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“使われているハーネス/使われていないハーネス”を可視化するところから始めた話

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 “使われているハーネス/使われていないハーネス”を可視化するところから始めた話

ハーネスエンジニアリングを進化させ続ける!#2 現場の声をハーネス改善に還元する取り組み大公開!

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菅本隆文

May 22, 2026

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Transcript

  1. 今⽇話すこと 01 現状把握 使われている/使われてい ないハーネスを可視化す る 02 改善①:現場適合 セッションログの分析を通 じてチーム/個人がハーネ

    スを育てる 03 改善②:自動進化 Skillsと人のやりとりログか らAIが学習・ハーネス自動 進化 04 まとめ
  2. © Findy Inc. 5 1. 新しく整備する話 2. 既に整備された内容を改善する話 a. (現場が)チーム/個⼈に合うハーネスを整備する

    b. (⾃動で)ハーネスが進化する仕組みを作る ハーネスエンジニアリングを進化させるとは、、?
  3. 現状把握 ― ハーネス整備・活用マップ まず「どのように整備 /活用されていて、どこに整備 /活用の伸び代があるのか」を見える化 ◎ Skill/Agents(自律度高) △ Commandsのみ

    — 未整備 要件定義・ 設計 実装・コー ディング コミット・ PR コードレ ビュー テスト・CI RepoA ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ RepoB ◎ ◎ ◎ △ RepoC ◎ ◎ ◎ RepoD ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ Repo5 △ △ KEY INSIGHT レビュー・テスト工程で活用率が低い傾向  → 伸び代が最も大きい領域を先に改善 AI設定 豊富 中間 Repo6 ◎ ◎ AI設定 豊富 中間 テスト・CI ◎ △ ◎ 障害調査・ 運用 ◎ ◎ ◎
  4. © Findy Inc. 10 前提:プラグイン整備 • Claude Code向け社内 Marketplace を運⽤

    ◦ 開発系 ▪ Issue / PR作成 ◦ 職能系 ▪ PdM、QA、デザイン向け ◦ プロダクト系
  5. 改善A ― 現場ドメイン適応(人が回す改善) 半年前 ─ BEFORE ・汎用コマンドしかない ・プラグインに各チームの業務特性が未反映 → 使われないコマンドが蓄積

    → ハーネスが形骸化 現在 ─ AFTER セッションログや新サービスの「 Findy AI+」のPRク オリティ分析などで伸び代を特定 ・仕様レビューコマンドを強化 ・AIとのやりとりで頻繁に手戻りが発生する内容 をハーネスとして環境整備 ・Skill Creatorで各チームが自律改修 ハーネス改善①:現場適応 〜自チームに合うハーネスは、現場のチームが育てる〜
  6. © Findy Inc. 15 1セッション(Claude Code / Codex を起動してから終了するまでの 1回の作業)が丸ごと保存されています。

    • ユーザーの発話(何を頼んだか) • AIの返答(どう応答したか) • ツールの実行記録(何のコマンドを叩いたか・何のファイルを編集したか) これらがすべて 1ファイルに時系列で入っているのがセッションログです。 (補⾜)セッションログの中⾝イメージ
  7. 具体例 〜セッションログから AIの活用ボトルネックを可視化〜 (例2) - **モック対象への検証スコープ :** `--外部ライブラリを使っている箇所 --等でモック化したコンポーネント・モジュールに対する **props

    伝搬・スタイル詳細・内部レンダリング結果の検証は行わない **。 詳細は [.claude/rules/unit-test.md](.claude/rules/unit-test.md) を参照。 (例1) PR 作成自体は `--プラグイン名--:pull-request` skill が手順 (validation・commit・branch・PR 作成・self-review・コメント投稿)を内蔵している。 skill の利用は [CLAUDE.md「PR作成」](../../CLAUDE.md#pr 作成) で必須化済み。本ファイル は skill 利用時の **フラグ運用ポリシー** と **例外条件** のみを定める。 →チームの体制や状況を踏まえて柔軟に必要なハーネスを整備できる!
  8. 改善B ― 仕組みでの自動進化( AIが回す改善) ⚡ 6エージェント並列レビュー skills  開発者 「セルフレビューして」

     🤖 スキル起動 規約・スタック チェックリスト 照合 コード品質 Codex AI コード簡潔化 要件確認 結果を統合 📋 判断 • ビジネスロジック・セキュリティ周りへの 返答 • 反映→人のレビュアーへ 💡 人が見るのは「ビジネスロジック・セキュリティの確認」だけに集約 📊 レビューコメント数の変化 半年前:1PRあたり 5〜6件 のコメント → 現在: 1PRあたり 1〜2件 に削減 約70%削減 具体例:セルフレビュー Skill
  9. 改善B ― 仕組みでの自動進化( AIが回す改善) 🔁 学習ループ( Actionsで定期自動実行) ① 集める 過去PR・

    レビューコメント ② 分析する LLMが指摘傾向を抽出 ③ 更新する チェックリスト更新 (.md) ⏰ Actionsで定期実行 💡 同じ確認事項を減らす/チームの癖にフィットし続ける 📌 セルフレビュー時には、最新のチェックリストで照合 AIが過去の知見を再学習し続けることで、 AIによるレビュー品質が「自動進化」していく ハーネス改善②: 自動進化  〜声を拾うのではなく、業務の痕跡から AIがロジックを拾う〜
  10. 🔍 可視化 整備・活用マトリクスで どこが動いているか 常に把握・テコ入れすべきチーム ・工程を特定 🛠 現場改善 セッションログなどから チームごとのSkillsやrulesを

    育成 🤖 AIによるハーネス 自律進化 ログ→AI学習ループで ハーネスが自動更新され 陳腐化しない まとめ 3本柱でハーネスを進化させ続ける