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AI時代、つくる力を自分たちの手に。 ──電通×KAG、アジャイルとAI駆動開発で挑む開発の変革

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October 26, 2026

AI時代、つくる力を自分たちの手に。 ──電通×KAG、アジャイルとAI駆動開発で挑む開発の変革

2026.10.26 アジャイルクロスカンファレンス
https://agile-x-conference-vol3.peatix.com/

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October 26, 2026

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Transcript

  1. Yuki Yoshida(吉⽥ 祐樹) Principal Engineer @KDDIアジャイル開発センター(KAG) 好きな技術領域 スクラム Claude Code

    XP Kanban Codex Crystal Git Vim AWS AI-DLC 特徴 • 15年以上アジャイル開発の現場に⽣息 • スクラムやXPを愛している • KAG全体のAI駆動開発推進リード • よく⾔う⾔葉「やってから考えようぜ!」 • AIのお陰で「やらなくても分かる」が増えてきた • 「全てのモデルは間違っている」前提で考えている KDDI Agile Development Center Corporation 1
  2. K e y Me ssa g e 私は ⽬の前の作業をAIで効率化すること に価値があることを認めながらも

    AIの進化に合わせて 開発プロセスを⾒直し続けること により価値をおいています KDDI Agile Development Center Corporation 2
  3. 既存プロセスの各⼯程にAIを⾜すだけでは効果は限定的 部分的に速くなっても全体が速くなった実感は薄い STEP 01 STEP 02 STEP 03 STEP 04

    STEP 05 要件定義 設計 実装 テスト リリース +AI +AI +AI +AI +AI どの⼯程も少しずつ速くなる。でも効果は感じづらい。 KDDI Agile Development Center Corporation 5
  4. スクラムに仕様駆動開発をそのまま当てはめるのは難しい 1週間スプリントで、計画会議の中でスペックを書いてレビューすると… ⽉ MON ⽕ TUE ⽔ WED ⽊ THU

    ⾦ FRI ① スペックを書く スプリント レビュー ② レビューする 実装‧テスト ※ いつ着⼿できるか分からない レトロ スペクティブ レビューの終わりが⾒えない。 途中から「技術的に無理じゃない?」 など後から分かることもある。 スペックを書くまで規模が⾒えない。着⼿前に⾒積るのが難しい。 KDDI Agile Development Center Corporation 6
  5. KAGでは早期からAI-DLCを導⼊し、常に最適化を継続 AI-DLCは5つのフェーズから成る ここを仕様駆動 PHASE 01 PHASE 02 PHASE 03 PHASE

    04 PHASE 05 準備 構想 要件‧計画 構築 運⽤ Initialization Ideation Inception Construction Operation 開発環境を整える。 何のために、誰のた めに作るのか。 意図(インテント) を明確にする。 何をどう作るか全体 構造を考え、作業を 分割し、作る順番を 決める。 作るものの細かい動 きを決める。⾮機能 要件、インフラ設計、 構築、テスト実施。 デプロイ‧監視‧障 害対応準備、性能確 認、振り返りと改善 ボルト単位での振り返り、改善 インテント単位での振り返り、改善 AI-DLC Workflow v2 や 他ツールを参考に最適化した独⾃スキルを利⽤ KDDI Agile Development Center Corporation 7
  6. KAGでは早期からAI-DLCを導⼊し、常に最適化を継続 AI-DLCは5つのフェーズから成る ここが本当に難しい!! ここを仕様駆動 PHASE 01 PHASE 02 PHASE 03

    PHASE 04 PHASE 05 準備 構想 要件‧計画 構築 運⽤ Initialization Ideation Inception Construction Operation 開発環境を整える。 何のために、誰のた めに作るのか。 意図(インテント) を明確にする。 何をどう作るか全体 構造を考え、作業を 分割し、作る順番を 決める。 作るものの細かい動 きを決める。⾮機能 要件、インフラ設計、 構築、テスト実施。 デプロイ‧監視‧障 害対応準備、性能確 認、振り返りと改善 ボルト単位での振り返り、改善 インテント単位での振り返り、改善 AI-DLC Workflow v2 や 他ツールを参考に最適化した独⾃スキルを利⽤ KDDI Agile Development Center Corporation 8
  7. W H A T ’ S N E W 以前の

