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title: アウトカムループとOKRとAIでアジャイルに仕事を進めよう
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author: [岡島幸男](https://docswell.com/user/okajima_yukio)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: スクラム祭り2026福井トラックの登壇資料です。
published: October 24, 26
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スクラム祭り2026 福井トラック
アウトカムループとOKRとAIで
アジャイルに仕事を進めよう
岡島 幸男
株式会社永和システムマネジメント CTO／CAIO／Agile Studio ディレクター
2026年10月24日（土）11:00〜11:45


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自己紹介
岡島 幸男（永和システムマネジメント）
いまの役割
取締役CTO／CAIO／Agile Studio ディレクター
マーケティング、広報、全社のAI活用プログラム
福井県DX推進アドバイザー／福井大学非常勤講師
福井との
つながり
Agile Studio Park FUKUI BASE
高浜町の自治体DX、ふくいGirls未来のテックリーダー
『プロジェクトを成功させる 現場リーダーの技術』
著書
『ソフトウェア開発を成功させるチームビルディング』
『受託開発の極意』
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開発以外の仕事も
アジャイルに
進められていますか？
マーケティング
広報
イベント運営
部門運営
営業
採用
予算管理
人材育成
新規事業
社内のAI普及
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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
計画どおりにつくっても誰の役にも立たないことがある
2017年の新規事業「HIKKOSHIクラウド」
アジャイル開発で計画どおりにつくりきり
Googleのパートナーコンテストでは受賞もした
投じた額
売上
約2,000万円
35,400円
詳しくはRSGT2020の発表資料で docswell.com/s/okajima_yukio/KWWQ4J-learned-from-the-experience-of-PO-rsgt2020
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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
アウトカムとは
「事業成果を駆動する、
人の行動の変化」
ジョシュ・サイデン『Outcomes Over Output』
ゴールに置くのはつくったものではなく、相手の行動がどう変わったか。
関心や気持ちの変化も、行動につながるなら含めて見ます。
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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
成果を3つの層で見る
インパクト
事業・組織・社会への上位の結果
アウトカム
相手の行動の変化
アウトプット
つくったもの、行ったこと
成果の3層とアウトカムループの関係
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# Page. 8

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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
アウトカムループ：小さく試して相手の変化を確かめる
観察 → 仮説 → 実験 → 検証 → 学習
アウトプットを出して終わりにせず、相手の行動が変わ
ったかを確かめるための五つの循環。
学習が次にどこを観察すればよいかを教えてくれる
ので、一周ごとに一段上がってインパクトに近づいて
いく。
だから、一周は短いほうがよい
アウトカムループ
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# Page. 9

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01
アウトプット・アウトカム・インパクト
失敗も大切な学習
仮説
部門長経由で呼びかければ、ローカルLLMの実
証プロジェクトに加わるメンバー候補が出てく
るはず
学習：失敗
部門長の反応はなかった。稼働が埋まりつつあ
り、優先度が高くないのだろう
派生した次の実験
ローカルLLMに限らず最新の話題の技術まで対
象を広げて、もう一度呼びかける
自作のアウトカムループ管理アプリ「OutcomeLoop」
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# Page. 10

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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
Agile Studioの運営は3つの時間軸で回している
年度予算
OKR
日々のループ
固定
四半期で見直す
1〜2週間
年に一度、計画して決める。ここは動かしにくい
チームで狙うインパクトを決め、何を成果として確かめるかをそろえる
ウェビナーやメルマガなどの施策を、観察と仮説検証で小さく試す
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# Page. 12

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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
OKRという枠にアウトカムループで中身を入れる
四半期の初めにKey Resultsを決める
KRに近づく仮説を複数立て、1〜2週間の小さな実験を
回す
四半期末のふりかえりに学習を集約する
前提が崩れたら、KRやObjective自体も見直す
OKRとアウトカムループの連携
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# Page. 13

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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
Agile Studioの前期OKRと結果
Objective 「誰もが知っていて、愛されていて、リスペクトされている＝アジャイルブランドNo.1」の存在に
なる
Key Result
目標
結果
KR1 自社事例・企業間コラボレーションの実施
年12件
267%（32件）
KR2
年12件
192%（23件）
月2万
未達（月平均約1.2万）
Agile Studio以外の社員による自主的な登壇
KR3 WebサイトのLP月間PV
150%を超えたら目標が保守的すぎたサイン
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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
KRが何を測っているかをチームで仕分ける
アウトカム
先行指標
アウトプット（活動量）
各自で仕分け、割れたKRだけ議論して書き換える
社員による自主的な登壇が年12件
対外的に発信した人が年10名、うち今期はじめて5名
以上
WebサイトのLP月間PVが月2万
記事について社外の人が自分の言葉で書いた投稿・記事
が四半期2件
件数から人数と「はじめて」へ、来た数から読んだ人の言葉へ。自分たちの活動量ではなく、相手の変化を数える。
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# Page. 15

