論文の概要: Between Policy and Practice: GenAI Adoption in Agile Software Development Teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07051v1
• Date: Sun, 11 Jan 2026 20:04:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 19:08:01.138754
• Title: Between Policy and Practice: GenAI Adoption in Agile Software Development Teams
• Title（参考訳）: 政策と実践の間: アジャイルソフトウェア開発チームにおけるGenAIの採用
• Authors: Michael Neumann, Lasse Bischof, Nic Elias Hinz, Luca Stockmann, Dennis Schrader, Ana Carolina Ahaus, Erim Can Demirci, Benjamin Gabel, Maria Rauschenberger, Philipp Diebold, Henning Fritzemeier, Adam Przybylek,
• Abstract要約: 生成AI(GenAI)ツールは、さまざまなソフトウェアエンジニアリング活動を再編成し始めている。 本研究では,アジャイル実践者が現実の組織的コンテキストにおいてGenAIツールをどのように採用するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4768202202649783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Context: The rapid emergence of generative AI (GenAI) tools has begun to reshape various software engineering activities. Yet, their adoption within agile environments remains underexplored. Objective: This study investigates how agile practitioners adopt GenAI tools in real-world organizational contexts, focusing on regulatory conditions, use cases, benefits, and barriers. Method: An exploratory multiple case study was conducted in three German organizations, involving 17 semi-structured interviews and document analysis. A cross-case thematic analysis was applied to identify GenAI adoption patterns. Results: Findings reveal that GenAI is primarily used for creative tasks, documentation, and code assistance. Benefits include efficiency gains and enhanced creativity, while barriers relate to data privacy, validation effort, and lack of governance. Using the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, we find that these barriers stem from misalignments across the three dimensions. Regulatory pressures are often translated into policies without accounting for actual technological usage patterns or organizational constraints. This leads to systematic gaps between policy and practice. Conclusion: GenAI offers significant potential to augment agile roles but requires alignment across TOE dimensions, including clear policies, data protection measures, and user training to ensure responsible and effective integration.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト: 生成型AI(GenAI)ツールの急速な出現は、さまざまなソフトウェアエンジニアリング活動を再形成し始めている。 しかし、アジャイル環境における彼らの採用はいまだ過小評価されている。 目的:本研究では、アジャイル実践者が、規制条件、ユースケース、メリット、障壁に注目しながら、現実の組織環境でGenAIツールをどのように採用するかを調査します。 方法:17の半構造化インタビューと文書分析を含む3つのドイツの組織を対象に,探索的多重ケーススタディを行った。 GenAI導入パターンを特定するために,クロスケース・セマンティック分析を適用した。 結果: GenAIは主にクリエイティブなタスク、ドキュメント、コードアシストに使用されていることが判明した。 メリットは効率の向上とクリエイティビティの向上,データプライバシや検証作業,ガバナンスの欠如などだ。 テクノロジー・オーガナイゼーション・環境(TOE)フレームワークを用いることで、これらの障壁は3次元にわたるミスアライメントに由来することがわかった。 規制圧力は、実際の技術利用パターンや組織的な制約を考慮せずに、しばしばポリシーに変換される。 これにより、政策と実践の間に体系的なギャップが生じる。 結論: GenAIはアジャイルの役割を増強する大きな可能性を提供しますが、責任と効果的な統合を保証するためには、明確なポリシー、データ保護対策、ユーザトレーニングなど、TOEの領域をまたがる調整が必要です。

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