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失敗できる意思決定とソフトウェアとの正しい歩き方_-_変化と向き合う選択肢/ Designing for Reversible Decisions

東京ガスは、会員サービス「myTOKYOGAS」の開発を、これまでのグループ会社への委託から、アジャイルによる内製開発へと切り替えました。 しかし、長年システム開発を任せてきた組織においては、エンジニアを採用したからといって、すぐに開発体制が整うわけではありません。ビジネス側と開発側の間には、どうしても要望を伝える側と作る側という役割の壁が残ってしまいます。 その壁をどう解消し、同じ目線で議論できる関係を作っていったのか。 東京ガスで内製化を主導した及川敬仁さん、中途入社でアジャイルを持ち込んだ中島潤耶さん、そして現場で開発に向き合った福田美桜さんに、チームの空気が変わっていくまでの軌跡を伺いました。 アジャイル開発に衝撃を受けて子会社委託から内製へ転換 中途入社のエンジニアだけに頼ると内製化は失敗する 外部からのエンジニアの熱を受け止めて、現場の社員が変わった 現場の空気が変わるまでのプ

戦略ドキュメントの作成、マーケティング分析、企画書の作成、プロトタイプの作成などなど、非エンジニアであっても、Claude Code があれば驚くほどのスピードで仕事を進められるようになりました。 しかし、ここで新たな問題が浮上します。 「各自がバラバラに作った成果物を、どうやってチームで共有・統合するのか？」 エンジニアの世界では GitHub でコードを共有する文化が何十年もかけて成熟してきました。 Pull Request を出し、レビューを受け、マージする。しかし、この仕組みをそのまま非エンジニアのドキュメント管理に持ち込むと、途端に破綻します。 本記事では、この「Claude Codeドリブンで仕事をする非エンジニアチームにおけるナレッジ・ドキュメント共有」という難題に対し、現在私が有効だと考えている運用モデルの仮説をシェアします。 なぜ「普通のGitHub運用」では回らないのか

ファインディ株式会社が主催するカンファレンス「Product Management Summit」の特設サイト。AI時代に、顧客価値を継続的に生み続けるプロダクトマネジメントとは何かを考える場にします。

AIで個人の開発スピードは劇的に上がった。しかしチーム開発では思ったほど成果が出ていない現場が多いのではないでしょうか？ 本セッションでは、AI導入の現場で実際に起きたエピソードから、問題の構造を掘り下げ、ボトルネックの正体を考察します。 後半では、上流工程をAIで自動化する「Team Kit」と…

近年、DX推進の文脈でアジャイル開発を採用する企業が増えています。しかし、現場では「アジャイル＝計画なしの場当たり的な開発」といった誤解が依然として根強く、形骸化した「野良アジャイル」に苦しむケースも少なくありません。 本記事では、アジャイルに対するよくある誤解を整理し、日本企業が適切に導入するための具体的なアプローチと評価指標について解説します。 1. アジャイル開発における「3つの大きな誤解」 ① 「アジャイル＝計画なし」という誤解 アジャイルは詳細な仕様書を最初に固めないため、「行き当たりばったり」に見えることがあります。 実態： ウォーターフォールが「計画を死守する」のに対し、アジャイルは　「計画を立て続け、変化に適応する」　手法です。 具体例： 優先順位付けされた「プロダクトバックログ」を運用し、スプリント単位で精密な計画と振り返りを繰り返します。 ② 「スピード優先で品質が犠牲

はじめに いえらぶＧＲＯＵＰの開発部で執行役員を務めています、和田です。わだけんです。 みなさん、Claude CodeのAgent Teams つかってます？ 複数のClaude Codeインスタンスを「チーム」として協調動作させるという、なかなか攻めた実験的機能（Research Preview）。 なんか名前からしてワクワクするじゃないですか。「エージェントチーム」って。 ということで、社内で使っているChrome拡張機能の新規開発を、5エージェント体制でやらせてみました。 結論から言うと、人間のチーム開発で起きるのと似たような問題起きて、なんというか、笑ったというか、感心したというか。その過程で考えたことをまとめておきます。 誰かのトライのきっかけになればいいなと思いつつ。 そもそもAgent Teamsって何が違うの Claude Codeには以前から「Subagent」という仕

