声を活用するプロダクト開発

プロダクト開発における人との対話、すなわち「声」をいかに成果物に変えていくか
その仕組みづくりをご紹介します

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1. 株式会社アサイン 坂井 禎拓 © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 2026年6⽉12⽇ 声を活⽤するプロダクト開発
2. 大学卒業後、株式会社ワークスアプリケーションズに入社 大手企業向けERPパッケージの開発に従事 その後、株式会社アサインにフルスタックエンジニアとして参画 転職アプリ『ASSIGN』の開発に従事 現在はハイエンドエンジニア特化『ASSIGN TECH』の事業責任者に就任し、事業の立ち上げ、推進、プロ ダクト開発を担う ASSIGN TECH 事業責任者 坂井 禎拓 Sakai Chihiro © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. @chihiroski 発表資料は xに投稿してます !
3. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. プロダクト開発で度々発⽣する問題 MTGのたびに資料を 更新する⼿間が⾯倒 却下された案の理由が 共有されず同じ論点を繰り返す なぜその技術/機能が 採⽤されたのか誰も知らない
4. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. プロダクト開発で度々発⽣する問題 MTGのたびに資料を 更新する⼿間が⾯倒 却下された案の理由が 共有されず同じ論点を繰り返す なぜその技術/機能が 採⽤されたのか誰も知らない 情報の⾮対称性を防ぎたい 情報を形式知にしたい 情報を効率よく変換したい
5. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 情報を効率よく変換したい プロダクト開発で度々発⽣する問題 MTGのたびに資料を 更新する⼿間が⾯倒 却下された案の理由が 共有されず同じ論点を繰り返す なぜその技術/機能が 採⽤されたのか誰も知らない 情報の⾮対称性を防ぎたい 暗黙知を形式知にしたい 情報の発信源である 「音声」を起点に 情報の欠落を防ぎ効率よく循環させる
6. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. ⾳声を成果物に変える3ステップ 1. 声を活⽤する「環境づくり」 2. 声を「アウトプット」に変換する 3. 「学習サイクル」を回す
7. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 前提 ― ディスカバリーフェーズでの活⽤ 題材 プロダクト開発の課題探索 VPCとは？ 顧客の「⾏動‧課題‧利得」と ⾃分たちの「提供価値」を対応させ 提供価値を整理するフレームワーク 出典：バリュープロポジションキャンバスとは？基礎基本からやさしく 解説！（https://blog.nijibox.jp/article/value_proposition_canvas/）
8. 1：声を活⽤できる環境づくり
9. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 1：声を活⽤できる環境づくり • 課題 ⾳声だけではコンテキスト不⾜ • 原因 ⼈とAIとの情報⾮対称性 • ⽅針 議論内容とプロジェクトに関す る情報を複合してアウトプット する仕組みの作成 プロジェクト情報 「レシピアプリの新機能について」 プロジェクト情報 「仮説の⼀覧、重要度順XXX」 MTG⾳声 「この前の重要仮説を検証したらXXX」
10. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 1：声を活⽤できる環境づくり プロジェクト情報 • ⽬的 / 背景 / ゴール • 調査資料 • 過去の議論内容 • 仮説や検証項⽬の⼀覧 MTGでの議論内容 • 前回のNextActionの結果 • 決定事項、議論内容 • 次のNextAction
11. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. # 音声文字起こし → 議事録生成 音声/動画ファイルからYapで文字起こしし、プロジェクトを自動特定し て議事録を格納するワークフロー ## 処理フロー ### Step 1: ファイル取得 `$ARGUMENTS` を解析する ### Step 2: 文字起こし（Yap） ```bash yap transcribe --locale ja-JP --txt --output-file /tmp/transcription.txt "<ファイルパス>" ``` 文字起こし結果を `/tmp/transcription.txt` に保存 ### Step 3: プロジェクト特定 文字起こし内容と録音日時から、 該当するプロジェクトを特定する。 #### 3-1. 稼働中プロジェクト一覧を取得 #### 3-2. デイリーログを確認 #### 3-3. プロジェクトを特定 ### Step 4 テンプレート判定・議事録生成 1：声を活⽤できる環境づくり 1. MTG⾳声を録⾳ 2. yapで⽂字起こし 3. 内容からプロジェクトを特定し⾃動取込 4. 関連docを読み込み⽂脈を補完 5. ⾁厚な会議情報として保存
