目の前と、その先と。- いつか訪れるAIに模倣・代替される未来。その先を自分たちのものにするために、今を考える -

Cross Talk Table 名古屋 2026 KAG Session 目の前と、その先と。 - いつか訪れるAIに模倣・代替される未来。その先を自分たちのものにするために、今を考える - yuki izumoto KDDIアジャイル開発センター

Profile • 泉本優輝（Yuki Izumoto） • KDDI アジャイル開発センター • since 2024/8 • スクラムマスター / サブマネージャー / CTO室 • Private • 神戸出身、滋賀在住 • Microsoft MVP for Developer Technologies 15th • Developer / Designer / Photographer KDDI Agile Development Center Corporation 2 / 39

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Attention • 前提として、今日の話は全て、 あくまで泉本の経験に基づく持論です。 • なので、今日の話が必ず正解と言い切るつもりもなければ、 他の解釈が間違いと言うつもりもないです。 KDDI Agile Development Center Corporation 4 / 39

今日のお持ち帰り • AIがやれることが増える中で、人がすべきことは何か。 • プロダクトを、AIとどう一緒に育てるか。 • AI主体となる未来に、僕たちはどこに強みを持つか。 • そんなトークテーマの時、今日の話を思い出してもらえれば幸いです。 KDDI Agile Development Center Corporation 5 / 39

Agenda • 目の前 • 実証、プロジェクト、プロダクトを、つなげて捉える。 • その先 • AIによって模倣される時代に、我々であるべき「差」となるのはなにか KDDI Agile Development Center Corporation 6 / 39

実証、 プロジェクト、 プロダクト、 つなげて捉える。 KDDI Agile Development Center Corporation 7 / 39

PoCをやりましょう、PoCからはじめましょう。 • よく聞く話です。 • 数千万の稟議を出して、予算を取って、ベンダー探して、要件書いて、 半年掛かって、、、、 いざ作り始めるころには、 考えた要件は 「もう古くて遅い、思ってたのと違ってきた…でも要件作ってしまった。 でもでも承認されてしまっているし、とりあえず作りますか…」 KDDI Agile Development Center Corporation 8 / 39

PoCをやりましょう、PoCからはじめましょう。 • 「こんなことを辞めるためにPoCからはじめましょう！」 • これも、よく聞く話です。 KDDI Agile Development Center Corporation 9 / 39

PoCをやりましょう、PoCからはじめましょう。 • 「こんなことを辞めるためにPoCからはじめましょう！」 • これも、よく聞く話です。 • 「そのPoC、どんな事象を確かめるための、PoCでしたっけ…？」 KDDI Agile Development Center Corporation 10 / 39

PoCをやりましょう、PoCからはじめましょう。 • PoXはたくさんある。今やりたいのは、どれだった？ 略称 正式名称 何の検証か 何を確かめにいくのか PoC Proof of Concept 技術検証 技術的に実現できるか PoV Proof of Value 価値検証 ユーザーや顧客にとって価値があるか PoB Proof of Business ビジネス検証 ビジネスとして成立するか、儲かるか PoP Proof of Principle 原理検証 理論として成り立つか PoD Proof of Design デザイン検証 体験設計として成立するか PoO Proof of Operation 運用検証 現場で運用回せるか KDDI Agile Development Center Corporation 11 / 39

PoCをやりましょう、PoCからはじめましょう。 • そのPoX、なぜやるのか / なにがどうなることを検証するためか そのゴール = (Why) を言えますか？ • そのゴールは「判断すること」になっていますか？ ✘ よくあるゴール ◎ あるべきゴール 動くものを作る 採用するか決める AIを使ってみる AIで何を判断するか決める とりあえず試してみる 次に進むべきか決める • ゴールに迷った時、Whyを見失った時は、 前表のPoXの種類を思い出すきっかけにしてみてください。 KDDI Agile Development Center Corporation 12 / 39

ゴールがあるということは プロジェクトであるということ KDDI Agile Development Center Corporation 13 / 39

ゴールがあるということはプロジェクトであるということ • ゴール、つまり終わらせ方、受け入れ条件があること。 • プロジェクトとは、受け入れ条件を満たすために始めるもの。 KDDI Agile Development Center Corporation 14 / 39

