ドキュメントからはじめる未来のソフトウェア

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1. ドキュメントからはじめる未来のソフトウェア
2. AIとシンクロ できていますか？
3. 01 Profile 自己紹介 藤岡 和真 Kazuma Fujioka 2023 - 2025 新卒入社「PKSHA AI ヘルプデスク」の開発 2025 - CEO室に異動・新規事業開発
4. 02 Profile 自己紹介 清水 遥 Haruka Shimizu 2020 - 2025 デザインコンサルファーム 2025 - PKSHA Lead UIUX Designer （2人目デザイナー）
5. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 01 PKSHA PKSHAについて
6. 04 Mission PKSHAのミッション Mission 未来のソフトウエアを形にする
7. 05 PKSHA AI 社会で働くPKSHAのAI AIエージェント 7000体 私たちのAIエージェントが 全国で活躍中 エンドユーザー 930万人 日本人口の約7.5%が日常的に 私たちのAIを使っています 上場企業 約3,900社 時価総額上位100社の 約7割がPKSHAのAIを導入 実はもう、あなたのすぐそばでPKSHAのAIが動いています。
8. 06 Artificial Intelligence PKSHAを支える技術力 東京大学発 のベンチャー 人工知能を専門とする松尾研究室からスピンアウト 稼働中のアルゴリズム 165 個 日本最大級のAI実装実績 業界トップクラスの水準で社会実装を牽引しています。
9. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 02 About 取り組みについて
10. AIでコーディングの開発スピートが10x ユーザーに早く良いものをデリバリーできるはず！
11. 09 Promise vs. Reality AI駆動開発の理想と現実 0%→70% 0-1がとても速い 詳細を隠蔽できるほどAIが賢くなっており、 コードやデザインのAI比率は増加 70%→100% AIは100%思い通りには生成してくれない ロジックが複雑な中規模以上のプロダクトで はバグやデグレを起こす
12. なぜか？
13. 11 Problems AI開発における課題と原因 AIが賢い ≠ 人とAIの意図を汲んでくれる 要求・要件のすり合わせが必要 AIはプロダクトが辿ってきた 歴史的背景を知らない プロダクトドメインの理解が必要
14. 12 Problems AI開発における課題と原因 AIが賢い ≠ 人とAIの意図を汲んでくれる 要求・要件のすり合わせが必要 AIはプロダクトが辿ってきた 歴史的背景を知らない プロダクトドメインの理解が必要 人とAIがシンクロできてない！
15. 13 Solution 解決策 PRD/ADR/DDRを通した仕様書駆動開発で 開発チームの意思決定をAIに伝える
16. 14 PRD/ADR/DDR PRD/ADR/DDR P R D roduct equirement ocument PdMが書く要求仕様書、 ユーザーに提供する価値を 決め、ステークホルダーの 合意を取る PdM Designer Engineer A D R rchitecture ecision ecord エンジニアが書く技術意思 決定の記録、機能を技術的 でどう実現するのかを決 め、エンジニア間の合意を 取る Engineer Engineer D D R esign ecision ecord UI/UXデザイナーが書くデ ザイン意思決定の記録、 ユーザー体験をデザインで どう実現するのかを決め、 デザイナー間の合意を取る PdM Designer
17. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 03 ADR ADRについて
18. 16 Architecture Decision Record 開発チームの意思決定を記録するドキュメント ADRは技術的な決定理由を説明するドキュメント ADRは今のチームの意思決定を未来のチームへ引き継ぐための記録 ADRは「何を選んだか」ではなく「なぜそれを選んだか」を残す
19. メリットは？
20. 18 Merit ADRのメリット 決定 決定 決定 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢 選ばれなかった選択肢と その理由が残る
21. 意思決定のグラデーションが残る 何となく決めたこと、意思を持って決めたことが区別できる なんとなく決めたこと 強い意志で決めたこと コーディング規約 コーディング規約 コーディング規約 コンポーネントの命名規則 コンポーネントの命名規則 コンポーネントの命名規則 主要フレームワークの選択 主要フレームワークの選択 主要フレームワークの選択 19 Merit ADRのメリット
22. 20 Example ADR例 Draft 設計・記載 RFC レビュー Accepted 実装 Reject やらない AIと設計 チームレビュー
23. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 04 DDR DDRについて
