組織の組織の自律性の課題 - スクラムコーチとしての気づきとと生成AIへの期待 -

山海一剛
組織の自律性の課題
-スクラムコーチとしての気づきと生成AIへの期待 - 2025/3/28
トークセッション：生成AIは組織の自律性を高めるか？ @ Station AI in Nagoya

山海一剛（さんかいかずたか）
ここ数年のお仕事
◦ 自動車部品メーカーＡ：アジャイルコーチ
◦ 通信系グループＩＴ企業B：ＤＸ人材育成研修（企画～実施）
◦ 通信系グループＩＴ企業C：営業パーソン意識改革支援
◦ 家電量販店D：アジャイルコーチ
◦ 大手半導体メーカーE：アジャイルコーチ
◦ 大手ＩＴ企業子会社F：ＤＸトレーナー（新規サービス創出支援）
◦ 金融系企業G：ＤＸトレーナー（新規サービス創出支援）
◦ 金融系IT企業H：全社員対象チームビルド活動（企画、ファシリテーター）
◦ ユーザー系情報子会社I スクラムを適用した現場活性化支援
◦ 製造業J：バイオ燃料製造装置の研究開発支援
◦ 大阪出身＆在住
◦ スクラムアライアンス認定スクラムマスタ＆プロダクトオーナ
◦ UMTP L4モデラー
◦ ITアーキテクト
◦ 改善塾塾長
DXトレーナー＆アジャイルコーチ
Webマガジンにて連載
「イノベーションの育て方」
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自律性とは
Hackman チームの自律性の４レベル

チームの自律性 - J.R.Huckman
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3. Self-Designing Teams
目的達成のために、チームの構造も変えることができる（必要
なメンバーを採用する/教育や訓練を受けさせる）。
4. Self-Governing Teams
顧客やマーケットにもとづき、プロダクトのビジョン
や方向性をチームで変更できる。
2. Self-Managing Teams
与えられた実現すべきことを、実現するためのプロセスと担当を
チームが決めて実行する。
1. Manager-Led Teams
管理者が、実現すべきことと、その実現のためのプロセスを指示し、メンバー
は割り当てられたタスクを行う。
Hackman’s four levels of team autonomy

スクラムとは
✓ もっとも広く適用されているアジャイル手法、シンプルさが特徴
✓ 短い固定された期間を繰り返す中で、ふり返り、改善しながら進める方法である
✓ ソフトウェア開発の世界で生まれたが、さまざまな分野で利用されている
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短い開発サイクル（スプリント）
1～4週間の期間に区切って、要求事項を少しずつ実現する/ふり返る。
周期的な打ち合わせ（イベント）
1.スプリントプランニング（スプリント開始時に目標を決める）
2.スプリントレビュー（スプリント終了時に成果を確認する）
3.レトロスペクティブ（スプリントをふり返り、改善案を考える）
4.デイリースクラム（毎日短時間で進捗確認、問題の予兆の確認と対処）
３つの役割
1.プロダクトオーナー
2.開発チーム
3.スクラムマスター

スクラムの全体像
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スクラムが持つ
自律性向上の仕組み

スクラムが持つ自律性を高める仕組み
1. スクラムチーム • 役割は３つだけ（プロダクトオーナー、開発者、スクラムマスター）
• マネージャはいない
a. プロダクトオーナー • バックログ（何を作るか）とその優先順
• 実装したバックログの受入れ判断
b. 開発者 • バックログの見積り
• バックログの実現方法/実現手段
• いつバックログを実現するか
• 誰が担当するか
c. スクラムマスター • チームの自律化（自己組織化）を支援する
2. 問題の検出と対処 • 毎日状況を確認し、問題があればチームで対処する
3. ふり返り • チームで定期的なふり返りと改善策の実施を行う
2. デイリースクラム（朝会）と
スプリントバーンダウン
（事例で説明）
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権限の分散

直近支援した
プロジェクトでの
出来事

プロジェクト概要
✓ スクラムの適用評価のためのパイロットとして
✓ バイオ燃料製造装置の事業開発
✓ 多岐にわたる領域の専門家集団
◦ マーケット調査
◦ 原価見積り
◦ 実証用プラントの構築
◦ プロダクトのテストと改善
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デイリースクラムとスプリントバーンダウン
タスクボードとKPTで作る改善のメカニズム
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チームの仕事
大局的な進捗
何が影響しているか
デイリースクラム
KPT (Keep/Problem/Try)
ふり返り
実際の仕事の中から得た
知見が形式知化される
タスクボード
写像
対処
Try: 得た知見を活用し仕事の仕方を変える
対策

