設計フェーズを加速するAI活用戦略 / AI Strategy for Accelerated Design

◆イベント名
実装の精度を上げる、設計フェーズのAI活用（レバテックLAB）
https://rakus.connpass.com/event/365427/

◆発表タイトル
設計フェーズを加速するAI活用戦略

◆登壇者
株式会社ラクス　楽楽精算開発部 開発3課　平川 裕多

Transcript

1. © RAKUS Co., Ltd. 設計フェーズを加速するAI活⽤戦略 #AI_LTLAB 株式会社ラクス  楽楽精算開発部 開発3課 平川 裕多 2025/10/10 1
2. Ⓒ RAKUS Co.,Ltd. 会社名 株式会社ラクス 設立 2000年11月1日 従業員数 連結：3,086名 単体：1,907名(2025年3月31日時点) 上場証券取引所 東京証券取引所　プライム市場 (コード：3923) クラウド事業 ・ IT人材事業 事業内容 代表取締役 中村崇則 グループ会社 株式会社　ラクスライトクラウド 株式会社　ラクスパートナーズ 株式会社　ラクスみらい RAKUS Vietnam Co., Ltd. PT. Reformasi KerjaSolusi
3. Ⓒ RAKUS Co.,Ltd. 勤怠管理 サービス紹介 3 問合せ管理 交通費・経費精算 電子請求書発行 販売管理業務 メールマーケティング 企業のさまざまな業務の効率化に貢献するクラウドサービス（SaaS）を複数展開 電子帳簿保存 請求書受領
4. 設計フェーズを加速するAI活⽤戦略 - AI活⽤状況 • 実装作業⾃体の9割をAIが対応 4 要求定義 バックログ （PBI） 機能要求 概要設計 実装 要求定義 バックログ （PBI） 機能要求 概要設計 実装 • 現在は「バックログ→概要設計」に注⼒（4~6割そのまま使⽤） 設計フェーズ
5. 「概要設計」の定義 5 • バックログ ◦ APIのデータを⼀覧表⽰出来る ◦ ⼊⼒データの登録が⾏える • バックログを元に → 不⾜情報の洗い出し → 責務分割‧影響範囲の整理 → ⾮機能‧エラー処理の確定 • => 実装しても破綻しないレベルまで⾔語化する⼯程 要求定義 バックログ （PBI） 機能要求 概要設計 実装
6. なぜ「概要設計」に⼿を⼊れたのか 6 • 実装は「AIに任せた⽅が速い」状態 • 次のボトルネックは 「レビュー」や「設計品質」 に移ってきた • 設計書が曖昧なまま実装に進んでしまい、⼿戻りや仕様差分が発⽣することも... → 設計フェーズの品質担保と効率化がしたい
7. 実装設計AI化の全体像 7 AIが依頼者に質問 バックログ （GitHub Issue） Figma（デザイン） 既存実装 設計書作成プロンプト /specify-pbi 実⾏ AIが情報収集 AIが概要設計書を⽣成 AIが修正 質問に回答 レビュー‧指摘 テンプレート
8. バックログの内容（例） 8 ## 実施内容 申請タブの⼀番下に「申請⽅法」という固定メニューを追加し、タップするとヘルプページが表 ⽰されるようにする。 ## 受⼊基準 - [ ] 申請タブの⼀番下に「申請⽅法」メニューが表⽰される - [ ] 「申請⽅法」メニューをタップするとヘルプページが表⽰される - [ ] メニューのデザインが既存のUI要素と統⼀されている - [ ] ヘルプページの内容が適切に表⽰される
9. 実装設計AI化の全体像 9 AIが依頼者に質問 バックログ （GitHub Issue） Figma（デザイン） 既存実装 設計書作成プロンプト /specify-pbi 実⾏ AIが情報収集 AIが概要設計書を⽣成 AIが修正 質問に回答 レビュー‧指摘 テンプレート
10. 情報収集プロンプト 10 1. コンテキストの収集 1-1. バックログ(PBI)をMCPを利⽤して取得すること {{PBI_URL}} 1-2. PBIにFigmaのURLが含まれる場合はMCPで取得すること 2. 既存実装の確認 2-1. PBI、Figmaから関連する既存仕様、実装を調査 - プロジェクトのindex情報が有る場合は利⽤すること 2-2. 不明点があればあなたの判断で補完せず、必ず先に依頼者に質問すること
