AI 開発合宿を通して得た学び

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 AI 開発合宿を通して得た学び 

2. 自己紹介 清水 利音 好きなもの • ボルダリング
 担当業務 略歴 • 2017年4月：ニフティ入社 (新卒)
 • 2018年4月：現チーム配属
 • 2021年12月：認定スクラムマスター取得
 • 2022年4月〜：サブチームリーダー
 • シングルサインオンシステム
 など、プラットフォーム系

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 今回の目標 
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 合宿期間中に、まったく異なる2つのアプリケーションを完成させる 
 • 限られた期間の中で、AI によってどこまで作れるか
 • SPEC 開発が PoC としてどの程度検証できるか

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 開発の進め方 
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 書くのは AI、決めるのは人間 
 • 【事前作業】全員で意思決定とイメージの共有
 ◦ 想定利用者にヒアリングを実施し、機能要件の策定
 ◦ Requirements / Spec / Design を決定
 ◦ AI が行う作業・作るもののイメージを共有
 
 • 【開発】並列で AI による実装
 ◦ 実装担当 (2人): それぞれ別アプリをAIとペア開発
 ◦ レビュー担当 (1人): 両アプリの PR をレビュー

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 開発の進め方 
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 書くのは AI、決めるのは人間 

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 合宿での成果 
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 • 動作するアプリケーションは完成した
 • 考えたアイデアの PoC としては十分な出来だった
 • 社内コンペで優勝できた
 ◦ ユーザーのペインをベースに作るものを決められた
 ◦ SPEC 策定時に全員で仕様を共有

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 直面した課題 
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 🤯 レビュアーの負担増大 
 • AIが速すぎて、人間 (レビュアー) が間に合わない
 • 1人で異なるコンテキストのアプリをレビューする負荷
 • 今回は PoC だったたこともあり、レビューが雑に
 ◦ 問題なく動作するかレベル

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 見えてきた課題 
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 動けばいい段階からプロダクションへの移行の難しさ 
 • PoC ができるなら、すぐプロダクションとしてリリースできそう感
 • 人間が担保する品質の基準をどうするか
 • SPEC 自体の正確性を評価する仕組み
 ◦ いきなり全部のせで作られてしまう
 ◦ MVP として何を検証したいのかが曖昧になる

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 今後の AI 活用に向けた気づきや学び 
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 実装コストは大幅に削減されそう。それをどう活かすか？ 
 • 「何を作るか？」「何を検証したいのか？」に時間をかけて、アイデアを即座に試 せる環境が求められる
 • 今回のようなハッカソンを継続的に実施し、迅速な PoC サイクルを
 構築する

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