プロジェクトメンバーのコメント
タスクボードやスプリントバーンダウンのありがたみを感じない
状況変化が激しすぎてタスクボードへの状況反映が煩雑
スプリントバーンダウンを見せられてもどうしようもない
問題があってもチームで会話する意味がない（自分自身で何とかするしかない）
各メンバーの専門性が高いので手伝ったりアドバイスできない
デイリースクラムの時間自体がムダ
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チームの仕事
⼤局的な進捗
何が影響しているか
Try: 得た知⾒を活⽤し仕事の仕⽅を変える
KPT (Keep/Problem/Try)
ふり返り
実際の仕事の中から得た
知⾒が形式知化される
タスクボード
写像
対処

学び
✓スクラムは自律性(自己組織化)を強化する仕組み/仕掛けを多く持っている
✓スクラムマスターの役割はチームの自律性を高めること
✓ プロジェクトとメンバーの状況を客観的に判断
✓ 状況に応じた示唆と質問
✓ メンバーの状況（マインドセット）の客観的判断
✓ 必要に応じてレクチャーやワークショップの開催
✓ 潜在的な問題の検出と指摘
✓メンバーのマインドセットが伴わないと、仕組み/仕掛けは機能しない
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組織の自律性を
生成AIが支援
できるのか

スクラムの全体像（再）
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生成AIの支援領域（プロダクトバックログ）
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✓ ユーザーインサイトの分析
✓ バックログの抽出と優先順付け
✓ バックログの見直し
✓ 類似したバックログの分類

生成AIの支援（スプリントプランニング）
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✓ 実現するバックログアイテムの選択
✓ タスクの抽出と工数見積り
✓ 潜在的な問題の予知

生成AIの支援（デイリースクラム）
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✓ デイリースクラムのファシリテート
✓ 締切や問題予兆の自動通知
✓ 潜在的阻害要因の検出
✓ デイリースクラムの時間管理
✓ 阻害要因や問題の傾向分析
✓ 注意喚起（ex レビュー待ち溜まってますよ）

生成AIの支援（スプリントレビュー）
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✓ デモ・スクリプトの自動作成
✓ ステークホルダー毎に最適化したスクリプトのカスタマイズ
✓ プレゼンテーションの作成
✓ 質問や指摘の想定
✓ フィードバックの傾向分析

生成AIの支援（レトロスペクティブ：ふり返り）
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✓ データ分析に基づく支援（バイアスの排除）
✓ 複数フレームワークのサポート
✓ 問題発生のパターン分析によるテーマ設定
✓ 生産性低下の要因の示唆
✓ 改善策の示唆
✓ 改善策のトラッキング

生成AIの支援（チームづくりの支援）
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✓ プロダクトオーナーやスクラムマスターのルーチンワークの自動化
✓ スキルセットにもとづくタスクアサイン
✓ チームのスキルセット分析
✓ スキルアップ / スキルトランスファー支援
✓ プロセス分析と最適化
✓ チームの健全性評価

生成AIの支援（ツール）
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プロジェクト管理/タスク管理
JIRA,
GitHub,
Trello
コミュニケーション・ツール
Slack,
Teams
Standuply,
Geekbot
レトロスペクティブ
Retrium,
ScatterSpoken,
TeamRetro,
Neatro
プロダクト管理
ClickUp AI,
Aha! Roadmaps
スプリントレビュー
Miro AI features,
Beautiful AI
プロセス改善（ボトルネックの発見）
Celonis,
UiPath Process Mining,
IBM Process Mining,
MS Power Automate Process Mining

技術問題と適応課題
技術問題
Technical Problem
適応課題
Adaptive Challenge
(高度な技術を要する場合があるが)
テクニカルに問題解決できる問題
自分自身、私達自身が変わらないと
解決できない問題
既に解決策が分かっていて、
既存の知識によって解決できる
未知の状況で対処方法が分からず、
既存の思考様式では解決できない
問題解決の鍵は、
知識や技術を適切に使うこと
問題解決の鍵は、
既存の思考様式や行動を変えること
問題は自分の外側にある
問題の当事者である
（本人がシステムの一部）
専門家・権威者に問題解決を委託できる
（適切な人を探すことが重要）
自分たち自身で問題解決する必要がある
（関連する人々との探究と学習が必要）
出典：最難関のリーダーシップ（ロナルド・A・ハイフェッツ）より一部改変
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生成AIの支援は、技術問題から適応課題へ
出典：最難関のリーダーシップ（ロナルド・A・ハイフェッツ）より一部改変
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人間がすべき仕事には、何が残るのか

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以上、ありがとうございました。
https://www.liveinternet.ru/users/4947125/post372282448/

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The best part is no part, the best manager is no manager.
最良の部品とは、その部品がないこと
最良のマネージャとは、マネージャがいないこと
The goal of Elon Musk's companies is for 100% of staff
to be engineers in hardware and software. Any work
that requires taking someone away from engineering is
automated as much as practical.
スタッフの100%がエンジニアであるべきである。エンジニアとし
ての仕事を妨げるような作業は出来る限り自動化すべきだ。
You have no boss, your boss is data Digital Self-Management

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Visualization in Tesla/SpaceX : Justice Board
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Visualization in Tesla/SpaceX : Justice Board
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