24. デザインを貼り付けただけだと、 AIが仕様を深く理解してくれない 22 Problem デザイナーが感じている課題
25. 23 Problem デザイナーが感じている課題 デザイナーが抜けると、 の コンテクストが消える 「なぜこうなったのか」
26. 24 Problem デザイナーが感じている課題 AIが ので デザイン生成をお願いしても いいものが出ない コンテクストを知らない
27. どうしたらいいか？
28. 26 DDR DDRについて ADRにインスパイアを受けて、 DDRの社内検証を開始！
29. 27 DDR DDRについて UIUXに関わる意思決定 戦略 戦略 戦略 要件 要件 要件 構造 構造 構造 骨格 骨格 骨格 表層 表層 表層 PRD DDR 主要フレームワークの選択
30. メリットは？
31. 29 Merits DDRのメリット AIが理解できる 人とAIがいつでも デザインコンテク ストをAIに質問で きる コンテクストに 則ったデザインを Figma Make等で 生成できる
32. ダッシュボード ？ 全て 全て キーワードで検索 検索 詳細検索 条件 条件 条件 条件 すべて 回答期限24時間前 1 AIメッセージ回数3回以上 300 候補者とのメッセージ2回以上 300 社内返信待ち24時間以上 12 山田太郎 山田太 新規 2025.01.01 候補者 山田太郎 山田太 ステータス 回答期限 ？ 期限までの 時間 社内返信 待ち時間 AIメッセージ 新規 2025.01.01 日程調整AI ダッシュボード 設定 マイページ ログアウト マイページ ログアウト 30 Example DDR例 Draft 設計・デザイン RFC レビュー Accepted 採用 Reject 不採用 AIとデザイン チームレビュー
33. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 05 Case Study 実際の開発例・ケーススタディ
34. 32 Example 実際の開発例 作りたいものを 考える 会議 議事録生成 デザイン生成 Design P o o l 完成 コード生成 Coding 機能生成 デプロイ ドキュメント 生成 PRD/ADR/DDR 既存デザイン・ 機能の意図を 知る チームレビュー デザイナーレビュー SWEレビュー PdMレビュー Document DB ※一部プロダクトで試験導入を開始してます。
35. 33 Example 実際の開発例 作りたいものを 考える 会議 議事録生成 デザイン生成 Design P o o l 完成 コード生成 Coding 機能生成 デプロイ ドキュメント 生成 PRD/ADR/DDR 既存デザイン・ 機能の意図を 知る チームレビュー デザイナーレビュー SWEレビュー PdMレビュー Document DB ※一部プロダクトで試験導入を開始してます。
36. 34 Example 実際の開発例 作りたいものを 考える 会議 議事録生成 デザイン生成 Design P o o l 完成 コード生成 Coding 機能生成 デプロイ ドキュメント 生成 PRD/ADR/DDR 既存デザイン・ 機能の意図を 知る チームレビュー デザイナーレビュー SWEレビュー PdMレビュー Document DB ※一部プロダクトで試験導入を開始してます。
37. 35 Implementation 実際の開発 そのまま開発 AI向け仕様書を 別途AI生成 ex: Kiro, Spec Kit PRD/ADR/DDRをベースに仕様書駆動開発をする
38. 36 Case Study ケーススタディ GPTを利用しているユーザーが多く、 AIチャットプロダクトに対するユーザーのメンタルモデルを考慮し、 GPTライクなUIを選択。 ※実際のプロジェクトではなくダミー内容です。 GPTライク？ LINEライク？ DDRによるデザイン意思決定
39. 37 Case Study ケーススタディ ユーザーアイコンをつけたい！ 現状の意思決定軸 背景を理解した デザインパターン出し おすすめのデザイン ※実際のプロジェクトではなくダミー内容です。
40. We believe in the potential of the future of human-made software Software is a "soft" technology that is shaped by the will of people. The software of the future can implement joy instead of sadness, connection instead of division, diversity instead of peer pressure in society. PKSHA Technology implements future software that co- evolves with people. 06 Conclusion 結論
41. 38 Conclusion まとめ ドキュメントは、 人とAIの「知性の接着剤」となる
42. 38 Conclusion まとめ ドキュメントは、 人とAIの「知性の接着剤」となる 人とAIがシンクロできる！
43. 40 Notes おまけ noteで後日 登壇内容を共有します