【i3DAY 2026】AI駆動開発がビジネスをどう変えるのか？

AIの進化により、ソフトウェア開発は今、大きな転換点を迎えています。しかし、多くの企業におけるAI活用は、未だに「コード生成」や「作業効率化」といった局所最適に留まっているのが実情です。

しかし、AI導入の本質は、単なる既存作業の置き換えではありません。AIは、単なるツールの枠を超え、開発プロセスそのものを再設計し、企業の競争優位を変える“基盤”となるものです。

私たちアイスリーデザインは、この前提に立ち、「AI駆動のデジタルエンジニアリング」という新たなアプローチを自ら実践しています。

2026年3月11日、昨年ご好評をいただいた「i3DAY」を今年も開催しました。弊社のセミナースペースに、クライアントの皆様を中心に昨年の約2倍となる80名の方々にお集まりいただき、セッション後の懇親会でも非常に活発な情報交換が行われました。

今回のテーマは、まさにこの「AI駆動」。AIをビジネスの「加速装置」としていかにプロセスに組み込むか、多角的な視点から知見を共有した当日のセッション内容をダイジェストでお伝えします。

オープニング：デザイン × AI × エンジニアリングの融合

冒頭、代表の芝が登壇し、アイスリーデザインが定義する「AI駆動デジタルエンジニアリング」の真価について提示しました。

AI駆動デジタルエンジニアリングとは何か

従来の開発プロセスは、以下のように「人」が中心となる構造でした。

現在、多くのAIツールが注目されていますが、その多くは「実装工程」の効率化に留まっています。しかし、製造だけを速くしても、前後工程が人の手によるアナログな状態では、ビジネス全体の速度は上がりません。

アイスリーデザインのアプローチは異なります。「デザイン × AI × エンジニアリング」を高い次元で統合することを目指しています。

• デザイン： 曖昧な要件を構造化し、意思決定を高速化する。
• AI： 全工程に組み込み、アウトプットの生成と検証を一気通貫で担う。
• エンジニアリング： スケーラブルかつ再現性ある仕組みへと落とし込む。

この3つを統合し、プロセスそのものを再設計することで、初めて「ビジネス価値創出の速度」を最大化することができます。

なぜ、企業のAI活用はうまくいかないのか

しかし、理想の「AI駆動」を実現しようとする企業の多くは、共通の壁に直面しています。

1. 情報の分断： 社内情報がGitHub、Slack、Notion、Google Drive等に分散している。
2. 文脈の欠如： AIが自社固有の仕様書や過去の経緯を理解できず、回答が一般論に留まる。
3. 精度の不安定さ： 結果として、実務レベルで「使えるAI」にならない。

解決策：AI時代の開発基盤『Phennec（フェネック）』

この課題を解決するために、私たちが自社開発したソリューションが、チーム向けAI OS『Phennec』です。

『Phennec』の本質は、LLMと企業固有のデータを高精度に接続するための「コンテキスト基盤」であるという点です。

• 分散した社内情報を統合： 既存のツール群から必要な情報を自動で収集。
• プロジェクト固有の文脈を供給： 企業の独自ルールや過去の議論ログをAIに供給し、ハルシネーションを抑制。
• AIエージェントの最適化： AIが「組織の知識」を前提に動く環境を構築。

これにより、組織は単に「AIが使える」状態から、「AIが前提の組織」へと進化を遂げます。

芝は、「Phennecは、LLMに対して各社固有の情報を的確に渡す中間レイヤー（コンテキストレイヤー）。これにより、AIエージェントが各社のルールや仕様を理解した上で動く『真のAI駆動』が可能になる。」と締めくくりました。

現在、社内での先行利用を経て、限定ユーザー向けのクローズドベータ版の提供を開始しています。ご興味をお持ちの方はぜひこちらから詳細をご覧ください！
＞ https://phennec.ai/

