仕組みを整えるほど、問いが消える――金融機関でのAWSでのAI駆動開発とチーム学習の試行錯誤

AIで実装は進むのに、チームは同じ問題につまずいてしまう。生命保険の付帯WebサービスをAWSとAIで開発する中で、私たちはこの壁に直面しました。受発注双方から初めて一緒に働くメンバーが集まり、決められた体制で完成を目指す現場では、開発を通じて共に学び、判断できるチームになることが重要でした。

試作を顧客に触ってもらうことで、机上では難しかった「機能を削る」判断が進みました。その考え方を開発の進め方にも広げ、仕様からテストまでをAI中心で進めるハーネスと、人が確認するチェックシートを整えました。

しかし、仕組みを整えるほど、手順をこなすことに偏り、進め方を問い直す動きが弱まりました。修正しても同じ問題が再発し、改善フローの共有も一部にとどまりました。納期や契約のある中、学習に時間を使う合意も得きれませんでした。

本セッションでは、エンタープライズ開発でAI活用と学習を両立させる試行錯誤を共有します。学習バックログや、プロジェクトをPBLとして捉える学習設計など、実践中の取り組みや検討中の案を交え、チームが学び、開発を改善するための次の一歩を考えます。