概要
https://tech.speee.jp/entry/AIplanner
詳細内容
## 組織全体の開発スループットを劇的に向上させた「AIプランナー」とは？ 〜Speeeが実践する3つのTipsと新しい開発チームのかたち〜
https://tech.speee.jp/entry/AIplanner
Speeeは、開発未経験のプランナーがAIツール（Claude Code、GitHub Codespaces）を駆使して開発を完遂する「AIプランナー」制度を導入し、組織全体の開発スループットを134%向上させたと発表した。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 93/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIプランナー, AI活用開発ワークフロー, プロダクトマネジメント, 開発スループット改善, Claude Code]]
Speeeは、開発物の要求（Issue）を決める役割を担う「プランナー」（PM・PO含む）がAIの力を借りて開発実装まで一貫して進める「AIプランナー」の取り組みを紹介しています。この取り組みにより、組織全体のリリース量が134%改善し、開発組織全体の15%をAIプランナーによるリリースが占めるまでに拡大しました。筆者によれば、この改革の根底には「Issueを書いた人がそのまま開発できる状態が理想的だ」という思想があり、企画者がアイデアを最も深く理解する当事者としてAIと共に実装まで責任を持つことで、開発の並行性を高め、組織全体のスループットを最大化することを目指しています。
AIプランナーは主に、対話型AIのClaude Codeと、ブラウザ上で開発環境を完結できるGitHub Codespacesを主要ツールとして活用しています。これにより、環境構築のハードルを下げ、開発未経験者でも開発のスタートラインに立てるようにしました。
取り組みの中で、Speeeはいくつかの「リアルな壁」に直面しました。例えば、「簡単なはずの環境構築が動かない」という問題に対しては、簡単な修正はCodespaces、複雑な修正はローカル環境と使い分けるTipを共有しています。「AIによるUI修正が意外と難しい」という課題には、AIに丸投げせずプランナー側もコードを理解し、AIを「補助輪」として基礎知識を身につける学習プロセスが不可欠だと指摘。また、「コード品質の担保と一時的なエンジニアの負荷増大」については、短期的な負荷増は織り込み済みと捉え、長期的にはプランナーが細かな修正を吸収することでエンジニアが集中すべき業務に取り組めるようになり、「プラマイゼロ」かそれ以上の効果が見込めると説明しています。
このAIプランナーの取り組みは、Speeeが掲げるAI活用の成熟度「AX Level 3」（AIを前提に産業全体を再創造する段階）の最前線と位置づけられています。AIが言語化されたタスクを正確にこなす時代において、人間に求められるのは、顧客自身も気づいていない価値や、戦略と施策の間にあるギャップを埋める「問い」を立て、言語化していくことであると、筆者はPMの役割の進化を強調しています。この取り組みが、AIを最強の相棒として、人間にしかできない価値創造に挑戦するヒントとなると締めくくられています。