【CEDEC2025】現場を理解して実現！ゲーム開発を効率化するWebサービスの開発と、利用促進のための継続的な改善

2025/07/24 CEDEC2025

Transcript

1. 1/84 プロダクション / エンジニアリング 現場を理解して実現！ ゲーム開発を効率化するWebサービスの開発と、利用促進のための継続的な改善 株式会社Cygames 開発運営支援 / サブマネージャー 諸葛 泰鉉
2. 2/84 ツール開発の壁 • 開発人数も少なく効率も上がらない。 • 場当たり的な開発が続き、サービスが複雑化したり、品質が安定しない。 • 開発したサービスが、他のプロジェクトで利用されない。 • AIの活用が重要だと分かってはいるが、どこから着手するかわからない。 業務効率化のWebサービス開発で このような課題、ありませんか
3. 3/84 本セッションで得られること • 効果的な課題解決を実現する役割や体制 • 迅速な開発イテレーションを支える環境とプロセス • サービスの普及を促進する運用方法 • 課題解決のためのAI導入実践 私たちが直面した壁と、それを 乗り越えたノウハウを紹介します。
4. 4/84 諸葛 泰鉉 開発運営支援 / サブマネージャー 2015年11月に株式会社Cygamesへ合流。 サーバーエンジニアとして「グランブルーファンタジー」の開発に携わる。 2018年後半から社内のゲーム開発効率化業務に従事し、 社内で使用される効率化のための複数のWebサービス開発と運用 そして部署内のインフラ管理業務を担当している。 自己紹介
5. 5/84 部署の紹介 課題を解決し業務を効率化することで、 ゲーム開発の時間を確保し、品質向上に貢献 開発運営支援 様々なWebサービスで ゲームプロジェクトを支援中
6. 6/84 主な業務支援Webサービスの紹介 「こえぼん」：シナリオ執筆支援 シナリオの執筆、台本化、音声管理を一元管理 ＜台本出力画面＞ ＜シナリオ執筆画面＞ ＜Cygames Magazine＞
7. 7/84 主な業務支援Webサービスの紹介 「CyResource」：汎用オンラインストレージ 様々なリソースをタグで管理 ＜リソース一覧＞ ＜リソース詳細＞
8. 8/84 主な業務支援Webサービスの紹介 「CyLoc」：ローカライズテキスト管理支援 翻訳テキストと進捗を一元管理 ＜翻訳画面＞ ＜進捗確認＞ ＜検索＞
9. 9/84 部署発足期：信頼獲得のプロセス 「信頼獲得」を目指し仕事探しスタート 小さなツール開発 新たな相談が増加 現場の課題を解決 「信頼」獲得 1 4 3 2 プロセスが回りサービスも人も増える成長期へ
10. 10/84 成長期：拡大するチームとサービス 現場の信頼を追い風に、 サービスとともにチームも順調に成長！ エンジニアが続々と合流 開発チーム 全社で利用されるサービスに成長 サービス
11. 11/84 進化期：AIの可能性 成長した先には新たな目標！ プロジェクトの課題に AIを活用した業務効率化！！
12. 12/84 • 開発チームが多方面に対応を迫られ、慢性的に高負荷な状態 • サービスが増えるたびに蓄積される技術的な負債 • 人数に比例して増えるコミュニケーションコスト • 止まらない改善要望 • 利用プロジェクトが一部にとどまる など 成長の裏で直面した試練 チーム/サービスの成長とともに 次々と現れた「壁」
13. 13/84 本日のアジェンダ • 「役割分担」による高負荷状況からの脱却 • 継続的な改善を支える「開発プロセスと技術基盤」 • 「普及戦略」で乗り越える利用されない壁 • AI活用の鍵となる「課題の可視化」 • まとめ
14. 14/84 本日のアジェンダ • 「役割分担」による高負荷状況からの脱却 • 継続的な改善を支える「開発プロセスと技術基盤」 • 「普及戦略」で乗り越える利用されない壁 • AI活用の鍵となる「課題の可視化」 • まとめ
15. 15/84 「役割分担」による 高負荷状況からの脱却
16. 16/84 課題解決の全プロセス 課題表出 1 開発 4 要件定義 3 ヒアリング 2 改善 8 テスト 5 リリース 6 フィード バック回収 7 開発チーム 全プロセスを１チームが担当
17. 17/84 何が起きたか 1. 利用者から様々な経路で要望が来る 2. 要望の背景や影響が不明 3. 対応すべきか不明な新規相談が 次々とやってくる プロセスは上手くいき課題解決は 進んだが…
18. 18/84 開発チームが高負荷の状況に 全てをエンジニアがやる体制 対応が追いつかない！ 利用者のニーズ把握が困難 利用者へのサポート不足 課題解決のスピード低下 相談対応のクオリティー低下
