札幌在住 / エンジニア / スクラムマスター / AIエージェント導入・活用支援
前半は実績として経験してきたこと、後半は現在提供できる支援可能領域です。会社名ではなく、対応領域・対象者・解決してきた問題で整理します。
| 領域 | 誰のどんな課題か | 対応してきたこと / 成果・支援内容 |
|---|---|---|
| 実績モバイルアプリ開発 | 物流・製造業などのプロダクト担当者。引き継ぎ不足、技術的負債、バグ、新機能対応が重なり、開発が滞りやすい状態。 | iOSアプリの設計、開発、保守、テスト、バグ修正、配信対応を担当。7名規模の開発チームで、品質改善と保守性向上を進めました。 |
| 実績PMO・顧客折衝 | 受託開発の顧客・開発チーム。要望と実装方針の認識がずれ、対応方針やテスト観点が曖昧になりやすい状態。 | 20名規模のプロジェクトで、Issue管理、要望整理、単体テストから総合テスト、視覚情報を使った認識合わせを支援しました。 |
| 実績スクラムマスター・チーム改善 | 金融業の開発チーム。スクラムが形式化し、デイリーやふりかえりが単なる進捗確認になっていた状態。 | 最大50名規模の組織で、スクラムマスターとして、デイリーの目的整理、ふりかえり、勉強会、交流会、情報共有を支援。スプリントゴール達成率100%、交流会満足度95%超の改善に関わりました。 |
| 支援可能領域AI導入・活用支援 | AI導入を進めたい開発組織。AIツールが個人利用に留まり、レビュー、テスト、調査、ドキュメント作成などの業務プロセスに定着していない状態。 | 活用テーマを棚卸しし、AIを組み込む業務フロー、依頼テンプレート、レビュー観点、運用ルールへ落とし込みます。 |
| 支援可能領域AIエージェント / ハーネス整備 | AIエージェントを業務で使いたい企業・個人事業主。任せたい業務はあるが、前提情報、依頼の型、確認方法、運用ルールが整っておらず、毎回人の手直しに戻っている状態。 | 業務整理、依頼テンプレート、Issue設計、検証手順、利用ルール、サンプル実装を整え、AIエージェントが再現性高く働けるハーネスとして運用できる形にします。 |
単発の研修講師ではなく、現場が同じ型で動きながら改善を続けられる状態を作る支援者です。
提供価値: これまでの開発・テスト・チーム改善経験を土台に、AIエージェント導入、ハーネス整備、運用改善を一連の流れとして扱います。
AIに仕事を任せる前に、頼み方、判断基準、確認方法をそろえる支援です。
ハーネスとは: AIが迷わず仕事を進めるための「仕事の渡し方」と「確認の仕組み」です。何を頼むか、どこまで任せるか、何を見てOKとするかを整えます。
| 整えること | 初心者にも起きやすい困りごと | 用意するもの |
|---|---|---|
| 頼み方をそろえる | 人によってAIへの頼み方が違うと、毎回出てくる答えの品質がばらつきます。 | 依頼テンプレート、入力例、使ってよい情報の範囲。 |
| OKの基準を決める | AIの出力が良いのか悪いのか判断できないと、結局すべて人が見直すことになります。 | 完了条件、チェックリスト、レビュー観点。 |
| 確認方法を用意する | AIの答えをそのまま使うと、間違い、抜け漏れ、前提違いに気づきにくくなります。 | テスト手順、確認項目、記録の残し方。 |
| 情報の置き場を決める | AIは前回の会話や現場の事情をいつも覚えているわけではありません。 | 業務ルール、仕様、手順書、Issue、過去の判断メモ。 |
| 運用資産 | 継続的な使いどころ |
|---|---|
| AI活用担当者向け実践手順 | 担当者が、相談対応、業務整理、社内展開を進められる状態にする。 |
| 業務別のAI活用候補リスト | 調査、レビュー、テスト、資料作成、問い合わせ対応など、AIを組み込める業務を整理する。 |
| テスト・レビュー自動化テンプレート | 観点、入力条件、期待結果、レビュー基準をAIで作成・確認しやすい形にする。 |
| 運用自動化の業務フロー | 実施、確認、記録、レビューの流れを再利用できる手順にする。 |
| 業務AIエージェント実装手順・サンプル | 簡易的なAIエージェントから特化型業務AIエージェントまで、段階的に実装・改善できる材料にする。 |
| 顧客向けサービス素材 | 社外向けに提案・提供できるサービス案や説明素材として再利用する。 |