「backlog-exporter」とAIの連携による業務効率化

「backlog-exporter」とAIの連携による業務効率化 2025/03/14 リテールアプリ共創部部会戸田駿太

部署リテールアプリ共創部名前戸田駿太オフィス日比谷オフィス趣味キャンプサッカー
バイク料理 X https://x.com/shuntemskills 自己紹介 2024年4月　クラスメソッドへ新卒入社 2024年9月　技能五輪国際大会出場 2024年10月　リテールアプリ共創部へ配属現在　運用保守チームに所属

【目的】BacklogとAIを組み合わせて業務効率化をしよう！

プロジェクトの課題情報検索に時間がかかり効率が悪いオンボーディングに多くの工数が必要過去の知見を活かした見積もりが困難情報統合が手作業で非効率知識が属人化しやすいプロジェクト間の知見共有が不足 Backlogで検索をかけた時の画像 (wikiが多くて探しにくい) 課題も多くて探しにくい

これを解決するためにツールを作ってきました！

Backlog Exporter DevelopersIoのブログ npmパッケージ作ったもの

「backlog-exporter」ってどんなもの？ npmを使って簡単にインストール・実行可能一度のコマンドで全データをエクスポート更新コマンドで最新情報を簡単に同期マークダウンで保存 Backlogの課題とWikiをローカルに保存するCLIツール課題のみをエクスポート $ npx backlog-exporter@latest
issue --domain example.backlog.jp --projectIdOrKey PROJECT1 --apiKey あなたのAPIキー wikiのみをエクスポート $ npx backlog-exporter@latest wiki --domain example.backlog.jp --projectIdOrKey PROJECT1 --apiKey あなたのAPIキーデータを更新 $ npx backlog-exporter@latest update 課題とwikiを一括エクスポート $ npx backlog-exporter@latest all --domain example.backlog.jp --projectIdOrKey PROJECT1 --apiKey あなたのAPIキー

「backlog-exporter」でどうやって課題を解決する？ AIを使ってBacklogのRAGを実現エクスポートしたMarkdownファイルをAIに読み込ませる GitHub Copilot / Cursor などのAIツールで活用プロジェクト固有の情報に基づいた回答が可能に自然言語でのやり取りで情報アクセスが容易に
backlog-dataを参照して〇〇について教えて参考: ディレクトリ構造 / ├─ backlog-data │ ├─ backlog-project1 │ │ ├─ issue │ │ │ ├─ 課題1 │ │ │ └─ 課題2 │ │ └─ wiki │ │ ├─ wiki1 │ │ └─ wiki2 │ └─ backlog-project2 │ ├─ issue │ └─ wiki ├─ githubリポジトリ1 └─ githubリポジトリ2

具体的な活用シーン

backlog-exporterの活用例オンボーディングの効率化ナレッジ検索の高度化ドキュメント作成支援プロジェクト横断分析タスク
見積もり支援ドキュメントからソースコード探索仕様確認の効率化コードレビュー支援使い方次第でいっぱいある

backlog-exporterの活用例: オンボーディングの効率化実際の出力（機密情報はマスクしています）〇〇について教えてと聞いてみる新メンバーがプロジェクトの概要を素早く理解「このアプリはどんなもの？」と質問するだけ先輩に何度も質問する必要がなくなるプロジェクト固有の用語も理解しやすく Cursorがファイルを探索して情報を取得その結果に基づいて〇〇の情報をまとめてくれる
まず、バックログフォルダの内容を確認して、〇〇に関する情報を探してみます。〇〇に関する情報を探すために、wikiディレクトリを確認してみましょう。まず、Home.mdファイルを確認して、プロジェクトの概要を把握しましょう。次に、用語集を確認して、〇〇の定義を探しましょう。次に、機能要件を確認して、〇〇の機能について詳しく調べましょう。〇〇についてさらに情報を得るために、技術情報ディレクトリを確認しましょう。リポジトリ情報を確認して、〇〇のシステム構成について調べましょう。 AWS構成図を確認して、〇〇のシステム構成についてさらに詳しく調べましょう。〇〇のAWS構成図を確認しましょう。最後に、〇〇のネットワーク仕様書を確認しましょう。収集した情報をもとに、〇〇について説明します。 # 〇〇について〇〇は「〇〇〇〇」の略称で、〇〇を利用して〇〇するサービスです。このサービスには以下のような特徴があります： ## 主な機能 1. **〇〇表示**： - 〇〇 - 〇〇（〇〇機能） 2. **〇〇**： - 〇〇のデジタル版 3. **〇〇〇〇**： - 〇〇のうち、〇〇を登録して〇〇する機能 - 〇〇の機能を指す ## システム構成 - **〇〇サーバ**：〇〇の機能を搭載したサーバ（〇〇環境） - **〇〇**：一時的に表示される〇〇 - **〇〇環境**：WAF、API Gateway、Lambda、CloudFront、S3などを利用 //実際はもう少し長く出力してくれます