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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
メルマガの目的は開封ではなく記事を読んでもらうこと
開封率（前のKR）
配信対象を絞っただけで上がる。読み手の変化は映らない
外した
クリック率
メールのセキュリティ製品による自動クリックが混じりうる
採らなかった
メルマガから記事に来て読ん
だ人
GA4でメール経由かつ記事をじっくり読んだセッション。月60以上を目
標に、9月は111
いまのKR
数字を上げるより、その数字が誰のどんな行動を映しているかを問い直す。
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# Page. 16

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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
KRを見直したあとのOKRシート
「社員も含め誰もが知っていて、愛さ
れている」存在になる
信頼できてワクワク感のあるコンテ
ンツ提供者である
企業間コラボイベント
年12件（新規6） 9月 1件
独自イベントのNPS
37以上 9月 66.7
対外的に発信した人
SNS月間エンゲージメント
年10名（今期初5） 9月 2名
500 9月 469
外部イベントへの社員参加
月のべ5人 9月 6人
記事について社外の人が書いた投稿
四半期2件 9月 0件
SNSフォロワー（X＋FB）
年＋200人 9月 669人
メルマガから記事を読んだ人
月60 9月 111
福井に永和ありの存在になる
リアル見学
年12件 9月 3件
県外の人が来るイベントの来場者
年100人 9月 0人
福井・Park・来訪について社外の人が書い
た投稿
年4件 9月 0件
ブログ
月15件 9月 13件
Agile StudioのOKRシート（2026年9月度の結果）
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02
OKRとアウトカムループを組み合わせる
OKRがチームに根づいたきっかけ
OKRがチームで機能するまでに数年かかりました。著者の小田中育生さんをAgile
Studioのイベントに招き、メンバーが自分たちにしっくりくる一冊と出合いま
した。
Agile Studio Live（2025年4月）
仕組みはチームが納得するまで根づかない
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# Page. 18

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03
外部発信でアウトカムループを回す
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# Page. 19

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03
外部発信でアウトカムループを回す
仮説は「誰の行動がどう変わるはずか」で書く
「もし ［アクション］ すれば、［誰］ の ［行動］ が ［どう変わる］ だろう。
なぜなら ［根拠］ だからだ。」
XYZ仮説
身銭測定器
「少なくとも X% の Y は Z するだろう」と数字で言い切る
口で言う、申し込む、時間を割いて来る。反応の本気度に重
みをつける
XYZ仮説と身銭測定器：アルベルト・サヴォイア『Google×スタンフォード NO FLOP！』
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# Page. 20

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03
外部発信でアウトカムループを回す
ミニリモート見学会：仮説は半分外れた
ウェビナーのアンケート回答者を開発現場のリモート見学に招く実験のXYZ仮説
「アンケート回答者の少なくとも15%は申し込み、申し込んだ人の80%は実際に参加する」
申し込み率
実際の参加率
31%
33%
仮説は15%。大きく上回った
仮説は80%。大きく下回った
口だけの関心と、本気の行動のあいだにハードルがあった。
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# Page. 21

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03
外部発信でアウトカムループを回す
発信する社員を増やすために三つの仮説を回す
KR AIについて今期はじめて社外に発信した社員が10名（うち開発職以外4名以上）
仮説
仮説
実験中
AI研修の受講者に声をかける
話してもらって記事に起こす
次の書き手を紹介してもらう
研修メンバーのSlackでブログを書かな
書いてもらうのではなく30分話しても
前期の書き手3人に1対1で頼めば、3人
いかと呼びかければ、19名のうち2〜3
らい、こちらが記事に起こせば、管理
中2人以上が次の書き手の具体的な名前
名が手を挙げるだろう
部や営業の社員も負担なく発信に踏み
を挙げるだろう
出せるだろう
結果はまだ出ていない。外れたら、その学習から次のループを派生させる
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# Page. 22

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04
AIに頼ると若手が育たない？
22


# Page. 23

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04
AIに頼ると若手が育たない？
新入社員と育てる側の両方から上がってきた声
新入社員
教育担当
「AIに頼ると自分の力が
育たないのではないか」
「どこで詰まっているのかが
見えない」
先輩やSlackで聞くのは気が引けて、AIにこっそり質問する。
結果しか見えず、試行錯誤の過程がわからない。だから評価
うまくいかないまま時間だけが過ぎていく
もアドバイスも難しい
全社調査でも、AIへの不安のうち増えていたのは「過度な依存」だけだった
新入社員・教育担当へのヒアリングと、全社の生成AI利用実態調査
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# Page. 24

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04
AIに頼ると若手が育たない？
部門横断のチームで不安に向き合う
探索のために話を聞いた人
チーム（4名）
ベテラン
若手
コーチ
コーチ
ベテラン
若手
エンジニア
エンジニア
新入社員
PO
ヒアリング
部門の育成担当
メンター役の若手
スポンサー 岡島
新人だけでなく育てる側にも話を聞いて、不安が生まれる場所を探った
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# Page. 25