19. 19/84 役割分担による新しい体制 必要な役割を３チームで分担へ サービスオーナー サポートチーム 開発チーム ユーザーに寄り添う サービス責任者 開発と運用に専念 ユーザーと 開発者の橋渡し
20. 20/84 各チームの担当範囲 サービスオーナー 開発チーム サポートチーム 課題表出 開発 要件定義 ヒアリング 改善 テスト リリース フィード バック回収 1 4 3 2 8 5 6 7
21. 21/84 サービスオーナーの立ち位置 サービスごと担当者が存在 こえぼん：シナリオチーム CyLoc：ローカライゼーションなど 開発 テスト リリース 課題表出 要件定義 ヒアリング 改善 フィード バック回収 1 3 2 8 7 4 5 6 サービスの最終責任者
22. 22/84 サービスオーナーの役割 現場のニーズを吸い上げ、開発の方向性を定める サービスの 最終責任者 サービスの推進 ステークホルダー 調整 利用者代表
23. 23/84 サービスオーナーの業務内容 • サービス開発方針策定 • 利用者のニーズ把握 • 開発運営チームとの連携 • 現場の課題管理 何か困っていますか？
24. 24/84 サポートチームの立ち位置 非エンジニア2名 要件定義 ヒアリング 課題表出 開発 改善 テスト リリース フィード バック回収 1 4 3 2 8 5 6 7 ユーザーとの相談窓口
25. 25/84 サポートチームの役割 開発チームの負荷を軽減し、チーム間の橋渡し役を担う 相談者の窓口 開発者サポート
26. 26/84 サポートチームの業務内容 • 問い合わせ対応 • 課題確認と定義 • サービスのマニュアル作成 • FAQ整備
27. 27/84 開発チームの立ち位置 エンジニア10名 課題表出 ヒアリング 開発 改善 テスト リリース フィード バック回収 要件定義 1 4 3 2 8 5 6 7 サービス開発の中核
28. 28/84 開発チームの役割 迅速かつ安定したサービス提供 プロダクト オーナー Webサービス エンジニア SREエンジニア サービスオーナー の技術相談
29. 29/84 開発チームの業務内容 • 要件定義 • サービス開発・運用業務 • インフラ構築 • CI/CD自動化・効率化 • サービスオーナーとの定例
30. 30/84 役割分担で実感した効果
31. 31/84 サービスオーナーとの役割分担による効果 – 開発方針が実業務にマッチし、作業優先が明確になった。 – 手戻りや無駄な機能開発（ミスマッチな提供）が削減した。 – 現場の課題を情報収集する負担が減った。 – サービスの価値が向上し、多数の職種が活用するようになった。 現場のニーズと状況の理解度が向上
32. 32/84 サポートチームとの役割分担による効果 様々な経路でくる突発的な相談も数多く対応中！ FAQ・マニュアル作成によるサービスへの質問減少 Webサービスの問い合わせ 適切な部署へ案内した問い合わせ 67件 50件 直近１年間の問い合わせ：117件 年間の相談対応が4割減
33. 33/84 高負荷を乗り越え効果的に課題を解決 サービスオーナーと 円滑な連携が必須！ 専門性を発揮しやすい分担で迅速な対応
34. 34/84 本日のアジェンダ • 「役割分担」による高負荷状況からの脱却 • 継続的な改善を支える「開発プロセスと技術基盤」 • 「普及戦略」で乗り越える利用されない壁 • AI活用の鍵となる「課題の可視化」 • まとめ
35. 35/84 善継続的な改善を支える 「開発プロセスと技術基盤」
36. 36/84 成長による影響 課題解決を優先した結果 1. サービスが想定外に大規模化/複雑化 2. 場当たり的な対応の増加 3. 頻繁に突発的な対応が発生 4. コミュニケーションコストの増加
37. 37/84 問題の顕在化 チーム拡大と開発を優先した結果、 新たな壁に直面！！ 安定しないサービス 開発と運用コスト増加 意思決定の鈍化 立てにくい計画
38. 38/84 解決に向けた取り組み 問題解決のために行った改善！ 1. 開発プロセス 2. 技術基盤
39. 39/84 開発プロセスの改善
40. 40/84 変化に強いアジャイル開発 計画ミーティング 朝会 完了確認 振り返り • 大枠はScrum開発方式を採用 • ２週間のスプリントで運用 • スプリントの進行 • 柔軟なスプリント期間 バックログ整理
41. 41/84 スプリント計画 • 計画ミーティングの開催 • 優先度順にタスクの割り振り • コードレビューの工数見積もりとレビュアーの選定 • 原則、スコープ変更は避ける方針 • リリース対象サービスを選定 • リリース日を調整 • タスクの納期設定 リリースの計画 スプリントのタスク計画
