DLC (Boltサイクル) Bolt単位で SPEC → 設計 → 実装 が⼀体的に進 む 実装後にリバースエンジニアリング的にSPECド キュメントからUnit(Feature)設計書をAIが⽣成 結果: ドキュメントが常に実装と同期 © RyobiAlgoTech Capital Inc. 5
まとめ ─ チームのAIネイティブ化へ スクラムプロセスを守ることより、AIの速度を活かしてアジャイルであること 1. AIを主導者として認める 指⽰側から提案を検証する側 へ。プロンプトが新しいスキ ル‧競争⼒ 2.
プロセスを柔軟に 固定的なスプリントから、 Bolt単位の迅速なサイクル へ。AIの速度をビジネス損失 にしない 3. ドキュメントをAI主導に 設計はAI、検証は⼈間。実装 と設計の⼀貫性が向上 © RyobiAlgoTech Capital Inc. 6
ご清聴ありがとうございました