PoX ✘ よくあるゴール ◎ あるべきゴール ゴールがあるということはプロジェクトであるということ 技術検証（PoC） AIを使ったプロトタイプを 開発する 提案されたAIモデルが、既存のデータに対して目標精度 （例: 80%以上）を出せるか確認し、 本番採用するかどうかを最終決定できること ターゲットユーザー10名にプロトタイプを使ってもらい、 価値検証（PoV） A新機能のテスト版を 継続利用意向が一定数を超えた場合に、 リリースしてみる 本格的な予算を投下して 開発を続けるかどうか判断できること 運用検証（PoO） 現場の業務フローに 1週間の試験導入期間中に、現場の作業時間が現状より 新しいアプリを 10%削減されることを確認し、 導入してみる 全拠点でシステムを運用開始するかどうか決めること KDDI Agile Development Center Corporation 15 / 39

ゴールがあるということはプロジェクトであるということ • では、、プロダクトは…？ KDDI Agile Development Center Corporation 16 / 39

プロダクトはビジネスの価値検証そのもの。 KDDI Agile Development Center Corporation 17 / 39

ビジネスの価値検証とは、なにを判断する？ KDDI Agile Development Center Corporation 18 / 39

プロダクトオーナーは、ビジネス価値の寿命を見極める • PoXは想定と違う結果になることも多くある。 • プロダクトをビジネスとして 維持する、伸ばす ピボットする、次の価値に移す ときにはクローズする etc… を、継続的に判断する。 • 「ゴールを決める」が一回きりの行為なのに対し、 「ビジネス価値の寿命を判断する」はプロダクトを持つ間、ずっと続く行為。 KDDI Agile Development Center Corporation 19 / 39

プロダクトオーナーは、プロダクトの寿命を判断する • 大きな寿命を判断するために、PoXで小さい判断（意思決定）を行います。 • プロダクトを持ち続けることは、検証と判断のループを回し続けること。 KDDI Agile Development Center Corporation 20 / 39

このループ、 アジャイルと似ていませんか？ 検査 適応 KDDI Agile Development Center Corporation 21 / 39

このループを、AIで最速で開発し、判断していく AI時代のアジャイルなプロセス 検査 with AI 適応 KDDI Agile Development Center Corporation 22 / 39

今日のテーマ： AI時代のアジャイルなプロセス KDDI Agile Development Center Corporation 23 / 39

実例： AI時代のアジャイルなプロセスの１つとして KDDI Agile Development Center Corporation 24 / 39

KAGの実例：ユーザーストーリーからはじめる仕様駆動開発 • システムの振る舞いを書く"仕様"は、書ききれないし、すぐ古くなる。 • たとえ書ききったとしても、仕様書で価値検証ができるわけではない。 • ビジネスの価値は、仕様書ではなく、 プロダクトを通して体験した顧客の満足から生まれる。 KDDI Agile Development Center Corporation 25 / 39

KAGの実例：ユーザーストーリーからはじめる仕様駆動開発 • だから、システムの振る舞いを記述したものを”仕様”とするのではなく、 ユーザー価値・体験を記したユーザーストーリーマップを”仕様”とした 仕様駆動開発を推進、実践しています。 KDDI Agile Development Center Corporation 26 / 39

for example KDDI Agile Development Center Corporation 27 / 39

蔵書アプリコンセプトとユーザーストーリーマップ KDDI Agile Development Center Corporation 28 / 39

蔵書アプリコンセプトとユーザーストーリーマップ KDDI Agile Development Center Corporation 29 / 39

生成したPBI • AIはおせっかいです。 • 実装上の考慮漏れも指摘してくれれば、 それは今回の本質ではない機能も書き出します。 • 実装の考慮を考える時間を、 これをやるべきかやらないべきかの判断に使えます。 KDDI Agile Development Center Corporation 30 / 39

