スタートアップに選択肢を〜生成AIを活用したセカンダリー事業への挑戦〜

by Nstock

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スタートアップに選択肢を生成AIを活用したセカンダリー事業への挑戦開発生産性カンファレンス 2025 Nstock株式会社

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本日お伝えしたいことセカンダリー事業（非上場株式取引）という前例の少ない領域で、厳格な金融基準とタイトなスケジュール（約1 年でのローンチ）という制約下での挑戦スクラムから効率重視の開発体制への転換を経て、Devin・Claude を中心とした生成AI戦略的活用で開発速度向上を実現さらに全社展開で組織全体の生産性向上を目指す実践知見を共有厳しい制約下での開発プロセス改善と生成AI活用の実践

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本日のアジェンダ前半：プロジェクト概要と課題認識セカンダリー事業の制約・特殊性スクラム採用から方針転換までの経緯後半：生成AI活用と組織展開 Devin・Claudeを中心とした開発効率化の具体事例全社展開の戦略と実践今後の展望と学び

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発表者田中清 - 前半担当佐野智章 - 後半担当 Nstock株式会社セカンダリー事業部エンジニア 2024年8月入社 Nstock株式会社セカンダリー事業部エンジニア 2022年4月入社

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プロジェクトの概要非上場株式のセカンダリー市場スタートアップなどの株式を、非上場時に売買できる取引所を立ち上げる事業です。 ※通常の株式市場と違い、非上場時での売買が可能となります。何ができるようになるか？期待できる効果は？セカンダリー事業とは役員・従業員が上場前にストックオプションを換金できる行使期限に左右されず IPO時期を柔軟に選択優秀な人材がスタートアップにチャレンジしやすい環境を実現

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なぜ今必要か？ → より多くの人がチャレンジできる環境を創るスタートアップエコシステムの活性化には、優秀な人材がリスクを取りやすい環境が不可欠日本のスタートアップエコシステムをブーストするために役員・従業員の報酬の選択肢を広げる優秀な人材のスタートアップ参画を促進スモールIPOを避け、事業を「じっくり大きく」成長

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プロジェクトの制約と特徴開発開始期 2024 年6-7 ⽉スクラム導⼊透明性重視プロセス変更期 2024 年8-11 ⽉オフサイト実施開発体制転換 AI 活⽤期 2025 年1 ⽉以降 Devin ・Claude 導⼊全社展開 3つの主要制約金融規制の厳格さ金商法対応、システム監査、コンプライアンス体制の構築が必要前例のないドメイン設計非上場株式セカンダリー取引所の要件・仕様をゼロから構築タイトなスケジュール 2025年夏〜秋頃のローンチを目指し、約1年での開発・業登録・体制構築

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前半パートでお伝えしたいこと 2024/6〜2024/12末頃までの、生成AI本格導入前のお話がメインです私たちが直面した現実これから詳しくお伝えする内容制約下での開発手法の柔軟な選択理想とした開発手法（スクラム）から実効性重視への転換透明性とスピードのトレードオフを理解した判断数値と事実に基づく意思決定の実践スクラム採用の理由と期待した効果徐々に浮上する課題と決定的な瞬間「教科書通りじゃなくていい」という決断の背景

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不確実性が高い中でも確実な選択を開発プロセスの戦略的判断

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プロジェクト特性の分析とスクラム採用の判断プロジェクトの特性プロジェクトが抱える課題プロジェクト特性の整理と開発プロジェクト準備（6-7月）お手本のない非上場株式セカンダリー取引所構築金融規制を理解した上での複雑なドメイン知識（金商法対応）市場投入の時間的制約：市場機会の獲得が急務要件定義の確定が難しく、オペレーション設計、システム開発も並行で進める必要がある事業的にも市場投入までをスピード感を持って進める必要がある