はじめに 「ウォーターフォールでソフトウェアを作れる」という言説は、現場感覚を持つ人間ほど違和感を覚えるにもかかわらず、一定数の人に強固に信じられ続けています。これは単なる開発手法の好みの問題ではなく、人間のウォーターフォール神話とソフトウェア開発を巡る成功体験、そしてそれを支える認知構造が絡み合った現象です。 ソフトウェア開発の歴史を振り返れば、ウォーターフォールが教科書的に語られ、正統な方法論として扱われてきた時代が確かに存在します。しかし、その「正しさ」は結果から逆算された物語であり、検証可能な事実とは必ずしも一致しません。 本レポートでは、ウォーターフォールが実際に機能していたのかという事実認定を起点に、なぜそれでもなお「作れる」という嘘が信じられ続けるのかを、心理、組織、歴史、そして認知の観点から整理します。 感情論や宗派論争を避け、できるだけ冷静に、しかし現場の肌感を失わずに論

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なぜ、人事も「アジャイル」なのか？ 人事の業務を可視化して協働関係をつくる 形や方法論から入らず、よりよい状態を模索する アジャイルの考え方は全ての正解としてとらえない方がいい 開発部門が人事と連携したいと思ったら、どうしたらいい？ 大切なのは人事と開発がお互いに理解しようとする姿勢 チームで成果を出す働き方を知る 人事と開発現場。どちらも「組織を良くしたい」という思いは同じはずなのに、なぜか歩み寄るきっかけがつかめない──そんな「すれ違い」を感じることはありませんか？ 実は、人事が抱えがちな業務をチームで分かち合い、現場との距離を縮めるヒントが、アジャイル開発の考え方にありました。 本記事では、エンジニアと人事、両方の視点を持つ3名を招き、現場での試行錯誤や具体的な工夫を語り合いました。 見えてきたのは、「専門用語を使わずに話す」「まずは互いの困りごとを共有する」といった、すぐにでも始め

はじめに みなさん、こんにちは😊 Insight EdgeでUIUXデザイナーをしている酒井です！ 2020年のコロナ禍以降、オンラインでの会議が主流になった昨今ですが、オンライン会議で「ちゃんと関係者全員で話をしたはずなのに、後から認識がズレていた」と感じたことはありませんか？ 同じ言葉を使っていたのに、思い描いていたイメージは人それぞれ違っていた...そんな経験は、決して珍しくないはずです。 初めて聞くテーマや、普段あまり関わらない領域の話では、内容を正しく捉えるだけでも意外と難しいものです。 その中で起きやすいのが、認識齟齬です。 今回は、私がデザイナーとして実践している「見える化」を意識したファシリテーションをご紹介します。 声だけの議論に頼らず、全員が同じものを見ながら会話することで、オンライン会議の質を高めるヒントになれば嬉しいです✨ なぜオンライン会議で認識齟齬が起きるのか

最初に２つほど、免責とお願いを書く。 まず、この記事は少しばかり長い。 全て読むには少し時間が掛かるだろう（1.7万字ある）。すぐに読む時間がなければ、noteのスキや、SNSでのシェアなどをしておいて頂れば、後で読むことができるし、筆者も喜ぶので、かような反応を是非お願いしたい。 次に、これは、ハウツー記事ではない。 何かについての短絡的な答えや、必ず上手くいくノウハウ、の類は出てこない。しかし、多くの人にとって、長く役に立つ記事であると信じている。自分の経験と思考を振り返り、多くの洞察を込めて書いた。長文ではあるが、是非読んでみてほしい。 イントロ｜はじめに『測りすぎーなぜパフォーマンス評価は失敗するのか』という本を読んだ。 2025年に読んだ本の中でも、特に印象に残った一冊だった。 私は、社会人になってから、データや指標に関わる仕事を多く経験している。新卒で入った戦略コンサルティング

はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部プロジェクト推進部PMOブロックの三谷です。普段はPMOとして、ファッションコーディネートアプリ WEARの開発組織が企画を実現する上で発生する様々な課題の解決サポートを行っています。 WEARは2014年のローンチ以来アップデートを繰り返し、様々な機能をリリースしてきました。その中で、1つ1つの案件が大きくなってしまうことがしばしばあり、リリースまでのリードタイムや価値検証のサイクルが長くなりすぎてしまうことがありました。この課題を解決すべく、2024年5月より私たちPMOブロックは開発責任者@tsuwatchのもと、スクラム開発の導入を推進しました。本記事では、スクラム導入におけるPMOの取り組みをご紹介します！ なお、今回ご紹介する内容はWEARのアプリ開発に限った話であり、Webサイトの開発は対象外としています。 目次 はじめに

■セッション概要 AI時代のソフトウェア開発 生成AIの登場によって、ソフトウェア開発はかつてない速度で変化しています。特に設計、コーディング、テスティングなどは生成AIの活用が進み、エンジニアの仕事の軸足自体が変化しているように感じます。また、生成AIを組み込んだソフトウェアも増えています。 …

みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2026年1月7日〜9日まで開催のRegional Scrum Gathering Tokyo 2026で「デイリースクラム Deep Dive」というテーマで登壇しましたので、資料を公開します。 「スプリントレトロスペクティブ Deep Dive」ということで過去のDeep Diveシリーズの続きになっています。 過去のDeep Diveシリーズはこちらからご覧ください。 プロダクトバックログ Deep Diveスプリントプランニング Deep Diveスプリントレビュー Deep Diveベロシティ Deep Diveスプリントレトロスペクティブ Deep Diveセッション資料は以下になります。 以下簡単なまとめです。 デイリースクラムを朝会と呼ばない。余計なコンテキストが増えてしまい本来の目的が阻害されるデイリースクラムの目的は、スプリント

はじめに こんにちは。楽楽販売の開発を担当しているuemuraです。 楽楽販売では11月に、初のAI機能をリリースしました。 楽楽販売をご契約いただいたお客様が導入準備をスムーズに進められるように支援する、チャット形式の機能となっています。 プレスリリースはこちら。 本機能の開発PJは楽楽販売にとって（また私自身にとっても） 初のAI機能開発、初のアジャイル×スクラム開発 となっており、新しいこと尽くめでした。 AI機能を開発する難しさもさることながら、アジャイル×スクラム開発にもなかなか苦戦したため、その学びを残しておこうと思います。 目次 体制紹介 どのような流れで開発が進んだか フェーズ1：立ち上がり フェーズ2：仮説ドリブンの機能開発 フェーズ3：品質改善とリリース準備 良くなかった点 自転車操業に陥った インクリメントの品質を担保できていなかった 生成AIによるコーディングとの付

こんにちは、今年4月から tebiki 現場教育のエンジニアをしている許斐です。 この記事はスクラムマスター Advent Calendar 2025の24日目の記事です。 adventar.org スクラム未経験だった私が Tebiki のスクラムチームに参加し、葛藤し、その中で得た学びを、スクラム初期・中期・後期という時間軸で振り返りながら整理していきます。 この記事を通して Tebiki に興味を持たれた方に、弊社のスクラムの様子を知ってもらえる スクラム開発の中で日々もがき苦しんでいる方に、少しでも共感してもらえる と、とても嬉しいです！ 【初期】スプリントゴールって複数あっちゃいけないの？ 【中期】自分ってチームに貢献できてるんだろうか？ 【後期】ミニウォーターフォールを防ぐにはどうしよう？ まとめ ご案内 【初期】スプリントゴールって複数あっちゃいけないの？ スクラムチームに入

前提 この記事では、vscodeで github copilotを使った開発環境での話をしていますが、他のAI エディタを使用している場合でも基本的には同じ機能があると思います。 適宜お使いの機能で読み替えていただけたらと思います！ はじめに こんにちは！ 現在業務でNext.jsを使ったwebアプリケーションを開発しています。 チームメンバーは私含め5名で、開発ツールはvscodeで github copilotを利用しています。 生意気ながらチーム内で私が1番Next.jsやReactを触った経験が長いため、コードレビューのほとんどを担当させていただいています。 そんな中、私以外のメンバーはNext.js、Reactの経験がほとんどないため、メンバー内やPRのたびにコードの品質が結構異なるという現象が起きており、レビューやリファクタリングの負担が大きいことが課題でした。 特にチーム全体

こんにちは！システム開発部のデザイナー、moco（@moco_megane）です。 この記事はSEN Advent Calendar 2025 の17日目です🎄 先日、社内で丸 怜里さん著「モデルベースUIデザイン」の読書会を企画しました。 すでに読んだ人ならきっと共感してくれると思うのですが、この本、最初の1章からしてとても刺激的ですよね。 読みながら「これは一人で読むだけで終わらせたくない…！」という気持ちがふつふつと湧いてきました。 プロダクトデザイナーのメンバーにおすすめしつつ、せっかくならデザイナーだけでなく、エンジニアはどう捉えるのか、どんな視点で読むのかも知りたい。 そんな思いで読書会の募集をかけたところ、なんと自分を含めて9名ものメンバーが集まってくれました。 形式としては、毎週各自で1章ずつ読み、30分で感想や疑問を共有するというシンプルなもの。 しかし、初回から私はさ

コーディングエージェント、特に頭のよいモデルを使っていると、大量の情報を流し込まれて脳が焼かれることありませんか？ ちょっと参考資料を渡して「これを元に設計を開始したい」と言い出すと、 「五次元異空間ミョーミョンでピョマるだけですね」 「ではラングリングの有効期間は2秒間でかまいませんか？」 「これだから平成のひとは！」 とかいきなり言われて「は？なに？？？」みたいになりがちです。 ざくっと設計壁打ちしたかったから、参考資料（これも絶対のものではない）を渡しただけなのに、参考資料を絶対のものとしてずっと先まで全部「勝手に確定された」というのはかなりのストレスになります。しかも、それらの情報を組み立てるためにやたらコンテキスト消費をして、時間がかかってしまいます。 今回はこれを防ぐためのプロトコルを開発してみました。五次元異空間は不要です。 # Protocol: マイクロコミット合意プロト

