運営中の既存サービスにAIドリブン開発導入は無理？AIドリブン開発環境構築までのノウハウと価値提供への期待

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　　MIXI MEETUP！AI DAY 2026 - SESSION ARCHIVE
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運営中の既存サービスにAIドリブン開発導入は無理？AIドリブン開発環境構築までのノウハウと価値提供への期待

当社のスポーツベッティング領域を支える3プロダクトのAI導入事例を紹介します。
自然言語で書いた新規機能仕様からTIPSTARアプリを自動生成し即時検証を実現！全エンジニアへのAIコーディング導入で月150万円以上の削減！10年以上運営してきたソースコードのリプレイスで大幅に効率化！
あわせてAI活用を前提にした情報整理や評価制度、勉強会を通じて組織全体のAIリテラシー向上も推進しています。

ソーシャルベッティング事業本部
津田 恭平

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□セッション情報
https://mixi.connpass.com/event/380889/
□イベントハッシュタグ
#miximeetup2026
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◇◆◇ Information ◇◆◇
◎ エンジニアSNS/メディア
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MIXI Developers Blog (medium)
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Transcript

1. ©MIXI 運営中の既存サービスにAIドリブン開発導入は無理？ AIドリブン開発環境構築までのノウハウと価値提供への期待 SB事業本部主要３プロダクトの事例紹介 津田 恭平 ソーシャルベッティング事業本部 TIPSTAR事業部 AIイノベーションG
2. ©MIXI 競輪・オートレースの予想・投票 ができるライブ観戦SNSサービス
3. ©MIXI 生産性２倍以上を目指しAIドリブン開発に挑戦 AI推進専門チームを半年前に発足。企画、デザイナー、エ ンジニア、QAと各チームから主力を募った連合チーム AIで生産性向上といった専門的な取り組みと、AI導入が前 提とされる開発業務フローの改善の２つのアプローチを実施 半年間で20以上の施策を実施。今回はAIドリブン開発環境 の構築に欠かせない施策をピックアップ
4. ©MIXI 誰でも自然言語でAndroidアプリの生成と配信が できる GitHub Issue、Notionに要望を自然言語で記載すると、Android版 TIPSTARを自動生成し、開発環境へアプリの配信まで行う。 POINT 企画職の方がこの仕組みで新施策のプロトタイプを開発。 新施策の初回会議でプロトタイプがさわれる状態を実現。
5. ©MIXI 対話形式でTIPSTARアプリを開発・配信できる • チャット＋ボタン操作でTIPSTARのiOS/Androidアプリが作れる • チャットにFigmaのURLを貼るとデザインシステムを考慮 • チャットとプロトタイプ実装の内容をNotionへ書き出し可能 • GitHub連携やMCPなどの環境構築もアプリ上でサポート POINT iOSエンジニアがClaude Codeにて1週間で開発。Electronで実 装されているためMac/Windowsをサポート。ビルドと配信もク ラウド上のためWindowsでもiOSアプリの開発が可能
6. ©MIXI 誰でも自由にサーバー環境を作成・操作できる • QAやクライアントエンジニアが、自由に 使い捨てのサーバーを作れるように • 外部依存やサービスの機能依存が多い環境 　 設定を自由に設定できるように • SQLやサーバーのコマンド操作の知識が無くても操作できるよう　 に専用のチャット画面も用意
7. ©MIXI 誰でも自由にサーバー環境を作成・操作できる
8. ©MIXI 誰でも自由にサーバー環境を作成・操作できる 「ある状態を再現したいけど...」どのAPI・データ を使えばいい？他のテスト中の人に影響しない？ 共有テスト環境（以前） 「この状態にしたい」 AIが適切なデータと条件を 自動で再現自分専用の環境だから、何を変えても OK 個人テスト環境（現在）
