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BPStudy#226〜本番運用できるAIエージェント実践(AgentCore & Strands) に参加を申し込みました！ bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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BPStudy#226〜本番運用できるAIエージェント実践(AgentCore & Strands) に参加を申し込みました！ bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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BPStudy#226〜本番運用できるAIエージェント実践(AgentCore & Strands) に参加を申し込みました！ bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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BPStudy#225〜要件定義の極意 始まりました！
bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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May 27
【無料ウェビナー登壇のお知らせ】
株式会社ビープラウド主催「BPStudy#225〜要件定義の極意」に、ROUTE06 取締役 松本均が登壇します。
テーマは「AI時代でも、なぜ要件定義は事故るのか？」。
著書『要件定義の極意「機能不全」「予算超過」「遅延」を防ぐ20のルール』をベースに、現場と共通理解をつくるための実践知と、AI要件定義「Acsim」の活用事例をお話しします。
開催日：5月29日（金）19:30〜20:30
形式：オンライン（Zoom）／参加費無料・事前申込制
▼ お申込みはこちら
ai.acsim.app/webinar/2026052…
#要件定義 #AI駆動開発 #BPStudy #AI要件定義 #Acsim #ROUTE06
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May 18
BPStudyでお話しさせていただくことになりました！
執筆した『要件定義の極意』のエッセンスをベースに、
ROUTE06で実際に取り組んでいる内容や、現場での工夫、Acsimを活用したAI × 要件定義の実践についてお話しする予定です。
ぜひ登録いただけるとうれしいです！
bpstudy.connpass.com/event/3…
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【📢ブログ新着】RDRA×見積りの全体像と現場の課題〜AI時代の要件定義と見積もり その1
BPStudy#221のパネルディスカッションより、要件定義・見積もりの現場における“As-Is”の課題を整理。なぜ認識合わせが難しいのか、RDRAと可視化の観点から議論しました。
tracery.jp/articles/entry/rd…
#TraceryLab
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オンライン開催 / "BPStudy#224〜要件定義の精度を高めるための「型」と生成AIの活用 (2026/04/30 19:30〜)" htn.to/4vvrSDqR7m
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「OpenAIがやっているから、うちもPR（プルリクエスト）を速くマージ（統合）しましょう」
開発の現場でこんな提案が出てくることってありませんか？AI活用の議論が進むと、先進企業のやり方をそのまま持ってこようとする動きが出る。気持ちは分かります。でもそこで立ち止まるべき理由があります。
OpenAIが2026年2月に公開したHarness engineeringの記事では、短期間でPRをマージする運用が語られています。表面だけ見ると「レビューを省いて速く出す」やり方に見える。
ただ、記事を丁寧に読むと、この運用の裏に条件がありました。
● 問題は後から直せるという前提に立っている
● 社内の日次ユーザーと外部アルファテスターに利用範囲を絞っている
● 「この条件下では合理的な判断」であることを条件付きで開示している
つまり、リスクを甘く見ているのではなく、リスクの引き受け方を組織として設計している。
多くの組織では、この条件が揃いません。契約上の説明責任がある。利用者への影響範囲が広い。医療、金融、インフラのように失敗の許容幅が極めて狭い領域もある。だからOpenAIと同じやり方をそのままコピーすることはできない。
では何をコピーすべきか。やり方ではなく、問いの立て方です。
先月末のオンライン勉強会(BPStudy#223)で「責任構造の再設計」というテーマを話した際、自社で答えるべき問いを3つに整理しました。
1. 何を仕組みで保証するか
2. どこで人が判断・承認するか
3. 責任を果たせる条件をどう作るか
1つ目は、リンター、自動テスト、フォーマットチェックなど、仕組みで担保できる領域を決めること。2つ目は、仕組みでは判断しきれない部分に人を配置すること。3つ目が見落とされがちですが最も大事で、「人が判断する」と決めた領域で、実際に判断できる時間と情報が確保されているか、という問題です。
この3つに答えないまま「AIで速くしよう」だけ進めると、どこかで無理が出ます。仕組みが追いつかず品質問題が起きるか、人の負荷が限界を超えるか。逆に3つの答えが揃えば、任せる範囲を段階的に広げていく道筋が見えてきます。
皆さんの組織では、この3つの問いにどう答えていますか？ 特に3つ目、「責任を果たせる条件を作る」について、工夫していることがあれば教えてください。
#AI適応開発 #責任構造
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Apr 13
要件定義や開発、プロセスなどに関する記事を沢山書いている佐藤さんの「要件定義の型と生成AI」
BPStudyが開催されます
面白そう！
BPStudy#224〜要件定義の精度を高めるための「型」と生成AIの活用 に参加を申し込みました！ bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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Apr 10
BPStudy#224〜要件定義の精度を高めるための「型」と生成AIの活用 に参加を申し込みました！ bpstudy.connpass.com/event/3… #bpstudy
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本日の BPStudy#223 で、「ハーネスエンジニアリング × AI適応開発」をテーマに話しました。
システム開発の現場にAIを導入しても、期待したほど開発が速くならない。むしろ、レビュー負荷や手戻りが増えてしまう。
そんな現象は珍しくありません。
その背景には、AIの能力不足ではなく、
AIが力を発揮しやすい仕組み・プロセス・体制が整っていない
という問題があります。
今回の発表では、OpenAI の Harness engineering の記事の要点を踏まえながら、
●なぜAI時代は人間の理解・判断がボトルネックになるのか
●理解負債やレビュー負荷をどう減らすのか
●責任を果たせる状態のまま、どうAI活用を広げるのか
などについて整理しました。
今回の発表では、過去1年以上の知見を凝縮して、全体像をできるだけ分かりやすくまとめたつもりです。
ですが、スライドをまとめた時点で、1時間という発表時間の中で伝え切るには、少しボリュームが多かったようにも感じていました。
そこで、noteの記事とスライドを公開します。
勉強会に参加された方は発表内容の振り返りにご利用ください。
また、勉強会には不参加の方も、発表内容が気になる方はぜひチェックしてみてください。
note: note.com/aicto/n/nc73aa518b8…
Speaker Deck: speakerdeck.com/aictokamiya/…
内容が役立つと思った方は、お気軽にご意見・ご感想などいただけたらうれしいです。
そのリアクション・フィードバックが、情報発信の励みになります。
なお、本勉強会は、最終的に 283人もの方にお申し込みいただきました。ご参加された皆さん、ありがとうございました！
Xに #bpstudy というハッシュタグをつけて投稿いただいたご質問・ご感想には、明日以降、一つ一つ確認して返信させていただきます！
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Mar 30
ハーネスって、つまるところ形式知の集合体なのかもな。どう言うルールなのか、どう言う意思決定をするのかを設計することがハーネスなんだとすると、組織の経験値と暗黙知を形式知にして、それを集めて管理・更新する。そんな感じなんじゃないかな。
#bpstudy
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