AIコーディングを前提にした開発プロセス再設計〜開発生産性向上に向けた試行錯誤〜

AIコーディングツールの進化で実装速度は向上する一方、人が関与するプロセスがボトルネックに。
AIコーディングの限界も一定見えてきた中で、開発生産性向上に対する試行錯誤の過程を紹介し、エンジニアリングマネージャーとしてAIコーディング推進に対して考えていることをシェアします。

Transcript

1. AIコーディングを前提にした開 発プロセス再設計 〜開発生産性向上に向けた試 行錯誤〜 2025.08.06 #pharmax_tech_collabo
2. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 2 自己紹介 尾崎皓一 PharmaX エンジニアリーダ 2人目のエンジニア正社員としてジョイン 最近はAIコーディングを活用しながら EMロールも やりつつ、がっつりコーディングしています X(Twitter)：@FooOzaki
3. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 3 LLMを中心に勉強会を月 1回程度開催
4. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 4 医療業界を横断する 2つの事業領域 YOJO toC事業 BtoC/BtoB両事業でAIエージェントを実装することで患者満足度世界一の医療体験を実現 AX toB事業 “まだ誰も見たことのない ”10Xな医療体験の実現 既存医療インフラの AIによる劇的なアップデート
5. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 5 医療アドバイザーに体調 のことをいつでも気軽に相 談できる 相談型医療体験 30種類以上の漢方薬からあ なたに合ったものを月毎に 提案 パーソナライズ漢方薬 定期的に漢方をお届けし、 一人ひとりに寄り添うかか りつけ医療を提供 継続的なかかりつけ 一生涯にわたって寄り添うかかりつけ漢方薬局「 YOJO」
6. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 6 患者向けチャットシステムと薬剤師向け管理画面を自作 患者とのスムーズなコミュニケーション 薬剤師向け管理画面 チャット形式での診断・相談・購入 患者向けチャットシステム
7. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 7 YOJOで稼働する OTC医薬品相談 AIエージェント 患者さまからの一次対応をすべて AIエージェントが行う（裏側では 100近いのプロンプトが稼働） 基本的にはメッセージを自動送信し、必要があれば薬剤師に承認を求める 一次的な漢方選択や、こちらから送信する体調確認などもエージェントが自律的に作成 薬剤師に重要な 返信や判断の確認を依頼 一次的な漢方選択なども行う 薬剤師が返信する場合もある AIエージェント 薬剤師 ユーザー AIが人に指示をするような体験
8. 8 （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve AIコーディングを前提にした 開発プロセス再設計 〜開発生産性向上に向けた試行錯誤〜
9. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 9 今日お話ししたいこと 組織としてのAIコーディング活用にはこれまでにない心構えが必要 まずはチームでプロセス改善を議論する１時間の MTGからはじめてみてください • 個々人に溜まりがちなAIナレッジをチームに昇華していく仕組みを作る • これまでの開発プロセスに捉われず色々試して科学する • チームとして投資する姿勢を明確にする
10. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 10 AIコーディングを色々試してきて 全体的な開発生産性は確実に伸びている ・Devin、Cursor(Roo)、Claude Code、Gemini Code Asistantなど チームとしても色々試してきた フルタイムエンジニア 3名の生産性推移 ・AIコーディングにより一部の開発生 産性が数倍に
11. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 11 一方、AIコーディングの限界も感じている プロダクト刷新・大規模開発のタイミングで生産性が大きく落ち込む リファクタリング、小さなプロダクト改 修はAIコーディングにより生産性が 数倍に 一方、 大きなプロダクト変更 技術的負債が蓄積している箇所 はAIコーディングの精度が出ず、生 産性が上がらない フルタイムエンジニア 3名の生産性推移
12. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 12 AIコーディングについてのチーム所感 • リファクタリングや小さな改修はある程度任せられるが、、 ◦ 中規模以上のアプリケーションに導入して、人と協働して成果を上げてくれることを期待し ているはず ◦ 「おれたちがやりたいことはテトリスを作ることじゃない」はず • まだ”失敗”することも多く、どのような場面でどのように使うべきかを模索する必要がある ◦ 組織レベルでのAI活用推進は工数投下が必要 • もっと使いやすくなってから使おうという姿勢だと遅れを取る ◦ 誰もが何も考えずに依頼を投げて間違いなく完了してくるまでには数年かかる ◦ AIツールの進化に合わせたプロセス定義が必要 ”完全な”コーディングAIの実現はまだ先の話であり、この数年間は生産性を何倍にできるか？が勝負
13. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 13 AIに必要な情報の種類 必要な情報を事前に揃え、 Day１の従業員に指示を出す感覚で AIに指示を出す必要がある 〇〇をする際には下記のルールに 従ってください。 • ✕✕✕ • 〇〇〇 • △△△ ✕ 選択 コ ン テ キ ス ト アクション 情報の認識 ル | ル プロダクト背景 既存プロダクト仕様 タスク管理ファイル 施策の狙い 関連コード 情報やルールも 選択する 必要がある
14. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 14 AIコーディングへの工数投資を意思決定 フルタイムエンジニア 3名の生産性推移 AIコーディングを前提とした開発プロ セス構築に投資する意思決定 ※1ヶ月間はAIコーディング利用前程度の生 産性を維持し、それ以外はプロセス改善に 充てる 開発ロードマップもAIコーディングの 改善計画を踏まえて議論 ※AI完結率の高い小粒なプロダクト改善を前倒 しなど
15. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 15 開発着手前のプロセス見直し 開発着手前 これまで 見直し後 プロダクトディスカ バリー〜PRD （今日は省略） Jiraバックログにて開発連携 （今日は省略） Jiraバックログにて開発連携 リファインメント 開発プランニング Jiraバックログチケット Jiraバックログチケット 要求定義書・要件定義書（PdM+AI↔エンジニア） 既存仕様調査書の作成（AI↔エンジニア） 脱エンジニアの脳内仕様ベースの議論 ・要求仕様、要件定義書をベースとした既存仕様・影響範囲調査 ・既存仕様調査書を元に要求・要件をチームで議論しブラッシュアップ
16. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 16 ドキュメントテンプレートと AIワークフロー定義
17. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 17 AIへの指示プロセスの見える化・標準化 タスク種別 xワークフローを定義し、 タスクに応じた適切なコンテキスト・ドキュメントを与える ymlワークフローを Git管理し、日々改善 claude.md workflows/xxx.yml
18. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 18 試行錯誤中の開発プロセス 開発着手後 これまで 改善後 設計 エンジニア間で議論が必要なもの だけドキュメンテーション 各種設計ドキュメント作成 〜要求・要件・既存調査書をインプット〜 コーディング 設計しながら各自AIコーディング タスクリストを元にしたAIコーディング 〜適切な作業単位を検討〜 人間はレビューと指示出しに集中し、並列作業 単体テスト 一定のチームルールを元にした テストカバレッジ担保 生成コードのカバレッジ100%を目指す テストコードによる仕様レビュー（AI活用） 受入テスト 簡易的なJIRA受入条件とモン キーテストによる受入テスト テスト仕様書をベースにしたマニュアル受入テスト AIコーディングによる仕様漏れ・不具合をガード
19. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 19 大きな開発でも生産性を出せるように（道半ば） フルタイムエンジニア 3名の生産性推移 大きな開発が入っても AIコーディング を活用して生産性を維持できるように なってきている AIプロセス改善タイム 週２回x１時間 PdM + エンジニア3名 を定期開催
20. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 20 AIコーディング活用に対する心構え 組織としてのAIコーディング活用にはこれまでにない心構えが必要 • チームとして投資する姿勢を明確にする • まずは試してみる&失敗を恐れない&知見を蓄積する ◦ Git管理を行うことで、失敗しても切り戻せること担保し、とりあえず試してみる ◦ プロセスをコード・ナレッジ化し、改善サイクルを回せるように • 継続的なキャッチアップをする ◦ 特にルール周りの形式的な変更もまだまだ活発に行われているため、ベストプラクティスも 変わり続ける ▪ ルールの整備のしやすさやルールの適用性が差分になるので、今後もどんどん改善 されていく見込み
21. （C）PharmaX Inc. 2025 All Rights Reserve 21 EMとして考えていること 組織としてのAIコーディング活用にはこれまでにない心構えが必要 まずはチームでプロセス改善を議論する１時間の MTGからはじめてみよう！ • 個々人に溜まりがちなナレッジをチームに昇華していく仕組みを作る • これまでの開発プロセスに捉われず色々試して科学する • チームとして投資する姿勢を明確にする