最近、AIについてよく質問を受けます。クライアントの皆様は、私たちがAIを使っているのか、どう使っているのか、そしてそれが提供する成果物にどう影響するのかを知りたがっています。もっともな疑問ですので、私たちの日常にAIがどのように組み込まれているのか、率直にお話しします。
私たちはAIツールの早期導入者ですが、それは流行に乗ったからではなく、実用的で確かなメリットがあったからです。とはいえ、選別は行っています。AIが真に価値を発揮する部分には統合し、最も重要な作業については人間がしっかりと主導権を握り続けています。
チーム全体でのAI活用
DigismoothieにおけるAI活用はエンジニアリングに留まりません。チーム全体でAnthropicのClaudeスタックを導入しており、分析やドキュメント作成、アイデアの整理などに日々活用しています。
良い例がプロジェクト仕様書の作成です。クライアントとの打ち合わせ後、その内容や背景をもとにAIで仕様書のドラフトを作成します。その後、プロジェクトマネージャーが内容を確認・精査し、クライアントのニーズを正確に反映したものに仕上げます。AIは迅速なベース作りを担い、人間が最終的な品質を保証します。
プロジェクトマネージャーはFathomを使って会議の録画やメモ作成を行っており、事務作業の時間を減らし、本来の対話に集中できる時間を増やしています。
エンジニアリングにおけるAI
ここでの影響が最も顕著です。エンジニアは毎日Claude CodeとCursorを使用し、コードレビューの第一段階としてCodeRabbitを活用しています。
AIはコーディング作業を劇的に加速させます。ボイラープレートの記述やコンポーネントの構築、明確なロジックの実装といったタスクは、以前よりも大幅に速く完了します。
しかし、AIの議論で見落とされがちな点があります。コーディング自体は、決してボトルネックではありませんでした。エンジニアリングの本質である「課題の理解」「タスクの定義」「適切なアプローチの選択」、そして「結果が品質基準を満たしているかの検証」には、依然として多くの時間がかかります。AIはそれを変えるものではなく、変えるべきでもありません。
あまり目立ちませんが、同様に重要な変化があります。それは、AIによって個人の担当範囲が広がったことです。かつてはフロントエンドとバックエンドの専門家が連携し、引き継ぎや調整が必要だったタスクも、今では一人のエンジニアがAIの知識補完を活用して自信を持って両面をこなせます。調整コストや依存関係が減り、納品スピードが向上しました。これはエンジニアリングに限らず、社内のあらゆるメンバーが専門外のタスクにも直接取り組めるようになり、他者の実行を待たずに自ら動けるようになっています。
AIの真価は、焦点の絞られたタスクで発揮されます。例えば、ストアのパフォーマンス分析と改善の実装には以前は数日かかっていましたが、AI支援開発により、同等の品質をわずか数時間で提供できるようになりました。
オペレーションにおけるAI
クライアントワーク以外でも、予測、予算管理、パフォーマンス分析といった社内プロセスの自動化にAIを活用しています。地味な作業ではありますが、業務の効率化により、クライアントに提供する価値そのものに注力できるようになりました。
共有することで、一歩先へ
AIの進化は目まぐるしく、新しいツールや機能、働き方が毎週のように登場しています。この変化についていく唯一の方法は、チームで共に学ぶことだと私たちは考えています。そのため、AIに特化したミーティングを定期的に開催し、Slackの専用チャンネルで、新しいワークフローやヒント、おすすめのツール、成功事例や失敗談など、役立つ情報を全員で共有しています。これにより、一部の熱心なメンバーだけでなく、チーム全体が常に最新の知見をアップデートできています。
私たちが目指すもの
AIを活用して実行にかかる時間を短縮し、思考に費やす時間を増やしています。分析、戦略立案、品質管理、そしてクライアントとの対話。そこにこそ私たちの価値があり、メンバーが最も注力すべき領域だと考えています。
AIは強力なツールであり、私たちはその習得に全力を注いでいます。しかし、最終的な意思決定や品質基準の維持、そして責任を負うのは、あくまで私たち人間です。
