現場起点×プロトタイピングで“最速PDCA”を実現する

この資料は2025/10/30に行われたファインディ株式会社主催のイベント登壇時の登壇スライドです。

【イベントタイトル】
AIをどこまで組み込ませるか - 要件定義からテストまで拡張する開発プロセス

【セッションタイトル】
現場起点×プロトタイピングで“最速PDCA”を実現する

【概要（※イベントページより）】
生成AIの活用は一部の先進的な開発者だけのものではなく、今やチームや組織全体でどう取り入れていくかが問われるフェーズに入っています。特にプロダクト開発の上流から下流まで、日々の実務の中でAIをどう組み込むかという実践事例は、多くの現場で関心の高いテーマとなりつつあります。
本イベントでは、要件定義・実装・テストといった開発プロセスの主要フェーズでAIを活用している企業が登壇し、現場での試行錯誤や工夫を共有します。
参加者の皆さんには、単なる効率化ではなく、「AIをどう使うか」から「AIとどう共創するか」へと進化する開発の姿を探るための視点とヒントを持ち帰っていただけます。

【イベントページ】
https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/370510/

Transcript

1. ©PRONI Inc. 株式会社 現場起点×プロトタイピングで“最速PDCA”を実現する PRONI株式会社 執⾏役員CTO ⽵澤 裕次郎 1
2. 2 ⾃⼰紹介 ⽵澤 裕次郎（@yutake125） PRONI株式会社 執⾏役員CTO プロダクト開発全体を統括しています。 エンジニア組織のマネジメントや技術戦略を 推進しながらプロダクトを通じてユーザー価値を 提供することに⽇々取り組んでいます。 特に、開発組織の⽣産性を⾼める仕組みや AI活⽤の推進を通じて事業と組織の両⾯を 前進させることを⽬指しています。
3. ©PRONI Inc. 累計マッチング数60万件以上 最適なプロに、最速で出会える ⽇本最⼤級のBtoBプラットフォーム
4. 4 PRONIのAI活⽤の歩み
5. 5 PRONIのAI活⽤の歩み 25/3頃からDevinとCursorを導⼊ 変更のリードタイムが60h→20hへ削減（Findy Team+で計測。24h未満がElite） ※Findy Team+より：1チームの2025/2~2025/5末までの数値
6. 6 PRONIのAI活⽤の歩み 25/6頃からClaude Code、Gemini CLIを導⼊ 価値探索のサイクルを早く回すため1⽇の平均リリース回数を1回→6回へ ※Findy Team+より：1チームの2025/6~2025/9末までの数値 ※Findy Team+より：1チームの2025/6~2025/9末までの数値
7. 7 PRONIのAI活⽤の歩み パッケージやライブラリのバージョンアップを、AIに コード修正‧差分提案をさせています。⼈はその提案を レビューするだけで済むため、作業時間が約半分に。 バージョンアップもAIにより⼯数削減 ER図や仕様書などをAIに作成‧更新させています。開発 者がドキュメント作成に割く時間を削減。⼈にとっても 情報共有やオンボーディングがスムーズに。 ドキュメントの整備 具体の活⽤箇所 テストを書く前に、AIに仕様や既存コードを読ませてテ スト観点を抽出させます。網羅性を担保するのが難しい 部分でも、AIが「こういうケースを⾒落としていません か？」と提案してくれるため、品質向上と⼯数削減。 テストケースの洗い出し Claudeを利⽤して、プルリクエストに対するレビューを ⾃動化。⼀般的なアンチパターン検出やヌケモレ確認を AIが補い、⼈は設計思想やビジネス⽂脈に集中できる状 態へ。 コードレビューもAIに