9. ©MIXI Androidバグチケットの修正フローをAI自動化 • Notionでのバグチケット起票→修正PR作成 • 修正PRマージ→バグチケットでQA依頼 を自動化済み バグ修正フローのほとんどの工程の自動化を達成！ • AIによって修正PR、QA依頼が自動になった • 関係する人間が1人だけで済む（従来はレビュー担当者も必要） バグ修正の時間が大幅に短縮が期待できる バグチケット 起票を検知 Claudeが 修正を作成 エンジニアがコード を確認し、承認 AIがビルド 情報を作成 バグチケット でQA依頼 ここだけ手動
10. ©MIXI チャリロト 全国で開催される競輪・オート レースの車券を、ネット投票で購 入できるサービス。 車券ネット投票サービスの草分け として2008年に開始。会員数は 47万人を突破し、2023年の年間 取扱高は1,200億円超。
11. ©MIXI やりたいこと • 今後のサービス展開に備えPHPからGoにリプレイ スを実施中
12. ©MIXI AIで実現したかったこと • Spreadsheetの仕様書を読みOpen APIに記載、PHPの内部実装 を考慮したうえで、100本のAPIを自動生成 • AIによるPHP→Goの挙動検知テストの自動生成
13. ©MIXI 見えてきた課題 • 仕様書と現行に差異があり、OpenAPI仕様書が全てのデータパ ターンを把握できていない • APIの呼び出し側のコードが仕様書に則っていないため、「正し い実装をしたGoのサーバー」が挙動変更検知テストで失敗する • GoとPHPで使っているフレームワークの差で1対1の対応をした 実装が困難であることが発覚
14. ©MIXI 解決方法 • API 仕様書についてはBackend API 仕様書から作ったOpenAPI を GitHub Copilotに伴走させながら人力で修正 • 内部実装については、Go側がPHP側のコードブロックに合わせら れるような仕組みの導入 + Copilot Instructions の活用でコード 生成の6 ~ 7割を自動生成を可能に • Backend APIのコードベース + PHP API のコードベース + Go API のコードベースをSubmoduleにしたレポジトリを作成し、コード ベースから仕様書とAPI呼び出しのための Taskfile を自動生成 • APIレスポンス・実装のデグレについて報告させ、許容・非許容を 人間が判断
15. ©MIXI まとめ • 自動生成しやすい仕組みづくりでGo実装の6〜7割を自動生成で き、全体でも20-30%の工数削減が見えた • コードベース起点のタスク自動生成やデグレレポートをAIが作 り人が判断する運用で、移行の再現性と品質を両立できる可能 性が見えた
16. ©MIXI ネットドリーマーズ 公営競技メディア 公営競技ソリューション 1999年 サービス開始
17. ©MIXI AI開発ツール導入で見えた期待 • Cursor, Claude Codeなど全エンジニアにAIツールを導入 • 自動補完、リファクタリング、デバッグ作業の効率化に成功 • コーディングが自動化されることにより、設計や課題検知と いったエンジニアがより本質的な業務に集中できる状態を目指 す AIの利⽤頻度から約20%の開発削減効果(⽉625時間の削減)を実現 削減効果
18. ©MIXI 見えている課題と来期に向けて • ２５年以上運営を続けるプロダクトのため、AIの効果を最大限 発揮するのが難しい状態 • 今の環境をAI開発ドリブンにできるよう、開発環境のモダン化 やドキュメント化のプロジェクトを発足 • AIが本領発揮するための基盤づくりを最優先で進行中
19. ©MIXI 評価制度にAIリテラシーレベルを設ける レベル テーマ 具体的な概要・期待される成果 Lv 4-5 変革・戦略主導 AI前提のシステム設計や事業戦略を 構想し、全社をリードする Lv 3 業務改善の実行 自動化の流れを設計し、他者も使え る形でナレッジを展開できる Lv 2 日常業務活用 【到達目標】業務改善案を提案で き、議事録作成等に日常的に使う Lv 1 基礎理解 AIの基本用語を理解し、要約や翻訳 などの初歩的な利用ができる 必達
20. ©MIXI レベル達成を支援する「自走型」サポート 有志の力を最大化し、ナレッジを組織の資産に変える STEP 1 評価制度にAIのリテラシーレベルを導入 STEP 2 実務に即したAI活用事例紹介の勉強会を定期開催 STEP 3 匿名で即時解決できる相談チャンネル運用 STEP 4 PoCによる成功事例の横展開・再利用　(来期目指す）
21. ©MIXI