12. 2：声をアウトプットに変換する
13. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 2：声をアウトプットに変換する • ⾳声 → Markdown → Miro に変換 • MTG内容を単なる議事録に留めるのではなく、 業務で活⽤できるアウトプットに昇華させる VPCの⾻⼦ VPC
14. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 2：声をアウトプットに変換する 1. MTG⾳声からVPCの⾻⼦を作成 2. Python で項⽬をパース 3. Miro 上の配置先を検出 4. Miro APIを利⽤し付箋を⼀括配置 5. 配置結果を検証 6. VPCがMiro上に完成 ## 使い方 /vpc-to-miro file: <VPCファイルパス> board_url:<テンプレートフ レームのURL> ## 処理フロー 1. 引数解析・URLパース URLから`BOARD_ID`と`FRAME_ID`を抽出 2. Markdownパース `scripts/vpc_parser.py`でVPC構造をJSONとして抽出 ```bash python .claude/skills/vpc-to-miro/scripts/vpc_parser.py <VPC ファイルパス> /tmp/vpc_data.json ``` パースルールの詳細は`vpc-parser.md`参照。 3. Miro配置 `scripts/miro_placer.py`で一括配置 ```bash python .claude/skills/vpc-to-miro/scripts/miro_placer.py BOARD_ID FRAME_ID /tmp/vpc_data.json ```
15. 3：学習サイクルを回す
16. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 3：学習サイクルを回す ① アウトプット • 結論以外の経緯も記録 • 次の施策で過去の検討 過程を参照できる • ⾳声内の暗黙知を抽出 • テーマごとに暗黙知を 集約し形式知に昇華 ② ナレッジ
17. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. 3：学習サイクルを回す（アウトプット） 結論以外の経緯も記録 棄却理由もフォーマッ トに組み込んでおく Claudeが⾃然と記⼊
18. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. ナレッジの蓄積‧集約 知⾒と過去事例を追記 次回の作業時に参照 3：学習サイクルを回す（ナレッジ） 議事録（project/mtg/xx.md） ナレッジ（knowledge/vpc/xx.md） 横展開できる学びを抽出 MTGの⽂字起こしと同時に 暗黙知の候補を記載 実験中
19. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. ## 暗黙知候補 議事録本文を生成したら末尾に必ず `## 暗黙知候補` セクションを追加する ### 拾うシグナル - 失敗からの学び（アンチパターン） - 「〜だった（体験事実）→ だから〜（示唆）」の導出 - トレードオフの判断（なぜAでなくBを選んだか） ### 拾わないもの 1. 一般知識・フレームワークの言い換え 例:「作る前に仮説検証する」＝リーンの言い変え 2. 具体性がなく行動は変わらない心構え 判定の目安は 読んで次の打ち手が具体的に変わるか？ 「検証は大事」「ユーザー目線で考える」 3. 案件固有の具体に依存し、原理として残らないもの 例:「アウトプットは3つに絞る」の「3」 特定の人名・社名・数値に依存する結論 3：学習サイクルを回す 1. MTG⾳声を⽂字起こし → 議事録化 2. 議事録末尾に暗黙知候補を抽出 3. 横展開できる学びか判定‧昇華 4. ナレッジ台帳に蓄積 5. 次プロジェクトのアウトプット⽣成 時に参照
20. デモ：声を起点にVPCを作って、育てる
21. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. ※ デモ動画を挿⼊ 1. VPCを作成するMTGを録⾳（⼿動） 2. 議事録 + VPC（md）を作成 ＝ ①環境 3. VPCに変換 → Miro配置 ＝ ②成果物 4. 暗黙知をナレッジに追加 ＝ ③ループ 5. 次回の素案が強化される デモ｜声からVPCを作って、検証して、育てる
22. © ASSIGN Inc. All Rights Reserved. ⾳声を成果物に、暗黙知を形式知にしプロダクトを改善する 1. 対話を⾏う環境を整える 2. 声を成果物に変換する 3. 学習サイクルを回す まとめ ⾳声とコンテキストを組み合わせる 仕組み作りを書いているので⾒てね！