開発15年のAIネイティブでない 巨大サービスの AI最適化 〜スマレジ開発現場のリアル〜 わたり @rapicro 

わたり ● CTO室 プロダクトチーム ○ 現在はPOSシステム開発 ● AIツール ○ 2022年12月から利用(約3年) ○ 社内 ■ AI利用のルール作り / AIツール価値検証や開発最適化 ○ プライベート ■ AItuberでLive配信 ■ PHPカンファレンス関西で使ったツールをVibeCodingで作成 

今日お話しすること AIでゼロから高速にプロダクトを作る話はよく聞きます。 しかし、既存の巨大プロダクト開発にAIの支援を導入する場合、 思ったほど効率が上がらないと感じる人は多いと思います。 今日は私たちスマレジのPOS開発チーム が直面した「壁」と それらをどう乗り越えているかをお話しします。 

前提: なんのAI使ってるの？ AIエージェント: Cursor　エディタ: PhpStorm 判断: 性能は「エージェント」より「基盤モデル」の影響が大きい 。 戦略: モデル縛りが少ない Cursorでモデル進化の恩恵を即享受。 ただしCursorの利用はAIエージェントとしてにとどめ、 エディタとしては静的解析や機械的な補完に富むPhpStormを利用 

壁1: AIがレガシーも増幅する (As-Isへの固執) ● コード生成時にAIが良くない実装に引っ張られてレガシーコードも増やす！ 対策: コメントとルールによる AIの教育 ● 「今の正解」を「* @deprecated xxxを使うこと」コメントやルールで to-beがわかるように記載。 効果: AIがレガシーを「増やす」から「減らす」になり、実装を進めれば負債が減る状態 へ。 after 私たちが直面した壁 before 

私たちが直面した壁 壁2: メンバー間の AIスキル格差 ● AIの使い方はGitには表れない。メンバー各自で学ぶ状態ではスキルに差がつく。 ● 1ヶ月間Cursorの変更適用数が0のメンバーもいた。 対策: 輪読会とAIモブプロを交互に開催 ● 輪読会: メンバー間の認識が合い、書籍の内容を「個人の意見」ではなく「 チームの方針」にできる。 初回はリーダブルコードがお勧め。短時間で読めAIの出力改善にも繋がるので読む価値も上がっている。 ● AIモブプロ: AIを使った実際の対応をモブプロですることで他メンバーの AI利用方法を学習。 効果: Cursorの適用数が4週連続0だったメンバーが2ヶ月後には1週間あたり適用数10以上へ増加 

私たちが直面した壁 壁3: AIに仕様背景が届かない (暗黙知) ● ドキュメントがAIが参照できない場所（社内 Wiki、別リポジトリなど）にあったりそもそも無いことも。 ○ AIが「ドメイン知識」を理解できない！間違った計算式や仕様でコードを生成する。 対策: 重要な知識はリポジトリに置く (Project as Code) ● AIが知るべき話はAIが読める場所にMarkdown (.md) として設置。 ○ CONTRIBUTING.mdやSTRUCTURE.mdを初めとしたmdファイルを作成し、 Cursor Rulesにパスを記載しAIが必要なときに参照できるように。 効果: ● AIがプロジェクトの特性を理解した提案を出してくれる ように変化 ● 離れた位置にある関連ファイルも修正できるようになった 

私たちが直面した壁 壁4: レビューの壁 (時間がない ) ● AI支援により生成するコード量（ MR数）は増加 しておりレビュアーの負荷が爆上がり。 対策: AIに「レビューさせる」 ● CodeRabbit のようなAIレビューツールを導入しAIに1次レビュー を任せる。 ○ ツールは何でもよい。CodeRabbitはCIへのAI自動レビュー導入が簡単なのでまず入れるにはよい選択肢。 効果: ● 人間のレビュアーはAIによる指摘が解消された後で、より本質的なロジックのレビューに集中 。 ● 「（AIが言うくらいだから）改善しないと」という意識変化、メンバー間の指摘による心理的摩擦の減少 に貢献。 

トークンの節約Tips 最近の課題として、利用上限にあたるメンバーが出てきている。 ● 指示修正は元プロンプトの編集で ○ AIが間違えた時、追加の指示ではなく 前のプロンプトの編集で指示を追加 。 1. 時を戻してAIに”間違った内容”を覚えさせないことでブレを防ぐ。 2. コンテキスト（トークン）を節約し、精度を上げる。 1. 誤解を恐れずに言えば、コンテキストウィンドウのサイズは バリデーションの閾値 でし かなく収めればその量を理解できるというわけではない。 2. LLMは毎回それまでのインプットとアウトプットも食わせている。 a. スレッドが長くなるほど 1回あたりのトークン消費が増加。 ● 同様の理由でタスクを小さく分割して AIに依頼できるとよい。 

まとめ AIはプロジェクトに入った「賢い新人」である。なので ... 1. 悪い癖（レガシー）を真似しないよう「ルール（コメント）」で導く (壁1) 2. “上司”（我々）がAIをマネジメントできるよう「学習（輪読会）」する (壁2) 3. 会社の「暗黙知（ドメイン知識）」を「資料（ .md）」でインプットする (壁3) 4. 「AIレビュー」で一次チェックし増加する負荷を低減する (壁4) 

ご清聴ありがとうございました。 よければもっと話しませんか？ スマレジに興味をもってくださった方、ぜひ一度お話ししましょう！ ↑ カジュアル面談のお申し込みはこちら https://hrmos.co/pages/smaregi/jobs/2151921176291053569