AI駆動で0→1をやって見えた光と伸びしろ

LINEヤフーさま主催のイベント「Creators Vision」にて登壇した資料です

DeNAでのAI新規事業開発にて経験したAI駆動開発のストーリーと振り返りをしています

Transcript

1. AI駆動で0→1開発をやって見えた光と伸び しろ AIイノベーション事業本部 島岡 秀知 (0xpassion) 1
2. 自己紹介 島岡 秀知 PdM/Dev 2023年4月: 新卒でDeNAにエンジニア職 として入社 2024年1月: DeNA初のブロックチェーン ゲーム「trivia.tech」をリリース 2024年6月: trivia.techの海外リリースを POとして経験 2024年10月~ AIイノベ本部に異動し PdM/エンジニアとしてプロダクト推進 2
3. 開発してるプロダクト AIマッチングアプリ 「fromm(フロム)」 AIがあなたを完全に理解してマッチ相手 を紹介するアプリ 毎日マッチした相手と10分の通話できる 通話後はAIに感想を伝えてもっとあなた を理解する 開発チーム: 5人（エンジニア3人）のスモールチーム テスト版の開発期間は4ヶ月 3
4. 新規プロダクトの企画からリリースまでをどうAIと歩んできたか "うまく活用できたこと"と"伸びしろ"はなに？ 今日のテーマ 4
5. 企画&モックフェーズ 5
6. フェーズの目的 企画 プロダクトのコア価値となるMVPを定義 AIネイティブな価値で成長サイクル構築 中長期でのニーズと成長イメージの確証 モック コア体験の実現イメージをプロト構築 （モックがないと企画は通せない） AI機能のPoC 6
7. リサーチ 市場・競合リサーチ Deep researchを活用 Google検索では辿り着けない海外のニッ チなサービスや市場データにアクセスできた Manusなどの非同期エージェントも便利 リサーチ整理とアイデア ObsidianにリサーチをMarkdown格納 Cursorを使ってアイデアの壁打ち AIでレポートをまとめながらMiroや FigJamを使ってMVPの形を議論 7
8. モック UI/UXモック boltやlovableなどプロト生成AIを活用 非デザイナーはFigmaより早くモックを 作れて動きもイメージできる 個人がUIイメージを持ち寄って話し合う AI Pocやプロト サーバーを作らずDifyで代替 プロンプトの実験もやりやすい。手動オ ペ+Difyのモックで社内検証をやりきった 8
9. 感想戦 ✍️ 次に活かすなら 1. AIのリサーチをそのまま信じず、前後の 文脈や時期は自分でチェックしにいく 2. モックは今だったらFigma Makeなどを 使ってイメージ作るのが良さそう 3. AIでリサーチをやるのは楽しいが、自分 の足でインサイトを掴みにいくのをもっと やっていく 👍 良かったこと 1. AIのWeb Search等で国内外あらゆるサ ービスを参考にすることができた 2. 議論から始めずに個人がモックや叩きを AIと作ってから共有したので、空中戦にな りにくかった 3. Difyなどを使って少ないリソースでもAI 機能の検証ができた 9
10. MVP開発フェーズ 10
11. フェーズの目的 要件定義と設計 コア価値を実現する最小スコープを特定 AIによって事業性・ユーザー体験のどち らも成長するサイクル要件 少数チームで短時間で開発し切れる設計 と技術選定 開発 AIによって生産性を上げて期間と予算の 制約に余裕をもたせる MVPとはいえコア価値が検証しきれる質 で成果物を完成させる 11
12. 要件定義と設計 要件定義 PdMとデザイナーでUIプロトですり合わ せつつ、Figmaに全体フロー定義 （Notionで仮のLPを作ってリリース前に 事前登録を100人集めた） 設計 ユースケースやドメインモデルの洗い出し をAIとやる AI開発の精度を上げるために.rulesに設計 意図やコードベースの規則を記載 （AIにコンテキストを渡しやすいように 意図的にモノレポに寄せた） 12
13. 開発 当時はRoo Codeがよかったので、 Orchestratorモードをよく使ってた （その後Claude Codeに切り替え） 仕様駆動開発として、実装する前に機能 仕様をAIと一緒に定義 リソースなかったのでgit worktreeを作 って並行3ブランチ実装 Figma MCPでFigmaデザインを直接コー ドに起こす CodeRabbitやClaude Code Actionsで コードレビューも自動化 13
14. 感想戦 ✍️ 次に活かすなら 1. PRDやDesign DocなどをAIとともに丁 寧に記述しておけば共有が楽だった 2. AIレビューはまだドメイン系の理解に難 ありだったのでレビュー体制は工夫する 3. 中長期ではフルスタックに幅を広げてレ ビューし合える開発体制にしていく 👍 良かったこと 1. 短期間でアプリは2人, AIは1人で高速開 発しきれた 2. 高速とはいえ仕様やテストは丁寧に書い ていたので思ったよりバグは少なかった 3. Context7やSerena, Mobile MCPなど 新しい有益なツールはいち早く導入できた 14
15. AIとうまく共存するために 15
16. AIネイティブなチームづくり 👨‍👩‍👦‍👦 チームとして 1. 毎日チームでAI情報を共有しあう習慣や カルチャーづくり 2. 各自にオーナーシップを持たせ、生産性 を上げざるを得ない環境をつくる 3. 叩きやアウトプットをもとにチームで話 して決める（脳内情報をAIと具体化する） 🧑‍💻 個人として 1. AIツールはまわりの評判に流されず、調 べて使ってみて判断する 2. OpenAIやAnthropicの公式ブログやド キュメントは知恵の宝庫なので見る 3. AIの力を借りて、自分の専門を超えてみ る（AIは才能の幅を広げてくれる） 16
17. frommはテスト版招待中！ 公式LINEでオンボードします⇨ 最後に宣伝 17