【Session 1】AI駆動開発でどう変わるか ー アイスリーデザインにおけるリアル

AI時代のアプリケーション開発において、「AIに丸投げすれば自動で完成する」というのは、実務レベルではまだ幻想に過ぎません。

このパートでは、サービス部門を管掌する西尾とUIデザイナーの後藤が登壇。「デザイン・AI・エンジニアリング」の3つが掛け合わさることで生まれる相乗効果と、私たちが実践する次世代ワークフローの全体像を、ビジネス価値への因果関係に沿って紐解きました。

① デザインの進化：思考を即座に「動くプロトタイプ」へ

次世代ワークフローの起点は、デザインにあります。もはやデザイナーの仕事は、単に「きれいな画面を作る」ことではありません。

AIを駆使することにより、ワイヤーフレームから「コードベースの動的画面」を即座に生成することが可能になりました。

• 圧倒的なスピード： 非エンジニアでも1〜2日でブラウザ上で動くプロトタイプを作成。
• 手戻りの最小化： 静止画ではなく「操作体験」を早期に提供することで、ステークホルダーとの認識齟齬を解消。

AIを思考の具現化ツールとして使いこなすことで、「何を作るべきか」という合意形成のスピードを劇的に引き上げることができます。

② 既存資産の解析

デザインによって「理想」が見えても、既存システムの仕様（現実）と乖離があっては実装できません。ここで、自社ソリューションである『Phennec』が真価を発揮します。

ブラックボックス化した複雑なシステムに対し、AIが「コード」と「ドキュメント」の両面から文脈を解析し、デザインと実装を繋ぐ架け橋となります。

• 仕様の再構築： 過去の議論ログや修正経緯を含めて仕様を整理。
• 影響範囲の可視化： 根拠に基づいた影響調査を爆速で完了。

非生産的な調査時間を大幅に削減することで、浮いたリソースを「ビジネス価値を生むための議論」へと大胆にシフトさせることが可能になります。

③ 制御可能なAI駆動プロセスの再設計

デザイン（理想）とAIによる解析（現実）が揃ったところで、最後にそれらを人間がコントロール可能な「強固な仕組み」へと落とし込みます。

新規開発における最大の壁は、AIによる情報の「出力過多」と不整合です。これに対しアイスリーデザインでは、あえてAIの自由度を奪う「Skills（※）」と「フォーマット定義」を導入しています。

この「制約」こそが、ハルシネーションを防ぎ、「制御可能なAI駆動開発」を実現する鍵となります。

まとめ：デザイン・AI・エンジニアリングの因果

今回のセッションで示されたのは、以下のような価値創出の連鎖です。

1. デザイン段階で、曖昧な要件をAIによって即座に「動くプロトタイプ」へと変換し、
2. AI解析によって、既存システムの仕様と照らし合わせた不整合のない知識を供給し、
3. エンジニアリングにおいて、それらを制御可能なプロセス（Skillsやフォーマット）に落とし込んで素早く実装する。

このように、「体験から逆算し、AIを介して、エンジニアリングが形にする」。この3つが統合されることで、初めてビジネスの加速装置としての「AI駆動」が完成します。

しかし、このプロセスを真に機能させるためには「人間のコントロール」が必要不可欠です。Q&Aセッションでは、登壇した二人がAI時代のデザイナー・エンジニアのあり方を次のように総括しました。

「AIを介して情報へのアクセスを共通化し、デザイナーとエンジニアが領域を越えて『実現可能な理想形』を模索し続ける姿勢が不可欠（後藤）」

「AIの出力を定型化して人間が最終判断に集中する仕組みを作ることで、本質的な議論の時間を生み出すことが重要（西尾）」

デザインが先行して「理想」を描き、エンジニアリングがAIと共に「現実」へと落とし込む。AIがプロセスを加速させるからこそ、人間は「意思決定」と「共創」という、より高度な役割へとシフトしていく。それこそが、アイスリーデザインが提唱する次世代ワークフローの本質です。

