AI駆動開発で実現した開発生産性3.2倍向上 AI駆動開発で実現した開発生産性3.2倍向上 現実のシステム開発における工程横断AI活用のチームプラクティス FastDOCTOR 株式会社 FDT 2025年7月10日 【AI特集】開発組織における生成AI活用イベント 

自己紹介・会社紹介 登壇者 FastDOCTOR株式会社 FDT EM 宮田 芳郎 在宅医療の開発チーム 前職はEdTech 妻が精神科医 

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今日お話しすること 3つの核心メッセージ 1. 週次PR数3.2倍の圧倒的な生産性向上を実現した具体的手法 2. 現実的な業務中心のシステム 3. コーディング支援を超えた『工程横断AI活用』の全体像 聴衆の皆様が得られる価値 定量的に測定可能な生産性向上の実現方法 自組織で明日から始められる具体的なAI活用手法 スケール可能な組織文化醸成のアプローチ 

従来の課題：2019年から会社を支えている複雑な業務システム 3つの根本的ボトルネック 1. コード把握の難しさ 積み上げられたソフトウェア → 一貫した設計ではない、複数の事業が混在 2. 仕様策定の難しさ 手戻りを減らすのに仕様策定をしっかりしたいが、PM/TLは時間が十分に取れない 3. レビューとQA 他事業の業務影響の読みは難しい、人によるQAもしたい → リードタイムは長めに 9.6件/週 週次PR数 74.1時間 総サイクルタイム 8.8時間/PR レビュー時間 

施策のインパクト 週次のマージ済みPR数 3.2倍向上を実現！ 従来（1-4月平均） 週次PR数：9.6件 サイクルタイム：74.1h レビュー時間：8.8h コミット密度：103.8行 → AI駆動開発（6月平均） 週次PR数：24.8件（2.6倍） サイクルタイム：59.1h（20%短縮） レビュー時間：4.8h（45%短縮） コミット密度：308.9行（3倍） 過去最高のパフォーマンスを記録 

アプローチ：工程横断AI活用 従来のAI活用 対象工程: コーディングのみ 効果範囲: 個人の効率化 品質保証: 人的QAに依存 持続性: 属人的スキル VS 当社の工程横断AI活用 対象工程: 仕様策定→実装→レビュー→QA 効果範囲: チーム全体の生産性革命 品質保証: AI支援QA + 人間判断 持続性: 組織ナレッジ化 Key Insight コーディング以外の広い工程でのAI活用により、数字に見えるチーム開発生産性向上 

6つの主要施策詳細 6つの主要施策詳細 

開発の流れ 開発フローの中で、コーディングは1〜3割？ flowchart LR A[ 💡 要望/不具合] --> B[ 📋 精査/仕様策定] D[ 🎨 仕様理解/設計] D --> F[ ⚙️ 開発着手時作業] F --> G[ 💻 コーディング] G --> H[ 👀 レビュー] B --> D B --> L[ 🛠️ QA設計] L -->J[ ✅ QA] H > J コーディングの時間が50%になってもインパクトは限定的 

仕様策定の強化 MCP活用によるNotion + Slack + JIRA + GitHub横断情報統合 従来の課題 PM・TL多忙でチケット詳細化が不十分 要件漏れによる実装後の手戻り頻発 背景情報の散在による理解コスト増大 AIを活用した解決策 Cursor上でMCP活用を活用して → Notion（事業部要望/不具合打ち上げ） + Slack（議論） + JIRA（チケット） + GitHub（コード）を入力に → 高精度なチケット本文を自動生成 → 既存ナレッジベース参照で一貫性確保 チケット詳細化工数削減(PM/TL) 要件漏れによるやり取り削減 実装リードタイム短縮にも貢献 

実装工程強化 cursor/rules ナレッジベースの体系化 ナレッジベース構築 プロジェクト固有知識の体系化 ↓ cursor/rules による文脈自動提供 ↓ AI支援精度の飛躍的向上 ↓ コード品質 + 開発速度の同時実現 具体的実装 システム特有制約: 法的要件、安全性要求を自動考慮 設計ガイドライン: 設計原則の一貫した適用 継続的ナレッジ更新: 開発経験の組織資産化 効果 AIによる仕様作成/コーディング支援の精度向上 

