# タイトルコール おはようございます。小泉武人のPM散歩です。 このチャンネルは、金融系の大規模プロジェクトマネジメントから アジャイルでのプロダクトマネジメント、大企業のピープルマネジメントまで 20年間様々なPMをしてきた私小泉武人が PMに対しての探求を深めていく番組です。 # 生成AIは増幅器、うまく使うためにはAgileの習熟が成功のポイント おとといから3日間、今日までDevOps Days Tokyoというイベントがあります。 現地に行きたいなと思いつつ、ちょっと仕事が忙しくてオンラインでちょこちょこ見てるという感じなんですけど、とっても楽しいですね。 ITの運用とかソフトウェア開発とか、そういうのをうまくやるためには文化が大事で、 それを自動化とか、テクノロジーの分野でいうと自動化とかしながらうまく進めていく方法、 それをベースとなる文化をどう育てるかみたいなそこの融合をどうやるのかというのを検討しているコミュニティだと思うんですけど、 とってもAI時代にむちゃくちゃ刺さる内容が多くて、非常に面白いなと思って聞いています。 昨日はグロービスさんのイベント、アンザイさんが冒険する組織の作り方が読者が選ぶマネジメント部門から受賞したので、 そこのイベントがあって、冒険する組織の作り方と、次4月20日に出る静かな時間の使い方について、 アンザイさんのトークイベントがあって、それも行ってきました。 そのトークイベントでもAIのことが触れられていて、AI時代組織とかはどうなっていくんだろうみたいな。 AIが進んでいくと、今までサイロで解くと専門知識がないとできなかったので、専門知識を文化化して、 機能別に分けて、職能別、機能別に分けて解いていくというサイロ化で解いていく方向から、 それがAIで一人でもできるようになってくると、組織の形で変わっていくよねと。 そうなると、組織も変わるというのも大事だし、それに対してそこに今いるメンバーをケアしていくみたいな、 両軸の動きが必要だよねみたいな話がアンザイさんのところでも語られていました。 その話も聞きながら思っていたのは、やっぱりシステム業界、AIとかだとエンジニア業界って早いので、 使っている量とか使い方も多分結構エンジニアの方が進んでいるところがあるんだろうなと思っていて、 DevOps Days Tokyoでも去年のドーラのレポート、今年DevOps Days Tokyoのドーラの方が来ていましたけど、 生成AIは増幅期だ、みたいなことをそのドーラのレポートで言っているんですよね。 その2025と2024とAI出てきてから、レポートを全世界のそういうシステム開発とかの事例を調査して、 DevOpsがどんなふうにうまくやれているか、みたいな調査をしましたと。 その中で2024、2025はAIの使用にも効いていて、 そのAIを使っていくと組織的にむちゃくちゃ効果が出るかっていうふうに、そういう仮説があるじゃないですか。 そう思って調査したけど、そんなことはなかったと。 AIを使っている方がむしろ悪くなっているところもあったみたいな感じで、 よくよく分析してみると、そのAIっていうのは増幅期で、 イケてない組織でAIを使ったらイケてなさを、混乱をさらに助長するだけで成果がよくなると。 個人のプログラムでいうと、プログラミングってAIを使ったらむちゃくちゃ速くなるんで、 個人のAIを使った処理は速くなったりしても、結局レビューのところとかがボトルネックになって、 より砂漠量が増えるとか、その前で自分で誰かが、 人が書いていた方が意図とか分かったりするけど、 AIが書いた中で誰も意図が分からないまま量だけすごい多くなって、 それをレビューしていくのがすごい大変とかで、 余計混乱するとか、何か問題があったときにリカバリしづらいとか、 そういう混乱を招くみたいな感じですね。 ただイケてるシステム、AIとか使うためには、 こうやっていったらいいよねみたいにどんどん適応できる組織であれば、 より成果を生みるというのがドラマのレポートでも書いてあって、 そういう事例がやっぱり多いんだよなっていうふうに思いながら、 イケてるシステム業界ってやっぱり進んでるなっていうのと、 イケてるシステムって何なのかっていうことを考えたときに、 やっぱり僕はアジャイルやってるからかもしれないんですけど、 アジャイルのノウハウとか、そこで得たケーパビリティとかって、 むちゃくちゃイケてるシステムの要素を持ってるなっていうふうに思っていて、 僕は4年前ぐらいかなにアジャイル始めたんですけど、 人生AIがこんな風になる、さらに広がっていく、 3、4年前にちゃんと勉強できてたっていうのは、むちゃくちゃラッキーだったなっていうふうに思います。 