PMとしての意思決定とAI活用状況について

2026年3月9日に開催された「PM Meetup in Fukuoka #1」での発表資料です。

Transcript

1. © LY Corporation PM としての意思決定と AI 活⽤状況について Yasunori Koga 古賀 靖典
2. © LY Corporation PM Meetup Fukuoka #1 2 ご参加いただきありがとうございます！！
3. © LY Corporation PM とは？ 3 ⼀般的な話 結局何しているの・・？ プロジェクトに 責任を持つ プロダクトに 責任を持つ How やりたいことを どうやって 実現させるか What 何を作ればいいか
4. © LY Corporation 本⽇話すこと 4 1. 具体的にどんな仕事をしているのか 2. 現場での⽣成 AI 利⽤状況
5. © LY Corporation プロフィール 5 古賀 靖典 福岡県久留⽶市出⾝ 経歴 @yasukoga15 ⼤阪 → 東京 → 福岡 SIer の SE 営業 → WEB開発 フロントエンドエンジニア→ PM １社⽬： ２社⽬： （現職）３社⽬： PM として担当した案件 LINE公式スタンプの審査ツール LINE 問い合わせ関連ツール LINEヤフーのコンテンツモデレーションツール
6. © LY Corporation 現在の担当プロダクトの説明 6 有害なコンテンツやユーザへの適切な対応を⾏うことで LINEヤフーサービスの健全性を守るプラットフォーム LINE OPENCHAT LINE VOOM LINEヤフーのサービス ユーザー 悪意のあるユーザー モニタリング
7. © LY Corporation 開発プロジェクトの課題感 ８ヶ⽉前、プロジェクトに Join したときに感じたこと 7 ・トラフィックが多い（40M+/day） ・扱っている情報の秘匿性が⾼い ・レピュテーションリスク 安定して運⽤するための 仕組みが⾜りない 事故が多発 要求や難易度の⾼いシステム
8. © LY Corporation 安定性を⾼めるための施策 ① 8 リリース前の確認・承認を 担当者任せで感覚的にやっていた セキュリティチームや 法務チームへの相談要否判断 チェックのフローをルール化して 仕組み で漏れを防ぐ 動作確認では 何を確認したか記録 リリース⼿順を 詳細に明⽂化 これらを実施していることを チケットに紐づくステータスで管理 Before After リリースフローの改善
9. © LY Corporation 安定性を⾼めるための施策 ② 9 QA チーム：製品の品質を客観的にチェックして保証する専⾨チーム プロジェクトの状況から必須だと感じたので予算交渉（合意形成）して導⼊ 仕様設計 開発 レビュー テスト QA リリース QA の導⼊
10. © LY Corporation 意思決定時の懸念 ① QCD のバランスについて 10 Quality Cost Delivery 安定性が増す分、負担やリリース速度は落ちる 必ず正しい必要はないが、⾃分の評価軸を持っておく なぜその判断をしたかの説明が合理的にできる QCD
11. © LY Corporation 意思決定時の懸念 ② 変化への対応コストや反発について 11 チームに定着している “既存のやり⽅” を変えることの不安 外からやってきたメンバーが、⼀番チームの歪みがよく⾒える しかし、実際は = 新しい⾵ しかも新⼊りが
12. © LY Corporation 以前よりも安定性は⾼まったが・・・ 12 取り巻く環境の変化 中⼼的な開発メンバーの半数が離脱 バックエンドエンジニア / Service Monitoring Platform（東京・福岡） https://www.lycorp.co.jp/ja/recruit/career/job-categories/ly00567/ もし、ご興味あれば・・・🙏 ⽣成 AI 活⽤を進めるためにも 新機能開発スピードを⾼めたい！ ❤🔥 🥲
13. © LY Corporation 変化に合わせた新たな意思決定 13 Quality Cost Resource Delivery Scope Risk ⼤きなリスクは 対応したので 残る⼩さなリスクは受容 AI 活⽤案件以外の 開発を停⽌ AI 活⽤案件の推進⼒up ブレるのは良くないが、環境の変化で説明ができれば良い
14. © LY Corporation 開発領域での AI 活⽤推進 採⽤できなくても開発チームの⽣産性を向上させる 14 先⽉（2026/02）から全社的に Codex CLI / Codex App が利⽤可能に 🎉 AI を組み込んだ 開発フローの整備 仕組みの整備 （コンテキスト設計・スキル） ⼀番⼤事なのは、 ⽣成 AI を活⽤していくというチーム⽂化の醸成
15. © LY Corporation - 調査・サポート メインで実施 メインで実施 検証項⽬の作成 作成 チームで合意 担当者レビュー ピアレビュー 検証作業 現在の開発フロー 15 課題作成 調査・⽅針決定 詳細設計 コード実装 動作検証 AI ⼈間 定期的に AI 活⽤についてチーム内で議論し、効率化していく
16. © LY Corporation PM 領域への AI 活⽤ 開発側を優先したため、まだ試⾏錯誤中.. 16 問い合わせ対応や レポーティングの⾃動化 ⽣成 AI が１メンバーとして チームの改善点などを提案 Backlog の整理や Planning の計画⽴案 成功例や、うまくいかなかったときの話をぜひ聞かせて欲しいです そもそもチケットの情報が ⾜りず、精度が微妙・・・ コミュニケーションを 丸投げするのはちょっと怖い ラグがあるため ディスカッションには不向き Idea 01 Idea 02 Idea 03
17. © LY Corporation AI 時代の変化に対応するために 17 実のある情報網の構築 福岡のコミュニティ形成 失業リスクへの対応 AI の導⼊速度を⾼める AI の凄まじい成⻑と共に、今まで経験しなかった⼤きな変化が発⽣する PM Meetup Fukuoka が、そのきっかけになるかも・・？
18. © LY Corporation PM Meetup Fukuoka #2 決定！ 18 次回も参加＆登壇もお待ちしています！ connpass の follow や、お声がけよろしくお願いします LINEヤフー Tech 福岡
19. © LY Corporation 19 ご清聴ありがとうございました