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アジャイルという言葉はもはや古臭さすら漂わせる懐メロなのか？それとも社会の第一線で活躍するバズワードとして価値を出し続けられるか？AIによって問い直されるアジャイルの価値と様相の再定義をしつつ、これからの時代に求められる組織や会社、キャリアのあり方を問い直す。

今年度、石井食品の品質保証部が「第4回 日本ノーコード大賞」優秀賞を受賞しました。 現場で必要なものをエンジニア無しでアジャイルに作る、という取り組みを実現させました。 しかし、最近まで紙前提の業務プロセス、ITリテラシーの低い現場、老朽化したレガシーシステムなど、昭和の一般的なアナログ企業でした。 ノーコードツールや生成AIを活用し、現場の課題をエンジニアリング経験のない部署がアプリを構築して解決するようになっています。情報システム部ですらこの取り組みには一部サポートしている程度です。その取り組みには「顧客が解決したかったもの」というよく言われるITプロジェクトの皮肉はありません。 その実践事例とともに、アジャイル実践者である石井智康が2017年から経営に参画し、どのような取り組みや仕掛けをやってきたのか、7-8年の変遷を経営的な視点とともに共有できればと思います。

AIの活用により、コードやドキュメント生成は高速化しました。その先に期待されるのは、ソフトウェアを通じた価値提供の高速化です。 「ボトルネックは実装からレビュー・検証へ移った」と言われますが、実装は本当にボトルネックだったのでしょうか。AIによって、待ち時間や意思決定、受け渡しなど、これまで見えにくかった制約が顕在化しているだけかもしれません。重要なのは、価値提供の流れ全体を捉え、小さく届け、素早くフィードバックを得て学び続けることです。 本セッションでは、弊社のAIネイティブ開発PoCで得られた知見を紹介しつつ、価値提供の流れを改善するための手段として、バリューストリームの可視化、滞留の観察、小さなバッチ、短いフィードバックループといったアプローチを整理します。AIの「つくる速さ」を「価値を届ける速さ」に変えるために、アジャイルをどう活かすかをお伝えします。

個人でAIを使うことは当たり前になりつつあります。しかし、その手応えをチームの成果へ広げようとすると、従来の「人が実施する前提」の開発プロセスでは限界が見えてきます。本セッションでは、AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）をチームで実践する中で直面した、意思決定、顧客価値の認識合わせ、プロセス改善の3つの課題を紹介します。そして、それらを乗り越えるうえで効いたのは、特別なAI活用テクニックではなく、対話重視、ビジネスと開発の協調、チームメンバーの信頼といった、いつものアジャイルのマインドセットでした。開発プロセスをAI前提に考え直しても、人同士の関わりとアジャイルの価値観が重要になる。このAgile Paradoxを軸に、AI主導開発へ踏み出すための具体的な一歩を共有します。

アジャイルマニフェスト誕生から25年。奇しくも私の社会人キャリアも25周年を迎えます。銀行システムのウォーターフォール開発に15年間没頭した後、アジャイル開発の領域へと足を踏み入れて10年。AIの進化により開発速度が劇的に加速する現代で、私たちは「何のために作るのか」「人間にしか生み出せない価値とは何か」という問いにさらされています。ウォーターフォールで培った実直さと、アジャイルで学んだ対話と適応。両方を経験したからこそ見えたのは、どれだけ技術が進化しても最後に価値を決めるのは「人と人との対話」だという原点でした。本セッションでは、25年にわたる自身のキャリアの歩みを振り返りながら、加速するAI時代において「私たちが立ち返るべきものは何か？」を皆さんとともに再発見したいと思います。

株式会社 三菱総合研究所
supa, inc.

生成AIの進化により世界は猛烈な勢いで加速しています。一方、自分の周りの世界やユーザーに価値を届けるスピードは加速している気がしない。そんな違和感を抱えていました。 この1年、価値を早く届けるために私が多くの時間で向き合ったのは、AIではなく人や組織でした。以前から問題視していたコンポーネントの縦割り構造をなくすため、20〜30人と対話を重ねて新たなチームを立ち上げました。しかし、メンバーの頭の中には縦割りが残っており、それを消すために、チームの中でまた対話を重ねました。その結果、案件によっては価値が届くまでの期間を1/3に縮められました。 AIにより実装が加速する中だからこそ、AIではなく人と組織に向き合う時間を増やす。この1年の泥臭い実践の中でたどり着いたのは「アジャイルの原点」でした。本セッションではこの実践を基に、今だからこそ、この原点を改めて考えてみたいと思います。

AI駆動開発に取り組む中で、開発が速くなる一方、ジュニアがAIの出力を十分に理解しないまま仕事が進み、学習が停滞する場面に直面しました。AIが新しい問題を生んだというより、以前からあった受け身な働き方を増幅しているのではないかと感じています。 そこで改めて向き合ったのが、Agileで学んできた価値・原理原則とプラクティスです。現在は、人の学習や自律性、チームの関係性にも目を向けながら、AIとの働き方そのものを見直しています。 本セッションでは、その試行錯誤を通じて、AI時代にAgileから何を持ち込み、人とチームが学びながら働き方を変え続けるには何が必要かを考えます。

私が初めて本格的にアジャイルを実践したプロジェクトは、リリースを迎えることなく中断しました。 組織はプロジェクトにアジャイルの導入を選択し、私もチームも誠実に熱意を持って取り組んでいました。しかし、「どう作るか」を先に決め、「なぜ一緒にやるのか」を十分に合意しないまま走り出していたプロジェクトで、ステークホルダーとの足並みは徐々に揃わなくなりました。 速く価値を届けるために選んだ手段が、いちばん届けたい相手との距離を広げていた。これが私の体験した Agile Paradox です。 当時、どのようにプロジェクトが始まり、そして中断に終わったか。また、その後、その経験をどのように他のプロジェクトに活かしていったかをお話しします。

AI、デジタル赤字、アジャイルの合理性を問い直します。 優れたAIを使う。既存サービスを組み合わせる。開発費を抑え、顧客に早く価値を届ける。私たちが合理的な判断を重ねた先で、誰に知識と利益が蓄積し、誰が次の市場をつくるのでしょうか。 本講演では、津田がデジタル赤字とOpen Data Spacesを手がかりに、企業が競争し、協働するための条件を紹介します。きょんは、何を最適化するのか、その問い自体を組織が設計する力と、AIによって変わる開発の進め方を紹介します。 チーム、企業、産業。それぞれの合理性が一致しないとき、私たちは何を基準に判断するのか。自らの実践も交えながら、アジャイルが向き合う次の課題を提起します。