Graat、au PAYの内製開発でAIエージェント活用、属人化した知見を組織の資産に

公開日:2026年04月27日

AIエージェント

AI導入支援・コンサル

グロース・アーキテクチャ＆チームス（Graat）は、KDDIが提供するQRコード決済サービス「au PAY」の内製アジャイル開発において、AIエージェントを活用した企画・要件定義改革を支援しています。この取り組みでは、熟練者の判断観点やノウハウをAIに組み込み、組織で再利用できる状態にします。これにより、企画と開発のコミュニケーションの質を高め、より本質的な議論に時間を使えるようにしました。Graatが提供するAIエージェントデザインサービス「EBAAD」の代表的な実践事例です。

この記事をシェア

ポイント

1
熟練者の暗黙知をAIエージェントに組み込み、属人化した知見を組織全体で活用可能にした。
2
企画・要件定義のプロセスにAIを継続的に組み込むことで、品質ばらつきを低減し、有識者への依存を和らげた。
3
AIによる思考支援と作業代行を組み合わせ、企画担当者と開発者の認識合わせをスムーズにした。

背景：企画・要件定義における属人化の課題

KDDIではau PAYの内製アジャイル開発を進める中で、企画・要件定義の領域に課題がありました。熟練した担当者が持つ判断観点やノウハウが属人化しやすく、成果物の品質にばらつきが生じていました。要件を整理する際には、業務要件やシステム影響、関係者視点などを考慮する必要がありますが、そうした判断は経験豊富な人材の暗黙知に支えられています。ドキュメント整備やトレーニングだけでは、組織全体で再現することが難しい状況でした。

取り組みの概要：AIエージェントを組み込んだ仕組みを設計

GraatはKDDIのアジャイル開発部と協働し、バックログ作成支援システムを設計・実装しました。このシステムの主眼は、企画・要件定義の一連の流れ全体を見直し、人とAIの役割分担を再定義することです。AIが継続的に機能する業務プロセスを設計し、構想整理から業務の可視化、プロセス設計、実装、運用改善までを一貫して支援しています。

特長：思考支援と作業代行の組み合わせ

GraatはAI活用を単なる自動化ではなく、思考支援と作業代行を組み合わせて設計しています。具体的には、要件の検証（背景や目的の関連性確認）、必要な知識の補足（既存システムの参照）、関係者視点でのレビュー（エンドユーザーやエンジニア視点のシミュレーション）、バックログ生成・登録（チケット管理ツールへの自動登録）などを支援します。これにより、人が考えるべき価値や実現方法の検討を支えた上で、作業を代行する形を実現しています。

成果：属人知を組織の資産へ

この取り組みにより、企画担当者と開発者が認識をそろえながら、より本質的な要件価値の議論に時間を使いやすい状態が生まれました。経験の浅い担当者でも一定の観点を踏まえて企画・要件定義を進めやすくなり、有識者への過度な依存を和らげる効果も出ています。また、熟練者の暗黙知がAIを通じて再利用可能な形に置き換えられ、組織の中で活用・継承できる資産へと変わりつつあります。現在はau PAYに関わる複数チームで運用されており、今後さらなる展開が予定されています。