gaipack 本部とは？KDDIアイレットの AI 駆動開発組織と働き方を紹介します

gaipack Blog を運営している私たち「gaipack 本部」がどんな組織なのか、実はこれまでまとめて紹介したことがありませんでした。この記事では、KDDIアイレット株式会社の gaipack 本部について、事業内容・働き方・カルチャー・募集中のポジションを紹介します。

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gaipack 本部とは

gaipack 本部は、KDDIアイレット株式会社の本部組織のひとつで、AI 駆動開発ブランド「gaipack（ジーエーアイパック）」を運営しています。KDDIアイレットの公式組織図（2026年4月1日時点）では、AIDD技術部・AIDD戦略部・gaipack特命部・ビジネス・アクセラレーション事業部・アーキテクトマネジメント部・開発・デリバリー部の 6 部で構成されています。

特徴は、プリセールス（提案）から要件定義・デザイン・開発・PMO・マーケティング・研修までを本部内で一気通貫で担っていることです。営業が取ってきた案件を開発部門に渡して終わり、という分業ではなく、商談の段階からエンジニアやデザイナーが関わり、そのままプロジェクトを推進します。

母体の KDDIアイレットは、クラウド導入実績 2,500 社以上の実績を持つ KDDI グループの会社です。クラウドインテグレーションで培った受託開発の経験を土台に、gaipack 本部はその「次」である AI ネイティブなシステム開発に取り組んでいます。

事業の中心は AI 駆動開発（AIDD）

gaipack の中核事業は AI 駆動開発（AIDD: AI-Driven Development）です。要件定義から設計・実装・テストまでの開発ライフサイクル全体に AI を組み込み、開発のスピードとコストを構造から変えるアプローチで、詳しくは AI駆動開発（AIDD）とは？導入手順を解説で解説しています。

このアプローチを、要件定義・デザイン・MVP 開発・モダナイズなど約 20 のサービスとして提供しています。開発コスト 30% 削減・運用コスト 60% 削減・情報漏洩リスク 99% 低減という数値目標を掲げており、実際のプロジェクトでも要件定義の標準化で開発の手戻りを約 66% 削減した事例や、AIDD デザインで開発工数を約 50% 短縮した事例が出ています。モダナイズ案件では、従来 2〜3 年と想定された開発を約半年で実現した SkillCraft の事例もあります。

AI ネイティブな働き方

gaipack 本部の内側を紹介するうえで外せないのが、日々の業務そのものが AI 前提で設計されていることです。2025 年 10 月の立ち上げから約 1 年で、開発・ナレッジ管理・営業・バックオフィス・開発環境・観測基盤といった業務領域を AI ネイティブに再設計してきました。この取り組みの全体像は AX Day 2026 の登壇資料『AI導入を「事業成長」へ変える実践知 〜自社業務をAIネイティブに再設計する gaipack の全貌〜』として公開しています。ここでは代表的なものを紹介します。

AI に下書き、人間に判断

提案書・要件定義書・設計・実装・テストといった成果物のドラフトは AI が生成し、人間は意思決定・レビュー・承認に集中します。役割分担のイメージは「AI が 70% を加速し、人間が 30% を判断する」です。AI には「迷ったら必ず TBD と書く」ことを徹底させ、人間のレビュー・承認ゲートを必ず通す運用にしているため、スピードと品質を両立できます。エンジニアだけでなく、プリセールスもデザイナーも PM も同じスタイルで働いています。

GitHub に形式知を集約する

戦略からルール・研修資料まで、ドキュメントの正本を GitHub に集約し、人間と AI が同じ最新版を参照しながら業務を進めます。ドキュメントの更新はプルリクエストでレビューされ、蓄積されたナレッジは AI エージェントが横断的に参照できます。「あの件どうなったっけ？」を人に聞く代わりに AI に聞ける環境です。毎平日 10 時にはノウハウ共有のライブ配信「gaipack Live」を開催し、その内容を AI がブログ記事に再編して発信しています。

自社で先に使ってからサービス化する

顧客に提案する前に、まず自社業務で使い倒します。たとえばこの gaipack Blog 自体も、Agent Skills で入稿作業を半自動化して運用しています。自社で実証したノウハウだけを顧客向けサービスへ展開するので、提案には実体験の裏付けがあります。

禁止ではなく計測

AI の利用を禁止事項で縛るのではなく、OpenTelemetry で AI の利用状況を観測しながら安全に活用範囲を広げる方針をとっています。利用データからスキル（AI への業務手順書）を改善するループを回し、ノウハウはオントロジー（業務辞書）として組織に蓄積しています。

ゴールから逆算する（Working Backwards）

Amazon の Working Backwards（顧客体験を起点にゴールから逆算する手法）を、プロジェクトの進め方に限らず行動原理として取り入れています。案件では、ヒアリング・提案・要件定義（PRD）・プロジェクト計画といった成果物をゴールから逆算して順に作り、承認を得ながら顧客価値に直結する形で進めます。新しいサービスの企画や日々の業務でも、まず在りたいゴールを定めてから逆算して動きます。作るべき成果物が最初から定義されているため、AI にドラフトを任せる働き方とも相性の良い考え方です。

チームはピザ 2 枚ルールで設計する

組織設計には、Amazon の「ピザ 2 枚ルール」に近い考え方を取り入れています。チームが大きくなりすぎるとリーダーが管理に追われ、メンバーの育成やミッションの遂行に向き合えなくなるためです。チームが一定の規模を超えたら機能分割を検討する、という方針で組織を設計しています。

カルチャー

働き方のベースには、いくつかの行動原理があります。

• 完璧より提出を優先する: 不完全でもまず前に進め、改善で品質を高めます。AI でドラフトを素早く作れるからこそ成立するスタイルです
• 思いついたらすぐやる: 新しいアイデアは温めずに手を動かして試します。うまくいかないことも多いですが、その中から成功を積み上げます
• エンジョイ&エキサイティング: 難しい案件や新しい挑戦を「腕の見せ所」として楽しむ姿勢を大切にしています

また、新しく参画するメンバーの立ち上がりは研修プログラムで標準化しています。この研修は AIDD キャンプとして顧客向けにも提供しているもので、AI 駆動開発のスキルをゼロから実践レベルまで引き上げる内容です。入社時点で AI 開発の経験が十分でなくても、キャッチアップの道筋が用意されています。

採用情報

gaipack 本部では、エンジニア・プリセールスをはじめ複数のポジションで一緒に働く仲間を募集しています。募集中のポジションは時期によって変わるため、最新の募集状況・業務内容・応募要件は採用情報ページをご確認ください。応募は採用サイトや各種媒体から受け付けています。

まとめ

自社業務を AI ネイティブに再設計してきた実践の詳細は、登壇資料『AI導入を「事業成長」へ変える実践知』でも公開していますので、あわせてご覧ください。

AI で開発の当たり前が変わっていく時代に、その変化を最前線で作る側に回りたい方と一緒に働きたいと考えています。「いきなり応募はハードルが高い」という方向けにカジュアル面談も受け付けていますので、採用情報ページからお気軽にお問い合わせください！