We Held "LeanXP Study Group #1" to Explore the Future of AI and Software Development
We Held "LeanXP Study Group #1" to Explore the Future of AI and Software Development
by
SHUNICHI HAYASHI
We Held "LeanXP Study Group #1" to Explore the Future of AI and Software Development
Bekind Labs recently held the first LeanXP Study Group.
At this study session, participants discussed the challenges development teams will face in the coming years—or perhaps even months—as the relationship between AI and software development evolves, and explored potential solutions, using practical insights from LeanXP as a guide.
While AI is increasingly being used in many development environments to assist with code generation, research, and organization, the nature of the decision-making and learning required of development teams is also gradually changing.
It’s no longer just about speeding up development; we must also consider what to build, why we build it, how we make decisions, and how we continue to learn. I feel that the importance of addressing these questions has grown significantly.
About the LeanXP Study Group
The LeanXP Study Group is an initiative centered on Lean XP practitioners, aimed at promoting problem-solving and networking among participants.
Through dialogue grounded in practical knowledge, we aim to jointly explore new approaches to AI and software development.
In LeanXP practice, emphasis has traditionally been placed on building in small increments, obtaining feedback quickly, learning as a team, prioritizing quality, and continuously delivering value to users.
At this study group, participants discussed how to apply this practical knowledge of LeanXP to software development in an AI-driven context.
Topics Discussed
The theme of this session was software development with AI as a given and the role of the team.
AI is beginning to naturally integrate into daily development tasks such as writing code, researching, organizing, and testing. At the same time, as AI increasingly supports parts of our work, it feels as though the question of where humans and teams make decisions and how they learn is becoming more pressing.
These changes are beginning to impact the development philosophies and practices that have long been valued. What should we test in small steps? Where should we seek feedback? And how can we apply what we learn to future practice? When we assume the presence of AI, there may be situations where we need to reexamine the very foundations of development as we’ve known them.
At the study session, we discussed the challenges development teams will face moving forward and potential approaches to addressing them, taking these changes into account.
Our starting point was not just the know-how of AI implementation, but also how to reevaluate how we build, make decisions, measure, and learn as a team.
As a forum for practitioners to exchange ideas
Discussions surrounding AI and software development are topics where there is no single definitive answer.
While the number of tools and use cases continues to grow daily, the challenges that arise in actual development environments vary depending on the organization’s situation, the team’s maturity, the nature of the product, and the relationship with users.
Therefore, it is important not only to learn general best practices but also for practitioners to share their on-the-ground perspectives and think together.
This study session was an opportunity not only to consider what AI makes more convenient, but also to think about what is easy to overlook amid these changes, where human judgment is necessary, and how to preserve these learnings within the team.
I believe that the mindset of observing, formulating hypotheses, testing in small steps, and continuously learning—which has long been valued in LeanXP practice—serves as a valuable guide for software development in the AI era as well.
Looking Ahead
This first LeanXP study session (#1) served as an opportunity for practitioners to share challenges and perspectives regarding software development in an AI-driven environment.
The relationship between AI and software development will undoubtedly continue to evolve. Even as tools and processes change, it is essential for teams to observe what is happening on the ground and apply those learnings to future practices in order to continue delivering value.
At Bekind Labs, we will continue to explore AI-driven software development and the ideal structure of teams through dialogue grounded in the practical knowledge of LeanXP.