【Session 2】パネルディスカッション：JCB × アイスリーデザイン

アジャイルとAIが変える、金融業務システムの未来

後半のセッションでは、株式会社ジェーシービー（以下、「JCB」）の天野さん（PO／プロダクトマネージャー）、服部さん（スクラムマスター）をゲストに迎え、弊社エンジニア（田澤、沼田）と共に、アナログな商習慣が残る金融業務のデジタル化に挑む舞台裏を深掘りしました。

本プロジェクトは、変化の激しい市場環境に即応するため「アジャイル」を採用し、さらに開発の各工程に「AI駆動」を組み込むことで、金融業界の厳格な品質基準と開発スピードの両立を図っています。

── どのようなプロジェクトに取り組んでいるのですか？

天野さん： 現在、両社で取り組んでいるのは、弊社とカード発行会社（イシュア）様間の連絡業務をデジタル化するプロダクト『JCB BizConnect（通称：ビズコン）』の構築です。

これまでJCBとイシュア様との申請・連絡業務には、郵送やFAXといったアナログな手段が根強く残っていました。これが新規のお客様にとっての参入障壁や、他の国際ブランドに対する競争力の低下を招いていたんです。

服部さん： 社内でもデジタル化の検討は進んでいましたが、直接利益を生むシステムではないため、費用対効果の面でなかなか踏み切れずにいました。 

天野さん： そこで、「Google Cloud × スクラム開発」という、低コストかつアジリティの高い手法を採用しました。既存のレガシーなシステムに頼らず、マイクロサービスとして新しいアプリケーションを構築することで、市場が求める価値をスムーズに提供することを目指しています。

── なぜ「アジャイル」を採用したのですか？

天野さん： これまでJCBはウォーターフォール開発が基本でした。ウォーターフォール開発では初期段階で計画を行い、その計画を実行することでプロジェクトの開始から終了の計画が立てやすいのがメリットでした。しかし、変化を取り込みにくくプロジェクトの完了後に次の変更を取り込むというサイクルが一般的です。変化のスピードが速い現代においてはお客様への価値の提供が間に合わないリスクがあるため、形にしながら進めるアジャイルを用いることで、本当に使いやすいデジタル環境を適切なタイミングで提供できると考えました。

服部さん： ウォーターフォールだと、仕様の細かな抜け漏れが発覚した際に契約の巻き直しや追加費用が発生する可能性があります。「期間内に収まるなら次のスプリントでやろう」と柔軟に動くことができるのが、アジャイルの最大のメリットの一つですね。

田澤： エンジニア側としても、今回のリプレイス案件のように業務要件が非常に複雑な場合、一度で完璧に理解するのは至難の業です。要件定義の段階ではしっかりしていても、我々開発陣に降りてきた際に微妙な認識のズレや考慮漏れが発生することが多々ありました。スプリントを回す中で「抜けに気づいて、すぐ直す」という柔軟な方向転換ができる点はアジャイルならではの進め方ですね。

天野さん： 加えて、ビジネス的な目線でのメリットも非常に大きいと感じています。アジャイルならビジネスサイドが要件を決める時に、正直「ふわっと」した状態でも開発を始められちゃうんですよね。

ウォーターフォールの要件定義に時間をかけて緻密な計画を立てていると価値提供のタイミングを逸してしまう可能性があるため、動きながら開発を進めてしまう方が、結果としてビジネス価値に直結するものが早く出来上がるという観点もあると思っています。

── 一方で、現場で感じるアジャイルのメリットと課題は何ですか？

沼田： 現場では、その場でコードをリファクタリングしていける柔軟性があります。ただ、リリースという最終的なゴールイメージが、開発者からは少し見えにくくなるという側面はある意味課題と言えるかもしれません。

天野さん： その点は、PO（プロダクトオーナー）である私がしっかりカバーするようにしています。デベロッパーの皆さんの日々の生産性やベロシティを常に見ながら、「このペースならスケジュールに間に合うか」という管理を行い、会社側への報告も私が行っています。

ですので、開発メンバーの皆さんからすれば、あえてそのあたりの「期限のプレッシャー」が見えないようになっている部分もあるかもしれません。皆さんが過度にスケジュールを意識しすぎなくても、開発が自然と前へ回っていくような環境作りを意識しています。

