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1. AI駆動開発で実現した開発生産性3.2倍向上 AI駆動開発で実現した開発生産性3.2倍向上 現実のシステム開発における工程横断AI活用のチームプラクティス FastDOCTOR 株式会社 FDT 2025年7月10日 【AI特集】開発組織における生成AI活用イベント
2. 自己紹介・会社紹介 登壇者 FastDOCTOR株式会社 FDT EM 宮田 芳郎 在宅医療の開発チーム 前職はEdTech 妻が精神科医
5. 今日お話しすること 3つの核心メッセージ 1. 週次PR数3.2倍の圧倒的な生産性向上を実現した具体的手法 2. 現実的な業務中心のシステム 3. コーディング支援を超えた『工程横断AI活用』の全体像 聴衆の皆様が得られる価値 定量的に測定可能な生産性向上の実現方法 自組織で明日から始められる具体的なAI活用手法 スケール可能な組織文化醸成のアプローチ
6. 従来の課題：2019年から会社を支えている複雑な業務システム 3つの根本的ボトルネック 1. コード把握の難しさ 積み上げられたソフトウェア → 一貫した設計ではない、複数の事業が混在 2. 仕様策定の難しさ 手戻りを減らすのに仕様策定をしっかりしたいが、PM/TLは時間が十分に取れない 3. レビューとQA 他事業の業務影響の読みは難しい、人によるQAもしたい → リードタイムは長めに 9.6件/週 週次PR数 74.1時間 総サイクルタイム 8.8時間/PR レビュー時間
7. 施策のインパクト 週次のマージ済みPR数 3.2倍向上を実現！ 従来（1-4月平均） 週次PR数：9.6件 サイクルタイム：74.1h レビュー時間：8.8h コミット密度：103.8行 → AI駆動開発（6月平均） 週次PR数：24.8件（2.6倍） サイクルタイム：59.1h（20%短縮） レビュー時間：4.8h（45%短縮） コミット密度：308.9行（3倍） 過去最高のパフォーマンスを記録
8. アプローチ：工程横断AI活用 従来のAI活用 対象工程: コーディングのみ 効果範囲: 個人の効率化 品質保証: 人的QAに依存 持続性: 属人的スキル VS 当社の工程横断AI活用 対象工程: 仕様策定→実装→レビュー→QA 効果範囲: チーム全体の生産性革命 品質保証: AI支援QA + 人間判断 持続性: 組織ナレッジ化 Key Insight コーディング以外の広い工程でのAI活用により、数字に見えるチーム開発生産性向上
9. 6つの主要施策詳細 6つの主要施策詳細
10. 開発の流れ 開発フローの中で、コーディングは1〜3割？ flowchart LR A[ 💡 要望/不具合] --> B[ 📋 精査/仕様策定] D[ 🎨 仕様理解/設計] D --> F[ ⚙️ 開発着手時作業] F --> G[ 💻 コーディング] G --> H[ 👀 レビュー] B --> D B --> L[ 🛠️ QA設計] L -->J[ ✅ QA] H > J コーディングの時間が50%になってもインパクトは限定的
11. 仕様策定の強化 MCP活用によるNotion + Slack + JIRA + GitHub横断情報統合 従来の課題 PM・TL多忙でチケット詳細化が不十分 要件漏れによる実装後の手戻り頻発 背景情報の散在による理解コスト増大 AIを活用した解決策 Cursor上でMCP活用を活用して → Notion（事業部要望/不具合打ち上げ） + Slack（議論） + JIRA（チケット） + GitHub（コード）を入力に → 高精度なチケット本文を自動生成 → 既存ナレッジベース参照で一貫性確保 チケット詳細化工数削減(PM/TL) 要件漏れによるやり取り削減 実装リードタイム短縮にも貢献
12. 実装工程強化 cursor/rules ナレッジベースの体系化 ナレッジベース構築 プロジェクト固有知識の体系化 ↓ cursor/rules による文脈自動提供 ↓ AI支援精度の飛躍的向上 ↓ コード品質 + 開発速度の同時実現 具体的実装 システム特有制約: 法的要件、安全性要求を自動考慮 設計ガイドライン: 設計原則の一貫した適用 継続的ナレッジ更新: 開発経験の組織資産化 効果 AIによる仕様作成/コーディング支援の精度向上