SpecKit PO PO # 100 PBI # /ado-workiteminspector /ado-workiteminspector ( • プロジェクト開始時に行った実際のワーク PBI PBI PBI ( constitution.md ) speckit.*.md ClaudeCode SpecKit Author AuthorId, Title PBI PBI /specs/[ plan.md claude ] data-model.md quickstart.md research.md spec.md AI commands/ templates/ SpecKit ) 100 : React API: ASP.NET Core POST /api/books : Entity Framework Book : Books scripts/ memory/ specify plan tasks implement PR Speckit .claude/ .specify/ & PO contracts/openapi.yaml contracts/README.md /speckit.specify /speckit.specify tasks.md plan.md tasks.md plan.md checklists/requirements.md PO (PO) • まず、仕様駆動開発を、 spec.md checklists/requirements.md AI /speckit.plan 個人スキルとして確立する Function /speckit.tasks /adoworkiteminspector /speckit.plan /speckit.plan /speckit.specify /speckit.tasks /speckit.implement /commit tasks.md /speckit.implement plan.md spec.md data-model.md quickstart.md AI AI research.md AI • 技術検証を通して、開発プロセスを contracts/openapi.yaml contracts/README.md spec.md checklists/req uirements.md PBI plan.md, data-model.md, quickstart.md, research.md contracts/ /pr-review-toolkit:review-pr lint, build, , & test 「AIに任せられること」 & /speckit.tasks /pr-reviewtoolkit:review-pr spec.md plan.md, data-model.md, quickstart.md, research.md contracts/ AI AI tasks.md / claudelogs PR & tasks.md 「人がやるべきこと」 AI tasks.md plan.md AI ( SM) /speckit.implement checklists/r equiremen ts.md SM) AI ( PBI ( spec.md PBI SM) /commit tasks.md 「人とAIが協業できること」 plan.md, data-model.md, quickstart.md, research.md contracts/* /commit /commit PBI /pr-reviewtoolkit:review-pr /commit として整理する振り返りを実施。 /commit Claude 2026-01-14_14-38 -44_bookregistrationspec.md • 学びの共有と、チームでの方針を決めた状態 PR KDDI Agile Development Center Corporation 31 / 39

2026/05/01 3 yuki izumoto yuki izumoto PO PO Speckit SDD SpecKit yuki izumoto yuki izumoto rules / CLAUDE.md Claude rules Serena CI/CD TDD worktree • プロジェクト数ヶ月後の実際のワーク Kosuke Kawamichi yuki izumoto yuki izumoto Kosuke Kawamichi Kosuke Kawamichi yuki izumoto Shota Nakatani Shota Nakatani Kosuke Kawamichi Kosuke Kawamichi / rules PO /cacoo PO PBI PBI yuki izumoto Shota Nakatani AI PO PBI yuki izumoto Kosuke Kawamichi Shota Nakatani yuki izumoto PBI PO AI • 仕様駆動の前段から、テスト・品質、 e2e Kosuke Kawamichi yoshiomi_kariya Kosuke Kawamichi rules Speckit / AI claude skill AI /ado-workiteminspector PBI PBI PBI Kosuke Kawamichi Shota Nakatani Kosuke Kawamichi Stryker yuki izumoto Kosuke Kawamichi AI Kosuke Kawamichi yoshiomi_kariya Kosuke Kawamichi rules yuki izumoto CLAUDE.md UI claude Skill / yoshiomi_kariya Shota Nakatani Shota Nakatani yoshiomi_kariya AI MCP、チームプレイの規範まで、 yoshiomi_kariya /speckit.specify PBI Active Shota Nakatani Kosuke Kawamichi AI /speckit.clarify Clarify Shota Nakatani US yoshiomi_kariya チーム全体で共有している状態。 spec.md / VibeCoding AI Shota Nakatani Kosuke Kawamichi yoshiomi_kariya Plan Speckit / Shota Nakatani yuki izumoto VibeCoding Kosuke Kawamichi claude in chrome / playwright-cli PBI speckit Shota Nakatani yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya spec implement specify clarify VibeCoding AI yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya Kosuke Kawamichi specify AI /speckit.clarify Function specify spec MCP yuki izumoto yuki izumoto plan Shota Nakatani Serena /browser-verify /speckit.plan rules Shota Nakatani quickstart.m d research. md yuki izumoto Shota Nakatani Kosuke Kawamichi Shota Nakatani superpowers datamodel.md contrac ts plan.md, datamodel.md co ntracts Kosuke Kawamichi Shota Nakatani serena memory Speckit spec Kosuke Kawamichi Kosuke Kawamichi Shota Nakatani - rule • 2,3か月経てば、 yoshiomi_kariya claude Azure DevOps claude Skill AI skill yoshiomi_kariya PR Shota Nakatani yuki izumoto /speckit.tasks tasks Claude in Chrome AI Command Shota Nakatani yoshiomi_kariya 個人でのAI駆動開発の学びを、 yuki izumoto opus effort yoshiomi_kariya sonnet OK /model opusplan AI /speckit.analyze Shota Nakatani Shota Nakatani claudepluginsofficial Kosuke Kawamichi frontenddesign prreviewtoolkit チームの学びに昇華し、 yoshiomi_kariya /speckit.implement SpecKit yuki izumoto yuki izumoto yuki izumoto rules TDD /specs/[ yuki izumoto 自律的に規範を定義しながら ] .claude/ .specify/ plan.md data-model.md quickstart.md spec.md Speckit research.md contracts/openapi.yaml contracts/README.md memory/ scripts/ commands/ templates/ Kosuke Kawamichi tasks.md tasks.md or plan.md Plan checklists/requirements.md plan.md Kosuke Kawamichi speckit.*.md ClaudeCode SpecKit constitution.md /pr-reviewtoolkit:reviewpr AI SpecKit AI駆動開発できるようになります。 SDD yoshiomi_kariya AI claude in chrome / playwright-cli speckit speckit constitution Shota Nakatani specify PR specify / AI push yuki izumoto AI AI Shota Nakatani Shota Nakatani claude-mem /create-pr TDD PBI Resolved my-speckit-specify main SDD yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya yoshiomi_kariya Speckit Speckit PR SDD rules main: staging: approved Claude openspec Kosuke Kawamichi GitLab Draft release: Kosuke Kawamichi Kosuke Kawamichi PR Kosuke Kawamichi yuki izumoto PR speckit nnn-xxxxx yuki izumoto =spec + SDD SDD Shota Nakatani Shota Nakatani yuki izumoto spec PR /pr-review-toolkit:reviewpr Shota Nakatani /pr-reviewtoolkit:review-pr PR PR Shota Nakatani &AI & Shota Nakatani Shota Nakatani • 細かい開発プロセスの話などは、 yoshiomi_kariya この後の懇親会でぜひお声がけください。 AI superpowers /rec eiving-code-review PR ↓ PR yoshiomi_kariya Kosuke Kawamichi Shota Nakatani Kosuke Kawamichi PR PBI done KDDI Agile Development Center Corporation 32 / 39

