レバレジーズで AWS AI-DLC Unicorn Gym を実施しました レバレジーズでは、開発プロセスにAIをより深く組み込む取り組みの一つとして、AWS AI-DLC Unicorn Gymを実施しました。 これまでAI活用というと、実装補助やコード生成、ドキュメント作成など、個人の生産性向上に寄った使い方が中心でした。 一方で、実際のプロダクト開発では、要件定義、仕様のすり合わせ、デザイン、実装方針の決定など、チームで意思決定する場面が多くあります。 今回のAI-DLCでは、AIを単なる作業補助ではなく、チーム開発のプロセスそのものに組み込むことを目的に、PdM、デザイナー、エンジニアが一緒に参加し、実際のプロダクト課題を題材に3日間取り組みました。 この記事では、AI-DLCの概要、当日の進め方、参加チームの感想、そして推進者として感じた手応えを紹介します。 AI-DLCとは AI-DLCは、AWSが提唱するAI駆動開発ライフサイクルです。※1　AIを単なるコード生成ツールとして使うのではなく、要件整理、作業計画、仕様検討、実装、レビューといった開発ライフサイクル全体に組み込み、人間が重要な判断を行いながらAIと協働して開発を進める考え方です。 ※1：Amazon Web Services,Inc.：AI 駆動開発ライフサイクル:ソフトウェアエンジニアリングの再構築（ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ai-driven-development-life-cycle/?utm_source=chatgpt.com ） 今回のイベントでは、各チームが実際のプロダクト課題を持ち寄り、AIとの壁打ちを通じて要件や仕様を整理しながら、最終的な成果物の作成を目指しました。 当日の流れ 1日目 1日目の午前中は、AI-DLCの考え方や進め方を学ぶ時間でした。 午後からは各チームに分かれ、実際のプロダクト課題を題材にしながら、ユーザーストーリーの作成を進めました。 最初は、AI-DLCとしてどのように進めればよいのかを掴みきれておらず、これまでの開発と同じように人間中心で議論を進めてしまう場面もありました。 ただ、AWSの皆さまからAI-DLCとしての動き方や、AIをどのタイミングでどう活用していくかをアドバイスいただくことで、少しずつAIを開発サイクルの中に組み込んだ進め方に変わっていきました。 この日のゴールは、AI-DLCの進め方を理解したうえで、各チームが扱うテーマをユーザーストーリーとして整理することでした。 2日目 2日目は、1日目に作成したユーザーストーリーをもとに、開発対象を具体的な作業単位に落とし込む Unit of Work の作成を進めました。 また、14時からは中間報告会を実施しました。各チームがどこまで進んでいるのか、どこで詰まっているのか、どのようにAI-DLCを進めているのかを共有し、チーム間でナレッジを交換する時間になりました。 2日目になると、各チームともAI-DLCの進め方に少しずつ慣れてきました。1日目は人間が考えた内容をAIに補助してもらうような使い方が中心でしたが、徐々にAIに問いかけてもらいながら論点を整理したり、AIに案を出してもらったうえでチームで判断したりする動きが増えていきました。 この日のゴールは、ユーザーストーリーをさらに具体化し、実装に着手できる状態まで進めることでした。 3日目 3日目は、17時からの成果発表会に向けて、各チームが成果物の作成を進めました。 最終日ということもあり、限られた時間の中で成果物を形にしなければならないプレッシャーもありました。その中で各チームは、要件整理や実装方針の確認だけでなく、実装や発表準備にもAIを積極的に活用しながら開発を進めていました。 1日目と比べると、AIを「必要なときに使うツール」としてではなく、開発を前に進めるためのチームメンバーのように扱う場面が増えていたように感じます。 最後に成果発表会を行い、各チームが作成したユーザーストーリー、Unit of Work、プロトタイプ、AI-DLCを通じて得られた学びを共有しました。 感想 ここからは、実際にAI-DLCに参加した各チームの感想を紹介します。