仕様を決めきらずに全社向けプロダクト導入してみた_どうだった__使われ続けるための組織のしくみ_.pdf

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1. 仕様を決めきらずに全社向けプロダクト導入してみた。どうだった？ 〜使われ続けるための組織のしくみ〜 原田新也 デジタルイノベーション本部 システムインテグレーション部 AWS Summit 2026 ReCap （サーバーワークス様主催） 2026/8/21 三菱重工業株式会社 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. モダナイズ推進グループ 開発チーム
2. ▪ 自己紹介 ◆ 氏名 原田新也 ◆ 業務 システムインテグレーション部 モダナイズ推進グループ 社内向けプロダクトの企画・開発・運用を担当 全社向けRAGチャットボット基盤： ΣSynX EX( 通称： AI ワークスペース ) の開発リード 経歴 ～2020 2021 2022 ▲三菱重工入社 金融SE 問合せ管理システムの開発 2023 2024 ▲ AWS利用開始 問合せ管理システムの AWSリフト 2025 2026 ▲ 生成AI組込プロダクト開発 全社RAG 立上げ （半年） © MITSUBISHI HEAVY INDUSTRIES, LTD. All Rights Reserved. 利用拡大 （今ここ！） 2
3. ▪ 三菱重工の紹介 -事業領域 エナジー プラント・インフラ インダストリアル ドメイン 航空・防衛・宇宙 数十の事業から構成 © MITSUBISHI HEAVY INDUSTRIES, LTD. All Rights Reserved. 3
4. ▪ ΣSynX EX( AIワークスペース )とは① 従業員が生成AIを利用して社内ナレッジの検索や申請処理など 様々な業務が実施できる総合プラットフォーム AI ワークスペース 採用技術 • 生成AIを活用した Bedrock Knowledge Base • エージェント基盤に Agent Core シリーズを採用 4つの特徴 1. 最先端のライブラリを利用した先進的なプロダクトを内製 2. Bedrock KBを中心に社内データの Advanced RAG 化 3. AIエージェントを作成し、ユーザのニーズに応じた業務の 実施・支援を自律的に実行 4. モバイル向けにレスポンシブ対応済 利用方法 チャット画面 グラフィカルな © MITSUBISHI HEAVY INDUSTRIES, LTD. All Rights Reserved. UI モバイル対応 4
5. ▪ AIワークスペースのアーキテクチャ Knowledge Base 実装・ Bedrock エージェント開発等、サーバーワークス様 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. から大いに技術支援・知見をいただきました 5
6. ▪ ΣSynX EX( AIワークスペース )とは② いつ始まった？ なぜ作った？ 今は？ ・2025 年 5 月、ゼロから開発ス タート ドメインの性質から、AI利用の セキュリティに求められるハー ドルが高い。 ナレッジ検索・申請処理・資料 作成・スキル機能など多様な業 務ができるプラットフォームに なりつつある ・開発者は４名でスタート ・ビジョンは 「一つのインターフェースで すべての従業員バックオフィス 業務を」 多様なドメインに対して、既存 SaaSだと痒い所に手が届かない でも、社内データ活用したい 利用者が自分でスキルを作れる 機能も誕生 現在トータルアクティブユーザ 10,270名に！ ※実はこのPPTのベースもAIワークスペースで作成 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 6
7. 課題：仕様を決めづらい中で全社プロダクト導入を進めるには 課題① 仕様が最初から見えない ビジョンはあるが、最初からすべての機能につ いて何を実装すべきか分かっているわけではな い とにかく 小さく・素早く・アジリティ高く開発し フィードバックを反映させながら 課題② 技術の進化の速さ がっつり機能を作り込んでいる間に、それを大 きく超えてくるソリューションがどんどん出て くる 段階的にプロダクトを育てていけないか？ 2 つの「打ち手」で解決を図った © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 7
8. 【 打ち手 ①】 AI駆動開発による開発の高速化 大きな枠組みだけを決めて、仕様の余白はAIと相談して決める 何を決める？ 何を決めない？ 土台として決める システム構成・ソフトウェアアーキテクチャ ブランチのルール・IaC・CICD 大枠のプロダクトバックログアイテム （PBI） あえて決めない 機能仕様の受け入れ基準（細部） 「詳細に決めない余白」を AI との壁打ちで 埋める 月次コミット数（2025-06〜2026-07 累計11,672件） 1400 1,176 1,133 1,026 1200 994 1000 800 600 608 653 741 509 778 807 1,228 801 631 587 400 200 0 開発初期から AI駆動開発を導入 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 8
9. 【 打ち手② 】 現場フィードバックが直接届く体制 利用者からの要望・フィードバックが、開発者に ダイレクトに届く 体制・フローを構築 ② ① 効果① 省力化 担当者を限定せず誰でも対応可能 対応済み問合せが自動でナレッジ化 FAQ サイトが常に最新化 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 完全自律型AI「Devin」を 活用した問合せ自動化 効果② 要望の開発直結 要望が Issue 化され開発者に届く 打ち手①（AI駆動開発）と組み合わさり 「要望→すぐ形になる」ループが完成 9
10. どうだった？ ① 開発加速と利用拡大 2026 年 7 月 6,772 アクティブユーザー 期間トータル 10,270名 2025 年 10 月：計測開始 2026 年 4 月から急伸 口コミ・サロンの発信で広がり 利用者数が継続拡大 月次アクティブユーザー数（Langfuse計測） 8000 7000 6,772 6000 5,800 5000 4000 3,680 3000 2000 4月中旬リリース 2,294 1000 0 161 26-03 26-04 26-05 26-06 26-07 アクティブユーザー数 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 10
11. どうだった？② 利用者自身がスキルを使える機能の誕生 フィードバックループから生まれた機能の一例：利用者が自分でスキルを作り・共有できる仕組み 自作（新規） 851 件（約 3 割） 自分で作って使う 全スキル利用 2,788 件 他者のスキルをコピー 利用者が定例業務の 効率化などに活用 1,937 件（約 7 割） 便利なものが自然に広がる 開発者だけでなく、利用者自身がプラットフォームを育てる主体になりつつある これらがアジリティ高く実現できたのはサーバレスでAWS基盤を構築したおかげ © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 11
12. まとめ 1 2 AI の導入によって、開発プロセスだけでなく エンドユーザーとの距離が変わり、最終的にエンドユーザー自身の働き方も変わりつつある フィードバックループを自分たちで持てるかどうかが 自分たちのカルチャーを変化し続ける一助となっている 「自分のアイディアが反映される」という体験が、組織のカルチャーを変え続ける フィードバックループを自分たちで持つことが、使われ続ける AI の秘訣 © Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. All Rights Reserved. 12