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スクラム採用の理由と実践への期待プロジェクト特有の課題とスクラムの価値スクラムを選んだ理由各専門領域の知識統合によるアジャイル開発（7-8月）金融規制の複雑性：金商法対応の要件が頻繁に変更される中での透明性確保複数部署の連携：エンジニア・PdM・法務・運用の専門知識を統合する必要性市場投入のスピード：要件変更に迅速に対応しながら開発を加速する要求透明性リファインメントで全員が状況を把握し、規制変更への対応を迅速化適応性：スプリントごとに方向修正し、市場ニーズの変化に対応リスク軽減：早期の課題発見と迅速な対応により、プロジェクト失敗リスクを最小化

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スクラム実践の確かな成果リファインメントの威力レトロスペクティブの文化「みんなで作っている感」が醸成された透明性がもたらした価値（8-10月）バックログアイテムの詳細化 → 見積もり精度向上 → 優先順位の明確化 2時間の枠内で認識のズレをその場で解消、スプリントプランニングを効率化仕様の曖昧さを大幅に削減：後工程での仕様変更が約30%減少プロセス改善の継続的な取り組み：月次で改善アイデアを収集・実装チーム全体での振り返りと改善提案の検討心理的安全性の確立：失敗を隠さず、改善の糧として共有する文化

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「みんなで作っている感」チーム一体感の醸成だけでは足りなかった

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徐々に浮上する課題の兆候週あたり約5時間のスクラムイベント段階的に深刻化する影響会議時間の増加が開発のボトルネックに（10月頃）リファインメント：2時間〜スプリントプランニング：1時間デイリースクラム：1.5時間レトロスペクティブ：1時間開発時間の圧迫：週の15%を会議が占め、特にリファインメントの時間が増加チームからの懸念：「会議ばかりで開発が進まないが、これって大丈夫なのか？」という疑問が増加透明性とスピードのトレードオフ：情報共有の質は向上したが、開発速度が低下

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決定的な瞬間：オフサイトミーティング残り工数の詳細見積もりチーム全員が直面した現実 2024年11月、衝撃の見積もり結果後半エピックの全体見積もり：残りの開発項目をストーリーポイントで詳細に算出現在のベロシティで計算：実際の開発速度を基準にした現実的な予測結果：目標スコープに2〜3倍の工数が必要（6ヶ月→18ヶ月）衝撃の数値：予想を大幅に上回る工数に全員が絶句共通の認識：「このままでは絶対に間に合わない」

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理想を捨てる勇気スクラム文化 vs 確実な成果

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開発プロセスを変える決断 2つの選択肢とその重み A案：現状維持で突き進む B案：開発プロセスを根本から変えるチーム全員での議論と合意理想と現実の狭間での選択（11月）情報の透明性は維持されるが、確実にスケジュール遅延（6ヶ月→18ヶ月）スピードアップの可能性はあるが、これまで構築したスクラム文化を捨てる覚悟が必要属人化リスク：知識が個人に集中し、チーム全体での共有が後回しになる現実を直視し率直に意見を出し合った結果、理想的なプロセスよりも確実に成果を出すことを優先する事で合意

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プロセス変更の本質：アジリティの継続重要な気づき：手段と価値の分離継続した3つの価値スクラム廃止でも失わなかった価値スクラムプロセスは廃止したが、アジリティ（変化への対応力）は継続「教科書通りのスクラム」ではなく、状況に応じた柔軟な方針転換こそが本質継続的改善の姿勢：月次振り返りでプロセスを見直し、さらなる最適化を追求迅速な意思決定：デイリー後の即時集まりで方向修正し、機会損失を最小化チーム間連携：並列開発でも概要レベルの情報共有は継続し、全体最適を維持

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具体的な実践：3チーム並列開発体制チーム編成の戦略属人性を許容した戦略と効果スピード重視の組織設計（11月〜） Epic単位でのチーム分割：関連機能をまとめて各チーム（1〜2名）が担当柔軟な再編成：1〜2ヶ月ごとに優先度に応じて調整リーダー制：各チームに意思決定権限を集中知識共有の戦略的延期：「今はスピード、知識共有は後で」という明確な優先順位専門性の深化：各チームが担当領域に特化し、深い知識を蓄積意思決定の迅速化：チーム内での合意形成により、即座に判断可能