チームごとに題材や進め方は異なりましたが、それぞれの立場からAI-DLCを通じて感じたことをまとめています。 teratail teratailでは、以前から仕様駆動開発を試した経験がありました。そのときは、人間が仕様を考え、AIが実装するというスタイルでした。 一方で、AI-DLCでは仕様を作成する段階からAIが質問を投げかけ、PdM・デザイナー・開発者が全員で意思決定していく点に新しさを感じました。 AI-DLCのよかった点は、議論の過程と意思決定が自然とドキュメントに残っていくことです。フェーズが進んでも、なぜその設計にしたのかを辿れる安心感がありました。 一方で、今回はUI/UXの刷新という大きなテーマだったため、意思決定の量が膨大になり、判断が追いつかない場面もありました。今後は、ドキュメントをHTML/CSSで整形したり、図式化したりして読みやすくすることや、レビュー観点自体をAIに整理させることなど、人間が判断しやすくする工夫が必要になりそうだと感じました。 レバテックプラットフォーム レバテックプラットフォームチームでは、今回はUX改善も含めたシステムリプレイスを題材にAI-DLCを行いました。 これまでの開発では、ディレクターや開発PMなど一部のメンバーで要件を決め、それを他メンバーに共有する進め方が中心でした。 AI-DLCでは、Inceptionフェーズにメンバー全員で要件定義を実施することで、要件の認識合わせにかかるリードタイムが短くなり、認識齟齬による手戻りも減らせたように感じます。 一方で、既存のレガシーシステムの仕様を明らかにするのに時間がかかりました。新規機能開発と比較すると、既存システムのコンテキストを事前に整備しておくことが重要だと感じました。今後チームでAI-DLCに取り組むうえでも、コンテキスト整備は重要になりそうです。 レバテックダイレクト レバテックダイレクトチームでは、チーム一丸となって取り組んでいる感覚が強く、メンバー全員で楽しく実施することができました。また、議論や意思決定の内容がドキュメントとして自然に残っていく点もよいと感じました。 一方で、今回は完成まで至らなかったため、結果としてうまくいったと言い切るのは難しい部分もあります。ただ、普段よりも細かく合意形成を行えたことで、常にチーム内の認識を揃えながら進められた点はよかったです。 うまくいかなかった点としては、モック作成後に後追いでデザインを作成したため、手戻りが発生してしまったことがあります。また、役割によって忙しい時間と待ち時間に差が出てしまう場面もありました。 チームとして取り入れる場合、要件を詰め、デザインが固まった後にAIにコードを書かせる進め方がよいのか、それとも要件やデザインが完全に固まっていない状態でも、まずAIにコードを書かせ始める進め方がよいのかは、まだ判断が難しいと感じています。前者が正しい進め方であれば、AI-DLCは非常に有効に使えると思いました。 レバテックルーキー レバテックルーキーチームでは、当初は抽象的なアイデアからのスタートでしたが、AIにチェックリストの作成や問いかけを促すことで、今までにないアプローチを試すことができました。 AIとの壁打ちを通じて、イメージが徐々に具体化し、思考がクリアになっていくプロセスの有用性に驚きました。 開発面では、モバイルアプリチームが先行してAI-DLCを導入していたため、その知見を活かすことで非常にスムーズに進めることができました。一方で、「どのフェーズで、どこまで具体的な指示を出すべきか」「どのタイミングで既存のリポジトリやコード情報をAIにインプットさせるべきか」といった、コンテキスト共有の粒度とタイミングのコントロールには課題が残りました。 現在、当チームでは開発スタイルの刷新を進めています。具体的には、ストーリーワークショップ、PBR、タスク分解、プランニングポーカーの進め方を見直し、AI-DLCを実践するための枠組みへ移行しています。 なお、デイリー、プランニング、レトロスペクティブなどの各種スクラムイベントは継続します。これにより、継続的なコミュニケーション、優先度の決定、成果物報告、振り返りのプロセスは維持していく方針です。 AI推進者: 苑田 AI-DLCを通して、チームメンバーがAIを前提に開発を進めている感覚を共有でき、個人的にも実施してよかったと感じました。 