第2回 AI勉強会を開催しました！
こんにちは、AIdea Engineersの清水です！
社内AI勉強会の第2回を2026年7月29日に開催しました。
今回のテーマは「AI駆動開発のリアル」です。
前回のアンケートで多かったのが、「実際にAIを使って開発している人が、どう進めているのかを見てみたい」という声でした。
今回はまさにそこにお応えして、実際の開発案件を題材に要件定義からプロトタイプ完成までの全プロセスを振り返ってもらいました。
今回はオンライン開催で、東京・大阪・名古屋・福岡、各地のメンバーが場所を問わず参加できる形にしました。
どんな勉強会だった？
講師は、前回に引き続き伊藤さんです。
当日は、この流れで約1時間の発表でした。
当日の発表の流れ。依頼から実装まで、4部構成で振り返っていきます。
相談からデプロイまでの道のりを、4つのステップで振り返っていきます。
「要件定義はChatGPT、実装はCodex、決定は人間が行う」という役割分担によって、AI駆動開発を進めていく、そのプロセスを順を追って説明しました。
この5つが、最後までずっと設計の軸になります。
例えば、マッチングシステムの開発に必要な概念として「ベクトル検索」がありますが、ベクトル検索の活用方法や具体的なロジック等を、AIと共創して深めて行き、要件定義に反映させていきました。
最初から全部分かっている必要はなく、分かっている情報から、AIとともに、ステップバイステップで進めていくイメージです。
スタート時点は「？？？」だらけ。ここから質疑を重ねて、1つずつ埋めていきます。
ここから少しだけ発展的な話をします。
今回のシステムの心臓部は「エンベディング」という技術です。
文章を768個の数値の並び（ベクトル）に変換すると、意味が近い文章ほど、近い数値になるというものです。
つまり、1つの文章が768次元の空間の中の1点として表現されるということです。
だから言い回しが違っていても「意味が近い書類」を探せるという仕組みです。
当日は、この仕組みを「意味の地図」という例えで、ゼロから噛み砕いて解説してもらいました。
最終的には、要件が仕組みに変わり、動くプロトタイプが完成しました。
AIと作った要件定義を、AIに批判させてみた
後半ではちょっと変わった試みも行いました。
完成した要件定義書と進め方をあえてAIに「批判的にレビュー」させて、100点満点で採点するという企画です。
結果は…63点と65点。
「性能要件が書かれていない」「精度の合格ラインがない」など、容赦ない指摘が並びました。
AIと一緒に作ったものを、AIの目でもう一度点検する。そして最後に人間が判断する。
作って終わりにしない、この向き合い方こそ、AI駆動開発においては重要になります。
このほか、参加メンバーから事前に寄せられた質問（AI駆動開発だと管理コストはどう変わる？など）にも、1問ずつ回答してもらいました。
参加したメンバーの声
終了後のアンケートでは、回答者全員が満足度4以上（5段階中）でした！
・実際の業務の流れ（依頼〜実装）に沿った実例だったため、イメージしやすくわかりやすかった
・ちょうど今の案件でベクトル検索を用いた開発をしているので、理解が深まりました
・コーディング前のAIの使い方や、その後の評価の仕方が参考になった
一方で、「もっと基礎的な部分から学びたい」「AIを使う上でのセキュリティも知りたい」というリクエストも。こうした声は、次回以降のテーマにしっかり活かしていきます！
次回もやります
第3回は8月に開催予定です。
アンケートでは、生成AIの仕組みの基礎、プロンプトのコツ、メンバー同士の事例共有など、学びたいテーマがたくさん挙がりました。みんなの声をもとに、これからも続けていきます！
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