42. 42/84 スプリントレビューと振り返り • スプリント内の完了ストーリーを確認 • 提供した機能の共有、ゴールとずれを確認 • KPT法（Keep, Problem, Try） • チームの良さをアピール、課題を共有 • 次の改善策をメンバーが選定 振り返り 完了確認（スプリントレビュー）
43. 43/84 継続的なバックログ更新 • リリース物の共有とフィードバック • 新しい要望の確認 • タスクの優先度決定 • サービス外の困りごとも確認 サービスオーナーとバックログの最新化 • 開発フレームワークバージョンアップ • リファクタリング計画 サービスに必要な対応の計画
44. 44/84 機動力を活かすチーム編成 こえぼんなどを開発 メンバー：5名 CyLocなどを開発 メンバー：5名 チーム１ チーム２ • メンバー数を最小限に抑える コミュニケーションコストを削減し、意思決定を迅速化 • スキルバランスを考慮 チーム内で自己完結できる範囲を広げ、外部への依存を低減 • 開発メンバー数は均等に配置
45. 45/84 技術基盤の改善
46. 46/84 技術選定と標準化 開発言語 PHP/TS/JS/C#/Python フレームワーク Laravel/React/Vue 課題：学習コスト増大、効率のバラつき • サービス毎に選定 • 当時の人気技術 初期：多様な技術が混在
47. 47/84 技術選定と標準化 開発言語 PHP/TS/Python フレームワーク Laravel/React サービスを跨いだ開発スピードが大幅向上！ • チーム内技術サポートも可能に • 学習コスト削減 / チーム内知見集約 開発言語とフレームワークの「標準化」
48. 48/84 Jenkins、CodePipeline Github Actions 開発プロセスの自動化 開発から提供まで全自動化による効果 リリース時間1時間 複数のサービスで作業 • ビルド、テスト、デプロイ • メンテナンスIn/Out • 監視ON/OFF 自動化項目 自動化ツールの統一
49. 49/84 GitHub内で一元管理できるようになるなど、 大幅な効率化を実現 Github Actions （コードで管理、並列処理など） 開発プロセスの自動化 開発から提供まで全自動化による効果 並列処理でリリース時間30分 作業をGithubで完結 自動化ツールの統一 • ビルド、テスト、デプロイ • メンテナンスIn/Out • 監視ON/OFF 自動化項目
50. 50/84 新規リリースのリバート多発 利用者からサービス安定性への要求 品質向上のため、各種テストの導入 既存機能に 不具合が多発！ 新機能の開発を優先
51. 51/84 リファクタリングやフレームワークの バージョンアップにも活用 開発効率と、品質を向上 品質向上のため、各種テストの導入 テストの導入！ サービスの安定性優先 バックエンド PHPUnit フロントエンド Jest End-to-End(E2E) Playwright、Datadog 主なテストとして…
52. 52/84 継続的な改善の効果 技術基盤 開発プロセス 標準化と自動化で開発効率と安定性の向上 テスト文化の定着と品質向上 アジャイル開発と小さなチームで 対応スピードの向上 継続的なバックログ管理で明確な展望
53. 53/84 本日のアジェンダ • 「役割分担」による高負荷状況からの脱却 • 継続的な改善を支える「開発プロセスと技術基盤」 • 「普及戦略」で乗り越える利用されない壁 • AI活用の鍵となる「課題の可視化」 • まとめ
54. 54/84 「普及戦略」で乗り越える 利用されない壁
55. 55/84 普及戦略の例 テキスト管理 権限管理 役割設定 対応言語設定 進捗と履歴確認 翻訳ステータス 可視化 変更履歴 進捗率レポート 外部連携 こえぼん OneDrive Json出力 CyLoc（ローカライズ支援サービス） テキスト、進捗、翻訳コメントなどを一元管理 主な機能 マスターデータ
56. 56/84 普及プロセス 業務上の課題表出から出発 課題解決できるサービスを迅速に開発 機能拡張をしてサービスを成長 普及の準備 普及活動 ① ② ③ ④ ⑤
57. 57/84 ①業務上の課題表出から出発 現場からの問題提起が発端 • エクセルで進捗管理表作成 • 手作業による進捗更新にコストが高い • 翻訳漏れが起きやすい • 同時作業が難しい
58. 58/84 ②課題解決できるサービスを迅速に開発 短期間で提供 機を逃さぬ解決 信頼を獲得 特化型サービス開発
59. 59/84 ③機能拡張によるサービスの成長 Webサービスによる対応範囲を広げる 継続的な機能開発による価値提供 課題を一つずつ解決していく 様々な職種での利用も加速 ワークフローの一部に！
