AIエージェントとアジャイル・スクラム
from AIエージェントのマネジメント
AIエージェントとアジャイル・スクラム
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エンジニア一人が複数のAIエージェントを「チーム」としてマネジメントするときは、アジャイル・スクラムの考え方が参考になる。
役割の明確化: 各AIエージェントごとに担当タスクや得意分野を定義し、「プロダクトオーナー」としてエンジニア自身が仕様やゴールを示す。
短いスプリントとレビュー: 定期的に進捗をチェックし、必要なら仕様修正や学習データの補正を行う。たとえば「1日単位のスプリント」でタスクを割り振り、結果を確認する。
レトロスペクティブ（振り返り）: 作業完了後に、AIエージェント間の連携で問題はなかったか、指示の精度をどう上げるかなどを振り返り、次のサイクルに反映させる。
スクラムのセレモニーを軽量化: 「デイリースタンドアップ」相当として、朝イチで各エージェントのステータスを簡潔に確認。障害や追加リソースの必要性などを素早く把握し、軌道修正する。
これらを小回りの利く形で回していくと、エンジニアひとりでも複数AIを効率的に管理できる。スプリント計画と振り返りのサイクルをこまめに回すことで、タスク分担や学習モデルの改良を俊敏に行い、全体のアウトプットを高められる。