2026.2.20_Developers Summit 2026_登壇資料

Transcript

1. AI が​ 書けるから​ こそ、​ 書かせない​ 巣籠 悠輔 Yusuke Sugomori, CTO 少人数内製チームが、​ AI 駆動開発で​ 大規模な​ レガシー刷新に​ 立ち向かう​ 現実解
2. 2024 年9 月に​ 立ち上がった、​ 丸井グループの​ テックカンパニー
4. 20 年物の​ 熟成された​ システムを​ 絶賛刷新中 🥃 エンジニアゼロから​ はじめる​ 内製開発
5. エポスカード会員数約800 万人を​ 支える​ 大規模システムに​ 対し、​ まだ​ エンジニアは​ 10 人弱 エンジニアが​ ボトルネックに​ なるのを​ 防ぎたい​ ...!
6. 人数の​ 少ない​ エンジニアチームが​ ボトルネックに​ ならないよう、​ ノーコードや​ CMS も​ 導入 全部​ やるのは​ 無理。​ 仕組みを​ つくって​ エンジニア以外でも​ 内製できるように​
7. 開発環境に​ ついても​ 整備し、​ 境界型セキュリティから​ ゼロトラストへ​
8. そして、​ ゴリゴリ AI 駆動開発推進中 🦍
9. でも、​ AI に​ 丸投げしても​ うまく​ いかない。​ ... なんで？​ （しかも​ やって​ 欲しい​ タスクほど）​
10. 1. 人間の​ 処理能力が​ 微妙 2. AI の​ アウトプットが​ 微妙
11. 1. 人間の​ 処理能力が​ 微妙 2. AI の​ アウトプットが​ 微妙
12. 生成AI の​ 登場で、​ 人間は​ 何を​ 処理している？​ AI の​ アウトプットの​ 「レビュー」とは？​
13. AI に​ よって​ 「書く​ 速さ」は​ ほぼ無限に​ なった​ それに​ より、​ 人間に​ とっては​ コード量ではなく​ 「判断量」が​ 飛躍的に​ 増加 🤯
14. そも​ そも、​ エンジニアが​ 何かを​ 実装する​ ときは、​ 手順を​ 踏んでいたは​ ず📝 1. 理解： 現状の​ コードを​ 理解する​ 2. 設計： 設計・実装方​ 針を​ 考える​ 3. ​ 実装： 考えた​ 内容を​ 実装する​
15. AI は​ この​ 「理解 ▶︎ 設計 ▶︎ 実装」の​ ステップを​ 一度に​ 行えてしまう​ 人間は​ フェーズが​ 混ざった​ アウトプットを​ 前後関係なしで​ 理解・​ 判断しなければならない​ （ボトルネックは​ コード量ではなく、​ 理解・判断量の​ 増加）​
16. AI に​ よる​ アウトプットの​ フェーズを​ 分け、​ 人間の​ 「判断コスト」を​ 下げる​ フェーズを​ またいだアウトプットは、​ AI に​ 書かせない​ 💡 Solution
17. 1. 理解.md ： 現状の​ コードを​ 理解する​ 2. 設計.md ： 設計・実装方​ 針を​ 考える​ 3. 実装.md ： 考えた​ 内容を​ 実装する​ Claude の​ Skills は、​ フェーズごとに​ 別々に​ 定義する​
18. Research Plan Implement Output AI 駆動開発の​ フェーズ分離まとめ
19. フェーズを​ 分ける​ ことに​ より、​ AI の​ アウトプットの​ クオリティも​ コントロールできるように​ 💡
20. 1. 人間の​ 処理能力が​ 微妙 2. AI の​ アウトプットが​ 微妙
21. AI の​ アウトプットは、​ 何かしらの​ 「制約」を​ 設ける​ ことが​ クオリティを​ 上げる​ キーと​ なる​ フェーズなり、​ 「職種」なり、​ なんでも​
22. 逆に​ 制約が​ ないと、​ ・独自の​ 判断・解釈を​ する​ ・独自の​ 実装を​ する​ などが​ 起こり、​ アウトプットが​ 微妙に​
23. フェーズ分離は、​ 各フェーズでの​ 「問いを​ １つに​ する」と​ いう​ 制約を​ 設けている​ 1. 理解： どう​ いう​ 現状か？​ 2. 設計： どう​ 変えるか？​ 3. ​ 実装： どう​ 書くか？​
24. また、​ 各フェーズで​ ・​ 「やっていい​ こと」 ・​ 「やってはいけない​ こと」 を​ 決め、​ 更なる​ 制約を​ 設ける​
25. フェーズ１： 理解 (Research) ✅DO ・事実の​ 収集と​ 記録に​ 徹する​ ・ファイルパス、​ 依存関係などの​ 明示 ・​ 「何が​ 起きているか」だけを​ 書く​ DO NOT ・改善案の​ 提示 ・設計批評 ・​ 「これは​ おかしい」と​ いう​ 評価など​ 🚫
26. 理解 (Research) フェーズでは、​ とにかく​ 現状を​ 「判断せず」に​ 集める​ ここで​ 判断を​ 始めると、​ 後続の​ すべてが​ 仮定に​ 汚染される​ 🤯
27. フェーズ２： 設計 (Plan) ✅DO ・理解フェーズ結果を​ 根拠に​ した​ 設計 ・設計プランの​ トレードオフの​ 明示 ・​ 不明点を​ 質問と​ して​ 顕在化 DO NOT ・曖昧な​ 前提を​ 残す ・未決定事項を​ 残したままの​ 進行 ・​ 実装を​ 始める​ ・​ 実装しながら​ 考える​ 🚫
28. 設計 (Plan) フェーズでは、​ 理解内容を​ 元に、​ すべてを​ 決め切る​ 未決定事項は​ 残さず、​ 人間の​ 意思決定を​ 先に​ 済ませる​ 💡
29. フェーズ３： 実装 (Implement) ✅DO ・設計に​ 忠実な​ 実装 ・現状確認の​ 徹底​ （git status など） ・想定外が​ 出たら​ 止まる​ DO NOT ・勝手な​ 最適化 ・計画外の​ 変更 ・問題への​ 自己判断 🚫
30. 実装 (Implement) フェーズでは、​ AI を​ ただの​ 作業者に​ する​ ここでも​ AI に​ 判断を​ させない​ ことで、​ AI の​ 暴走を​ 防ぐ​ ⛔️
31. Research Plan Implement Output AI 駆動開発の​ フェーズ分離まとめ 実際に​ 人間が​ 考えて​ 判断するのは​ 設計フェーズに​ 集約される​ （どこで​ 判断すべきか​ 迷わない）​
32. AI に​ 期待しているのは​ 「賢さ」ではなく、​ 期待するのは​ 「制約下での​ 再現性」​ AI に​ 何を​ させないか、​ 人間が​ どこでだけ判断するかが​ 大事
33. フェーズ分離AI 駆動開発で、​ 大規模な​ レガシーシステムを​ ストラングラーパターンで​ 刷新中 取り組むドメインに​ 制約を​ かける​ ことで、​ コンテキスト長の​ 問題にも​ 対処
34. エンジニア大募集中です🚀