Developers Summit 2026 FUKUOKA_WHI

「開発プロセスでのAI活用」と「AI機能の製品化」──その両方を1年間実践してきた事例を、AIスタートアップ時代からタッグを組む2人のエンジニアがお話しします。
舞台は、エンタープライズ向けERP「COMPANY」で人的資本の開示・分析を担うタレントマネジメント製品「Human Capital Insight」。
開発プロセスではAIエージェントの各工程への組み込みと定着まで、製品化では人事データをAIが読み解くインサイト生成機能のリリースまで。
顧客からの期待値が高い領域での試行錯誤を、工夫も落とし穴も含めて具体的な事例を共有します。

Transcript

1. Developers Summit 2026 FUKUOKA ⽣成AIを開発に組み込み、製品に載せる ── HR SaaS開発でAI活⽤をリードした1年の実践と落とし⽳ 2026年9⽉11⽇ 株式会社Works Human Intelligence ⾵⾒ 亮 ∕ 武原 ⼤地 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
2. ⾃⼰紹介 ⾵⾒ 亮 Ryo Kazami 株式会社Works Human Intelligence 先端技術研究開発部⾨ ソフトウェアエンジニア / AIエージェント基盤‧タレントマネジメント製品開発 写真挿⼊枠 デブサミ公式ページの写真 （kazamiryo.png） 2015年に新卒で未経験からエンジニアとしてキャリアを開始し、⼤⼿企業向けERPシ ステムの会計‧⽣産管理領域の開発に従事。 2021年からはAIスタートアップに創業期から参画し、AIモデル学習基盤を開発。加え て、開発統括やCPO室⻑として技術と事業の両⾯を幅広く経験。 2025年よりWorks Human Intelligenceにて、⼈的資本の可視化‧分析を担う 「COMPANY」 Human Capital Insight のAI機能開発と、全社プロジェクトであるAI エージェント基盤の設計‧開発を担当。 AIを軸とした製品進化と開発プロセス変⾰の旗振り役を担う。 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
3. ⾃⼰紹介 武原 ⼤地 Daichi Takehara 株式会社Works Human Intelligence 先端技術研究開発部⾨ ソフトウェアエンジニア / タレントマネジメント製品開発リーダー 写真挿⼊枠 デブサミ公式ページの写真 （takeharadaichi.png） 学⽣時代からエンジニアとして海外で活躍し、2016年に帰国後、⼤⼿企業向けERPシ ステムのID管理領域の開発に従事。 2021年からはAIスタートアップにテックリードとして参画し、⾳声‧テキスト‧医⽤ 画像など多様なデータに対応するアノテーションツールや、⾃動アノテーション機能 ‧モデルの開発を推進。 続いて⾐服⽣産プラットフォームを⼿がけるスタートアップでは、開発責任者として 全プロダクトを統括し、⼤⼿アパレル企業への導⼊プロジェクトのPMも担当。 2024年よりWorks Human Intelligenceにて、⼈的資本の可視化‧分析を担う 「COMPANY」 Human Capital Insight 機能開発チームのリーダーを務める。 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
4. 統合⼈事システム「COMPANY」 業種‧業態を問わず、数千名〜数万名規模の⼤⼿法⼈にご利⽤いただいています。 国内⼤⼿企業※1の 継続率（年間） 3社に1社が 98% ※2 管理する⼈事データ数 570万⼈ 約 ※3 当社製品を利⽤ （当社調べ） ※1 従業員数3,000⼈以上 ※2 2025年度 ⾦額ベース © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. ※3 2025年12⽉末時点の契約法⼈における 「COMPANY ⼈事」の契約ライセンス数合計 4
5. 製品ラインナップ 情 報 収 集 個⼈情報申請 COMPANY Web Service COMPANY 就労‧プロジェクト管理 申請ワークフロー‧情報照会 勤怠管理 マイナンバー申請 通勤⼿当申請 承認 給与情報照会 申請ナビゲーション 発令申請 年末調整申告 従業員情報照会 福利厚⽣関連申請‧照会 各種勤務形態管理 経費精算 評価 本⼈情報照会 勤務予定管理 + Option 勤務実績管理 スマートデバイス オプション タイムレコーダー 勤怠情報照会 勤怠申請 プロジェクト管理 36協定管理 COMPANY 雇⽤⼿続管理 雇⽤⼿続き 雇⽤契約締結（新規‧更新） 承認 シフト管理 + Option 休暇管理 通知機能 承認‧連絡‧進捗管 理 情報収集（フォーム⼊⼒） システム連携 ‧就労モバイル勤怠 ‧就労ログオン打刻 ファイル‧書類の収集 ファイル照会 My Number Keeping System マイナンバー管理 個⼈番号収集‧管理 収集状況確認 法定帳票作成 蓄 積 ‧ 管 理 COMPANY ⼈事‧給与 COMPANY Identity Management ⼈材管理‧給与計算 組織管理 海外給与 個⼈情報管理 昇給 退職⾦ 発令情報管理 雇⽤契約管理 社会保険‧労働保険 ⼈員検索‧統計 経理転⽤ ⽉例給与計算 出向費⽤ 住⺠税‧所得税‧事業所税 ID管理 賞与計算 アカウント申請‧承認 アカウント管理 通勤⼿当 寮‧社宅管理 その他福利厚⽣ モニタリング‧監査 システム連携 可 視 化 ‧ 活 ⽤ COMPANY Talent Managementシリーズ タレントマネジメント タレントデータベース タレントアナリティクス スキルマップ タレントマッチング 1on1 組織⼈員配置 パフォーマンス ラーニングプラットフォーム 要員計画 モチベーションサーベイ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. 5