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エンジニアの役割拡大：技術×業務の融合エンジニアの新たな役割と成果迅速な意思決定とリスク管理要件定義から実装まで一貫した責任（11月〜）要件定義への積極参加：PdMと協働し、技術的実現可能性を早期に検証技術的観点からの提案：実装可能な仕様設計と業務設計の同時最適化要件の実現可能性向上：技術的制約を早期に発見し、設計段階で解決開発工数の削減：後工程での仕様変更を大幅に減少デイリーミーティング後の即時判断：必要メンバーのみで迅速な意思決定仕様ズレの早期発見：各チームの進捗を毎日共有し、問題を事前に回避リスクの共有と対策：課題を隠さず、全員で解決策を検討

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不安から自信へ笑いが起きる余裕

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プロセス改善の確かな成果スケジュール棚卸し会議での変化数値が示す改善効果プロセス改善により、数値と雰囲気の両面で確実な成果を実現チームの変化：不安から自信へ（12月） 3-4ヶ月前：不安だらけの議論年末：笑いが起きる余裕。各メンバーが自信を持ってリスクも楽しめる雰囲気に開発速度：約2倍以上に向上意思決定スピード：即日〜翌日チーム満足度：大幅に改善

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前半のまとめ 1. 手段にとらわれず、目的に立ち返る 2. データに基づく迅速な意思決定 3. 組織全体の連携による相乗効果学んだ3つの教訓スクラムはあくまで手段。状況やフェーズに応じて、最適なプロセスを選び直す柔軟さが重要理想や慣習に流されず、見積もり結果や数値データを重視し、大きな方針転換を恐れず実行した部署や役割を超えた連携と迅速な意思決定により、開発速度を約2倍向上させることができた

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次のステップ：生成AIによるさらなる加速プロセス改善による確かな成果しかし、新たな課題が浮上生成AIという突破口従来の開発手法では到達できない次元の生産性向上を目指し、生成AIを戦略的に導入します。（後半パートへ続く） 2024年末時点での成果と新たな壁開発速度約2倍向上により、プロダクトは着実に前進組織全体の連携強化で、チームの士気も大幅に改善機能開発以外のタスク：システム監査・テスト・要件変更対応人的リソースの限界：現在の体制ではさらなる加速が困難リリースに向けたリスク：不透明な部分が依然として残存

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本日のアジェンダ前半：プロジェクト概要と課題認識セカンダリー事業の制約・特殊性スクラム採用から方針転換までの経緯後半：生成AI活用と組織展開 => Devin・Claudeを中心とした開発効率化の具体事例全社展開の戦略と実践今後の展望と学び

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Devin・Claudeを中心とした開発効率化の具体事例目次年末時点での生成AI利用状況現在までの生成AI導入例と意思決定開発への生成AI導入で得られた学び

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年末時点での生成AIの導入状況 LLM コード補完系一部の生成AIツールの利用を開始済 ChatGPT：ベストプラクティス相談 Claude：コード生成 GitHub Copilot：IDE上でコード補完

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当時の生成AI利用の課題感人が駆動し続ける必要性コード補完でもタブを押し続ける必要はある ChatGPTの結果を受け、改修は人が担当するなど文脈を都度渡す必要がある ChatGPT：文脈情報を都度与える必要があったコード補完：タブで開いた範囲の情報のみ利用していた

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現在までの生成AI導入例と意思決定何をいつ導入したか 1月: Devin導入 3月: Claude全社展開 5月: Claude Code導入意思決定従量課金の生成AIツールの予算方針

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1月: Devin導入 Devin 自律型AIプログラマ新たな開発スタイルに注目指示を出したらGitHubでPRを出す Slackから指示を出せる懸念は従量課金 Devinは従量課金で天井知らずになる懸念既存の生成AIツールはシート数固定課金

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従量課金の開発向けAIツールに対する方針策定エンジニアを採用するようなものと考える生産性を1.5~2倍に高め自律して動く並列してスケールする(工夫はいるが) 今後類似サービスが出現・効率化が進むと予想詳しくはPodcastで Nstockのテックラジオ#14 Welcome, Devin!