60. 60/84 ④普及の準備 • 他プロジェクトの情報収集 • プロジェクトや部署内へ影響を考慮 共通課題に注力した 開発方針へ変更 • 問い合わせ窓口の開設 • 迅速かつ容易な検証環境の提供 • マニュアルの整備 環境整備
61. 61/84 ⑤普及活動 • 新規プロジェクトへ利用アプローチ • 導入ハードルを下げる • 利用方法のレクチャー • データ移行などの導入サポート サービスオーナーと普及活動 • サービスオーナー主導で推進 開発優先度は 利用者の声を反映して決定
62. 62/84 プロジェクトへ普及状況 CyLoc ７つのプロジェクト Webサイトにも 活用 こえぼん 運用中の 全ゲームプロジェクト CyResource ゲームプロジェクト だけでなく全社での利用
63. 63/84 全社普及の戦略 1. 実績を作り、信頼を構築 2. 共通する要望への対応を重視 3. 定期的なヒアリング実施 4. 問い合わせしやすい環境 5. 検証環境の迅速な提供 6. 導入ハードルの引き下げ
64. 64/84 本日のアジェンダ • 「役割分担」による高負荷状況からの脱却 • 継続的な改善を支える「開発プロセスと技術基盤」 • 「普及戦略」で乗り越える利用されない壁 • AI活用の鍵となる「課題の可視化」 • まとめ
65. 65/84 AI活用の鍵となる「課題の可視化」
66. 66/84 AI活用プロジェクト開始 シナリオ執筆作業の負荷 大規模言語モデル（LLM）の可能性 シナリオ執筆の生産性向上 ゴール 背景 課題発生 技術の進展
67. 67/84 課題の洗い出し 作業効率を上げるための ヒント探し！ • ヒアリングと現場の課題収集 • 運用に追われ 解決されなかった様々な課題
68. 68/84 ユーザーヒアリング • カメラ指定、衣装指定の自動指定 • 同じようなミスの指摘など • 重要度も確認 • 新規Webサービスの開発が必要 • ルールベースで解決できる • LLMで解決の可能性 困っているのは分かったがある問題に気づく 課題を分類 詳細ヒアリング
69. 69/84 課題整理の必要性 課題はわかったが、どこから着手？ • 影響度や重要度がわからない • 「誰が、どの程度」が見えない • 優先度を判断できない
70. 70/84 課題特定の手段 まずは可視化 ワークフロー図を作成することに 理解しやすい 時系列で表現 影響範囲がわかる 重要度の把握できる
71. 71/84 ワークフローの可視化作業 • 関係者の作業内容 • 全体の作業フロー • 各作業の工数 1.全ての登場人物を定義 2.上から下へ時系列になるよう作業を配置 3.利害関係がわかるように依頼元、依頼先を記載 4.各フローの工数を記入 手順に沿って作成 作業全般をプロジェクトへ確認
72. 72/84 シナリオ執筆ワークフロー図
73. 73/84 ワークフローの可視化結果 課題への理解と 解決策の検討が加速 シナリオ執筆業務の 理解度が向上 業務上の ボトルネックを特定 チーム内外の 認識齟齬を解消
74. 74/84 AI活用ポイントの発見 効率的な監修作業や表現のチェック 「監修」プロセスにAIを活用 • 頻度 • 工数 • 効果 • 影響 工数削減や効果大 影響範囲：広 分析 発見
75. 75/84 AIによるシナリオ監修補助機能の開発 1. 具体的機能 – AIによるシナリオ表現の監修と 改善提案の実装 2. 開発の工夫 – 誰でも使いやすい – 正解を求めないところに活用 – アイディア出し、シナリオの分析など
76. 76/84 AI機能開発の注意点 ユーザーのAIへの理解を促す – 何でも解決できると思いがち – ハルシネーションの理解 – AI知識の共有やレクチャー – 最終的には人のチェックが必須
77. 77/84 実際のAI機能
78. 78/84 実際のAI機能
79. 79/84 AI導入による効果と変化 業務効率化 – 執筆者1名がシナリオ1本を作成する際に、 平均0.5日の工数が削減 執筆者・監修者の負担軽減を実現 – 初稿までの時間短縮とやり取りの回数軽減
80. 80/84 AI導入による効果と変化 プロセスの変化 執筆 監修 （人） 修正 導入前 執筆 監修 （人） 修正 監修 （AI） 導入後
81. 81/84 AI活用のポイント 適切な業務効率化と生産性向上 明確な目的策定 課題を特定し、AI活用箇所を明確化 課題の可視化 AIに対する ユーザーの理解が必須
82. 82/84 まとめ
83. 83/84 まとめ • 役割分担で効率良い負荷分散 • 開発プロセスと技術基盤の継続的な改善 • 段階的にアプローチしていく普及戦略 • ワークフローの可視化からAI活用
84. 84/84