6. どのような⽅向けの発表か ⽣成AIの「製品化」と「開発プロセス活⽤」、両輪の実践談 ── 次のような⽅に役⽴つ内容です ✓ ⽣成AI機能の製品化を担当する（これからしたい）エンジニア‧PdM ✓ ⽣成AIを開発プロセスに根付かせたいエンジニア‧リーダー ✓ 「AIツールは⼊れたが、変わった実感がない」チームの⽅ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
7. AGENDA 01 製品概要 02 実践① ⽣成AI機能を製品に載せる 03 実践② ⽣成AIを開発プロセスに組み込む 04 ぶっちゃけQ&A 05 まとめ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
8. 製品概要 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
9. 製品概要 「COMPANY」 Human Capital Insight（HCI）とは ⼈的資本を可視化し、開⽰‧報告‧分析業務や戦略⽴案を⽀援するタレントアナリティクスの1システム。 「COMPANY」とのシームレスな連携や豊富なプリセット指標、簡単に分析を開始できるのが強み。 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. ▶ コラム：「COMPANY Human Capital Insight」 開発の裏側
10. 製品概要 作っているのは、こんなチーム‧こんなフェーズ 初期リリースから3年⽬。この1年で契約は数⼗社‧導⼊プロジェクトも急拡⼤ ── まさにPMFの壁に当たりながら開発中 開発チーム規模 契約済み社数 導⼊プロジェクト数 11⼈⽉ 数⼗社 急拡⼤ 指標開発 4.5 /機能開発2 /MGR1.5 /SRE1 多数のユーザーで運⽤開始 直近半期で急増 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
11. 実践① ⽣成AI機能を製品に載せる © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
12. 実践① 製品機能 1-1｜はじめに：題材 AIインサイト 「意思決定のパートナー」として、膨⼤な⼈的資本の指標から、課題や⾒るべきポイントを⽣成AIが分 析してくれる機能。現在はチャット形式で課題の深掘りを⾏っていくこともできる。 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. ▶ プレスリリース：AIインサイト機能の提供開始（2026.06.10）
13. 実践① 製品機能 1-2｜はじめに：これから話す3つのポイント 企画‧実装‧制御 ── ⽣成AI機能をリリースするために向き合った、3つのポイント POINT 1 POINT 2 POINT 3 企画 実装 制御 「誰の何を解決するか」から ⽅針を考える 早く、⼩さく作る。 精度や強みにはこだわる。 LLMの「曖昧さ」を コントロールする © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
14. 実践① 製品機能 1-3-1｜POINT1 企画：「AIで何か」から始めない ペルソナ → ジャーニー → 価値定義と考え抜き、⽣成AI機能でどういうメリットがあるかを先に⾔語化 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
15. 実践① 製品機能 1-3-2｜POINT1 企画：「AIで何か」から始めない ペルソナ → ジャーニー → 価値定義と考え抜き、⽣成AI機能でどういうメリットがあるかを先に⾔語化 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
16. 実践① 製品機能 1-4｜POINT2 実装：早く、⼩さく作る フロント → API → Agent Plattform Gemini API (⽣成) ＋ AgentCore Rungtime+S3（ナレッジ）── キューもワーカーもない同期構成 Agent Platform Gemini API インサイト‧チャット⽣成 フロント (React) API (Lambda) チャットUI チャートを表形式に変換 権限‧quota‧プロンプト構築 パース‧会話管理 Bedrock AgentCore Runtime ナレッジエージェント © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. S3 LLM Wiki ファイルとして マウント