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Devin導入で達成できたことテストカバレッジ向上：35% => 60%へオペレータ用管理サービスの開発を高速化デザイナー・PdMが微調整や仕様確認に利用するように

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テストカバレッジ向上: 35% => 60%へ背景外部システム監査の観点で、テストカバレッジを高める必要あり domain層はあるがusecase層は薄いなどカバレッジにムラ

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テストカバレッジ向上: 35% => 60%へ工夫 Devin searchでテスト不足の箇所を洗い出しその箇所に゙対応するテスト作成の参考となるコードをナレッジ化 Devinを並列実行して、テストのカバレッジを上げた => 見積もりでは1ヶ月かかる予定が1週間で実現

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オペレータ向け社内管理サービス開発を効率化背景オペレータ: 社内で業に係る業務を行う方業務例: 本人確認の承認・取引情報の登録などこの業務を支援する社内管理サービスが必要一部は開発済みで開発方針・規約は定まっていたリソースのCRUD処理を担う画面など比較的単純な実装が多い

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オペレータ向け社内管理サービス開発の工夫今年のコミット数：生成AIが30.5% 工夫タスクを、理解する文脈が少なくて済むように分割難しいとタスク当たりの最大使用リソースを使い切り、PRを出せない 1機能をbackend / frontendで依頼タスクを分割類似のAPIや画面のファイル名を参考にするように指示外部サービス連携の場合、サービス名を入れると良い出力に

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副次的な効果: デザイナー・PdMがUI修正・仕様確認

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3月: Claude全社展開一部エンジニアがトライアルし効果を確認利用枠が増えるので全社で契約

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Claude活用事例: 規程の作成支援素案作成と詳細確認で、人手と比べ体感8割以上の時間削減 2〜3ヶ月かかる想定 => 2週間程で終了背景金融事業用の規程の作成が必要システムリスク管理規程（7ページ約7,000文字）はじめ、同規模が5件ネット上のテンプレートは内容が古い・網羅性が低い場合あり工夫ステップに分ける: 素案作成 => 詳細確認・修正 => 整形

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素案作成プロンプトの一部抜粋 Nstock というシリーズAの Fintech 系スタートアップにおいて株式報酬やストックオプションを管理する SaaS、スタートアップのための非上場株式の取引所の開発を行っています。今回、「システムリスク管理規程」を策定しようとしているので、その内容を提案してください。特に、CISコントロールや金融庁の監督指針、FISC の安全対策などのプラクティスを考慮することを期待しています。ただし具体的な記述は不要で、全体感を把握できる目次や箇条書きのようなものであれば十分です。

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5月: Claude Codeの導入 Claude Code Devinと同様の自律型プログラマ即座にマージ可能なレベルのアウトプット使用量に応じてMaxプランに

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Claude Code活用事例: レビューコストの圧縮背景自律プログラマ利用でPR量が増え、レビューが大変特徴 GitHub Appを設定すると、コメント欄でメンション可能

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Claude Code導入の工夫整理した知識ベースをそのまま活用可能 Claude導入時に、設計の壁打ち用に整備した抽象度の高い知識が活きた Devinは併用 Slackからの修正依頼ができるのでPdM,デザイナーが利用

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学び: 進化が速いので切り替えやすくする生成AI予算を人件費と捉える人件費と捉えると考え方が変わる、ツール切替しやすく知識は自前で管理する知識はツール側でなく、できるだけ自前で管理試せる体制を用意する新しいパラダイムは試して価値がわかるその感覚は人によって違うため、試せる体制は用意

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本日のアジェンダ前半：プロジェクト概要と課題認識セカンダリー事業の制約・特殊性スクラム採用から方針転換までの経緯後半：生成AI活用と組織展開 Devin・Claudeを中心とした開発効率化の具体事例 =>全社展開の戦略と実践今後の展望と学び

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全社展開の背景エンジニアの生産性は上がったが... エンジニアが先行して生成AIを取り入れ、生産性は向上同時期に他職種の希望者にChatGPT/Claudeはアカウントを付与実務への応用例が少なかった

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全社展開の背景2 全社へ生成AIを浸透させるために、取り組んだこと開発以外の面で、アウトカムへ貢献価値を提供するのは開発だけではないセカンダリー事業：法務・オペレーションチームと連携全職種の生産性を高めることで、よりスピーディに価値提供できるはず「でもどうしたら？」

