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[イベント雑感]プロダクトヒストリーカンファレンス2025
概要
プロダクトヒストリーカンファレンス2025(YouTrust)に参加し、AI時代のプロダクト開発・品質保証・組織設計・データ設計・採用に関する最新の知見を自分の業務文脈(B2B SaaS/MC・BPaaS/小規模×高密度チーム)に引き直して整理しました。
想定読者
- プロダクトヒストリーカンファレンス2025がどのようなイベントが気になってた方
想定読者ではないかもです😭:
- 特定の登壇に大した考察が興味がある方:全体感と自分がイベントを通して学んだことを整理させていただくのがメインとなっておりますため🙇
結論
経緯
ひとえに「様々な企業様がどのようにプロダクト及び開発プロセスに生成AIを組み込んでいるか」を吸収したかったため。
- 全体的に生成aiツール(cursor business)を導入・業務プロセスにai開発プラットフォーム(dify, mastra)を導入・試行錯誤中
- ただ、まだまだ推進・伸び代があるのではとプロダクト利用・開発プロセス利用の両方の側面で感じている
↓
AI×プロダクト開発 がテーマになっている本イベントに出席させていただき、生成AI利用に対する視野を広げ、仮説レベルの推進案に厚みを持たせたい と考えたためでございます。
全体所感
- 総じていうとAIで効率化から、AI主体での開発サイクルを考える方針にシフトチェンジするべきという所感は他社様も同様に言っていた。
- https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ai-driven-development-life-cycle/ をお話に上げていた企業様が複数
- サイバーエージェント様:「サイバーエージェント流」生成AIネイティブ世代のプロダクト開発現在地
- SanSan様:品質保証に注目したAIプロダクト開発
- アウトプット量をアウトカムに還元するためには、ただ導入するだけではなく、プロダクト戦略及び開発プロセス・組織体制・コード構成へのテコ入れも必要となってくる。
- Progate様:AI Led Development: コードレビューなしでの開発フローの試みから見えた PdM とエンジニアの役割
- AI Lightning Talk-AIの非決定性を吸収する設計: youtrust_09_19
- 3-SHAKE様:AI時代におけるアトミックなプロダクト戦略について
- カオナビ様:なぜAIは我々のソースコードを理解してくれないのか
- TOKIUM様:中間管理職をなくしたら何が起きたか 〜AI時代の組織変革と3つの失敗〜
- 生成AIを利用することによる大きなテーマとして評価方法があるが、こちらは割とプロダクトによって思想が変わるなと感じた。
発見
- 開発プロセスに関して
- やはり、AIの成果物を人がどう意思決定するかというプロセスにシフトチェンジすべきという方針は間違いない
- ここで重要なのが、従来の開発にプロセスの変更だけ入れるのではなく、システム開発が持続可能なように、組織レベルで足並みを揃え並行して各種整備をする必要があると感じた。
- 具体的にいうと、開発プロセスが変わるので変更されたプロセスとのバランスを保てる開発メンバー体制
- AI駆動にするための準備としてドキュメントの一元化かつ構成整備・コードをAIに読みやすくするためのリファクタリング・コード規則整備
- ガードレールとしてのセーフシステム・ルール・ナレッジ共有プロセスの整備
- 開発プロセスは今後新しいツールによって変更のスパンが多くなることが考えられることから、判断材料として生産性計測整備
- プロダクト適用に関して
- 評価をどうするかは永遠の課題。ベストプラクティスというより自分のプロダクトがどのような課題を解決している状態が望ましく、その課題解決に対してaiがどのように貢献するかを明確に言語化することが重要。言語化した貢献領域によって評価駆動で行くのか・認識の浸透を優先するのか・はたまた別の要素が重要なのかが変わってくるため。
- 現在10割への適用は厳しい。だが今の段階から本格的な適用を進め生成ai活用に向き合うことで、来るであろう生成aiによる根本課題解決が可能な状態への準備体操に繋がりこの準備ができているかで大きな価値創出の差が発生するであろう。
これから:生成AIと共生する開発組織エコシステム体制の元、生成AIが出す7割の成果物を人が判断・修正し、core業務に注力できるエンジニアリング集団へ
- ツールを最新に変えるというより、どれだけ自社に最適化されたプロセスとして組み込めるか
- 部分・個人最適である生成ai活用を開発組織における各プロセス全てに反映し、相互連携して価値を創出する体制を作成し、開発する
- 「人間が出す答えを生成aiで加速させる」というより「生成aiが7割の答えを出してくれた状態」を最短で作り出し、7割がゴールラインではなく、ミッションクリティカルなcore業務に注力できる体制へ
参考資料
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イベント
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AI開発プロセス/設計
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開発フロー/PR運用
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採用
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QA/RAG
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コンテキストエンジニアリング
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事業/モデル/組織
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インフラ
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そのほか
※本文は当日のメモ(スレ)を骨子として再編集しています。アーカイブリンクが公開&共有OKの場合、個別セッションの引用・図版リンクを追記予定です。
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