    登壇 から ⼀番⼤きな 改善 として インセプションフェーズの 成果物を 定義しました KDDI Agile Development Center Corporation 10
  8. インセプションフェーズでやること 「何を作り、どう組み⽴て、どの順で作るか」を具体的に決める。 要件 設計 何を作るか どう組み⽴てるか 要件分析 ドメイン設計 必要な機能と条件をまとめる システムをどんな責務のまとまり

    に分け、それぞれが何を担当し、 どのデータを所有するかを決める ユーザーストーリー ユニットへの分割 「〇〇な⼈が〜したい」の形で 使い⽅を書く 作業を独⽴したかたまりに分ける 詳細な画⾯案 つなぎ⽅の設計 任意 画⾯デザインを細かく詰める (画⾯が重要ではないシステムの 場合は省略可) 計画 どの順で作るか 開発計画 ユニットを作る順番をまとめる ユニット間のやりとりの プロトコルを決める KDDI Agile Development Center Corporation 11
  9. 現在のAI-DLCチーム体制 4社混成‧計11名によるクロスカンパニーチーム プロダクトオーナー(PO) 開発者(9名) 電通 1名 4社のエンジニアによる混成チーム プロダクトの価値定義‧優先順位付けと意思 決定を担当 電通

    電通総研 電通総研テクノロジー KAG 2名 2名 AI-DLC マスター 吉⽥(KAG) AI-DLC全体の設計‧推進をリード / 雑⽤ テックリードとして設計や開発内容、進め⽅ にも⼝を挟む 2名 KDDI Agile Development Center Corporation 3名 13
  10. AI-DLCは必要に応じて役割追加を認めている AI-DLC White Paper主要原則の8番から引⽤ 8. STREAMLINE RESPONSIBILITIES FOR EFFICIENCY By

    leveraging AI’s ability to perform task decomposition, and decision-making, developers will be empowered to transcend traditional specialization silos such as infrastructure, front-end, back-end, DevOps, and security. This convergence of responsibilities reduces the need for multiple specialized roles, streamlining the development process. But Product Owners and developers remain integral to the framework, retaining critical responsibilities for oversight, validation, and strategic decision- making. These roles ensure alignment with business objectives, maintain design quality, and maintain compliance with risk management frameworks, preserving the balance between automation and human accountability. In the method definition, we will stick to first principles, keeping the roles minimum, with additional roles introduced only when critically necessary. → ⼿法定義では第⼀原理に従い、役割は最⼩限にし、追加の役割は重⼤に必要な場合のみ導⼊する。 役割は必要最⼩限にすべきというAI-DLCの考えには共感しつつ、 KAGではチーム全体のプロセスを⾒る役割が必要と判断し、AI-DLCマスターを追加した KDDI Agile Development Center Corporation 14
  11. AI-DLCマスターの仕事 全体を俯瞰し前に進めるようにする モブ プロセス モブを⽀援する ⼈ ボトルネックを⾒つける ⼈のすれ違いに気を配る 複数モブの進み具合を様⼦⾒する。 他モブの進捗を共有したり、雑談もし

    ながら技術的なアドバイスもする。 プロセス全体を俯瞰し、フェーズ間の 待ちや⼿戻りを⾒つける。常に改善す る箇所がある。 認識のズレやコミュニケーションの問 題を早めに拾う。接頭辞「認識をあわ せたいだけなんだけど」毎⽇⾔ってる。 インセプションを進める チームの課題解決を促す 個⼈の詰まりに向き合う AI-DLCのインセプションフェーズは難 易度が⾼い。初めはシニアメンバーや AI-DLCマスターが⽀援する必要がある。 問題点を直接⾔わず、開発者⾃⾝が気 づいて⾃ら改善できるよう促す。少し ずつ当事者意識を植え付ける。 上⼿く動けていない⼈がいれば、本⼈ や上司と1on1等で話す。⼈と⼈なので どうしても合わないこともある。 作り過ぎの無駄を防ぐ 少し設計したらすぐ全体に共有するよ う促し、⼿戻りを防ぐ。AI時代、無駄 なものを作るのが容易すぎる。 効果を数字で測る 効率の話の前に、価値が出ているかを 測る指標を決める。正解はなく常に⼿ 探りで模索し続けている。 ⾃分の代わりを育てる AI-DLCマスター不在でも⽌まらないよ う、全体を⾒られる⼈を増やす。 ⾃⾝がSPOFになってはいけない。 …まだまだやることは尽きない KDDI Agile Development Center Corporation 15