生成AIを活用して一月で10万行、20倍速で新規プロダクトを形にする開発術 / 20x-product-development-link-and-motivation

by リンクアンドモチベーション

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2  © Link and Motivation Group 小宮慎ノ介     株式会社リンクアンドモチベーション     ● 2019年新卒入社   ● 昨年より生成AIを活用した開発生産性向上PJTに従事   ● 先月パパになりました   ● 6/18にもAI Engineering Summitに   公募LT枠で登壇させていただきます！   自己紹介 https://x.com/komishinnnn

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4  © Link and Motivation Group 会社紹介創業年月日｜2000 年4月7日     上場市場｜東京証券取引所プライム市場     従業員数｜約1,500名 (グループ全体)     売上｜374 億 (グループ全体) ※2024年12月期　     事業内容｜国内売上シェアNo.1の組織改善クラウド  

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5  © Link and Motivation Group 弊社プロダクト

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6  © Link and Motivation Group 1:1対応が必要各組織課題に対応するためにはすべての課題に1:1対応するプロダクトが20個ぐらい必要多様な組織課題各組織が抱える課題は千差万別一つのソリューションでは解決しきれないすべての組織課題に対応するのは難しいやりたいことに対して、従来のやり方だとスピードが足りない 😭

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7  © Link and Motivation Group Coding AI Agentブームそうだ、Coding AI Agentを使って爆速で開発しよう！ 🤖

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ところで、こういうのよくありますよね！？

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9  © Link and Motivation Group こういうことありませんか？「パスワード再発行メールの機能を作ってください」 󰞴 「新しくPasswordクラスを作りました！」 🤖 「既にUserクラスあるから　そこに作ってほしかったんだよね、やり直してください」 󰞴 「はい！Userに作り直しました！」 🤖 「いや、Passwordクラスの方お掃除してよ！」 󰞴

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10  © Link and Motivation Group 「いや、is_admin? メソッドがあるからそれ使って欲しい ...」こういうことありませんか？「このAPIを管理者権限だけに制限してください」 󰞴 「 if (user.role === 'admin') 実装しました」 🤖 󰞴

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11  © Link and Motivation Group 納得の行くコードが中々生成出来ない 😤 意図したフォルダやクラスにコードを書いてくれないコードが複雑化してしまう 🍝 生成されたゴミコードに対して、エラーを解消するべく更にゴミコードを生成 ... 生成されたコード量が多くてレビューしきれない 👀 勝手にやらせてたら大量のコードが出来て見切れない ... 実際にやってみた結果、発生した問題

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12  © Link and Motivation Group なぜ失敗したのかを振り返ると「この機能、良い感じに実装しておいて」 󰞴 「は、はい（良い感じって何だろう）」 🤖 「いや、全然イメージと違うよ」 󰞴 「（こんな感じかな）出来ました！」「（そんなこと言われても ...）」 🤖 自分 AI

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13  © Link and Motivation Group なぜ失敗したのかを振り返ると「この機能、良い感じに実装しておいて」 󰞴 「は、はい（良い感じって何だろう）」 🤖 「いやいや、全然イメージと違うよ」 󰞴 「（こんな感じかな）出来ました！」「（そんなこと言われても ...）」 🤖 自分 AI 頭の中にある考えを AIに正確に伝えられてない！！

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14  © Link and Motivation Group 大きいタスクになるほど認識を合わせるのが難しい根本的な課題作るものの詳細な認識が AIと揃っていない

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16  © Link and Motivation Group 我々の開発アプローチ要件定義書レビュー ✅ LGTM Rejectした場合は要件定義書 or 実装計画書を修正実装計画書実装実装計画書作成 👀

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17  © Link and Motivation Group 要件定義書の管理全体要件定義書要件定義書は Gitで管理し、 Cursorから直接参照しやすいようにする詳細要件定義書 ● システムの目的 ● ステークホルダーと役割 ● ユースケース一覧 ● 非機能要件 ● ユースケースごとの詳細な機能要件

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18  © Link and Motivation Group 実装計画書の作成方法盛り込むべき観点     ● 出来るだけタスクを小さく区切る   ● 活用できる既存コードを指定する  ● 各タスクごとに品質を自動でチェックさせる 

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21  © Link and Motivation Group 大きい仕事を細分化出来て、どのファイルをどの順番で修正するかが明確になる作成された実装計画書とその内容 👀 実装に入る前に、人間が自然言語でレビュー可能になり、シフトレフトを実現 ⛏

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22  © Link and Motivation Group 1チェックボックス = 1コミット + 動作確認小さな単位で確実に進めることで、品質を担保しながら着実に前進できる実装フェーズの詳細実装計画書をベースに開発 🧠 🔙 実装タスクのステート管理 AIはセッションを跨ぐと記憶を失ってしまうが、実装計画書でどこまで実装が進捗しているか把握できるミスがあっても安全に戻れる途中で間違いが見つかっても、実装計画書を見ればどこまで戻ればいいか明確 🏃

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23  © Link and Motivation Group プロンプト以外のインプット情報のクオリティをあげることが重要！実装された内容が承認できない場合ソースコード要件定義書実装計画書プロンプト .cursor/rules アウトプットの品質に大きく影響を与える！

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25  © Link and Motivation Group 🚀 現在の状況 ✅ 本番稼働に向けた検証を進行中 ✅ 社内での実践運用を計画中 ✅ 本開発プロセスは既存チームにも展開中実際に作成したアプリケーション生成されたコード約10万行開発期間約1ヶ月程度

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26  © Link and Motivation Group ● R&Dチームで確立した手法を既存チームに展開 ● チーム間での知識共有とベストプラクティスの確立 AI活用前提で従来の開発プロセスを再設計し、地道に開発組織に浸透させていく！組織に生成 AI活用を広げていくために 🔎 PHASE1 小さなR&Dチームでの実験 🏢 PHASE2 既存プロダクトへのノウハウ浸透 ● 生成AIをフル活用した新規プロダクト開発に集中 ● 実装計画書を活用した開発プロセスの確立

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28  © Link and Motivation Group まとめ 🎯 生成AIを使った開発の成功の鍵は「 AIと認識を整えること」だった → 要件定義書を事前情報として渡し、実装計画書を使った新しい開発プロセスを使って品質向上させる 🚀 生成AIを組織に展開するために、開発プロセスを再設計した → 小さなチームから、生成 AI活用前提で開発プロセス全体を見直すことが必要