11. AIからの質問例 11 AI: 「申請タブの対応クラス：どのViewController/Viewクラスが申請タブに該当しますか」 Me: 「RequestViewController」 AI: 「「申請⽅法」メニューにアイコンは必要ですか？」 Me: 「アイコン無しで⼤丈夫です」 AI: 「ヘルプページの具体的なURLとWebView、Safari、アプリ内画⾯のどれで表⽰しますか？」 Me: 「https://www.rakurakuseisan.jp/ をSafariで開いてください」
12. 実装設計AI化の全体像 12 AIが依頼者に質問 バックログ （GitHub Issue） Figma（デザイン） 既存実装 設計書作成プロンプト /specify-pbi 実⾏ AIが情報収集 AIが概要設計書を⽣成 AIが修正 質問に回答 レビュー‧指摘 テンプレート
13. # 実装設計書: {PBI名} 1. 概要 …（バックログ原⽂そのまま） 2. 実装スコープ …（1‒3⾏） 3. 完了要件 …（チェックリスト） 4. デザイン情報 5. ⾮機能要件 6. 影響するコード箇所、クラス設計 …  （[NEW]/[CHANGED]/[EXISTING] で列挙） 7. 処理‧データフロー …（Mermaid） 8. リスク‧制約事項 9. ⽋落情報洗い出し 10. 注意するべきテスト観点 11. 他実装⽅針案(1~2案) 13 テンプレート埋め込み概要設計書作成プロンプト 3. 実装設計書作成 3-1. 以下のテンプレートを⽤いて `implementation_spec.md`を⽣成する - 以下の様にステップバイステップで更新する こと 1. 1~5 2. 6 3. 7 4. 8~11
14. 出⼒結果1 (抜粋) 14
15. 出⼒結果2 (抜粋) 15
16. 実装設計AI化の全体像 16 AIが依頼者に質問 バックログ （GitHub Issue） Figma（デザイン） 既存実装 設計書作成プロンプト /specify-pbi 実⾏ AIが情報収集 AIが概要設計書を⽣成 AIが修正 質問に回答 レビュー‧指摘 テンプレート
17. ⽣成後のレビュー依頼プロンプト 17 4. レビュー依頼 - 依頼者に`implementation_spec.md`のレビュー依頼を⾏いフィードバックを受けること - フィードバック修正後は次のステップに進んで良いか確認し、許可されてから次のステップに 進むこと 5. リファクタリング提案 - 今回スコープに含めないが、将来的に必要となるリファクタリングポイントを発⾒した場合は 提案すること - 内容は`implementation_spec.md`の最終⾏に12章として必ず追加すること
18. AIの出⼒のレビュー、指摘 18 Me: レビューFBです。 • ヘルプメニューは多⾔語対応にしてほしい • ネットワーク接続確認はSafariに任せるので、アプリ側では確認しないで良いです • URLは定数で持ってほしい AI: フィードバックを反映します。以下の3点を修正します： • 多⾔語対応の追加 • ネットワーク接続確認の削除 • URL定数化の明記
19. 現状∕学び • 概要設計フェーズにおいて ◦ 現状は出⼒結果の4~6割程 をそのまま利⽤し、残りは⼈が仕上げ ◦ 叩きを作る時間削減、ヌケモレの軽減 • AIはスコープが⼤きく、指⽰が曖昧ものは苦⼿ • バックログのように要求を分割した要件から設計に落とすことで上記を避けて対応できる 19 要求定義 バックログ （PBI） 機能要求 概要設計 実装
20. 今後の課題 20 • AIが⽣成した概要設計の利⽤割合の向上 • 概要設計→バックログへの反映（要件や受⼊条件更新） • さらに上流の設計（要求→機能要件、機能要求→バックログ） 要求定義 バックログ （PBI） 機能要求 概要設計 実装
21. © RAKUS Co., Ltd. 21 設計フェーズを加速するAI活⽤戦略 #RAKUS Meetup 株式会社ラクス  楽楽精算開発部 開発3課 平川 裕多 • 「バックログ→概要設計」フェーズのAI活⽤が進展 • ポイント ◦ 「情報収集⾃動化」 ◦ 「質問させる」 ◦ 「テンプレ埋め込み」 ◦ 「レビュー、指摘」  → ⼩さなバックログからテンプレ＋質問型で導⼊すると良い
22. © RAKUS Co., Ltd. 22 エンジニア採用サイトのご案内 「ラクス　エンジニア採用」 でWEB検索！ 社員のインタビュー記事 取り組み記事・イベント