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AI活用で高速化するプロダクト開発

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March 30, 2026
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 AI活用で高速化するプロダクト開発

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March 30, 2026
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  1. © 2026 estie Inc. IVRy x estie AI活用共有会 2026年3月24日 株式会社estie

    / Shingo Saito / プロダクトマネージャ AI活用で高速化するプロダクト開発 (ウェブ公開用)
  2. © 2026 estie Inc. 自己紹介 1 齋藤 伸吾 @shisaito 株式会社estie

    プロダクトマネージャー 職歴: - ヤフー(12年) toC/toBのウェブサービス、新規事業 - ラクスル(4年) ネット印刷x集客支援プロダクト - estie(現在) 不動産売買プロダクト キャリアパス エンジニア→企画職→PM(≒TechPdM)
  3. © 2026 estie Inc. AI活用のレベルイメージ 3 車の自動運転と同じように、AI活用のレベルがある 会話する 支援する 一緒に作る

    自動化/自律化 完全オーケストレーション マルチエージェント レベル1 レベル2 レベル3 レベル4 レベル5 エージェントが主体 人間が主体 社会変化の段階 Human in the loop AIが業務プロセスに組み込まれ、ほぼ自動化された状態 残りを人間がアシストして、微調整していく段階
  4. © 2026 estie Inc. AI活用はどこにつなぐかで決まる 4 何でもできるからこそ、どこにつなぐかが重要 ロジック接続はOK、データ接続は限定的 GitHub =

    ロジック (アプリの振る舞い) Snowflake/DWH = データ (マスタデータ) Data Source Application AIエージェント chatGPT Devin Claude Cursor Gemini 人間 機能 開発 データ 分析 アカウント連携 / MCP / API
  5. © 2026 estie Inc. 事例1 Devinでプロダクト開発が加速 5 PMが一人で、AIエージェントと機能開発できる時代に。 PMがDevinと並走することで、小さな改善がすぐ出せるようになった。 これまで1〜2週間かかっていたものが、数日で爆速リリース可能に。

    • Before :要望→チケット化→エンジニア開発相談→実装/レビュー→QA→リリース • After :要望→チケット化→Devin相談/実装→エンジニアレビュー→QA→リリース Devin(AIエージェント) → GitHub連携 • Chatモード :アプリ挙動の説明、仕様確認 • Codeモード:機能開発、プルリクエスト作成、QA ※今回は、Devinで説明していますが、他のAIエージェントも同等作業が可能
  6. © 2026 estie Inc. 事例2 Snowflakeでデータ分析、Streamlitアプリ開発が加速 7 PMが一人で、データ分析・アプリ開発できる時代に。 Devin +

    GitHub → Snowflake連携 • Chatモード:GitHubにあるロジックを参考にコード作成 • データ分析に使うsnowflake用SQL作成 • streamlitアプリのコード開発 これまでは人が魔法のようなSQLを書いて、数日試行錯誤していたが、 今ではエージェントが、SQLを作成して、すぐに試せるようになった。 ※厳密には、githubのロジックと、DWHのデータ構造は若干違うので補正指示が必要。 アプリケーション内で持つデータやDWHデータ変換処理があるため完全互換ではない ※今回は、Devinで説明していますが、他のAIエージェントも同等作業が可能
  7. © 2026 estie Inc. 事例3 Chrome拡張開発でオペレーション業務加速 9 本番コードを汚さずに社内業務を加速できる Devin +

    GitHub → chrome拡張 • codeモード:コード作成、GitHubでコード管理 微妙なコード「本番に組み込むレベルではない機能、社内の一部しか使わない機能、 Feature Flag(出し分け)管理をしたくない等」をChrome拡張を使って実装できる。 社内限定機能を作ることで、オペレーション業務の加速につながる ※今回は、Devinで説明していますが、他のAIエージェントも同等作業が可能
  8. © 2026 estie Inc. 10 社内向けのChrome拡張機能も簡単に作れる 事例3 Chrome拡張デモ 業務上使っている機能 -

    西暦和暦変換 - 2006年 <> 平成18年 - 坪平米変換 - 100坪 <> 330㎡ - 2画面分割表示 - 登記簿との情報比較 - 社内ツールの埋め込み - データチェック - データ修正作業 - Human in the loop用 など 2画面表示拡張 表示情報変換 当日限定公開
  9. © 2026 estie Inc. (再掲)AI活用はどこにつなぐかで決まる 11 何でもできるからこそ、どこにつなぐかが重要 ロジックは接続OK、データ解放は限定的 GitHub =

    ロジック (アプリの振る舞い) Snowflake/DWH = データ (マスタデータ) Data Source Application AIエージェント chatGPT Devin Claude Cursor Gemini 人間 機能 開発 データ 分析 アカウント連携 / MCP / API
  10. © 2026 estie Inc. 12 AIエージェントは、どこにつなげるかで価値が変わる。 さらにできる人は、MCPや複数のAIを束ねて完全統合を実現 事例の整理 GitHub =ロジック

    Snowflake/DWH =データ 機能開発 データ分析 ツール・拡張 事例1.Devin (AIエージェント) 機能開発、 仕様理解の加速 事例3.Chrome拡張 社内業務の支援 事例2.Streamlitアプリ 可視化、デモアプリ開発 − − 事例2.SQL作成 データ分析の加速 スタンドアローン =つながっていない エージェント ChatGPT, Gemini, Cursor などのAIエージェント 壁打ち、リサーチ、資料整理、自作のアプリ開発
  11. © 2026 estie Inc. 13 改めて、PMの仕事はAIを使いこなすではなく、 事業価値/プロダクト価値の最大化 AI活用の罠と気付き AI開発するときの罠 1.

    完成度の罠:AIが作るとそれっぽく動く、キレイなUIを正しいと思ってしまう 2. なんでも屋になる:AIでできることが増え、PMがなんでも引き受けてしまう 3. 日曜大工の罠:作ることにハマり、品質追求や周りの道具磨きに時間を使う AI開発を通しての気付き 1. すべてのアウトプット品質はコンテキストに依存する。 丁寧なプロンプトを与え、必要な情報と接続し、賢いエージェントを使う 2. AIはHowを加速させる。人間はWhy/Whatを決める。 なぜそれをやるのか?という問い。人間にしかできないことをやろう
  12. © 2026 estie Inc. 14 AI活用の罠と気付き AI開発するときの罠 1. 完成度の罠:AIが作るとそれっぽく動く、キレイなUIを正しいと思ってしまう 2.

    なんでも屋になる:AIでできることが増え、PMがなんでも引き受けてしまう 3. 日曜大工の罠:作ることにハマり、品質追求や周りの道具磨きに時間を使う AI開発を通しての気付き 1. すべてのアウトプット品質はコンテキストに依存する。 丁寧なプロンプトを与え、必要な情報と接続し、賢いエージェントを使う 2. AIはHowを加速させる。人間はWhy/Whatを決める。 なぜそれをやるのか?という問い。人間にしかできないことをやろう 改めて、PMの仕事はAIを使いこなすではなく、 事業価値/プロダクト価値の最大化