これからのAIとソフトウェア開発に向き合う「LeanXP勉強会 #1」を開催しました
Bekind Labsでは先日、LeanXP勉強会 #1を開催しました。
今回の勉強会では、AIとソフトウェア開発の関係が変化していく中で、これから数年、もしかしたら数ヶ月のうちに開発チームが向き合うことになる課題と、その対応の方向性について、LeanXPの実践知を手がかりに参加者同士で話し合いました。
AIがコード生成や調査、整理を支援する場面が、多くの開発現場で広がってきた一方で、開発チームに求められる判断や学習のあり方も、少しずつ形を変えています。
単に開発を速くするだけではなく、何をつくるのか、なぜつくるのか、どのように判断し、どのように学び続けるのか。そうした問いに向き合うことの重みは、以前より増していると感じます。
LeanXP勉強会について
LeanXP勉強会は、Lean XPの実践者を中心に、参加者同士の課題解決と交流を促進することを目的とした取り組みです。
実践知に基づいた対話を通じて、AIとソフトウェア開発の新しいあり方を共に探求していくことを目指しています。
LeanXPの実践では、小さくつくること、早くフィードバックを得ること、チームで学ぶこと、品質を大切にすること、ユーザーに価値を届け続けることなどが重視されてきました。
今回の勉強会では、そうしたLeanXPの実践知を、AIを前提にしたソフトウェア開発にどのように活かしていけるのかを参加者同士で考えました。
今回話し合ったテーマ
今回のテーマは、AIを前提にしたソフトウェア開発とチームのあり方です。
AIは、コードを書く、調べる、整理する、試すといった日々の開発作業に、自然に入り込みはじめています。一方で、作業の一部がAIによって支えられるようになるほど、人間やチームがどこで判断し、どのように学ぶのかが、よりはっきり問われるように感じます。
こうした変化は、これまで大切にされてきた開発の考え方やプラクティスにも影響を与えはじめています。何を小さく試し、どこからフィードバックを得て、どのように学びを次の実践につなげていくのか。AIがあることを前提にしたとき、これまでの開発の前提そのものを問い直す場面も出てくるのかもしれません。
勉強会では、こうした変化を踏まえながら、これから開発チームが向き合うことになる課題と、その対応の方向性について話し合いました。
AI活用のノウハウだけではなく、チームのつくり方、決め方、測り方、学び方をどう見直していくのかが、ひとつの出発点になりました。
実践者同士で考える場として
AIとソフトウェア開発をめぐる議論は、正解がひとつに定まらないテーマです。
ツールの使い方や活用事例は日々増えていますが、実際の開発現場で起きる課題は、組織の状況、チームの成熟度、プロダクトの性質、ユーザーとの距離によって変わります。
そのため、一般的なベストプラクティスを学ぶだけではなく、実践者同士がそれぞれの現場感を持ち寄りながら考えることが重要です。
今回の勉強会も、AIによって何が便利になるのかだけではなく、その変化の中で何を見落としやすくなるのか、どこで人間の判断が必要になるのか、どのように学びをチームに残していくのかを考える時間になりました。
LeanXPの実践で大切にされてきた、観察し、仮説を立て、小さく試し、学び続けるという姿勢は、AIを前提にしたソフトウェア開発においても有効な手がかりになると感じています。
今後に向けて
今回のLeanXP勉強会 #1は、AIを前提にしたソフトウェア開発について、実践者同士で課題や視点を共有する機会となりました。
AIとソフトウェア開発の関係は、これからも変化していくはずです。ツールやプロセスが変わる中でも、チームが価値を届け続けるためには、現場で起きていることを観察し、学びを次の実践につなげていくことが欠かせません。
Bekind Labsでは今後も、LeanXPの実践知に基づいた対話を通じて、AIを前提にしたソフトウェア開発とチームのあり方を探求していきます。
미래의 AI와 소프트웨어 개발을 주제로 한 'LeanXP 스터디 모임 #1'을 개최했습니다
Bekind Labs에서는 지난번, LeanXP 스터디 모임 #1을 개최했습니다.
이번 스터디에서는 AI와 소프트웨어 개발의 관계가 변화해 가는 가운데, 앞으로 몇 년, 어쩌면 몇 달 안에 개발 팀이 마주하게 될 과제와 그 대응 방향에 대해, LeanXP의 실천 지식을 바탕으로 참가자들끼리 이야기를 나누었습니다.
AI가 코드 생성이나 조사, 정리를 지원하는 상황이 많은 개발 현장에서 확산되고 있는 한편, 개발 팀에게 요구되는 판단과 학습의 방식도 조금씩 변하고 있습니다.
단순히 개발 속도를 높이는 것뿐만 아니라, 무엇을 만들 것인가, 왜 만드는가, 어떻게 판단하고 어떻게 계속 배워나갈 것인가. 이러한 질문에 직면하는 것의 중요성은 예전보다 더 커지고 있다고 느낍니다.