AIが急速に進化しながら巻き取っていく • 実装、開発から、意思決定支援までどんどんAIがループの中に入り込んでくる。 • メソッドの実装、UI、画面遷移、データ分析etc… • AIはいろんなものを取り込んで、「これでできました！」と言う。 • 「本当にそれでいいのか？それでできたと言えるのか？」 と問い直して判断することこそが、人の役割となる。 KDDI Agile Development Center Corporation 33 / 39

AIが急速に進化しながら巻き取っていく • 「プロンプトのテクニックこそ重要」だったのが 「コンテキストを渡す仕組みが重要」となってきた。 （更に最近は、いかにしてコンテキストを減らすためには…まで） • 仕組みさえできれば、だれでも、かんたんに、速く、AIで検証ができてしまう。 • 良くも悪くも。 • 例えば、 「この他社製品がよさそう。 でももう少しカスタマイズしたいから、同じプロダクトつくって」とか。 KDDI Agile Development Center Corporation 34 / 39

模倣される時代に、差になるのはなにか KDDI Agile Development Center Corporation 35 / 39

何が模倣される時代になるのか • プロダクトの価値は、世に出した瞬間にAIに模倣、淘汰されるかもしれない。 • ドメイン知識があるから…業務知識があるから… • 仕組み化効率化の上でAIに渡す方法を考えている以上、 そのどちらもAIによって模倣可能となる。 • 今まで「差」として言えていたものは、どんどん差と言えなくなる時代へ KDDI Agile Development Center Corporation 36 / 39

何を、差とするのか KDDI Agile Development Center Corporation 37 / 39

判断できるチームであること、を差とする • 正解のない状況で、文脈、価値観、世の中に基づいて、 今この瞬間に考えられる最善を選び取ること • PoXの結果を受けた意思決定（採用する/しない、進む/止める） • プロダクトの寿命を見極める意思決定（続ける/ピボット/移す/終わらせる） • AIの出力の妥当性評価（使う/捨てる/人間が判断する） • 判断ができるチーム = この判断を積み重ねてきた、AIと共に自律的なチームであること。 KDDI Agile Development Center Corporation 38 / 39

