DeNA PocochaでのAI駆動開発推進体制と実践

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1. © DeNA Co., Ltd. 1 小さなコミュニティから始める大きな変革 DeNA PocochaでのAI駆動開発推進体制と実践 松田 悠吾 Pococha事業部バーティカルシステム部 株式会社ディー・エヌ・エー
2. © DeNA Co., Ltd. 2 目次 自己紹介 AI駆動開発 導入の経緯 AI駆動開発 推進方針・体制 実践例 1 2 3 4 今後・まとめ 5
3. © DeNA Co., Ltd. 3 1. 自己紹介
4. © DeNA Co., Ltd. 4 松田 悠吾 経歴 - 2013年~ 2017年 富士通株式会社 - 2017年~ 2021年 ヤフー株式会社 - 2021年~ 現在 株式会社ディー・エヌ・エー - 2021年 Androidエンジニアとして中途入社 - 2022年 アジャイル開発、SAFe導入 - 2025年 AI駆動開発導入 - 2024年~ 現在 合同会社アプリム（CEO） - 2024年 設立。開発、AI駆動開発導入支援 趣味 - アプリ開発、バイブコーディング - 7/9にめざましテレビのココ調で「Calsee カルシー 写真で簡単カロリー計算・ダイ エット」が放送！ © DeNA Co., Ltd. 自己紹介 @U5_DEV
5. © DeNA Co., Ltd. 5 5 Pocochaについて 1 © DeNA Co., Ltd. 5 「Live Link Life 〜今この瞬間をいつまで も〜」ライブコミュニケーションアプリ • いつでも簡単にライブ配信と視聴ができ るライブコミュニケーションアプリ • 2017年1月にサービス開始、国内675万ダウ ンロード(2025年3月末時点) • ライバー(配信者)とリスナー(視聴者)の双 方向コミュニケーションでつながるファ ンコミュニティ
6. © DeNA Co., Ltd. 6 2. AI駆動開発 導入の経緯
7. © DeNA Co., Ltd. 7 5 開発プロセスの変遷 1 © DeNA Co., Ltd. 7 2022年：アジャイル開発の導入 • ウォーターフォール開発からの脱却 • XP、BDD、ATDD、アジャイルQAの導入 • 1チームのパイロットチームから立ち上げ 2023年：組織のスケール • Scaled Agile Framework（SAFe）導入 • 最大10チームの開発体制を運用 2025年：AI駆動開発の導入 1 2 3
8. © DeNA Co., Ltd. 8 プロダクト開発において大切なこと 2 • ユーザーの需要がより複雑化、多様化している • 不確実性が高い中で、ユーザーに価値を届けるために、仮説検証を何度も繰り返す
9. © DeNA Co., Ltd. 9 AIの進化による変化 3 • 従来、プロダクト開発は時間とコストがかかるため、作る前に低コストな手法で検証 することが重要 • AIの活用により、時間とコストがかかるという前提がなくなってきている • 市場からのフィードバックが最も学びの価値が高い • 動くソフトウェアでの高速な仮説検証が現実的になってくる
10. © DeNA Co., Ltd. 10 AI駆動開発導入の決断 1. 導入しないリスク：機会損失、競争力低下するリスク 2. 経営陣のサポート：「DeNAはAIにオールインします。」 3. 個人のキャリア：AIにオールインしたい！！ AI駆動開発を導入したいという想いを上長に伝え、副部長としてのマネジメント業務やポジ ジョンを引き継いでもらい、AI駆動開発の導入にフルコミットすることになった 4
11. © DeNA Co., Ltd. 11 3. AI駆動開発 推進方針・体制
12. © DeNA Co., Ltd. 12 1 • 段階的な導入 • Techチーム主導の推進 ◦ Techチーム：Server、iOS、Android、Webなど技術領域ごとのエンジニアが所属する組織体 • 生産性と学習のバランス 方針
13. © DeNA Co., Ltd. 13 2 • LLM/生成AI活用の検証 ◦ 開発プロセスの各フェーズでの活用検証 ◦ 精度・効率性・実用性の評価 • 活用に向けた土台の整備 ◦ 技術文書や活用ガイドラインの整備 ◦ 各自の学びを組織として最大化させるため、知見を共有できる環境の整備 ▪ AI CoP（Community of Practice）の立ち上げ ▪ 非エンジニアも含む約80名のメンバーが参加 • チームの成熟度に合わせた導入 ◦ ツールやプロセスの実践 段階的な導入
