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すべてのコンテキストを、 ユーザー価値に変える

すべてのコンテキストを、 ユーザー価値に変える

Newbee主催 第一回「Cursor-1 グランプリ」~最強のCursor使いはどこの企業?~
「すべてのコンテキストを、 ユーザー価値に変える」登壇資料です。

動画:
https://www.youtube.com/live/ioHsxKRpxq8?si=29K0QXrDQnFe_6_Z&t=2170

connpass:
https://newbee.connpass.com/event/356323/

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Michiru Kato

June 27, 2025
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Transcript

  1. AI-カスタマー・AI-CPOの
 仕様フィードバックで、
 いい叩き台を作る AI-Tech-Leadと壁打ち、
 query生成で
 既存影響を先に把握する AI-designerが
 プロトタイプを作成し、
 早い段階で動くものを準備 社内のコンテキスト使い、お客様にいい体験を作るための3つの営み

    VoC、インタビュー議事録、
 社内の開発tips、CPOの言霊 既存仕様やユース
 ケースを できる 先回りして
 考慮 ソースコード・ガイド・ DWHスキーマ 動くもので
 議論する時間を増やす 作成したPRD・
 公式ドキュメント 体験に を持ち
 作る 執念 解像度高く
  2. ローカル Stock: Cursorの最終アウトプット flow: 雑なメモや、Cursorが
 生成した検討過程アウトプットを置く場所 機能レベルのコンテキスト
 例: お客様の要望やPRD、
 インタビュー議事録なW“

    実装レベルのコンテキスト(見えてない) 例:ソースコードやガイド、DWHスキーマ 事業・思想レベルのコンテキストを置く 例: 事業・プロダクト戦略や過去の開発知見
  3. %# AI-Tech-Leadと既存影響を壁打ち、既存仕様・実装の考慮漏れをへらす e ソースコードや、サポートサイトのガイドの情報をclonA e 非エンジニアでも Codebase indexingして検索することで,
 既存の影響範囲を事前に確認しながら検討を行える エンジニアの工夫で実現する、


    ビジネス組織のCursor活用環境の構築術 これまで非エンジニアにはハードルが高かったが、
 専用の参照レポジトリ・自動更新の仕組みが爆誕し
 誰でも利用可能に ※ 7/1(火) AIx組織論Nightで詳しい話も聞けます! Connpass
  4. ÄÂ AI-designerが早い段階で動くものを準備 U Figma・Playwright(自動テストツール)と CursorをMCP連A U カスタマーAIにFigmaデザインやdev環境を触ってもらい、UIフィードバックを得る 例: Cursor x

    Playwrightによる「ツールチップ⁨⁩置け」フィードバック 例:Playwright にdev環境を操作してもらっている様子 ※ツールチップはあるのに「無い」ことになっている
 AIが理解しやすいシステムにするの難しい・・・
  5. おまけ: やってみた個人的なコスパ VoC、インタビュー議事録、
 社内の開発tips、CPOの言霊 AI-カスタマー・AI-CPOの
 仕様フィードバックで、
 いい叩き台を作る ソースコード・ガイド・ DWHスキーマ AI-Tech-Leadと壁打ち、


    query生成で
 既存影響を先に把握する 作成したPRD・
 公式ドキュメント ◦ 自分にない観点の
 フィードバック打率は2割 ◎ 毎日使っている! めっちゃ便利! △ いい感じのユースケースと プロンプトを探索中 AI-designerが
 プロトタイプを作成し、
 早い段階で動くものを準備
  6. よくある質問 ™ プロダクトのレポジトリのクローン以外のコンテキストのアップデート
 (特に要望、backlog、インタビュー議事録辺り)のメンテって大変そうって思いましI ™ 失敗パターンの具体例はどんなものでしたかF ™ 「自分にない観点のフィードバックは2割くらい」はもう少し解釈を知りた‚ ™ 「この辺りは大変だったので工夫した・気合と根性でやりきった」みたいな困ったこと、大変だったことは

    ありますか È 具体的にどうやっているんだろう。NotionとMCPで連携して取得? とか気になりまし« È ruleのメンテも大変そうに見えまし« È 一定作り上げるまでが大変でその後はそんなに更新しないから最初の頑張りが肝心? と気になりま し« È そもそもこの打率をどう捉えているのか?(十分?低い?‹ È 残りの8割はどんなものなのかË È 低いとしたら、もう少しこうできたらと思うことはあるのかË
  7. よくある質問 ™ プロダクトのレポジトリのクローン以外のコンテキストのアップデート
 (特に要望、backlog、インタビュー議事録辺り)のメンテって大変そうって思いましI ™ 失敗パターンの具体例はどんなものでしたかF ™ 「自分にない観点のフィードバックは2割くらい」はもう少し解釈を知りた‚ ™ 「この辺りは大変だったので工夫した・気合と根性でやりきった」みたいな困ったこと、大変だったことは

    ありますか È 具体的にどうやっているんだろう。NotionとMCPで連携して取得? とか気になりまし« È ruleのメンテも大変そうに見えまし« È 一定作り上げるまでが大変でその後はそんなに更新しないから最初の頑張りが肝心? と気になりま し« È そもそもこの打率をどう捉えているのか?(十分?低い?‹ È 残りの8割はどんなものなのかË È 低いとしたら、もう少しこうできたらと思うことはあるのかË 質疑コーナーで回答します
  8. The rise of "context engineering" y コンテキストエンジニアリングとは、AIにちゃんと仕事をしてもらうため、
 y AIがうまく動かないときは、だいたい「必要な情報や指示、ツールがちゃんと渡せていない」ことが原E y

    これまでは「うまい質問(プロンプト)を考える」ことが重視されていたけど、
 今は「どんな情報を、どう組み合わせて渡すか(コンテキスト)」の方が大事になってきている

 ”必要な情報” を “適切な形”で渡す仕組みを作るこŽ →役に立つコンテキストをたくさん集めて、正しく渡していくのが大事!