17. 実践① 製品機能 1-5｜POINT2 実装：早く、⼩さく作る ユーザーが取り込んだドキュメントの参照では⼀般的なRAGを使わなかった。意味のあるインサイトを ⽬指し、精度検証。実装コストも勘案しつつLLM Wikiを採⽤。 ⼀般的なRAG LLM Wiki 前処理 固定⻑チャンクに分割して埋め込み LLM⾃⾝に「質問意図」単位のWikiを書かせる 検索 ベクトル類似検索 エージェントが index.md からリンクをたどって 「歩く」 インフラ ベクトルDBが必要 S3＋ファイルマウントのみ ⽂脈 チャンク断⽚で⽂脈が⽋落しがち Wiki（探索⽤）＋原⽂（裏取り⽤）の2層構造 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
18. 実践① 製品機能 1-6｜POINT3 制御：LLMの「曖昧さ」をコントロールする LLMの回答が揺れるので、固定ロジックと組み合わせる（Parserの導⼊やIDの実在チェック） 規約の遵守は「露出率」で検証する。 出⼒形式が揺れる → 「## サマリー」等の⾒出し構成を約束させ、パーサ側はフェンス省略‧全⾓コロン‧ 配列/⽂字列の型揺れまで許容して解釈 架空のサジェストを出す → サジェストの対象‧指標IDをサーバ側で実在チェックし、通過したものだけチップ表 ⽰ 「禁⽌事項」を破る → 内部キー名の露出などは、プロンプト修正 × 実LLM10回実⾏の「露出率」で判定 （4〜6/10 → 0/10）。絶対に露出してはいけない情報は渡さない。 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
19. 実践① 製品機能 1-7｜まとめ：明⽇からできる実践 ⽣成AI機能の開発では技術検証はマストだが、「コードの外」で⾏う設計も重要だったりする。 POINT 1 POINT 2 POINT 3 企画 実装 制御 「誰の何を解決するか」から ⽅針を考える 早く、⼩さく作る。 ただし強みにはこだわる。 LLMの「曖昧さ」を コントロールする © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
20. 実践① 製品機能 1-8｜次のチャプターへ 全プロセスを1⼈で通したこの開発を、チーム全体で使える形にできないか ── 実践② ⽣成AIを開発 プロセスに組み込むへ 要件定義 → 設計 → 実装 → テスト ↓ この⼀連の流れでやったことを、チーム全体で使える形に © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. → リリース
21. 実践② ⽣成AIを開発プロセスに組み込む © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
22. 実践② 開発プロセス 2-1｜はじめに：課題 導⼊の急増と、エンジニアの練度差 押し寄せる要望、シニアのレビュー負荷、初動の遅れ ── ツール導⼊だけでは解けない3つの課題 導⼊拡⼤に伴う 問い合わせの増加 シニアへの レビュー負荷 エンジニアの 練度差 要望や仕様確認などにより 開発に割ける⼯数が減少 コーディングエージェントの 利⽤に伴いPRが増加 ⾼難易度のタスクが 積み上がっていく © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
23. 実践② 開発プロセス 2-2｜課題の打ち⼿：Agent Skillsの作成による知⾒の資産化 PRコメント‧コーディング規約‧対⾯レビューメモ ── 蓄積された知⾒をAIが読めるSkillsに書き起こ し、チームの資産にする 蓄積された PRレビューコメント 整備してきた Wiki‧規約 ジュニアへの レビューと指導 シニアの指摘の積み重ね アーキテクチャと命名のルール 何度も繰り返される指摘 ↓ Agent Skillsに書き起こし、AIで活⽤できる形にすることで「知⾒の資産化」を⽬指す © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
24. 実践② 開発プロセス 2-3｜打ち⼿の詳細：プロセスを分解しAgent Skillsに置き換え 開発フローを各プロセスに分解し、対応するSkillsを作成 要件定義からマニュアル更新まで、開発の各⼯程に担当するAgent Skillsを配置 ── 現在13 Skills 分解した開発開発フロー 要件定義‧設計 → 実装 → テスト → レビュー → レビュー修正 → マニュアル更新 ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ grill-me coding-guide testcase-design mcp-test-execution pr-review pr-fix manual-update 担当Skill さらに開発の外へも ── 問い合わせ調査∕脆弱性調査∕指標開発∕検算仕様書… 現在13 Skills © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
