投稿者 global-ai-media 
Capgeminiの幹部が投げかけた「自律型AIエージェントがアジャイル宣言を陳腐化させる」という議論が、グローバルな開発コミュニティで波紋を呼んでいます。人間中心の協調を重視した従来のアジャイル開発は、AIによる高速実装の前で無力化するのでしょうか。本稿ではこの議論を出発点に、日本の開発現場が直面する変化と、AI時代の新たな開発ガバナンスについて考察します。
「数時間でアプリ完成」が問いかけるアジャイルの意義
CapgeminiのSteve Jones氏が提起した「AIエージェントがアジャイル宣言（Agile Manifesto）を終わらせる」という主張は、極めて刺激的でありながら、現在の技術進化の本質を突いています。従来、アジャイル開発は「プロセスやツールよりも個人と対話を」という価値観を掲げ、人間のチームがいかに効率よく、変化に対応しながらソフトウェアを作るかに主眼を置いてきました。
しかし、要件を与えれば自律的にコードを書き、テストし、デプロイまで行う「Agentic AI（自律型AIエージェント）」が登場した今、数週間かかっていたスプリント（開発サイクル）は数時間、あるいは数分に短縮されつつあります。人間同士の密な対話や調整が必要だった部分をAIが代替することで、「人間中心」を前提としたアジャイル宣言の原則が、物理的な開発スピードに追いつけなくなっているのです。
スプリントから「検証」への重心移動
AIエージェントが実務に浸透すると、従来のアジャイルスクラムのような「2週間のスプリント」という概念は意味をなさなくなる可能性があります。実装速度が劇的に向上するため、ボトルネックは「どう作るか（How）」から「何を作るか（What）」、そして「それが正しいか（Validation）」へと完全にシフトします。
これは、開発プロセスが「作成」中心から「レビュー・ガバナンス」中心へと構造変化することを意味します。AIは疲れを知らずにコードを生成しますが、セキュリティホールやビジネスロジックの矛盾、あるいは倫理的なバイアスを含んだまま出力するリスクもあります。したがって、エンジニアやPM（プロダクトマネージャー）の役割は、コードを書くことから、AIエージェントの出力に対する「高度な検品者」や「オーケストレーター」へと変化せざるを得ません。
日本の現場で起きうる「仕様の壁」とAI
この議論を日本国内に持ち込んだ場合、特有の課題が浮き彫りになります。日本のシステム開発では、要件定義書に書ききれない「暗黙知」や「阿吽の呼吸」が現場を支えているケースが少なくありません。人間同士のアジャイル開発であれば、対話を通じてその行間を埋めることができました。
しかし、現段階のAIエージェントは、明確なコンテキスト（文脈）と指示がなければ、期待通りの成果物を出しません。日本の商習慣である「曖昧な発注」をAIに行えば、AIは確率的に「もっともらしいが役に立たない」システムを高速で量産することになります。つまり、AIエージェントを活用するためには、日本企業が得意としてきた「すり合わせ」のアプローチを、機械が理解可能な「明確な言語化・形式化」へと昇華させる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
AIエージェントの台頭は、アジャイルの「死」ではなく「進化」を促すものです。日本企業がこの変化を味方につけるためには、以下の視点が重要になります。
1. 「アジャイル」の再定義とプロセスの短縮
定例会議やスプリントレビューを形式的に守るのではなく、AIのスピードに合わせて意思決定サイクルを短縮する必要があります。開発のリードタイムが減る分、法務確認やセキュリティチェックなどのガバナンスプロセスをボトルネックにしないよう、これらも自動化・並列化する「AI時代のDevSecOps」への投資が不可欠です。
2. 「要件定義力」の復権
AIに指示を出すプロンプトエンジニアリングは、本質的には高度な要件定義能力です。曖昧な要望を具体的なロジックに落とし込むスキルは、エンジニアだけでなく、ビジネスサイドの企画担当者にも求められるようになります。組織として「言語化能力」を高めるトレーニングが必要です。
3. AI出力の責任分界点の明確化
AIエージェントが生成したコードや成果物に不具合があった場合、誰が責任を負うのか。ベンダー任せにせず、発注側（ユーザー企業）が最終的な品質責任を持つという意識改革が必要です。AIはあくまでツールであり、そのアウトプットを承認するのは人間であるという原則を、社内規定や契約形態に反映させていくべきでしょう。