プロジェクトマネージャー AI チャンス DevelopersIO NAGOYA Day One 2025-10-09 データ事業本部 とーかみ 

とーかみ データ事業本部 / ビジネスソリューション部 (1) 育成支援チーム / チームリーダー (2) データエンジニアリンググループ / プロジェクトマネージャー 今回はこちらの顔で話します C++ → VB.NET → Java → Python AWS → Google Cloud → AWS Snowflake、 dbt、 Fivetran 自己紹介 2 

プロジェクトマネージャーとして AI をいい感じに使う取り組みを紹介します（試行錯誤中） 以下の 4 カテゴリで分けています for 自分 for チーム for プロジェクト まだ使いこなせていない ※ 社内でのエンタープライズ利用で、学習されない設定をした上で利用しています プロジェクトマネージャー AI チャンス 3 

for 自分 資料作り with AI-Starter, Claude Code, NotebookLM 捨ててもいいツール作成 with AI-Starter, Claude Code for プロジェクト 会議の記録 with Google meet 文字起こし + Gemini 議事録からの ToDo タスク化、 QA with Gemini for チーム プロジェクトナレッジベース with NotebookLM まだ使いこなせていない AI 駆動開発、仕様駆動開発 with v0 by Vercel, tsumiki by classmethod プラクティスまとめ 4 

コードを書くエンジニアじゃなくても、 AI 活用チャンスはある 使い方によっては、プロジェクトマネージャー自身だけでなくチーム全体が楽になる 「絵心」のような「AI 心」が必要？ インプット情報を AI が読みやすい形で残すのが大事 頭の中でなんとかしている部分のダンプが労力がかかる まとめ 5 

for 自分 

手段 : AI-Starter https://classmethod.jp/services/generative-ai/ai-starter/ Claude Code, NotebookLM 用途 : 構成、事前調査、たたき台、作成後のチェック（言語化は趣味なので自分で） 方法 : 「こんな環境向けにこんなことを伝える資料が作りたい　目次と概要の案をくれ」 参照資料を URL、ファイルで添える 効果 : たたき台をもとに取捨選択するのでスタートはとても楽 正式版は コンテキストを与える労力 vs 自分で書いちゃう労力 が悩みどころ for 自分 1/2 : 資料作り 7 

手段 : AI-Starter, Claude Code 用途 : 自分でしか使わない、何やってるかの説明はある/できる、引き継がず捨ててもいいツール作成 Python, GAS (Google App Script) 方法 : 処理の大枠、パーツレベルのコード生成（AWS API へアクセスするラッパーとか） Vibe Coding まではやっていない 効果 : 調べるコストはかなり下がる 動作確認は必要、ソフトウェア的な設計も要る（このやり方だと） for 自分 2/2 : オレオレツール 8 

for プロジェクト 

手段 : Google meet 文字起こし + Gemini 用途 : 簡易的な記録、概要把握 正式な議事録を書く際のインプット 方法 : 内部打合せでの記録、外部打合せでの自分の発言だけ記録 効果 : ハイブリッドだと発言者が会議室になるのがネック 固有名詞も怪しい 文字起こしはそのまま読めるレベルではないが、まとめメモはトピックレベルでは十分 これだけだとちょっと不安なのでセルフメモも併用 for プロジェクト 1/2 :　会議の記録 10 

手段 : Gemini 用途 : ネクストアクション確認、内容キャッチアップ 方法 : Google meet 文字起こし + Gemini メモが記録された Google ドキュメントに対して Gemini に 質問 効果 : 正式な議事録を作らない内部会議での「これについてどういう話してたっけ？」 「何やるんだっ け？」がいつでも聞ける 会議中は話に追いつけなかったプロジェクトメンバーがキャッチアップするのにも使ってるら しい for プロジェクト 2/2 :　議事録からの ToDo タスク化、 QA 11 

for チーム 

手段 : NotebookLM 用途 : プロジェクト外メンバーや途中合流メンバーによるプロジェクト内容キャッチアップ 方法 : Google Drive に資料を置いて、NotebookLM から参照する 説明テキスト、音声、動画生成 効果 : 説明コストはかなり下げられる（プロンプトによっては勝手に補完するので注意） インプットする情報が重要なので日頃から残したり頭の中をダンプしたりが必要 for チーム : プロジェクトナレッジベース 13 

まだ使いこなせていない 

手段 : v0 by Vercel https://v0.app/ tsumiki https://github.com/classmethod/tsumiki 用途 : AI駆動開発、仕様駆動開発 デモ 方法 : プロンプト、ドキュメントをもとにしたコード生成 効果（期待） : 最速認識あわせ まだ使いこなせていない : Vibe Coding 15 

まとめ 

コードを書くエンジニアじゃなくても、 AI 活用チャンスはある 使い方によっては、プロジェクトマネージャー自身だけでなくチーム全体が楽になる 「絵心」のような「AI 心」が必要？ インプット情報を AI が読みやすい形で残すのが大事 頭の中でなんとかしている部分のダンプが労力がかかる "人を動かす" には AI はまだ難しい この話は育成支援チームの顔として別の機会に プロジェクトマネージャーは AI を "データを使う" ためではなく、 "データを残す" ために使う "労力は外注できるが、能力は外注できない" 能力ビミョーなシーンで使ってもビミョーなものが量産されるだけ まとめ 17 

No content