25. 実践② 開発プロセス 2-4｜置き換え① ：要件定義 × grill-me AIが⼀問ずつ質問し、壁打ちの履歴がそのまま仕様書、設計書になる ── 初動の迷いがゼロに grill-me どう置き換えた？ ✓ 質問は⼀度に⼀つ‧推奨回答つき ✓ ソースコードなどを調べれば分かることは質問しない ✓ 壁打ちの履歴が、そのまま仕様書、設計書になる 起きた変化 初動の迷いがゼロになった 差が出やすい上流⼯程を平準化 参考: grill-me （ https://www.skills.sh/mattpocock/skills/grill-me ） © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
26. 実践② 開発プロセス 2-5｜置き換え② ：実装‧テスト × coding-guide ほか 規約は実装時に⾃動参照、テストは設計からAIの実⾏まで ── ⼈間は最終判断に集中する coding-guide testcase-design × mcp-test-execution どう置き換えた？ ✓ 規約と過去のレビュー知⾒を、実装時に⾃動参照 ✓ テストは⾃動実⾏できる形式で設計 ✓ そのままAIが画⾯テストを実⾏する 起きた変化 書いた時点で規約が守られている 「書く」と「試す」の反復はAIへ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
27. 実践② 開発プロセス 2-5｜置き換え② ：実装‧テスト × coding-guide ほか testcase-designで、実装内容をもとに、因⼦⽔準を洗い出しテストケースを作成 mcp-test-executionで、作成されたテストケースを、Playwrightで実⾏ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
28. 実践② 開発プロセス 2-6｜置き換え③ ：レビュー × pr-review 繰り返しの指摘をルール化しSkillsへ ── ⼀度指摘されたことは、⼆度と⼈間に指摘させない pr-review どう置き換えた？ ✓ 繰り返しの指摘をパターン抽出し、ルール化 ✓ 新たな指摘内容をSkillsに反映させることでskillsを進化させる ✓ 重要度をmust、should、nitの３段階に分けて明確化 起きた変化 Skillが⾃⼰進化する 使うたびに強くなる「⽣きたドキュメント」 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
29. 実践② 開発プロセス 2-6｜置き換え③ ：レビュー × pr-review 指摘内容をmust、should、nitの３段階に分け、各指摘の重要度を判断しやすくすることで、観点の キャッチアップにも利⽤できる形に © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
30. 実践② 開発プロセス 2-7｜定着：「作ったよ!」では、誰も使わない 共有だけでは使われず、デイリーの実演で定着 ──「使われる仕組み」は仕組み3割‧泥臭い推進7割 起きたこと やったこと 共有しただけでは、使って欲しいメンバーが 使う状態にならなかった。 デイリーでの実演や活⽤状況を確認し、 利⽤⽅法のガイドも整備した。 定着までを考えた施策によって いまでは、メンバーが⾃分から新しいSkillを作り、修正PRを上げてくれる雰囲気に © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
31. 実践② 開発プロセス 2-8｜まとめ：明⽇からできる実践 書き起こす → ルール化する → ⾒せる ── 明⽇からの3ステップ STEP 1 STEP 2 STEP 3 書き起こす ルール化する ⾒せる タスクを1回通しでやり、 プロセスを書き起こす プロセスの中で、定型的な部 分をルールに落とし込む 共有だけで終わらずに、 使い⽅までを実演する © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
32. ぶっちゃけQ&A © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
33. ぶっちゃけQ&A 3｜最近よく話題にでる‧‧‧ Q. ぶっちゃけ、新卒やジュニアって今後どうなの？ © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
34. まとめ 本⽇の持ち帰り 製品機能 開発プロセス チーム 「誰の何を解決するか」から逆算。品質は確率で検証し、守りまで含めて製品 プロセスを分解してAgent Skillsに置き換える。ルールはレビューから育て、定着は泥臭く AIの進化に追従できるチームの成熟こそが資産 © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd.
35. ⼀緒に働く仲間を募集しています！ まずはカジュアルにお話しませんか？ WHIで働くって どんな感じ？ 現場エンジニアと じっくりお話したい⽅、 お気軽に お申込みください！ カジュアル⾯談 申し込み © 2026 Works Human Intelligence Co., Ltd. 35
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