13. 周辺作業自動化 開発フロー最適化の実現 自動化対象業務 JIRA連携： プロンプト → ブランチ作成 + empty commit + status更新 PR提出： MCP自動化による提出作業効率化 Slack連携： レビュー依頼の自動送信 複数環境： 開発用 + レビュー用Cursorの並行稼働 戦略的効果 認知負荷の削減: 作業手順の型化により、創造的作業に 集中 ヒューマンエラー防止: 手作業ミスの排除 チーム連携強化: 自動化による情報共有の確実性向上
14. AIメインタスクのバジェット確保 スプリントの20%程度の「AIメインタスク」のバジェットをアドオン 戦略的アプローチ 従来の開発タスク（80%） + AIメインタスク（20%） ↓ AI特性を活かした 高速開発サイクル実現 ↓ 生産性向上タスクで 全体効率を底上げ 具体的効果 QAプロセス最適化: サイクルタイム短縮による開発リソ ース創出 新技術導入: AI駆動による実験的取り組みの高速化 組織学習促進: AIベストプラクティスの蓄積と横展開
15. 質的成果：組織文化の根本的変革 質的成果：組織文化の根本的変革
16. ドキュメント駆動開発文化の確立 従来 コード優先、ドキュメント後回し ドキュメント作成が負担 ナレッジの属人化 → 変革後 設計ドキュメント + コードの同時作成 AI支援により自然な開発フロー化 組織ナレッジの体系的蓄積 具体的変化 コミット密度9.1倍: mdファイル（設計・仕様書）を含む包括的開発 ナレッジベース充実: cursor/rules による組織知識の体系化 開発文化の進化: 「作って終わり」から「作って残す」への転換
17. 組織学習文化の醸成 プロンプトカフェ（隔週） チーム横断での組織学習 AI活用ノウハウの共有 実践的スキル向上 具体的プロンプト技術の伝 播 AIペアプロ会（週次） 実践的AI活用 画面共有での hands-on学 習 スキル標準化 チーム全体のAI活用レベル 底上げ ハンズオン支援（随時） 導入障壁の解消 個別支援による確実なオン ボーディング AI疲れ対策 感情表現 + エントロピー表 示による負荷軽減
18. 持続可能性の証明 24PR 6/02週 (2.5倍) 21PR 6/09週 (2.2倍) 23PR 6/16週 (2.4倍) 31PR 6/23週 (3.2倍) 史上最高記 録 Key Success Factor 再現性: 一時的ブーストではなく継続的高パフォーマンス スケーラビリティ: 新規参画者も3日目でテックブログ投稿 組織浸透: 個人スキルから組織ケイパビリティへ
19. まとめ・今後の展望 まとめ・今後の展望
20. 達成成果サマリー 定量的革命 週次PR数： 9.6件 → 31件（3.2倍） サイクルタイム： 74.1h → 53.5h（28%短縮） レビュー効率： 8.8h → 3.8h（57%短縮） 開発密度： 103.8行 → 945.3行（9.1倍） 質的変革 工程横断AI活用 コーディングを超えた全工程最適化 ドキュメント文化 設計とコードの同時整備文化確立 組織学習 プロンプトカフェ・AIペアプロ会による継続 的向上
21. 次の挑戦：AI駆動開発の新境地 R&D側面の強い開発 高負荷時のボトルネック解消 レビュー待ち時間最適化 QAプロセス進化 AI支援品質保証の更なる高度化 組織横展開 他チームへの型化されたフレームワーク適用 業界への貢献 医療システム特化 高品質要求下でのAI活用モデル確立 再現可能フレームワーク 他組織でも適用可能な型化された手法 技術発信 オープンな知見共有による業界全体の底上げ
22. Q&A / Discussion 一緒に作り上げましょう 導入支援: 具体的実装方法や課題解決のご相談 組織文化: AI疲れ対策や持続可能な運用のコツ 技術詳細: MCP活用やcursor/rules設計のノウハウ Contact FastDOCTOR Tech Blog: https://zenn.dev/p/fastdoctor 今後の技術発信: AI駆動開発の進化を継続的に共有予定
24. ご清聴ありがとうございました FastDOCTOR FDT一同 医療システム開発 × AI駆動開発で、より良い医療体験を創造します #AI駆動開発 #生産性向上 #医療システム #開発組織