吉羽 龍太郎による、生成AIを前提としたスクラム開発の変化についての発表資料。価値観や原則は変わらないが、イベントや作成物には大きな影響があるとしている
従来のスクラムは実装が遅く高コストであることを前提に最適化されていた。実装がボトルネックでなくなり、AIから望む結果を得るための事前作業とAIの出力を検証するための事後作業に課題が移動したことを、変化の土台に置いている
- AIで実装が速くなった世界を踏まえて、時間の使い方を見直す（並列作業の意味が減少）
- スプリントを短くして学習速度を上げる
- ドキュメントを「AIのインフラ」として扱う
- モブ化・小チーム化でアラインメントのコストを下げる
- スプリントゴールに集中し、寄り道をしない
- プロダクトバックログアイテムの粒度を「AI入力単位＋検査容易性」で設計する
- 見積りに時間をかける意味が減った。その分内容の合意に時間をかける
- スプリントレトロスペクティブでAI活用方法の改善を取り上げ、アクションを検討する
- 持続可能なアーキテクチャーにして、品質を維持する仕掛けを用意しておく
- 説明責任を人が担うこと / スプリントゴール中心 / 透明性・検査・適応の重要性は不変
- 学習に投資し続ける
前提としてAnnouncing the 2025 DORA Reportを参照している