田澤： 天野さんが全体をコントロールしてくださっているおかげで、エンジニアは目の前の品質向上に集中できているというのもありますね。もう一つの大きなメリットとして感じているのは、アジャイルならではの高頻度な振り返りによる改善サイクルの速さです。

ウォーターフォールでは数ヶ月の開発が終わってから初めて振り返りをすることが多いですが、アジャイルでは2週間ごとのスプリント単位で振り返りを行います。技術的な改善はもちろん、「専門用語の解釈がズレていた」といった進行面の反省もすぐ次の一手に活かすことができます。

服部さん： 現場がそのような改善を上げてくれるので、100%の力で開発タスクを詰め込まず、15%ほどの「余白」をあえて作っています。そこはスクラムマスターの腕の見せ所かなと思っています。その時間を、振り返りや技術的な負債の解消に充てることで、持続可能な生産性を維持しています。

── 続いてAI駆動開発についてもお伺いさせてください。どのように現場へAIを導入していますか？

服部さん： まず大前提として、私たちがアジャイル開発に取り組んでいるのは、不確実性の高いビジネス環境において、価値あるものをスピーディーに世に出していくためです。その目的を達成する上で、AIはまさに「加速装置」になり得ます。AIを導入することで何かしらのタスクの生産性が上がるのであれば、事業目標を達成するために「使わない手はないよね」というのが、私たちの基本的なスタンスです。

ただ、導入にあたって苦労したポイントも多々あります。金融業界はセキュリティを非常に高く保つ必要がありますし、また、AI活用にあたって様々なリスクを軽減するための社内ルールもあります。これらを守りつつ、いかに現場へ落とし込むかが鍵でした。

沼田： 現場ではAIによるコードレビューを自動化する仕組みを入れるなど、常にアップデートしています。また、弊社はCursorを使用していますが、実装面での効率化はもはやスタンダードになりつつあります。加えて、AIにコードを書かせる前に「いかに精度の高い情報をインプットさせるか」、そして書かせた後に「どう品質を担保するか」というプロセス自体にもAIを組み込んで改善できないかという点に挑戦しています。

── AI活用における悩みがあればおしえてください。

田澤： 開発現場では「AIが書いたコードをAIがレビューし、さらにそれを人間がレビューする」というフローに、若干のジレンマを感じています。

AIのレビューに従って修正しても、いざ人間が二次レビューをすると「もっとシンプルな書き方があるよね」となることが多々あり、結局人間のコストがかかってしまう。そのため、現在はAIをあくまで「一時レビュアー」として活用しています。秘匿情報の混入チェックや、ピンポイントな不備の指摘はAIに任せ、最終的な「コードの平易さ」や「最適解」の判断は人間が行う。この二段構えで、質を担保しています。

沼田： 実装面でもコストと利用制限の問題は切実です。エンタープライズ向けのプランでも、利用量の上限に達するとAIが使えなくなってしまうので、そのリソース管理も新たな悩みの一つです。

田澤： トレンドの移り変わりが激しすぎるのも悩みどころです。最新のツールやモデルが次々と出るので、安易に年契約でディスカウントをするよりも、月単位で柔軟にツールを切り替えていく判断が必要だと感じています。

沼田：AIの最新情報に関しては、主にXで仕入れることが多いですね。あとは技術イベントに参加したりもします。最近は情報の波が激しすぎて、いわゆる「AI疲れ」を感じることもあります。

なので、全ての情報を追いかけるのではなく、本当に信頼できる発信者を厳選してフォローしたり、開発のパラダイムを根本から変えうる重要なニュースに絞って重点的にチェックしたりするようにしています。

天野さん： 現場の皆さんが日々キャッチアップした情報を上げてもらい、それを私がコストやセキュリティとのバランスを見ながら取捨選択していく。こうした「現場の知見」と「マネジメントの判断」が上下で繋がっている状態であることが、チームとしてもベストな運用なんじゃないかと思っています。もちろん、何でも導入できるわけではありませんが、可能性を感じるものがあれば、迷わず提案してほしいですね。

