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AIで速く書けるのに、なぜ納期は縮まらないのか
〜レビュー待ちと手戻りが増えた、開発チームの3カ月〜
この動画でわかること
生成AIの導入によってコードの記述スピードは上がったものの、チーム全体の開発納期がむしろ延びてしまう「構造的な原因」と「解決策」を解説した動画です。
AIが短縮できるのは開発全体の6工程のうち「書く」作業のみであり、提出前の検証不足によってレビュー待ちや手戻りが増えてしまう現場の課題(4つの詰まり)を分析。納期短縮とエンジニアの成長を両立させる「3つの習慣(読む・確かめる・直す)」と、管理職が整備すべき運用ルール・育成体制の選び方をご紹介します。AI時代の開発プロセス見直しや若手エンジニアの自走化を目指す方は、ぜひ本動画をご視聴ください。

動画の内容
- 生成AI導入による「開発高速化」の誤解と実際のボトルネック
- 海外データに見る「コード記述短縮」と「レビュー時間倍増」のギャップ
- 開発チームで発生する「4つの詰まり」(レビュー待ち・説明不能・認識相違・リーダーの抱え込み)
- 納期を短縮する「出す前の3つの習慣」(読む・確かめる・直す)
- 生成AIと人間の役割分担(得意領域と責任範囲の明確化)
- 管理職が決めておくべき5つのレビュー運用ルール先輩の負担を抑える若手育成アプローチ(社内育成 vs 外部伴走型研修)
こんな方におすすめ

- 生成AIを導入したものの、期待ほど開発納期が短縮せず課題を感じている開発マネージャー・管理職
- 若手・新人のコードレビューや手戻り修正対応に追われ、自身のコア業務(設計・顧客対応)に集中できないチームリーダー
- AI任せのコード提出によるトラブルを防ぎ、自ら検証・修正できる「自走するエンジニア」を育てたい人事・人材開発担当者
- 先輩社員の指導負荷を軽減しながら、実務で通用する開発の基礎力を効率的に身につけさせたい経営層・事業責任者
