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少数チームでエピックと向き合う技術選択 ── React Native × Claude Co...
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Kazuya Sakamoto
April 12, 2026
Technology
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少数チームでエピックと向き合う技術選択 ── React Native × Claude Codeの現在地
Kazuya Sakamoto
April 12, 2026
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Transcript
少数チームでエピックと向き合う技術選択 ── React Native × Claude Codeの現在地 2026/04/13
自己紹介 Software Engineer @Ubie, Inc. Kazuya Sakamoto X: @sakamotokazuyat GitHub:
@kazuya-sakamoto AIパートナーユビー のモバイルアプリの開発 APPマーケチーム 1人エンジニア
3 Confidential 目次 1. 少数チームがなぜ回るのか 2. Webの資産をReact Nativeで活用 3. 仮説検証サイクルを加速する
4. まとめ
Ubieの「プロダクトエンジニア」はエピック単位で必要なことを 全部やります
エピック = Q目標を達成する施策の単位 各エピックの内容にもよるが、エンジニア 1-2人の少数のメンバーで1つのエピックを担当す ることが多い → 対応範囲が広くなる
なぜ少数チームで可能なのか - React Native の良さ アプリケーションは基本 TypeScriptで統一されている ため、Web出身者でもアプリ開発 に参入がしやすい状態
AIエージェントの普及によってこの開発だけでなく職種間でも 「境界を越える」動きが加速している
様々な方向への「染み出し」 「境界を越える」 動きがさらに加速し、技術だけでなく職種 を横断して染み出している
実際に起きていること
10 Confidential 目次 1. 少数チームがなぜ回るのか 2. Webの資産をReact Nativeで活用 3. 仮説検証サイクルを加速する
4. まとめ
ユビーのアプリの Home画面 ミニアプリで複数の機能が1つのアプリ に集約 ・症状検索 ・病気のQ&A ・医師相談 ・血圧記録 ・受診メモ ・オンライン診療
etc
全部が同じ作り方ではない Web版ユビーは 月間1000万人 が利用 — この資産をアプリでも活用する 機能ごとに 最適な手段を選べる のが React
Nativeの強み
WebViewの中からネイティブの機能を利用したい Webでページを表示するだけなら簡単 — ただの <WebView /> でも WebViewの中から ネイティブ専用のAPIを使いたい 場面がある
※公式が用意しているのは postMessage だけ。リクエスト→レスポンスの仕組みはない
RPCでネイティブを普通に呼べるようになる WebView ↔ アプリ間の標準API • 文字列を送るだけ • 型がない • 何が呼べるかわからない(補完が効か
ない) • 戻り値を受け取る仕組みがない • メソッドが増えるたびに if 分岐が増える Before: postMessageが唯一の手段 After: RPC(型付き・ awaitで変える) → これを「普通の関数呼び出し」に変えたい
実例: Web から血圧データを取得 APP: ネイティブ APIをラップ Web: 型付きで Callする 詳細:
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/e720224828aa43
16 Confidential 目次 1. 少数チームがなぜ回るのか 2. Webの資産をReact Nativeで活用 3. 仮説検証サイクルを加速する
4. まとめ
チームの共通言語としての Claude Code チーム専用リポジトリに 全部まとまる • 分析スキル — ファネル分析、セグメント比較、施策効果測定 •
出力結果 — レポート、示唆、Next Action候補 • ドメイン知識 — 施策履歴、外部環境、リリースログ → 誰が実行しても 同じ文脈 で分析できる 少人数でこのサイクルを速く回すために、Claude Codeがサイクルの各所に染み出して いる
エピック = コードを書くだけじゃない エピックを回す = 仮説検証サイクルをどれだけ速く回せるか サイクルを速く回す上でボトルネックは2つ: 1. デプロイ —
出すたびにストア申請で止まる 2. 分析→示唆 — 事業文脈が属人化して分析が直列になる
ボトルネック① : デプロイ → OTAで解消 React Native + Expo の組み合わせで
ストア申請なしにJSバンドルを更新 → デプロイは ボトルネックではなくなった
ボトルネック② : 分析→示唆 → スキルで民主化 Before: 分析が1人の頭の中 After: 文脈をスキルに埋め込む •
この時期は例年CVが下がる • あのチームがUI変更したはず • このSNS広告はアトリビューション不正確 こうした事業文脈を持つ人に分析が集中 → 施策が 「直列」 になる 3層構造でスキルを設計: • データ層: テーブル定義と使い方 • 分析層: 仮説駆動の調査ルール • 文脈層: 施策履歴、外部環境、リリースログ → 全員が探索的分析を実行 → 施策が「並列」 で回る 示唆まででる。取捨選択や優先度の決めは人間が行う。
スキルは育つ — バージョン管理される分析ナレッジ 増えるだけじゃない。賢くなる 48スキル ソフトウェアのデプロイと同じ感覚で 分析能力を配布できる
22 Confidential 目次 1. 少数チームがなぜ回るのか 2. Webの資産をReact Nativeで活用 3. 仮説検証サイクルを加速する
4. まとめ
React Native は 少人数でエピックを回すための土台である AIエージェントが仮説検証サイクルを加速する今 少人数で エピックをオーナーして事業価値を出す開発モデルに React Nativeが フィットする
ご清聴ありがとうございました