LeanXP 스터디 모임에 대하여
LeanXP 스터디 모임은 Lean XP 실천가를 중심으로, 참가자 간의 과제 해결과 교류를 촉진하는 것을 목적으로 하는 활동입니다.
실무 지식을 바탕으로 한 대화를 통해, AI와 소프트웨어 개발의 새로운 방향을 함께 모색해 나가는 것을 목표로 하고 있습니다.
LeanXP 실천에서는 작게 만들기, 빠르게 피드백 얻기, 팀으로 배우기, 품질을 소중히 여기기, 사용자에게 지속적으로 가치를 전달하기 등이 중시되어 왔습니다.
이번 스터디 모임에서는 이러한 LeanXP의 실천 지식을 AI를 전제로 한 소프트웨어 개발에 어떻게 활용할 수 있을지 참가자들끼리 함께 고민해 보았습니다.
이번에 논의한 주제
이번 주제는 AI를 전제로 한 소프트웨어 개발과 팀의 모습입니다.
AI는 코드를 작성하고, 조사하고, 정리하고, 테스트하는 등 일상적인 개발 작업에 자연스럽게 스며들기 시작했습니다. 한편, 작업의 일부가 AI에 의해 지원될수록 인간이나 팀이 어디서 판단하고, 어떻게 배워야 하는지가 더욱 명확하게 요구되는 것처럼 느껴집니다.
이러한 변화는 그동안 소중히 여겨져 온 개발의 사고방식과 실천 방식에도 영향을 미치기 시작했습니다. 무엇을 작은 단위로 시험해 보고, 어디서 피드백을 얻으며, 어떻게 배움을 다음 실천으로 이어갈 것인가. AI가 존재한다는 것을 전제로 할 때, 기존의 개발 전제 자체를 재고해야 하는 상황도 생길지 모릅니다.
스터디 모임에서는 이러한 변화를 고려하며, 앞으로 개발 팀이 마주하게 될 과제와 그에 대한 대응 방향에 대해 논의했습니다.
AI 활용 노하우뿐만 아니라, 팀을 구성하고, 결정하고, 성과를 측정하며, 배워나가는 방식을 어떻게 재검토해 나갈지가 하나의 출발점이 되었습니다.
실무자끼리 함께 고민하는 자리로서
AI와 소프트웨어 개발을 둘러싼 논의는 정답이 하나로 정해지지 않는 주제입니다.
도구의 사용법이나 활용 사례는 날로 늘어나고 있지만, 실제 개발 현장에서 발생하는 과제는 조직의 상황, 팀의 성숙도, 제품의 특성, 사용자와의 거리 등에 따라 달라집니다.
따라서 일반적인 모범 사례를 배우는 것뿐만 아니라, 실무자들끼리 각자의 현장 경험을 공유하며 함께 고민하는 것이 중요합니다.
이번 스터디 모임도 AI로 인해 무엇이 편리해지는가뿐만 아니라, 그 변화 속에서 무엇을 간과하기 쉬운지, 어디서 인간의 판단이 필요한지, 어떻게 배움을 팀에 남겨둘지를 고민하는 시간이 되었습니다.
LeanXP 실천에서 중요하게 여겨져 온, 관찰하고, 가설을 세우고, 소규모로 시험해 보고, 계속 배워나가는 자세는 AI를 전제로 한 소프트웨어 개발에서도 유효한 단서가 될 것이라고 느낍니다.
앞으로를 향해
이번 LeanXP 스터디 모임 #1은 AI를 전제로 한 소프트웨어 개발에 대해 실천가들끼리 과제와 관점을 공유하는 기회가 되었습니다.
AI와 소프트웨어 개발의 관계는 앞으로도 계속 변화할 것입니다. 도구나 프로세스가 바뀌는 와중에도 팀이 가치를 지속적으로 전달하기 위해서는 현장에서 일어나는 일을 관찰하고, 배움을 다음 실천으로 이어가는 것이 필수적입니다.
Bekind Labs에서는 앞으로도 LeanXP의 실천적 지식에 기반한 대화를 통해, AI를 전제로 한 소프트웨어 개발과 팀의 존재 방식을 탐구해 나갈 것입니다.
