脱・属人化の鍵は「思考を深めるAI」にあり

AIへの「要件丸投げ」は手戻りの山に　KDDIが実践する“チームを育てる”AI活用

AIツールによるコーディング効率化が進む一方、上流の「要件定義」が担当者の暗黙知に依存したままでは結局手戻りが多発する。KDDIは「au PAY」の開発で、この“属人化のわな”をどう抜け出したのか。

　アジャイル開発や内製化において、AI（人工知能）ツールを活用した「コーディングの自動化・効率化」は定着しつつある。しかし、どれだけ速くソースコードを書けるようになっても、「そもそも何を作るべきか」という上流工程が曖昧なままでは、完成後に手戻りが発生するだけだ。バックログ（要件・タスクを優先順位付きで整理した開発計画リスト）の精度が低いまま後工程に流れると、設計や実装、テスト全体の品質が低下しかねない。

　企画や要件定義は、業務要件やシステムへの影響、関係者の視点など、熟練した担当者の経験や“暗黙知”に依存しがちだ。ドキュメントの整備やトレーニングだけでは組織全体に展開することが困難であり、担当者のスキルによって成果物の品質に大きなばらつきが生じる。に陥り、頭を抱える情報システム部門の決裁者や現場リーダーは少なくないだろう。

　この「属人化のわな」を抜け出すべく、KDDIは自社のQRコード決済サービス「au PAY」の内製アジャイル開発において、AIエージェントを組み込んだ「バックログ作成支援システム」を構築した。同社のアプローチは「AIエージェントに要件定義を丸投げする」という安易なものではなく、「人間が考えを深め、チーム全体を育てる」ためにAIツールを活用するというものだ。同社がたどり着いた、システム開発における人間とAIツールの新たな役割分担とは。

「AIに丸投げ」は失敗する

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