こんにちは、ものづくり部ICTチームの、んだ(@ndasan55 )です。
夏の夕暮れにアサヒスーパードライを喉に突き刺すことを楽しみに生きてます、２児の父です。
先日、Claude Code関連のイベントで「AI特集】3社が語るClaude Code活用 開発組織の取り組みと課題」に登壇させていただきました！
【AI特集】3社が語るClaude Code活用 開発組織の取り組みと課題とは？
どんなイベント？
Findyさん主催の
「【AI特集】3社が語るClaude Code活用 開発組織の取り組みと課題とは？」
というオンラインイベントでした！
2025年8月22日（金）の12:00〜13:00に開催され、3社のエンジニアがClaude Codeの活用事例について話すという内容で、僕もそのうちの1社として登壇させてもらいました。
他の登壇者の方々も含めて、Claude Codeを実際に開発組織に導入している企業の生の声を聞ける、めちゃくちゃ貴重な機会だったと思います！
申込数はなんと700名！越えのちょっととしたカンファレンス並みの申込数でした！
登壇のきっかけ
今回の登壇のきっかけは、私が所属するICTチームでひそかに取り組んでいたClaude Codeの活用についてブログを1本上げたことでした。
Findyの青山さん(@eriiaoyama)がこのブログを発見してくださって、声をかけていただき、登壇することになりました。
この取り組み自体についても、チームとしても実験的な取り組みだったので、社内に止まらずに、社外に公開して、少しでも昨今のAIの取り組みとして参考になればという思いでブログを書いていました。
そんな中で、外部の方から声をかけていただいたというのは、本当に嬉しかったです。
登壇してみて感じたこと
めちゃくちゃ楽しかったです！！
実は、人生で初めてのオンライン外部公開イベントでの登壇だったんですが、めっちゃ楽しくて本当にいい経験でした。
今回は失敗談も含めて話すと決めていたので、 「うまくいった話より、リアルな試行錯誤を共有しよう」 と思いながら臨みました。
実際に話してみたら、参加者の方々がとても温かくて、
「実際の試行錯誤が聞けて参考になった」「失敗談もありつつ、リアルな話で参考になる」
といった反応をいただけて、本当に嬉しかったです。
登壇する前
Findyさんの事前準備がかなりしっかりしていて、心強かったです！
中でも、Findyの青山さん(@eriiaoyama)から、放たれる楽しいオーラで、キックオフから当日までワクワクでした！！
また、事前に登壇する３人での打ち合わせもさせていただき、その中で各社どういうことを話すか？という事前共有もできました。
事前の打ち合わせでは
「うまくいったぞ〜ドヤー！」みたいなのよりも、失敗談とか、結構リアルにハマっていることを話した方がいいよね
という話になり、登壇資料もとても作りやすかったです
そういう事前の準備があったからこそ、当日は心強く、しかもスムーズに進められました。
イベントで話した内容
今回のテーマは「Claude Code実装以外の開発フロー、どこまで自動化できるか？失敗と成功」でした。
詳細はスライドを貼っておくので、そちらを見てもらえれば！
Claude Codeで実装以外の開発フロー、どこまで自動化できるか？失敗と成功
アーカイブ動画はこちらです！
イベントで話せなかったこと
今回の持ち時間が15分ということで、話したいことをすべて話せたわけではありませんでした。
ここで、イベントで話せなかったことについてちょっとだけお話しします。
今回の内容を整理するうえで、
PeopleX CTOの方のZenn記事（LLMの本質的価値とプロダクト適用における技術的考察）
を非常に参考にさせていただきました。
この記事を読むことで、自分が実務で感じていたことを理論的に整理できた部分が多かったです。
LLMの本質的価値とプロダクト適用における技術的考察
記事では、LLMを適用する際のポイントとして、こんな話が書かれていました。
- 正解がない領域では、統計的に妥当であれば十分な価値を発揮できる
- 一方で、もっともらしい出力はできても、その精度をさらに上げるのは難しい領域も存在する
- この難しさは、情報収集の限界や、人間の暗黙知を再現できないことに起因する
- だからこそ、100％の精度を目指すよりも、80％の精度で業務を大幅に効率化する現実解を選ぶほうが良い
今回のスライドに置き換えると
これを今回のスライド内容に置き換えると、こうなります。
- 「やる／やらない」の判定は、まさに正解がない領域であり、統計的に妥当な結論が出れば十分に役立つ
- そのため、この部分はAIに任せても比較的うまくいった
- 一方で、デザインや仕様書作成は、もっともらしい形にはなるものの、そこからの精度向上情報をどれだけ集めても限界があるため、ここはAIで完結させず、まずデモを作って人間が見て判断するというフローに切り替えた
- これが、「デモ駆動開発」に移行した大きな理由のひとつ
という感じです！
参加者からの質問・反応
登壇後のQ&Aタイムや懇親会で、いくつか印象的な質問をいただきました。
質問１：こういう仕組みって、外部公開しているものやOSSってないのですか？
実は、今回スライドで見せたYAMLファイルも、社外秘な情報をオブラートに包んで一般化しています。
プロダクトビジョンや戦略、内部チームの動きなど、"生の情報"を食わせれば食わせるほどAIの精度は上がりますが、 テンプレ的な情報だとほぼ使い物にならない結果しか出ませんでした。
質問2：これは同じセッションでやってますか？ それとも複数セッションで並行してやってますか？」
最初は一つのセッションでコツコツ作業していました。
途中で複数セッションを試してみたんですが、精度が悪い状態で並列数を上げても意味がなくて。 結局、一つのセッションに"愛情たっぷり"注ぎながら調整していくほうが早かったんです。
今ではYAMLも成長して良い感じの結果が出るようになったので、複数セッションでも大丈夫そうな感触です。
おわりに
初めての技術系LTイベントでの登壇でしたが、本当に良い経験になりました！
「失敗も含めて共有する」って決めて話したのが良かったのか、参加者の方々にも共感してもらえて、たくさんのフィードバックをいただけました。
何より、「同じような課題を抱えてる人がこんなにいるんだ」ということが分かったのが一番の収穫でした。
これからも実験は続けていくので、また面白い発見があったら共有していこうと思います！
もし同じような取り組みをされている方や、質問・相談がある方は、お気軽にお声がけください！一緒に情報交換しましょう！