14. © DeNA Co., Ltd. 14 3 • AI駆動開発推進チーム：全体戦略や戦術の作成。土台（ツールや開発環境、ガイドライ ン、ワークショップ等）の整備。全社や他部署との連携 • AI推進メンバー：各Techチームや成熟度の高い開発チームから1~2名選出。技術的な知 見を活かした実践的なアプローチ。ツール使用可否など一部権限委譲。事例の横展開 Techチーム主導の推進 AI駆動開発推進チーム iOS Tech Team Android Tech Team Server Tech Team Web Tech Team QA Team ・・・ AI推進メンバー 開発 Team 選出 選出 主務：松田 兼務：エンジニア、QAエンジニア エンジニア7名
15. © DeNA Co., Ltd. 15 4 • キャッチアップによる一時的な生産性低下を最小限に抑制 ◦ 即効性のあるAI活用を優先的に導入 ◦ できた余力でさらなるトライアルや検証を実行 • 長期的なスキルアップと効率化の両立 生産性と学習のバランス
16. © DeNA Co., Ltd. 16 5 小さなコミュニティの力を最大化させる • Techチームや開発チーム、AIツールや活用度合いなど、興味関心が近い人の小さなコ ミュニティは、心理的安全性が高く、現場の推進力が高い • 各コミュニティのリーダーに権限を委譲し、コミュニティ活動の自律性を尊重 • 推進チームによる各事例をパクり合いやすい環境づくり ◦ 例：学びの共有、良い事例をワークショップ化、別チームへのモブプロ参加など • トップダウンとボトムアップの両立
17. © DeNA Co., Ltd. 17 4. 事例紹介
18. © DeNA Co., Ltd. 18 1 活用ツール（抜粋） • コーディング：Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、JetBrains AI、Gemini CLIなど • PR・レビュー：PR-Agent、Claude Code Action • ドキュメント：Notion MCP • 議事録：Google Meet • 資料整理：Notebook LM • Gemini for Google Workspace
19. © DeNA Co., Ltd. 19 2 Cursor活用による開発効率化の評価 • 概要：4名の開発チームで、実際の開発でCursorを活用 • 効果 ◦ 工数削減：当初の見積もりに対して、63%削減 ▪ 即効性の実証：AIツールの学習コスト以上の削減効果を確認 ◦ アジリティ向上：仕様の変更など想定外の事象が発生しても、迅速な対応が可能 ◦ 認知負荷の減少：既存の仕様やコードを把握するコスト減 ◦ 品質向上：コードレビューでの不具合検知。テストケースレビューによる漏れ検知 • ワークショップ化、知見の共有を実施 ◦ エンジニア向けCursor活用ワークショップ ◦ PdM向けCursor, MCPセットアップ会
20. © DeNA Co., Ltd. 20 3 PRDレビュー~テスト項目作成におけるAgent活用 • ATDD × AI駆動開発を検証 ◦ 参考：AI×ATDDで挑む10xエンジニアリング：開発生産性向上のための実践紹介 • PRDチェックリスト（約60項目）や、各レビューのためのシステムプロンプトを作成 • Agentと対話ベースでPRDのレビューやテスト項目の作成を行う • 効果 ◦ 工数削減：テスト項目作成工数削減 ◦ 品質向上：高速なフィードバックサイクルによるシフトレフトの推進 • 今後 ◦ テスターからQAエンジニアへの移行 ◦ 設計、コーディング、検証などプロダクト開発のサイクル全体に拡大
21. © DeNA Co., Ltd. 21 5. 今後・まとめ
22. © DeNA Co., Ltd. 22 1 今後の展望 • ツール活用の深化 ◦ エンジニアの活用レベルを引き上げ。全エンジニアがすでにAI Agentを活用して いることを前提としたコミュニケーションへ移行 • プロダクト開発プロセス全体の変革 ◦ Human In the loopをベースとしたAI駆動開発プロセスを定義、移行 ◦ 企画段階からや、リリース後の検証など、非エンジニアのAI活用も推進 ◦ 開発アウトプットだけでなく、プロダクトの価値向上にもスコープを広げ、アウ トカムを最大化させる
23. © DeNA Co., Ltd. 23 2 まとめ • トップダウンとボトムアップの両立 ◦ 戦略：推進チーム、学習促進：CoP、現場実行：推進メンバー ◦ 各コミュニティへの権限委譲により、現場の自律性を保つ ◦ 心理的安全性の高い小さなコミュニティを拡げていく • バランス感を持って段階的な導入 ◦ 即効性が高いものを優先的に導入し、効果を出す ◦ その上で、チャレンジ
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