【ITニュース解説】Level Up Your Sprints: How I'm Using AI to Plan Like a Boss

システム開発の現場では、スプリントと呼ばれる短い期間で開発を進める手法が一般的である。このスプリントを成功させるためには、事前に綿密な計画を立てることが不可欠だ。計画がしっかりしていれば、開発チームは迷うことなく作業に集中でき、高品質な機能をスムーズにリリースできる。しかし、この計画作りこそが、時に大きな課題となることがある。

ある開発者は、新しいカートとチェックアウト機能を開発するにあたり、これまでのスプリント計画のやり方を見直そうとしていた。彼は、要件を集め、その機能が必要な理由を深く理解し、デザインを把握すれば、自然と良い計画が立てられると考えていた。しかし、実際に計画書を書き始めると、それが非常に手間がかかり、非効率的だと感じたという。多くの情報を整理し、タスクに落とし込み、全体像を組み立てる作業は、想像以上に時間と労力を要するものだった。

そんな中、彼は「なぜこの作業をAIに任せてみないのだろうか」という閃きを得た。彼はまず、Googleが提供する大規模言語モデルであるGemini Proを試した。集めた全ての要件や関連する資料をGemini Proに与え、製品要件ドキュメント（PRD）を作成するよう指示したのだ。PRDとは、製品開発に必要な機能や制約などを詳細に記述した文書のことで、開発の方向性を決定する上で極めて重要なものである。驚くべきことに、AIは非常に質の高いPRDを生成したという。これは、AIが大量のテキストデータから学習し、与えられた情報に基づいて適切な文書を構造化する能力があることを示している。しかし、彼は続けて同じチャットで質問を重ねていくうちに、AIが以前の会話の文脈（コンテキスト）を見失いがちになることに気づいた。長文のチャットでは、過去の発言をAIが全て記憶し続け、一貫性のある対話をするのは難しいという限界を感じたのだ。

そこで彼は、NotebookLLMという別のAIツールに目を向けた。このツールは、複数の情報源から得た知識を一度に読み込ませて、それを基に様々な処理を行える点が特徴だった。彼は、これまでに集めた全ての要件、デザイン情報、そしてGemini Proで作成したPRDなど、あらゆる知識をNotebookLLMに与えた。そして、「この知識を使って、機能デリバリー計画全体を生成し、潜在的な障害（ブロッカー）を特定し、さらに詳細なJiraストーリーを作成してほしい」と指示した。Jiraストーリーとは、開発する機能やタスクをユーザーの視点から記述したもので、開発者が作業を進める上での具体的な指針となる。NotebookLLMの出力は、まさに「驚くほど素晴らしいものだった」と彼は語っている。それは単なる情報の羅列ではなく、具体的な計画、起こりうる問題、そして実行可能なタスクが体系的にまとめられたものだったのだ。AIがまるで熟練のプランナーのように、複雑な情報を整理し、未来を予測し、具体的な行動計画まで提示できたことに彼は深く感銘を受けた。

AIによって生成された詳細な計画とJiraストーリーを手に、彼はチームのタスク管理ツールであるJiraに実際のチケットを作成していった。そして、その計画をチームメンバー全員に共有し、全員が同じ方向を向いて作業を進められるよう、入念な認識合わせを行った。このプロセスを通じて、チームは最終的な見積もりをより正確に導き出すことができたという。AIが提示した計画は、タスクの洗い出しが緻密であったため、見落としが減り、精度の高い見積もりに繋がったのだ。さらに、複数のチームにまたがる依存関係、つまりあるチームの作業が別のチームの作業に影響を与える箇所や、まだ不確実性が残るタスクを早期に特定できた。これも、AIが全体像を構造的に把握し、関連性を分析した結果だ。計画が明確になったことで、彼はただその計画に沿って作業を進めるだけでよくなった。

このAIを活用した計画作成がもたらす最大の利点は、彼の「精神的なゆとり」であった。頭の中で常に次のタスクや全体像を考えている必要がなくなり、目の前の開発作業に集中できるようになったのだ。これは、システムエンジニアにとって非常に大きなメリットだ。脳のメモリを解放し、より創造的で複雑な問題解決にリソースを割けるようになる。計画の立案という、これまで多くの時間と精神力を消費していた作業がAIによって大幅に軽減されたことで、彼は本来の業務である実装やテスト、品質向上といった部分に集中できるようになった。また、固まった計画があることで、毎週の進捗確認も非常に容易になり、必要に応じて計画を柔軟に更新することも可能になった。AIが作成した強固な計画を持つことで、彼自身だけでなく、チーム全体の生産性と効率が大幅に向上したのである。

このように、AIを計画プロセスに組み込むことで、これまでの手間と時間を要していた作業が劇的に効率化され、より質の高い計画が短時間で作成できるようになった。これは、開発者が本来の業務である実装やテストに集中できる環境を生み出し、チーム全体のパフォーマンス向上に大きく貢献する。AIは、単なる作業の補助ツールとしてだけでなく、計画立案という知的作業においても、私たちの能力を大きく「レベルアップ」させる可能性を秘めていることがわかる。システム開発におけるAIの活用は、今後ますます広がりを見せ、開発者の働き方をより効率的で創造的なものへと変革していくだろう。