── AIベースの業務再構築に向けた、今後の展望をおしえてください。

服部さん： 足元の課題としては、やはりセキュリティガイドラインとの向き合い方ですね。金融機関としてリスクに慎重になるのは当然ですが、すべてを禁止していては世の中の流れに取り残されてしまいます。リスクを低減する仕組みを整えたり、社内ルールに適合したツールを自社で開発したりと、攻めと守りのバランスを模索している最中です。

また、今後は「意識のアップデート」が不可欠だと感じています。今はまだAIを「補助」として使う人が多いですが、これからは「AIがやることを前提」に業務フローそのものを再構築していくフェーズになっていくと思います。AIをベースに仕事を進める形へ、業務のあり方そのものを見直していく必要があります。

天野さん： 同感です。業務プロセスの見直しに合わせて、私たち一人ひとりの能力や役割もアップデートしていかないといけません。例えば、承認者のレビューの仕方も変わってくるはずで、「AIがここまで保証しているなら、人間はこの点だけを重点的に見ればいい」といった勘所が、実践を通じて明確になっていくと思います。

こうした「AIを使いこなすためのマインド」を一度決めて終わりにせず、常にアップデートし続ける。その考え方をまず私たちが実践し、全社に波及させていくことが、AI導入のメリットを最大化するための近道だと考えています。

沼田： 私たちも、アジャイルとAI駆動開発は非常に相性がいいと感じています。AIの進化によって開発の常識が塗り替えられていくなかで、その変化に柔軟に適応し、常に最大の成果を出せる手法を模索し続けたいですね。

田澤： 現在、非常にヘルシーな状態で高い生産性を出せていますが、今後はさらに「人に依存しない仕組みづくり」も重要になると考えています。誰がチームに加わってもAIを武器に高いパフォーマンスを発揮できるような再現性を高め、JCB様のプロダクト価値を最大化できるよう、引き続き尽力していきたいと思っています。

セッションでは、金融業界特有の厳格な品質基準を守りつつ、アジャイルとAIをいかに上手く開発現場へ組み込むかというリアルな試行錯誤が共有されました。

AIを単なる補助ではなく、業務プロセスを再構築する基盤として捉え、人間が「判断」に集中できる環境を整え続けること。その絶え間ないマインドのアップデートこそが、不確実な時代に価値を届け続ける鍵となるはずです。

総まとめ：日本の競争力を、AI駆動で「再起動」する

今回の「i3DAY 2026」を通じて私たちが共有したのは、AI活用を単なるトレンドに留めず、実務レベルの「仕組み」へ落とし込むための具体的な道筋です。

今、日本のITは大きな転換点にあります。労働人口の減少や生産性の停滞、デジタル競争力の低下。この状況を打破するには、AIを前提とした産業構造の再設計が不可欠です。

私たちアイスリーデザインは、「デザイン × AI × エンジニアリング」の力で企業の価値創出を加速させ、日本の競争力を再起動することを目指しています。今回のイベントを通してお伝えしたかったのは、以下の3つのポイントです。

• AIはツールではなく“基盤”である：局所的な効率化ではなく、開発プロセス全体の再設計が必要。
• 「全体最適」が鍵：デザイン × AI × エンジニアリングの統合こそが、ビジネス価値を最大化する。
• 速度が競争優位を決める：AI駆動開発はもはや選択肢ではなく、生き残るための前提条件である。

JCB様とのパネルディスカッションで語られた「現場のリアルな視点」が示した通り、厳格な品質が求められる領域ですら、AI駆動へのシフトは着実に始まっています。

アイスリーデザインは、今回発表した『Phennec』をはじめ、AIと人間がより円滑に連携できるプロセスをこれからも追求し続けます。ご来場いただいた皆様、そしてご登壇いただいた皆様、本当にありがとうございました！