8. 8 あらためて開発の⽬的に⽴ち戻る
9. ©PRONI Inc. A G E N D A 9 顧客‧チーム‧⾃⾝の役割に 「まっすぐ」向き合う 私たちのビジョンへの道のりは複雑で難解ですが、その挑戦こそが私たちの強みです ⼀⼈の⼒では不可能かもしれない未来を創造するために、私たちのチームでは多様な価値観や 考え⽅を尊重し、それぞれの才能と視点が集団的な知性を形成することを信じています その多様性と挑戦を束ねる価値観が「まっすぐ」というバリューです 顧客への「提供価値」に まっすぐ向き合う 私たちは、すべての顧 客への価 値 提 供 に、全⼒を尽くします。        最⾼の価値を提供すべく、顧客の課題解 決に向けて、最速でアプローチします。 チームの「進化」に まっすぐ向き合う 私たちは、仲間にリスペクトと感謝を持 つ誠意あふれるチームです。     ⽴ 場に関 係なく、良い悪いを率 直に伝 え、チームの進化に全⼒を尽くします。 ⾃⾝の「役割」に まっすぐ向き合う 私 たちは、 今 成 すべきことにコミットし、 やりきるプロフェッショナル集団です。 約束を果たすため、⾃らの役割に当事者意 識を持ち、粘り強くやり抜きます。   バリュー
10. ©PRONI Inc. A G E N D A 10 顧客‧チーム‧⾃⾝の役割に 「まっすぐ」向き合う 私たちのビジョンへの道のりは複雑で難解ですが、その挑戦こそが私たちの強みです ⼀⼈の⼒では不可能かもしれない未来を創造するために、私たちのチームでは多様な価値観や 考え⽅を尊重し、それぞれの才能と視点が集団的な知性を形成することを信じています その多様性と挑戦を束ねる価値観が「まっすぐ」というバリューです 顧客への「提供価値」に まっすぐ向き合う 私たちは、すべての顧 客への価 値 提 供 に、全⼒を尽くします。        最⾼の価値を提供すべく、顧客の課題解 決に向けて、最速でアプローチします。 チームの「進化」に まっすぐ向き合う 私たちは、仲間にリスペクトと感謝を持 つ誠意あふれるチームです。     ⽴ 場に関 係なく、良い悪いを率 直に伝 え、チームの進化に全⼒を尽くします。 ⾃⾝の「役割」に まっすぐ向き合う 私 たちは、 今 成 すべきことにコミットし、 やりきるプロフェッショナル集団です。 約束を果たすため、⾃らの役割に当事者意 識を持ち、粘り強くやり抜きます。   バリュー
11. 11 PRONIのプロフェッショナル原理 プロフェッショナル原理はPRONIの全社員が体現していくもの 顧客への「価値提供」に まっすぐ向き合う すべての答えは現場に。 価値創出のため、⾼い解像度で現場を理解し、真の課題解決を ⽬指す。 現場主義 速さこそ競争⼒。 最速で考え、最速で実⾏する。改善のスピードが  進化の鍵で あり、成果の礎となる。 最速PDCA ※「顧客への価値提供」のプロフェッショナル原理を抜粋しています
12. ©PRONI Inc. 12 顧客への提供価値にまっすぐ向き合い AIを利⽤してさらなる最速PDCAを実現する
13. 13 最速PDCAを実現するために すぐに作り、すぐに⾒せる。ドキュメントや⼝頭説明だ けでなく、動くものを起 点にすることで議 論が具 体 化 し、理解の齟齬を早期に発⾒できます。 動くもので会話する ユーザーインタビューや利⽤シーンへの同席を通じて、 単なる「要望」ではなく「実際の困りごと」を発⾒しや すくなり、解決策の精度が⾼まります。 ユーザーとの距離を近づける チームのあり⽅や開発外でのAI活⽤の⽅針を定義しました AI活⽤によって少⼈数で⾼速に開発できる状態になり、 より上位の課題にも挑戦できるように。これにより部分 最適ではなく全体最適に近づく解決策を導けます。さら に、少⼈数だからこそ合意形成のコストが少なく、意思 決定を素早く実⾏に移せるように。 ⼩さなチームでより⼤きい課題に向き合う 会議に⼊る前にAIに仕様やアイデアをぶつけ、メリット ‧デメリットや論点を洗い出しておく。これにより会議 中は「ゼロからの議論」ではなく「深掘りと判断」に集 中でき、会議の質と⽣産性を⼤幅に⾼められます。 事前にAIと壁打ち