それってエンジニアのところだけじゃなくて、やっぱり世の中の事例とか見てても、 そこの一定のノウハウを知ってるんだよなみたいな感覚ってやっぱり超いいなって思ってて、 少し前向きになれたと。 実際大変なんですけどね。今も新しいプロジェクト始まって、 やっぱり新しいんでAI使ってやりたいっていうふうな画策をしているんですけど、 大企業で新しくAI使ってどうこうって結構多分大変なんですよね。 そういうところがどう進めるかみたいなところもだし、チームでどうチーミングしていくのかとか、 そういうケーパビリティを一定知ってるんだよなみたいなのがあって、 昨日のDevOps Days Talkを聞いてても結構答え合わせ的な感覚で聞けたところもあって、 まあまあそんなすごい上手くいってるわけではないんですけど、 結構上手くいく要素を持ってるんだよなっていうのは思いました。 例えば当たり前なんですけど、Agile Scrumだと透明性検査適用っていうふうにあって、 透明性を高めて今どういう状態になってるかみんなで分かるようにしようとかって当たり前のことなのかもしれないんですけど、 そういうことを意識してそれをエンジニアリングとしてどうやって透明性を高めるかみたいなことを考えたことが、 AI時代により役に立ちそうだなとか、仮説検証ですね。 価値あるものに注力して仮説を立てて検証していくと。 やっぱりゴールを決めて、そのゴールって価値の高さ、ユーザーにどれだけ大きなインパクトを与えるかということだったり、 自分たちがいかに学べるかみたいな、たぶんその二軸が結構価値の大きさなんですよね。 よく分かんないプロジェクトをやるんで、ユーザーだったりステークホルダーでもいいんですけど、 誰かにとって価値高いよねっていうのって、分かったら高い価値を得れるものを対応しに行きますし、 分かんなくてもこれやったら高い価値が得られそうとか、自分たちの学びになるとか、そういう要素をやっていく。 それをどう仮説を立ててみんなでゴールを設定して検査的をしていくかみたいなノウハウって結構あるんだよなと。 それがAI時代にむちゃくちゃ役に立つんだよなと。 あとチームの考え方ですよね。 チームでさっきの透明性とかを保ちながらチームっていう単位で仕事をしていく考え方。 少人数のチームっていうところでどう仕事をしていくのか。 それがメンバーが増えていく中でダイナミックリチーミング的な動きを持ちながらどうやって進めていくのかとか。 あと学習ですね。 AIを使って成功させるのって学習大事だよなと。 学習時間と対応時間の割合ってどんどん変わっていくなっていう感覚がむちゃくちゃあって。 生成AIを使うとすぐにプログラミングの行動ができるので、 その行動をより良くするっていうところに力をかけようと思ったときに、各自とかチームとか組織で学習するしかないんですよね。 だから業務中の時間内も対応している時間と学習の時間ってどんどん学習の時間が今よりも増えないと やっぱりAI使ってうまく開発ってできないなっていうところとかが絶対あるんですけど、 そういう学習の感覚とかもアジャイルでチームで学習することとか。 昔チームで学習するっていう意味があんまり分からなかったですからね。 そういう感覚っていうのが割と今僕の中では自然にあって。 そういういろんなものがAIを使ってうまくやる上では結構大事なんだよなと思いながら、 今まさにプロジェクトで自分なりに実証しようとしていて、楽しくやってますって感じですね。 楽しくないのかな。だいぶ大変ですけどね。 言うのは簡単だけど、実際やるってなるとむちゃくちゃいろいろ困難はあって大変なんですけど、 大変だからこそ楽しくやれてるし、 自分のやってる方向性に対して割とそんな間違ってなさそうだなっていうのは、 昨日のDevOps Days聞いても思ってますし、 さらに学習を深めていきたいなというふうに思います。 ということで、今日はこの辺で終わりたいと思います。 小泉武人のフィルム散歩でした。最後まで聞いていただきありがとうございます。 皆さんのいいねやコメントを探求のネタにしていきたいので、 一言でも感想を聞かせてもらえたら嬉しいです。 それではまた。