概要
https://zenn.dev/primenumber/articles/9c7ad860101f5d
詳細内容
## プロダクト開発におけるAI Native推進のこれまで
https://zenn.dev/primenumber/articles/9c7ad860101f5d
primeNumberは、プロダクト開発におけるAI Native化プロジェクトを立ち上げ、AI活用によるエンジニアのマインドセット変革と開発効率向上を実現しました。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 83/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI Native変革, AI開発ワークフロー, 開発効率化, エンジニアリング組織変革, LLM活用]]
primeNumberは、社内業務におけるAI活用を「AI Native」と定義し、特にプロダクト開発領域でその推進に注力しています。同社は2025年5月にプロダクト開発のAI Native化を宣言し、目標として「エンジニアがほぼコードを書かずAIが自律的に開発を進める」LEVEL4を設定。現在地をLEVEL2としながらも、大胆な目標を掲げ組織全体で変革を進めています。
この変革を推進するため、具体的な取り組みが多岐にわたります。まず、AI Native化の予算を確保し、全エンジニアに定額制のClaude Code MAXを導入しました。これにより、費用を気にせずAIを試せるマインドセットが醸成され、AI活用への抵抗感が大幅に減少した点が重要です。各開発チームには「AI Native Champion」を配置し、CTO室と連携して推進体制を強化。さらに「Try it quickly」の精神で、AIエージェントがプロダクトを深く理解するためのメモリファイル拡充や、CTO室長が「一切コードを書かずにAIだけで新機能を開発する」実証実験を行うなど、具体的な試みを重ねました。
社内イベント「AI Native Day」の開催や全社月次集会でのAI Nativeに関する発表は、全社的な理解とマインドセット共有を促しました。これらの活動の結果、社内のプロダクト開発は劇的に変化し、エンジニアはAIを当たり前のように使い、AIを前提に考えるように。プロトタイプ開発や既存機能の80%までの実装はAIが圧倒的に高速化しましたが、「残りの20%」の解決が今後の課題です。しかし、社内ツール開発などでは既にLEVEL4の状態に到達し、AI活用によりエンジニアリングリソースの優先度が根本から変わる可能性を示しています。これは単なるツール導入に留まらない、組織全体の働き方の変革であり、今後の生産性向上と顧客価値最大化に向けた重要な一歩となります。