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これから話すこと社内でいろいろ試した結果を、今振り返ってまとめたもの最初から筋道立てて分かってはいない一人がリードしたのではなく、様々なメンバーが貢献した内容

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全社に生成AIをenablingする上のポイント事例情報の流れを整える対応する組織文化・経営層のコミット

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事例情報の流れを整える社内を観察すると... どんどん試す人は一部いるその人の現実の仕事を解いてる様子を知ると伝播する => 解き方が伝わる場・流れを整えると広まる

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伝播の具体例ライティング業務へのClaudeの利用マーケティングチームはオウンドメディアの記事を担当試しにClaudeで文字起こし結果からインタビュー記事の初稿を依頼チームの定例で共有したところ、社長がプレスリリース初稿にClaudeを利用

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流れを整える1: All Handsでのワークショップ背景ツールは配った & 説明会もしたが、仕事への応用はまだ時間を取って考える・利用シーンを伝える場を用意したほうがよい

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流れを整える1: All Handsでのワークショップ => アイデアをもとに実運用へ詳しくはPodcastでワークショップの内容現実の問題: 各職種が現実の問題を出す問題の解き方: LLM試してる人がその場でプロトタイプ・やり方を示す Nstockのラジオ #99 生成AIをテーマにすごいAll Handsしてみた！

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例: 社内ドメインエキスパートへのQ&Aの自動化背景複雑なドメイン知識が、開発・運用に必要ドメインエキスパートに質問できるが、社員増に伴い似た質問が増加ドメインエキスパートが打ち合わせ同席するので即応が難しい解決策既出質問の検索・返答をNotebookLMでプロトタイプその後、質問を継続的に貯める + ユーザー評価を追加するためにSlack botの実装中

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NotebookLMでのプロトタイプ Slack bot

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流れを整える2: 全社向け生成AIチャンネルの設置背景生成AIに関する情報キャッチアップが大変流量が多い / 選別が必要 / 毎日状況が変わる結局見ない、となるのは避けたい投稿に縛りを設けたSlackチャンネルを設置試してみてよかったtipsを投稿これはマジでタメになる、の情報シェア(tips溢れすぎへの対策) 困ってる内容の投稿 + そこへのサポート

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流れを整える3: 生成AIオフィスアワーの実施背景利用状況のヒアリングを実施「やりたいことはあるんだけど、家庭教師のように相談したい」現実の問題 => 問題の解き方のブリッジが足りない週１時間、相談を受け付けるオフィスアワーを設置仕事の相談を受け、その場でやり方を見せる解決に時間がかかるものは、一時受けをして追って対応

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全社に生成AIをenablingする上のポイント事例情報の流れを整える対応する組織文化・経営層のコミット

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対応する組織: 専任チームがあった方が良い当初有志の会で実施し、専任チームを設置予定手を動かす時間が必要で、業務時間とかち合うヒアリング, オフィスアワー新しいツールの検証既存ツールの性能改善の試行浸透が進むと他のニーズも集まる生成AIは、全社の採用・事業戦略にも影響プロダクト化のためのR&D

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全社に生成AIをenablingする上のポイント事例情報の流れを整える対応する組織文化・経営層のコミット

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文化・経営層のコミット文化新しいものを取り入れる・試す人がいる得た知見を共有してくれる経営層のコミット Devin導入前には、他社事例を社長が共有 ClaudeやDeep Researchを進んで試すツールと考えず人件費と考える予算これ自体は弊社固有かもしれないが、そういう場所を用意した方が進む

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まとめ私たちの軌跡事業の制約・特殊性を踏まえ、開発プロセスを方針転換生成AIも取り入れ加速全社展開で組織全体の生産性向上を目指した事業・全社の組織の変化のお話問題の観察・分析・対応を愚直に行ったわからない恐れはあれど「一旦試す」姿勢が役立った今後も状況は変化しそう、この姿勢を保ちたい

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スタートアップに選択肢を創る挑戦ご清聴ありがとうございました