14. 14 「動くもので会話する」を合⾔葉に、AIを前提にした進め⽅へ切り替えました。 従来は要件や仕様を細かく⾔語化し、リファインメントに多くの時間をかけていました。 今では、AIを使ってまず動くプロトタイプを素早く作り それを起点にユーザーやチームと議論を深めています。 動くものを⾒ながら話すことで、机上の議論では⾒えなかった 課題や改善点を早期に発⾒でき、ユーザー価値に沿った 要件‧仕様をスピーディーに詰めていく形を試しています。 動くもので会話する
15. 15 ある機能改善では、社内のユーザーの隣に座りながら実際の業務を⼀緒に体験しました。 操作に詰まった瞬間や「ここは毎回⾯倒なんです」と⼝にされた場⾯を その場でプロトタイプに反映し動く形で⾒てもらいました。 「これ便利だね！」とその場でフィードバックを返してくれて、従来よりも 圧倒的に速いサイクルで改善が進みました。 また「実例マッピング」 という⼿法を使い、 ユーザーの⾏動や利⽤シーンを体系的に洗い出しています。 その事前準備として、AIとともにシナリオや論点を出し切り インタビューの質を⾼める⼯夫も⾏っています。 ユーザーとの距離を近づける ※ 実例マッピング例
16. 16 AIによって⾃然⾔語からSQLの出⼒をできるようにしました。 これまでデータ分析を⾏うには、テーブル構造を把握し、SQLを書けることが前提でした。 そこでまず、DevinでGitリポジトリを読み込み、ER図やテーブル定義を⾃動⽣成。 これをGeminiに読み込ませることで、AIがデータベース構造を理解できるようにします。 その状態でGeminiに質問することでSQLを⾃動⽣成してくれます。 これにより、専⾨知識がなくても必要なクエリを⼿に⼊れることができます。 その結果、BIツールと組み合わせて即座に情報分析が可能に。 これにより、⾮エンジニアでもデータを直接活⽤できる環境が整い、 意思決定のスピードと質が⼤幅に⾼まりました。 ⼩さなチームでより⼤きい課題に向き合う
17. 17 チケットを起票する際に 事前にテンプレートを⽤意し、必要な観点をAIに埋めてもらう 運⽤を取り⼊れています。AIが⾻組みを整えることで、⾛り出しを早くし 意思決定といったより重要な部分に集中できるようになります。 さらに、会議や議論の前段階でAIに仕様やアイデアをぶつけて 論点を洗い出す「事前論点出し」も実施しています。 これにより会議中はゼロから考える時間を減らし 深掘りと判断に集中できるため、⽣産性と精度を同時に⾼められます。 事前にAIと壁打ち
18. 18 まとめ
19. 19 まとめ • AIをうまく活⽤すれば開発速度は上げられる • 空いた時間でさらに開発をするのではなく、価値に近づく活動に時間を使う • 開発以外のプロセスにもAIを溶け込ませていく • 特に「ユーザー理解」と「意思決定の速度」に寄与するプロセスに⼊れていく • 実装の初動を早めることで、検討と検証の回数が増える • 仕様や議事の“要点化”を進めて、合意形成のスピードを上げていく まだまだ発展途上ですが、まっすぐやっていきます！
20. 20 おわりに 「具体的な取り⼊れ⽅をもっと知りたい」 「⾃分のチームでどう応⽤できるか考えたい」 と思っていただけた⽅は ぜひ気軽に声をかけてください。 カジュアル⾯談やディスカッションの場を 設けられれば嬉しいです。 カジュアル面談受付中