判断できるチームになるために。 • 1st：各個人持つ得意スキルを、AIでチーム全体の水準に引き上げる • 2nd：検証のゴール設定の認識をAI含めチーム全員で揃える • 3rd：プロダクトで実現するbizをアップデートしながら、次の価値に寄与でき るスキルを伸ばす KDDI Agile Development Center Corporation 39 / 39

1st 各個人が持つ得意スキルを、AIでチーム全体の水準に引き上げる • これまでチームの品質は、メンバーそれぞれの得意分野が支えてきた。 • エンジニアにはエンジニアの、デザイナーにはデザイナーの、 POにはPOの、個人にも個人の得意がある。 個人のスキルセット領域 Web開発 インフラ デザイン ビジネス etc… チームのスキルセット KDDI Agile Development Center Corporation 40 / 39

1st 各個人が持つ得意スキルを、AIでチーム全体の水準に引き上げる • その一人ひとりの「強み」を、AIに渡せる形にする。計算可能にする。 • そうすれば、チームの誰もがお互いの「強み」を再現できる状態になる。 • これが、AIを土台としたチームの最初の一歩。 メンバーのスキルを AIで再現 他メンバーの スキルセットへ AIを取り入れたチームのスキルセット KDDI Agile Development Center Corporation 41 / 39

2nd 検証のゴール設定の認識を、AI含めチーム全員で揃える • AIの成果物を無邪気にそのまま受け取らない KDDI Agile Development Center Corporation 42 / 39

2nd 検証のゴール設定の認識を、AI含めチーム全員で揃える • そのためには、「何を判断するためのものか」 をチームで合意しておく必要がある。 • その合意は人間同士だけでなく、AIにも渡す。 • ワーキングアグリーメント、 ソフトウェア設計、 コードレビューとコメント、 検証したい事象、実現したい価値… • 自律的なチームとは、 AIも含めて認識と足並みを揃えられるチーム。 KDDI Agile Development Center Corporation 43 / 39

3rd プロダクトで実現するbizをアップデートしながら、 次の価値に寄与できるスキルを伸ばす • 模倣される時代、今日まで実現できたプロダクト価値は、明日にはなくなるか もしれない。 • 1stで自身のスキルをAIによって計算可能にし、メンバーで再現可能にできた のであれば、エンジニアやデザイナーといった肩書に閉じている必要はない。 • エンジニアもデザイナーもPOもステークホルダーも、その立ち位置から見え る世の中を観察しながら、ビジネスをアップデートし、次の価値につなげるこ とが重要。 KDDI Agile Development Center Corporation 44 / 39

まとめ KDDI Agile Development Center Corporation 45 / 39

まとめ • 今日お話したかったのは、 AIがこれまでのプロセスを目まぐるしく変えていく中で、 人がすべきことはなにか、僕たちはどこに強みを持つか、 についての、考えの１つです。 • AIがやれることが増える中で、 人がすべきことは、意思決定、判断であり、 おそらく変わらない事実です KDDI Agile Development Center Corporation 46 / 39

まとめ • 目の前のプロダクトに向き合いながら、世の中を観察し、 ビジネスとしてその瞬間考えうる最善の手を選択できるよう、 • AIと共に、ワンチームで検証と判断のループを回し続けること。 • それでもプロダクトは変わっていきます。 ともすればAIによって代替されるかもしれません。 KDDI Agile Development Center Corporation 47 / 39

まとめ • AIと共に判断できるチームは、変わらず残る。 僕たちの強みは判断をしてきた経験のあるチームを持っていることです。 KDDI Agile Development Center Corporation 48 / 39

まとめ 変化が目まぐるしい時代です。 その変化は、大いに楽しめるものでもあります。 KAGは、目まぐるしい変化を楽しめる人が集まった会社です。 KDDI Agile Development Center Corporation 49 / 39

まとめ ですが、「全部うちに任せてください」と、 皆さんの判断を学びにかえる機会を奪う会社ではありません。 この先も、皆さんと一緒に変化を楽しめる仲間でありたいと思います。 KDDI Agile Development Center Corporation 50 / 39

Be a Change Leader. アジャイルに力を与え 共に成長し続ける社会を創る 51