私は推進者なので実際には手を動かしていないのですが、PdM、エンジニア、デザイナーの3職種のチームを横で見ていて、ものすごく手応えを感じました。論点の洗い出しや初期案の作成をAIに任せることで、人間はゼロから考える時間よりも、選択・判断・修正に時間を使えるようになりました。その結果、議論の立ち上がりが早くなり、開発スピードが上がった感覚があります。 特に、長時間席を離れる際も、「AIにタスクを渡してからご飯行こうか」というやり取りが見られたのは、AI推進者としてもすごく印象的でした。 AI-DLCは単に開発サイクルを良くするだけではなく、AIに対する認識自体を変えるすごくいい方針だなと思ったので、これからも推進していきたいです！ 推進者: 山川 全チームで AI を使う範囲を広げようとする行動が多くなり、推進者としてとても嬉しく思います。 参加したチームからは、1つのイベント参加に留めず、今後も継続して取り組んでいこうとする動きも生まれてきました。例えば、開発プロセスやスクラムイベントの見直し、チーム関係者との業務調整、他チームへのコーチング、リモートワークでどうやって導入するか、などを自律的に検討しながら進められており、AI-DLCへの大きな期待を感じます。 今回の AWS AI-DLC Unicorn Gym 実施に向けて、推進者として調整や準備などは大変だったものの、チームや組織に大きな動きが生まれて開催してよかったと思います。今後は、より多くのチームが AI-DLC を体験して導入していけるように、社内イベントの開催といった推進活動にも注力していければと思います。 まとめ 今回のAI-DLCは、単に新しい開発手法を試すイベントというより、レバレジーズとしてAIを開発プロセスにどう組み込んでいくかを考える良い機会になりました。 実際に複数のチームで取り組んでみることで、AI-DLCは「決まった手順をそのまま導入すれば終わり」というものではなく、チームの体制、扱うプロダクト、既存システムの複雑さ、関わる職種によって、最適な進め方を調整していく必要があることも分かりました。 一方で、AIを開発の一部として自然に使う体験をチームで共有できたことは、今後のAI活用を広げていくうえで大きな意味があったと感じています。個人の作業効率化にとどまらず、チームでの認識合わせや意思決定、開発プロセスの見直しにまでAI活用の範囲を広げられる可能性が見えてきました。 今回得られた学びをもとに、今後は各チームの開発スタイルに合わせたAI-DLCの取り入れ方を整理し、より実践しやすい形で社内に展開していきたいです。 We are hiring! 最後までお読みいただき、ありがとうございました。レバレジーズでは、AIを個人の作業支援にとどめず、チームの開発プロセスに取り入れる取り組みを進めています。こうした取り組みに興味を持っていただけた方は、ぜひ採用情報もご覧ください。 HRMOS求人ページ 会社説明資料

Workspace IntelligenceのアーキテクチャとGoogle チャットの新たな役割 文脈を読み解く、物知りシステム Google Cloud Next '26で注目された発表の一つが「Workspace Intelligence」の導入です。これは単に検索機能を強化するだけでなく、組織内に点在するメール、チャットログ、ドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーション、外部のウェブ情報を統合し、包括的な「ナレッジグラフ」を構築する基盤システムです。

はじめに こんにちは。medibaでコーポレートIT等を担当しているnagiです。 現代のコーポレートITにおいて、多くの組織や担当者が直面している課題のひとつが「オンプレミスActive Directory（以下、オンプレAD）無くせない問題」ではないでしょうか。 近年、多くの企業がクラウドをベースとしたIT環境へ移行して久しいと感じますが、その中でも例外的に、いにしえのオンプレADのドメインコントローラー（DC）だけが移行できない……。そんな課題を持っている方も多いかと思います。 オンプレADは古くから企業のID管理基盤として根付いており、積み重ねられた歴史があります。しかしその