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04
AIに頼ると若手が育たない？
アウトプットはチームに委ねる
インパクト
新入社員がAI時代にも安心して学び、早期に自走し、成長できる組織にする
私が握る
アウトカム
新入社員の不安が解消する
私が握る
アウトプット
プロダクトの形、開発手順、運用方法
チームに委ねる
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# Page. 26

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04
AIに頼ると若手が育たない？
チームが出してきたのは私が思いつきもしなかったアプリ
しくみ
新入社員が「これがわからない」とつぶやくと、AIが質問を
整理してチケットにし、先輩が見守ってフォローする
閉じた場に、本音は戻る
見える範囲を広げたら書き込みが減った。同期と教育担当
だけに戻したら、本当の「わからない」がまた上がってきた
「自分が新人だったときに欲しかったものをつくってます！」
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# Page. 27

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04
AIに頼ると若手が育たない？
チームは自分たちの言葉で社外に発信
ウェビナー（2026年7月）
「AIと共に育てる新人エンジニア」
メンバーがわからんカンバンを紹介し、新入社員と教育担当が「やって
みてわかったこと」を対談で語った
POのブログ連載
わからんカンバンの紹介と、新入社員向けAIワークショップ全3回のレポ
ート
写真：新入社員向けAI×Web開発ワークショップ
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# Page. 28

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05
生成AIはループのどこを速くするか
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# Page. 29

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05
生成AIはループのどこを速くするか
速くなる場所と人の側に残る場所
観察
仮説
実験
検証
学習
AIで速くなる
人に残る
AIで速くなる
集計は速くなる
人に残る
数字と言葉を集めて、
誰の行動がどう変わる
試すものを用意するコ
何をアウトカムと見な
続けるか、変えるか、
下ごしらえする
はずか、筋を立てる
ストが下がる
すかは人が決める
撤退するか
観察と実験の準備、検証の集計が速くなれば、一周が短くなる
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# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YN64XEG.jpg)

05
生成AIはループのどこを速くするか
速くなる①
観察の下ごしらえ
アンケートの自由記述
1週間
毎月の数字は、Claudeに聞く
3時間
見学者2,000人分のアンケート分析
「今月のPVは？」
「エンゲージメントどう？」
GA4、X、Facebook、HubSpotを横断して集めてくる
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# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWG4WXK72.jpg)

05
生成AIはループのどこを速くするか
速くなる②
実験を用意するコスト
募集と教材
ふくいGirlsでは、チャットボットの動画で募集し、教材も生成
AIで素早く用意した
ブログの下書き
社員の文字起こしやメモから、Agile Studioのトーンで下書きを
起こす
スライドの図
ふくいGirls未来のテックリーダーの講座
今日のスライドの図も、指示文から画像生成で何度も描き直し
てきた
一つの実験が安くなれば、外れても次を試せる。大胆な仮説を置きやすくなる。
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# Page. 32

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05
生成AIはループのどこを速くするか
速くなる③
OKRの月次集計
AIが集めて書き込む
人が判定してから書く
「9月のOKR埋めて」の一言で、アクセス解析やSNSなど
「社外の人が自分の言葉で書いた投稿」のように判断が要
から値を集めてシートに書き込む
るKRは、AIが候補を出し、数えるかどうかは人が決める
記録がない項目は推測で埋めず、空欄のまま理由を書き添えてもらう。
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# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76WV9297V.jpg)

人の側に残る三つの判断
仮説
誰の行動がどう変わるはずかを言い
切る
今日の例：ミニリモート見学会で「申し込み15%、参加
80%」と置いた
検証
何をアウトカムと見なすかを決める
今日の例：メルマガのKRを開封率から「記事に来て読んだ
人」へ測り直した
学習
続けるか、変えるか、撤退するかを決
める
今日の例：部門長経由の呼びかけを失敗と判断し、次の実験
を派生させた
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# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75MDN2D74.jpg)

まとめ
開発以外の仕事もアジャイルに進めるために
1
小さく試して相手の変化を確かめ、外れた仮説も学習にする
2
OKRは四半期ごとに水準を上げ下げし、測るものそのものも見直す
3
何を成果と見なすかは人が決め、AIで観察から学習までのループを速く回す
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# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J29851MER.jpg)

明日からの小さな一歩
まずはどれか一つだけ
インパクトを一行で
指標を仕分ける
仮説を一文で
いまの仕事が目指す変化を「○○し
追っている数字を、アウトカム、先
次の施策の前に「誰の行動がどう変
たい」の形で書いてみる
行指標、活動量に分けてみる
わるはずか」を一文で書いてみる
ありがとうございました
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2027年初頭
技術評論社から刊行予定
『アジャイル思考で実践するリーダーの技術──人と組織を育て、成果につなげる』
今日の話を面白いと思ってくださった方へ
業種を問わず、チームの成果と人・組織の成長に悩むリーダーに向けて
アジャイル思考を七つの技術として整理した実践書です
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