AI-DLC×Claude Skillで実現する「エンジニアの役割越境」

AWSが提唱するAI-DLCを、チームで回すためにClaude Skill化した実践の内容です。
QAエンジニアの異動やフロントエンド専任の不在といったチーム構成の変化をきっかけに、Epic単位で一人が要件整理からテストまで通す「AI-E-DLC」という回し方をチームで考案し、エンジニアがPdM・QA領域まで担う「役割越境」がどう起きたかを話しました。

内容：
・AI-DLCをそのまま入れる難しさ（同期コスト）と、Epic制＋Skill化という打ち手
・役割越境で起きたこと
・スキル化がチームにもたらしたメリット
・運用してぶつかった壁（レビュー負荷）と、レビュースキル・バディ制での対応
・AI-DLC v2との比較と、いま移行しない理由

元記事：https://tech.findy.co.jp/entry/2026/05/29/070000
登壇イベント：AI-DLC×Claude Skillで実現する「エンジニアの役割越境」（2026/09/16）
https://jp.findy-team.io/events/ai-dlc-claude-skill-260916/

Transcript

1. AI-DLCをClaude Skill化して 「エンジニアの役割越境」を実現した話 ファインディ株式会社 澁⾕恭平 © Findy Inc. 1
2. ⾃⼰紹介 顔写真 澁⾕ 恭平 Shibuya Kyohei • 厨房機器メーカーの営業職としてキャリアをスタート • 2019年Webエンジニアに転職 • 2025年4⽉にファインディに⼊社、Findy Team+での開発を経て、現在は Findy Context の開発を担当 • 2025年11⽉ AWS主催「AI-DLC Unicorn Gym」に参加 © Findy Inc. 2
3. AI-DLCとは © Findy Inc. 3
4. AI-DLCとは∕今⽇話す範囲 AIが作業を実⾏し、⼈間が監視と判断に集中する開発⼿法 AWSが提唱する AI-Driven Development Lifecycle Inception 要件整理 Construction ▶ 設計‧実装‧テスト Operation ▶ IaC‧デプロイ （今⽇は触れない） 👉 今⽇話すのは、前の2つ © Findy Inc. 4
5. Unicorn Gymでの学びと壁 学び 導⼊障壁 • AIに作業を委ね、⼈間は判断に集中する開 発の⼿応え • 同期コストが⾼い • フェーズごとに決まったプロンプトを投 げ、成果物が揃っていく進め⽅ ◦ AI-DLCそのものの共有 ◦ Inceptionでの同期コミュニケーション © Findy Inc. 5
6. AI-E-DLCの導⼊ （AI-Driven Epic Development Life Cycle） © Findy Inc. 6
7. チーム構成の変化 ~2026/3 2026/4~ • バックエンド 3名 • QAエンジニアが異動 • インフラ 1名 • フロントエンド 1名 • QA 1名 ▶ • フロントエンド専任は 1名のまま （7⽉からは0名） • POは他プロダクトも兼務 エンジニアが役割越境せざるをえない！ © Findy Inc. 7
8. AI-E-DLCフローを考案 ① 開発の軸を変える ② 作業⼿順を型にする Epic制（個⼈アサイン） AI-DLCのClaude Skill化 • 要件整理からテストまで、⼀⼈が⼀貫して 実施する • 開発フローをスキル化し、だれでも同じア ウトプットを出せる仕組みを整える • 成果物を型化し、実施ごとの差分をなくす © Findy Inc. 10
9. AI-E-DLC ── Epic単位でAI-DLCを回すフロー © Findy Inc. 11
10. 役割越境して起きたこと © Findy Inc. 12
11. 1. 仕様を「もらうもの」から「考えるもの」に • Inceptionを回すことで、要件の抜けや、より良い⽅向性に気づけ るようになった • PdMへの相談が「どうしますか？」から 「こう考えたのですが、どうでしょう？」に変わった © Findy Inc. 13
12. 2. 意思決定のスピードが向上 • ワイヤーフレームを添えるため空中戦になりづらく、PM‧デザイ ナーに具体的な判断を求めやすい • 意思決定の判断が早くなり、開発着⼿までのスピードが向上 © Findy Inc. 14
13. 3. フロントエンドとQA • 精度の⾼いモック、共通のスキルとガードレールにより 1つのEpicを1⼈で回す状態を作ることができた © Findy Inc. 15
14. スキル化がチームにもたらしたメリット © Findy Inc. 16
15. 1. 作成されるドキュメントを知っているから、QAスキルが作成できる Ince ptio n Con stru ctio n © Findy Inc. 18
16. 2. 開発フローが整うと測定もしやすい これまで • 開発フローの更新をしても、メ ンバー全員が即⾏動を更新す るかは分からない • 効果測定がしづらい © Findy Inc. 21
17. スキルが更新されれば次の実⾏から 改善内容が全員に⾏き渡る。 やり⽅が揃うことにより改善効果も 測定でき、さらなるフロー改善に 向けた判断材料も揃いやすくなる。 © Findy Inc. 22
18. スキル改善後の計測事例 7⽉ 8⽉ 23 © Findy Inc.
19. 3. 改善提案が「会議」から「PR」に これまで： 気づく → 会議の議題に載せる → 合意 → 誰かがドキュメントを直す → 共有 → 覚えておく いま： 気づく → PRを出す → レビュー → マージ＝即、開発フローに反映 © Findy Inc.
20. 分かったこと、改善したこと © Findy Inc. 27
21. AskUserQuestionを必ず使わせる • AIからの質問は選択形式で • AIの推奨案を含める AI-DLC特有の脳内負荷が⼤きく軽減される。 © Findy Inc. 30
22. ⽂章量が多いと レビューも⼤変だ © Findy Inc.
23. これをレビューするのは無理！ © Findy Inc. 33
24. レビュー負荷の原因は「量」と「前提」 • 並列実装が可能な今、PR数は圧倒的に増えている • ⼀⼈でInceptionを実施すると、 レビュアーに前提知識‧背景情報がない © Findy Inc. 34
25. ドキュメントレビューの負荷対策 AI-DLCドキュメント専⽤のレビュースキルを設置。 ⼈間が担保すべき観点とAIに任せて良い 観点（ドキュメント）を分けてレビューを実施する。 © Findy Inc. 35
26. コードレビューの負荷対策 バディ制を導⼊し、 レビュアーを前提知識を持つ⼈に固定する => レビュー数が多くても負荷を感じづらくなった © Findy Inc. 36
27. AI-DLC v2 の登場 © Findy Inc. 39
28. © Findy Inc. 40
29. © Findy Inc. 41
30. → すぐにv2へ移⾏することはしない Issue連携‧テスト設計など、⾃チームに適応したフローを失う⽅が⼤きい v2の良い点を少しずつ取り込んでいく © Findy Inc. 42
31. AI-DLCは、チームの状態に合わせて調整しながら使える © Findy Inc. 43
32. AI駆動開発に向けた体験ワークショップ 少人数のチームに分かれてAIを活用した開発のインパクトをワークショップ形式で体感 1⽇間プラン AIを活⽤した派⽣開発体験 座学を通してAIを活⽤した開発を理解 AIを活⽤した派⽣開発を通して、 開発現場でのAI活⽤のイメージを深め、 ワークショップ後に現場での実践に結びつける サポート：コンサルタントによる当⽇サポート‧質疑応答 © Findy Inc. 44
33. Thank you!! © Findy Inc. 45