「スクラムマスターって何をする役割なんですか？」 とよく聞かれるのですが、端的で納得できる気持ちのいい回答をしたことがありません。もう8年ぐらいスクラムマスターとして、さまざまなチームに携わってきたのに、まだこの言語化が上手くいかないのです。 この質問と同じぐらいの頻度で、 「スクラムイベント以外の時間ってスクラムマスターは何をしているんですか？」 という質問も多くいただきます。こちらの質問はだいぶスラスラと答えられるようになったので、今回はその話をします。 まずは「スクラムガイド」から始めましょう。スクラムに関することの疑問には、原典に立ち戻ることが大切なのでね。 スクラムマスターは、スクラムガイドで定義されたスクラムを確⽴させることの結果に責任を持つ。スクラムマスターは、スクラムチームと組織において、スクラムの理論とプラクティスを全員に理解してもらえるよう⽀援することで、その責任を果た

おはようございます。カミナシでシニアマネージャーを担当している daipresents です。 ついにクロール25mで娘に負けそうになってきました。子どもの成長はやすぎですね。 自分の部署にはもうひとりエンジニアマネージャ（EM）がいるのですが、おたがいに1on1やファシリテーションでチームにかかわることが多いため、「お互いにスキルアップを目指そう！」と話しています。 年末なので「特訓は来年がんばろう」と意見が一致しているのですが、年内はAIを使って自分たちのファシリテーションスキルを高める方法を試しています。 自分のファシリテーションをAIに評価してもらおう 1on1の場合、自分のスキルを手っ取り早くたかめるいい方法は、「1on1後に、相手と振り返りを行う」だと思っています。これによって、相手から直接フィードバックが得られ、改善を次にすぐ活かせるからです。このサイクルをがんがんまわせば、

はじめに こんにちは、データ・AIシステム本部データシステム部推薦基盤ブロックの関口 柊人です。普段はZOZOTOWNのレコメンドシステムの開発やHOME面の改善などに取り組んでいます。 ECサービスにおいて「何を成功指標とするか」は、サービスの方向性を決める重要な要素です。ZOZOTOWNのHOME面も例外ではなく、従来は売上やCTRといった短期的な指標を中心に改善してきました。しかし複数チームでの運用が拡大し、レコメンドシステムの高度化が進む中で、推薦基盤チームとして「短期指標だけではユーザー体験を十分に捉えられていないのではないか」という課題感が徐々に強まりました。 短期的な売上最適化だけでは見落としてしまう価値があるのではないでしょうか。ユーザーの長期的な満足度やサービスへの愛着といった要素をどう測り、育てていくべきでしょうか。 本記事では、こうした課題意識から始まったZOZOTO

みなさんこんにちは！ふるまいチーム、アニメーター改めビヘイビアデザイナーの中里です。 社内外で"アニメーター"と呼称されていた我々ですが、採用活動強化などを機にロールが分かりやすくなるよう呼称を"ビヘイビアデザイナー"に変更しました。多少分かりやすくなったでしょうか？社内での浸透率は体感50％くらいです。 本題と逸れてすみません、今日は6月に受講した認定スクラムマスター(CSM)研修でなんとスクラムマスター(SM)だけではなくデベロッパー(Dev)のこともよく理解してしまったので、記事にしたいと思います。レッツゴー なぜスクラムマスター研修を受けたのか わたしはDevですが、エンジニアではないためこれまで社内でよく扱われていた認定スクラムデベロッパー(CSD)研修には参加できていませんでした。もう10年近くGROOVE Xにいるのにコードが書けないからです。びっくりしますよね。人間興味がな

食べログカンパニー 開発本部 飲食店プロダクト開発部 羽澤と申します。 先日、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社が開催している、「AWS AI-DLC Unicorn Gym ワークショップ」を受講する機会をいただきました。 元々カカクコムではAI EXCELLENCEをバリューとして掲げ、AIを活用した開発に取り組んでいましたが、課題感もあったため期待して参加させていただきました。 本記事では、私が所属しているチームにおけるAI活用の状況と課題感、AWS AI-DLC Unicorn Gym ワークショップの紹介、そして今後の開発プロセスにどう活かしていくかの展望という形で筆を取りたいと思います。 あのプレスリリースから半年 年度が変わった直後の4月2日、当社においてAIエディタ「Cursor」を全エンジニアに導入するというプレスリリースを発表しました。 カカクコム、AIエディタ「C