周辺作業自動化 開発フロー最適化の実現 自動化対象業務 JIRA連携： プロンプト → ブランチ作成 + empty commit + status更新 PR提出： MCP自動化による提出作業効率化 Slack連携： レビュー依頼の自動送信 複数環境： 開発用 + レビュー用Cursorの並行稼働 戦略的効果 認知負荷の削減: 作業手順の型化により、創造的作業に 集中 ヒューマンエラー防止: 手作業ミスの排除 チーム連携強化: 自動化による情報共有の確実性向上 

AIメインタスクのバジェット確保 スプリントの20%程度の「AIメインタスク」のバジェットをアドオン 戦略的アプローチ 従来の開発タスク（80%） + AIメインタスク（20%） ↓ AI特性を活かした 高速開発サイクル実現 ↓ 生産性向上タスクで 全体効率を底上げ 具体的効果 QAプロセス最適化: サイクルタイム短縮による開発リソ ース創出 新技術導入: AI駆動による実験的取り組みの高速化 組織学習促進: AIベストプラクティスの蓄積と横展開 

質的成果：組織文化の根本的変革 質的成果：組織文化の根本的変革 

ドキュメント駆動開発文化の確立 従来 コード優先、ドキュメント後回し ドキュメント作成が負担 ナレッジの属人化 → 変革後 設計ドキュメント + コードの同時作成 AI支援により自然な開発フロー化 組織ナレッジの体系的蓄積 具体的変化 コミット密度9.1倍: mdファイル（設計・仕様書）を含む包括的開発 ナレッジベース充実: cursor/rules による組織知識の体系化 開発文化の進化: 「作って終わり」から「作って残す」への転換 

組織学習文化の醸成 プロンプトカフェ（隔週） チーム横断での組織学習 AI活用ノウハウの共有 実践的スキル向上 具体的プロンプト技術の伝 播 AIペアプロ会（週次） 実践的AI活用 画面共有での hands-on学 習 スキル標準化 チーム全体のAI活用レベル 底上げ ハンズオン支援（随時） 導入障壁の解消 個別支援による確実なオン ボーディング AI疲れ対策 感情表現 + エントロピー表 示による負荷軽減 

持続可能性の証明 24PR 6/02週 (2.5倍) 21PR 6/09週 (2.2倍) 23PR 6/16週 (2.4倍) 31PR 6/23週 (3.2倍) 史上最高記 録 Key Success Factor 再現性: 一時的ブーストではなく継続的高パフォーマンス スケーラビリティ: 新規参画者も3日目でテックブログ投稿 組織浸透: 個人スキルから組織ケイパビリティへ 

まとめ・今後の展望 まとめ・今後の展望 

達成成果サマリー 定量的革命 週次PR数： 9.6件 → 31件（3.2倍） サイクルタイム： 74.1h → 53.5h（28%短縮） レビュー効率： 8.8h → 3.8h（57%短縮） 開発密度： 103.8行 → 945.3行（9.1倍） 質的変革 工程横断AI活用 コーディングを超えた全工程最適化 ドキュメント文化 設計とコードの同時整備文化確立 組織学習 プロンプトカフェ・AIペアプロ会による継続 的向上 

次の挑戦：AI駆動開発の新境地 R&D側面の強い開発 高負荷時のボトルネック解消 レビュー待ち時間最適化 QAプロセス進化 AI支援品質保証の更なる高度化 組織横展開 他チームへの型化されたフレームワーク適用 業界への貢献 医療システム特化 高品質要求下でのAI活用モデル確立 再現可能フレームワーク 他組織でも適用可能な型化された手法 技術発信 オープンな知見共有による業界全体の底上げ 

Q&A / Discussion 一緒に作り上げましょう 導入支援: 具体的実装方法や課題解決のご相談 組織文化: AI疲れ対策や持続可能な運用のコツ 技術詳細: MCP活用やcursor/rules設計のノウハウ Contact FastDOCTOR Tech Blog: https://zenn.dev/p/fastdoctor 今後の技術発信: AI駆動開発の進化を継続的に共有予定 

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ご清聴ありがとうございました FastDOCTOR FDT一同 医療システム開発 × AI駆動開発で、より良い医療体験を創造します #AI駆動開発 #生産性向上 #医療システム #開発組織