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要件定義・デザインフェーズでもAIを活用して、
コミュニケーションの密度を高める
2025.09.11 チーム開発を加速する！エンジニア・デザイナー・PdMの職種間連携【D-Plus Tokyo #18】
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自己紹介
@KazukiHayase
早瀬和輝(Kazuki Hayase)
2025年4月ドクターズプライム入社
フルスタックエンジニア
Go / TypeScript / React(Next.js) / GraphQL
アオアシが完結して悲しいです
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会社概要
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会社概要
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01 背景と課題
02 具体的な取り組み
03 まとめ
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1. 背景と課題
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背景と課題
AIによるエンジニアの開発生産性の向上
今年の6月からエンジニア全員にClaude Codeを導入
コーディング、レビュー、テストなど多岐にわたり活用
エンジニアの開発生産性は向上した
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背景と課題
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背景と課題
より上流の工程がボトルネックに
開発スピードの向上により、要件定義が追いつかない
バリューストリーム全体では、そこまで早くなっていない
チームサーベイのスコアにも表れている
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背景と課題
Biz側からPdMを抜擢
組織全体で、PdMが2名->6名に増員
自分のチームでは1名->2名
多くがPdM未経験
全員がそれぞれ要件定義とFigmaのデザインを担当
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背景と課題
組織体制の変化に伴う懸念
情報共有の複雑化、コミュニケーションコストの増加
成果物の品質のばらつき
ツールやプロセスの標準化不足
ドメイン知識の属人化
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人が増えてもコミュニケーションの密度を下げない対策が必要
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背景と課題
AIを活用してベースラインを引き上げる
AIを思考の補助や単純作業の自動化に活用
人間は本質的な議論や創造的な対話に集中
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2. 具体的な取り組み
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具体的な取り組み
1. Figma MCPを使ったデザインレビュー
2. ChatGPTを使った要件定義
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具体的な取り組み
1. Figma MCPを使ったデザインレビュー
2. ChatGPTを使った要件定義
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
なぜデザインレビューが必要か
Figmaの品質はFigma MCPでのUI実装の精度に直結
実装時の細かいやり取りが多発
e.g. variablesの使用、デザインの詳細調整、コンポーネントの整合性
精度は上げていくとして、最低限の品質は担保したい
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
Figma MCPとは
MCP (Model Context Protocol): AIとツールを連携させるプロトコル
Figmaの構造化されたデザインデータを正確に取得できる
AIがデザイン情報とコンテキストを理解しやすくなる
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
デザインレビューの仕組み
MCPサーバーと連携するためにClaude Desktopを使用
FigmaのURLを指定してレビューを依頼
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
プロンプトイメージ
下記のヒューリスティック評価をもとにFigmaのデザインレビューをしてください。
Figma:
## レビュー観点
- デザインは一貫しているか？
- エラーを防ぐ仕組みがあるか？
- 情報は認識しやすいか？
...
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
応答イメージ
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具体的な取り組み - Figma MCPを使ったデザインレビュー
取り組みの感想
運用を開始して1ヶ月ほど経過
実装者目線では、最低限の品質は担保できている
今後はデザインシステム観点でのレビューも組み込む予定
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具体的な取り組み
1. Figma MCPを使ったデザインレビュー
2. ChatGPTを使った要件定義
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
ChatGPTを選択した理由
特にないです
GPT-5出たから、使ってみるかくらいの温度感
精度よりも導入の速度を優先
ツールは変える前提で、フローの定着とコンテキストの育成が狙い
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
プロジェクト機能の活用
カスタム指示と関連ファイルをまとめられる
プロダクトの概要と仕様をマークダウンで作成して保存
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
要件定義の流れ
1. 機能の概要と背景を伝える
2. GPTが深掘りしてくれるので、対話しながらブレスト
3. 内容がまとまったら要約するように指示
4. チーム内レビュー
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
実行イメージ
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
取り組みの感想
想定してない観点の質問->要件漏れの防止に繋がる
チーム内レビューの段階で、初歩的な指摘は減らせている
カスタム指示は無視されがちなので、プロンプトのチューニングは必要
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具体的な取り組み - ChatGPTを使った要件定義
今後の展望
出力される情報の精度向上
知見をためつつ、他チームへの横展開
AIエージェントによる、仕様書の自動更新
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3. まとめ
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まとめ
AIによってコミュニケーションの密度を高められている
単純作業や不毛な議論を削減
人間同士は本質的な議論に集中
品質の標準化
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まとめ
まだまだ課題は山積み
AIで代替できないクリエイティブな能力の強化
デザインのAI生成
リードタイム計測による定量的な改善効果の検証
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We Are Hiring！
ぜひドクターズプライムの魅力を覗きにきてください！
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