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複雑な業務システムを高速でつくるため、チーム全員をつくれる人へ

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 複雑な業務システムを高速でつくるため、チーム全員をつくれる人へ

電力業界は、業界の制度や業務ルールが複雑で、満たすべき条件が膨大です。ドメイン知識が一部の人の頭の中にしかないと、判断のたびにその人を待つことになり、つくる側は「なぜそうするのか」を分からないまま進みます。エンジニアやデザイナーも含めたチーム全員がドメイン知識を身につけ、仕様を密に書くことで品質を担保していく取り組みと、お客様ごとの業務をプロダクトに活かす工夫をご紹介します。

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AyaKurabuchi

October 30, 2026

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Transcript

  1. 自己紹介 toCのPdMから、 ドメイン知識ゼロでエネルギー業界へ 倉淵 enechain PdM 前職 年 月〜 2025

    9 転職 の toC PdM ソーシャルゲーム ・エネルギー業界 toB ライブ配信 ドメイン知識ゼロから 2
  2. 01 状況 電力の業務は、制度・外部機関・お金が 複雑に絡み合っている 制度 規程・ルールが多い + 外部機関 やり取りに決まりがある +

    時間 + 締切・受付時間がある お金 間違いが損失に直結 機能を絞っても、受入条件は1stリリースだけで 約2,200件 4
  3. 01 課題 AIで実装が速くなり、 「何を作るか決める」所で詰まるようになった の前 AI の後 AI 何を作るか決める ›

    要件・仕様 何を作るか決める › 要件・仕様 いちばん待つ所 設計 どう作るか 設計 どう作るか 実装 › › 確かめる › 確かめる いちばん待つ所 実装 › で速くなった AI 件の「何を作るか」を速く決めることが、リリースを早める 2,200 5
  4. 01 課題 原因 1 業務・制度を知らないと間違える 業務・制度を知らないと、 世間の常識で要件を間違える 外部機関に出したデータが変わった → 出し直したい

    ✕ 世間の常識 ◦ すぐ送る。失敗なら再送 業界の常識 機関が受け付けない時間帯がある 受付が開いてから出す これは一例。こうした制約が業務・制度の至る所にある 6
  5. 01 課題 原因 2 判断できるのは1人 判断が1人に集まる限り、速さは頭打ちになる 開発者 業務のエキスパート 本来の規模 私たちのチーム

    数十人 少人数+AI 領域ごとに専任 業務の領域ごとに分かれる 1人 判断できるのは、業務のエキスパート1人だけ 7
  6. 02 やったこと 原因 1 業務・制度を知らないと間違える AIが参照できるように、 業務知識を全部リポジトリに置いた 仕様を書く・実装する skill が自動で参照する

    業務知識の文書 約14,000行 → 18 本 業務知識を参照 本 データ定義 本 → 7 本 外部機関の資料を参照 エキスパートがプロトタイプで書いた業務の理由 外部機関の一次資料 公的機関・市場のAPI仕様・規程PDF PDF 30 24 9
  7. 02 やったこと 原因 1 業務・制度を知らないと間違える 仕様を書きながら、 参照して、理解して、足していく 決まったら仕様に書いて次へ 1 分からない所が出る

    2 業務知識を AIに参照させる 3 次からは参照できる 5 理由ごと理解する 「なるほど、知らなかった」 決まらない 業務知識に書き足す 4 分からない時だけ エキスパートに聞く 繰り返すほど、業務知識が充実していく 10
  8. 02 やったこと 原因 1 業務・制度を知らないと間違える ドメインエキスパートではない私が、 AIの前提の誤りに気づいた 判断したいこと 機関とずれた値を、提出済みとして扱ってよいか の前提

    ✕ AI ◦ 最終的な数字は、事前に分かるはず 直した前提 ⇒ 最終的な数字は、機関しか知らない 答え 「提出済みとして扱ってよい」 の出力に違和感を持てるようになり、自分で直せる場面が増えた AI 11
  9. 02 やったこと 原因 2 判断できるのは1人 土台はエキスパート、 無数のイレギュラーはPdMが決める :仕様書に落として細かく定義する(書きながら業務を理解する) PdM イレギュラー系は無数に出てくる

    受付時間外の変更 機関とずれた値 同じ内容の重複登録 ほか無数 … エキスパート:業務知識・プロトタイプで土台を決める 正常系は、ほぼ埋まる エキスパートが入れた変更:業務知識 ほぼすべて / 仕様書 0件 全部をエキスパート1人で決めるのは重い。だからPdMが担う 12
  10. 02 やったこと 原因 2 判断できるのは1人 決めた理由を仕様書に残し、 後から全員が遡れるようにした 各仕様書の Discussion 欄(なぜこう決めたか)

    論点 重複登録の警告 なぜこう決めたかを、 全員が後から遡れる 決定と経緯 警告のみ、登録は止めない でエキスパートと合意 Slack 人の判断を、 チームで共有できる 1 理由を忘れても、 後から思い出せる が作る仕様・ プロトタイプも向上 AI 例:9月末に残した行を翌週AIが参照し、聞かずに1分で決まった 13
  11. 02 やったこと 原因 2 判断できるのは1人 業務が分かるようになって、 決め方をそろえられた が 項目をすべて参照する AI

    16 業務の答え 業務知識の文書 約14,000行 外部機関の一次資料 PDF 30本・データ定義24本 動くプロトタイプの画面 131画面 業務モデル 概念と関係の定義 決めたこと 決めた理由と経緯 約1,800行 設計の決定記録 約200本 リリース範囲 入れる範囲の定義 そろえ方・書き方 用語集 310語 横断ルール 23項目 例:確定値は必ず守る 鉄則 絶対のルール4つ UI部品パターン 45種・文言の書き方 デザインの画面 141画面 ひな形・レビュー観点 2種・10観点 全部を 参照して 非機能の基準 → 仕様書と画面の対応表 仕様書 (正本) 何を作るかが 1か所で決まる 英語表記のガイド 14
  12. 03 明日から 聞いた答えを書き残すほど、 判断できる人が増える 業務を知らなくても、書かれた知識を参照すれば判断できる STEP 1 並べる 人に聞いた判断を 1週間分書き出す

    → STEP 2 分ける → 書いてあれば決まるものと その人しか知らないものに STEP 3 書き残す 聞いた答えを AIが参照できる場所に書く チーム全員を、つくれる人へ 15