backlog-exporterの活用例: オンボーディングの効率化別チームの調査タスクを行うことがあったプロジェクトの知識がないためbacklog-exporter とCursorを駆使してタスクを理解オンボーディングと調査を爆速で実施できた実際に別チームのオンボーディングをした時の話

backlog-exporterの活用例: ドキュメント作成支援質問例: 過去の類似ドキュメントを参考に新規作成プロジェクト固有のフォーマットに沿った文書生成コードと合わせて読み込むことでより正確に議事録や報告書の下書き作成も可能コード参照してログイン機能の仕様書を作成して他のドキュメントのフォーマットを参考に
〇〇のAPI仕様書を作成して（Backlogのmdを指定して）このタスクの変更点をコードを参照して詳細にまとめて

backlog-exporterの活用例: ドキュメント作成支援 API設計書を作成するタスクで大活躍このAPI設計書はかなり詳細な記載が必要コードを隅々まで読んで言語化する必要がある最終的にBacklogのwikiに保存従来コード確認、設計書作成など全て手作業で一つ6時間かかっていた現在
Backlogの中にある設計書を全てAIに読み込ませる鍛え上げたプロンプトを使用してほぼ完成それをレビューして修正全部合わせて1.5時間ほどで完成するようになった参考プロンプト @{出力先.md} にPOST /xxxx のAPI設計書を書いてください。 OpenAPIは @xxxx.yaml に記載してあります。フォーマットは @{参照先ディレクトリ} の他のAPI設計書を参考にしてください。内部のコードは @{参照先リポジトリ} に書いてあります。必ずコードを読んで間違いの無いように記載してください。 4倍効率化できた！

backlog-exporterの活用例: Backlog更新確認プロンプト例: Backlogの更新をAIで確認する昨日からのBacklogの課題やwikiの更新をまとめてくれる更新した人や内容を要約してくれるリンクを貼ってもらうことで実際の Backlogのページを確認することができる ##
更新確認依頼課題の更新について確認依頼が来た場合、以下の手順で作業をしてください。 1. 現在日付を取得するために `date` コマンドを実行する 2. `backlog-settings.json`ファイル内のlastUpdatedを確認し、日本時間で4時間以上前の場合は、データを再取得する必要がある。こちらのコマンドを実行する。`backlog-exporter update --force` 3. 更新確認対象の期間が指定されていなければ、前日9時から現在時刻までとする。 4. `backlog-update.log`を確認し、指定された期間に更新があった課題を、更新確認対象とする。 5. 更新があった課題の全ての、更新内容を「誰が」「誰に対して」「何をコメントしたか」を必ず明確にまとめること。まとめる際は、必ず課題のURLを記載して、URLはクリックしたら遷移できる状態にして。

最後にちょっとだけ技術的なところ

採用した技術スタック Typescript 言語単純に使い慣れている TSのCLIフレームワーク機能が豊富簡単にCLIが作れる Github Actionsが最初
から実装されていた npmに公開する時も簡単だった AIに最適化されたエディタほとんどAIにコードを書いてもらった AIがない開発はもうできない... Claude 3.7 sonnetが優秀 Node.jsのパッケージマネージャー npmで公開することで誰でもコマンドがすぐに使える oclif Cursor npm

ご清聴ありがとうございました！

「backlog-exporter」とAIの連携による業務効率化

「backlog-exporter」とAIの連携による業務効率化

ShuntaToda

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