医療系のプロダクト開発における生産性向上と高信頼性を両立させる生成AI活用

プロダクト開発×生成AI活用の舞台裏LT会
https://tenshoku-draft.connpass.com/event/359506/
での登壇資料です

Transcript

1. ©KAKEHASHI inc. 医療系のプロダクト開発における 生産性向上と高信頼性を両立させる生成AI活用 2025年7月25日 松本 明紘 プロダクト開発×生成AI活用の舞台裏LT会
2. ©KAKEHASHI inc. 株式会社 カケハシ(2023年2月〜) • AI在庫管理、医薬品のSCM関連の新規事業 • バックエンドに軸足を置くテックリード もっち(X: @mottyzzz) 松本 明紘 2 自己紹介 https://speakerdeck.com/kakehashi
3. Mission 日本の医療体験を、 しなやかに。 カケハシは、調剤薬局DXを入り口に 日本の医療システムの再構築を目指す ヘルステックスタートアップ
4. ©KAKEHASHI inc. 4 AI在庫管理チームでの生成AI活用の取り組み • プロダクト価値向上のための高回転のフィードバックサイク ル実現する生成AI活用の考え方 • 生成AIによる高品質なプロダクションコードをアウトプット するための、ガイドラインとガードレール設定 本日はこちらの話をします
5. ©KAKEHASHI inc. 5 AI在庫管理のチームでは 高回転のフィードバックサイクルを実現するために 開発生産性 10x を目標として掲げています！
6. ©KAKEHASHI inc. 6 価値提供のためのフィードバックサイクル 「アウトプットを小さく、アウトカムを最大に」するために成果の発見、提供と検証、測定を行う Mobius Outcome Delivery
7. ©KAKEHASHI inc. 7 開発生産性 10x を実現した世界 • 顧客提案や社内提案において、 提案資料だけじゃなくプロトタイプをセットで出せるようになる • 工数や開発期間都合で諦めていた施策を打てるようになる • 精度の高いA/Bテストを行いやすくなり、仮説の効果検証を確認できるようにな る
8. ©KAKEHASHI inc. 8 ソフトウェア開発のあらゆるところに判断と意思決定が必要 ヒアリング の相手や方 法が適切か 事業として なりたつか 最初に提供 すべき価値 はなにか 実現性でき るか どのような アーキテク チャ？ 非機能はど こまで考え るべきか パフォーマ ンスは出 る？ どこまでテ ストするか 使いやす い？ 保守性をど こまで考え るか 想定外の使 われ方 開発を続け るか 新技術の導 入どうする いいねと言 われた機能 が本当に使 われるか 解決すべき 要求か 本当に開発 すべきか 要求は正し いか
9. ©KAKEHASHI inc. 9 アウトプットの速度だけでなく 判断や意思決定の速度と精度を 向上させていく必要がある
10. ©KAKEHASHI inc. 10 判断や意思決定を支援する生成AIの使い方(1/3) • 判断や意思決定は生成AIに任せない • 判断するための情報収集や、判断できるようになるまでのリードタイムを短くし、仮説の 精度向上や判断の答え合わせをいかに速くできるかを重視する (リソース効率ではなくフロー効率重視※) • 組織やチーム、あるいは個人の意思決定のスキルを伸ばしていくことを、目の前のなん となくの生産性よりも重視する (※)フロー効率を重視した開発のすすめ
11. ©KAKEHASHI inc. 11 判断や意思決定を支援する生成AIの使い方(2/3) AI在庫管理チームでの実際の取り組み例 • 生成AIで効率的にデータ分析し、精度高いヒアリング(※) • ヒアリング結果や商談議事録を生成AIでまとめてチーム全体で共有 • アーキテクチャや技術選定に対する一般的なトレードオフの確認 • 非機能要件の観点やテスト観点などの考慮が足りているかの確認 • ペア・モブ中にチームに足りない知識をインストール • 外部仕様やテスト仕様の作成・レビュー支援、実装との矛盾のチェック (※)ユーザー理解の爆速化とPdMの価値
12. ©KAKEHASHI inc. 12 判断や意思決定を支援する生成AIの使い方(3/3) 個人やチームのスキル向上のために、生成AIを活用して学びのフィー ドバックサイクルも高速に回す • 選択肢を増やす、視点を増やす、考慮漏れを確認する • その選択肢のメタ視点や思想(それらが出てきた背景や考え方など)、トレードオ フで捨てたものも確認する • 分からない概念やキーワードが出てきたら容赦なく深堀りする。自分の知ってい る概念とのマッピングできるまで繰り返す
13. ©KAKEHASHI inc. 13 実施例 外部仕様からテスト観点の洗い出し 洗い出しの考え方の確認 捨てた観点の確認
14. ©KAKEHASHI inc. 14 まとめ • 人間の判断や意思決定がボトルネックになる • 人間の判断・意思決定が重要なのは変わらない。その意思決定の速度や精度向上 のために生成AIを活用する • また、将来の判断や意思決定を上手にできるようにするための学習に生成AIを 活用する • (本日の発表では省略したが、)生成AIによるプロダクションコードの生成品質も 大前提として重要。ガイドラインとガードレールで、人間の判断を簡略化できるた めの仕組みも整えていく
15. © KAKEHASHI Inc. All Rights Reserved. PM・EM・エンジニアを積極採用中 https://kakehashi-dev.hatenablog.com/entry/2025/07/17/093000 We’re Hiring!!!
16. ©KAKEHASHI inc. 医療系のプロダクト開発における 生産性向上と高信頼性を両立させる生成AI活用 2025年7月25日 松本 明紘 プロダクト開発×生成AI活用の舞台裏LT会