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• ITかあちゃんず（ご近所課題解決ITユニット）
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• BIT VALLEY -INSIDE- ファウンダー
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• Agile Tour Yokohama 実行委員

プロジェクトマネジメント、プロダクトマネジメントを中心として、組織開発、組織変革、プロダクト開発、採用、研修、制度設計、ガバナンス整備などを得意とするマルチタレントバーチャルアジャイラー

開発ライフサイクルは、生成AIで加速していく

要求定義からリリースまで、あらゆる工程にAIが入り、人と協働する。

開発を速くするだけでは「何をつくるべきか」が詰まる

開発ライフサイクルの外周に、
プロダクトマネジメント・仮説検証のサイクルを作る。

そのサイクルも、生成AIで加速させる。

「速くなったからこそ、次の遅さが見える」

今日の結論

AIで開発は速くなる。

しかし会社全体は、最も遅い
意思決定・学習ループの速度でしか進まない。

開発だけでなく、
仮説検証・事業運営・経営判断までを
“カイテン”で接続する。

2つのサイクルは、似た構造をしている

共通する5つの要素 ── “カイテン”

1. 1目的を立てること
2. 2実行計画と評価計画を立てること
3. 3計画を実行すること
4. 4実行結果を評価すること
5. 51〜4を螺旋的に回転させること

開発の場合

各工程を、カイテンの5要素に当てはめると ──

プロダクトマネジメント・仮説検証の場合

各工程を、カイテンの5要素に当てはめると ──

フィードバックループという骨格は同じ

5要素のカイテンを作り、機能させればいい。

これにより ──

に、適応的に近づいていく。

そう。これは、アジャイルがずっと教えてくれていたこと

大切なことは、アジャイルが教えてくれた

生成AIで開発を加速させ、「なぜ速くできるのか」を考えると、カイテンが見えてきた。
そのカイテンは、アジャイルが元々大事にしていた考え方だった。

アジャイルの本質は、「より良い」に近づき続けるためのカイテン構造

次に詰まるのは、会社・組織の層

ここと個々の事業がつながっていないと、噛み合わず乖離や齟齬が生まれる

どのようにカイテンをかみ合わせるか？

「速くなったからこそ、次の遅さが見える」
なら、やることは決まっている。

つくる前に、仮説（前提）そのものを問い直す。

※ダブルループ学習とは、失敗したときに「やり方」だけでなく、その前提となる「考え方やルール」まで見直して改善する学び方です。
『ダブルループ学習とは？』 https://schoo.jp/biz/column/1133

事業・組織マネジメントのカイテン

目的の設計 → 目標の設計（KGI/KPI・OKR）
→ 事業展開の設計 → 月次・Q次の到達確認

内側の仮説検証カイテンを Watch しながら、
検査後の適応をしていく。

上がってきたFBを受けて、次の計画のアラインメントへ

経営マネジメントのカイテン

中計・戦略の設計 → 戦略の分割
→ 戦略に基づく各組織の活動
→ 定点観測 → 戦略の適応

ダブルループではなくマルチループになっていく

時系列で見るとこんな感じ

ボトルネックの移動と解消の連鎖

ループのカイテン速度は、
遅いループが全体の適応速度を制約する。

内側（開発）はAIでどんどん速くなる。
外側が回らなければ、次のボトルネックは確実にそこ。

解消すべきは

→ どうやって？

例: ループエンジニアリング ── これも同じ骨格

各工程を、カイテンの5要素に当てはめると ──

AI駆動開発は、なぜループが速く回るのか？

事業や経営のレイヤーで実装するには？

これらに生成AIのコンテキスト把握・操作能力を使えば、これまでより効率的・効果的に検査・適応ができる

ループを速く回すには、観測可能である必要がある

全員が全部を見る必要はない。情報の氾濫は、むしろ逆効果。

pull 型で十分。便りがないのは、良い知らせ。

まとめ ── 大事なことはAIが、アジャイルが教えてくれた

• 1
  原理は変わらない。“カイテン”が大事。── アジャイルが教えてくれていた。
• 2
  AIが変えるのは回転速度。── 学習と適応をもっと速くできる。
• 3
  速くなるほどボトルネックは外へ移る。── だから組織・経営までカイテンさせる。

これから強い会社は、会社全体のカイテンを設計し、
学習と意思決定をAIを使いながら速く回せる会社なのではないか。