事例紹介

AI駆動開発セミナー 導入事例

金融市場インフラを支えるJPX総研の、若手先行チームが掴んだAI駆動開発

この事例のポイント

背景	生成AIによる開発の可能性を感じ、「速さ」と「確かさ」の両立を目指していた これからの開発では「型」を知らなければならないという問題意識があった
課題	個人が「なんとなく」でAIを使う段階から、組織として再現できる進め方を確立したい
得たもの	SDDの「型」で、動くものを短時間で形にできる手応え 多重レビューにより、品質担保をレビュアーの経験に依存させない仕組みの実体験 AI時代に人が担うべき役割（目的設定・品質への責任）への気づき
次の課題	先行チームが掴んだ「型」を、どう組織全体の標準へ広げていくか

「なんとなく良さそう。でも、これが正解なのか分からない」——生成AIによる開発が急速に広がるなか、多くの企業がこの段階で足踏みしています。動くものは作れる。しかし、確信を持って組織に広げられない。その正体は、AI活用における「型」の不在でした。

金融市場インフラを支えるJPX総研は、この課題にいち早く向き合いました。若手を中心とする先行チームがHexabaseのスペック駆動開発（SDD）研修を受講し、全8回の実践を通じて「型」を掴んでいったのです。本記事では、トップランナーが選んだ「次の一手」、受講メンバーが手を動かして掴んだ手応え、そして各現場へ広がり始めた実践を追います。

CHAPTER 01 — 背景とねらい

「型を知らないまま進めている」——その一歩先へ

金融市場という、高い信頼性と安全性が求められる領域。そのインフラを担うJPX総研にとって、新しい技術の導入は「速さ」と「確かさ」の両立が欠かせません。生成AIによる開発が広がるなか、同社もまた、その可能性を感じ取っていました。

しかし同時に、こうも考えていました。これからの開発では「型」を知らなければならない——。個人が「なんとなく」でAIを使いこなす段階から、組織として再現できる進め方を確立する段階へ。その明確な問題意識が、今回の研修の出発点となりました。

そこで同社が選んだのが、AI時代のチーム開発の「型」であるスペック駆動開発（SDD）の実践研修でした。設計を先に書き、AIがタスク分解・実装・レビューを担う——個人の勘ではなく、再現可能なプロセスに基づく開発手法です。

CHAPTER 02 — 研修の現場

凝縮された、実践の8回

研修は、全8回のプログラムとして実施されました。参加したのは、若手を中心とする先行チーム。単に手法を教わるのではなく、実際に手を動かしながら、スペック駆動開発の「型」を使って動くものを本番まで仕上げていく——そのために、8回は明確な流れをもって設計されていました。

基礎から、動くものを本番へ——3つのステップ

研修は、次の流れで段階的に進みました。

• 型の基礎を固める：AI駆動開発の全体像とSDDの考え方、そして核心である「設計ファースト（曖昧さを排した仕様書を先に書く）」を習得
• ゼロから、動くものを創る：学んだ「型」で0→1の開発に挑戦。多重レビューと品質ゲートを通じて、コードの品質を担保する術も体得
• 本番で使える状態まで仕上げる：E2Eテストやリリースの自動化（CI/CD）を通じて、開発したものを本番運用まで到達させる

そして最終回は、成果発表の場に。単に「動くものを作る」で終わらせず、品質を担保し、本番で使える状態まで通しで体験する——それがこの研修の狙いでした。

研修への満足度、そして実務への有益性——受講者の受け止めは、総じて高いものでした。「型」を実践的に学ぶという当初の目的は、確かに達成されていたのです。

CHAPTER 03 — 生まれた変化

手を動かして掴んだ、確かな手応え

研修がもたらしたのは、開発手法の知識だけではありませんでした。受講メンバーは、自らの手で動くものを作り上げる体験を重ね、AIとの向き合い方そのものを変えていきました。

「動くもの」が、こんなに早く形になる

最も大きな驚きは、AIとともに開発するスピードと完成度でした。ある受講メンバーは、タスク管理ツールを短期間で開発。実装は相応の規模に達し、テストコードまで整備されていました。別のメンバーは、新人研修でチームを組み数日かけて作ったのと同等のWebサイトを、SDDの型を使えば一人で、しかも数時間で作れることを体験したと語ります。

ある受講メンバーは、AI活用への向き合い方の変化を、率直にこう振り返ります。

研修に参加する前は、AIの活用は取っ掛かりづらいと感じていました。研修でいろいろ手を動かしたことで、そのハードルが非常に低くなりました。もっとどんどん活用していきたいです。

— 受講メンバー

「型」がもたらした、品質への確信

そして、単に「作れる」だけでなく、「品質を担保して作れる」ことへの気づきも生まれました。研修で体験した多重レビュー——複数の専門家の視点をAIに持たせてコードを検証する仕組みは、受講メンバーに強い手応えを残しました。

複数の観点のレビューを自ら設定して活用することで、品質の担保を、レビュアーの経験に依存させない仕組みを実体験できました。これは個人的に、すごく良かったところです。

— 受講メンバー

同時に、AI駆動開発においても、開発の基本は変わらないという学びもありました。要件を固めきらないまま実装に進むと手戻りが増える——だからこそ「型」による構成が不可欠だと、実践を通じて再確認したという声も聞かれました。AIを使いこなすほどに、人が担うべき本質——要件を定め、品質に責任を持つこと——が明確になっていったのです。

CHAPTER 04 — 人の役割の再発見

AIが実装を担う時代に、人は何をするのか

研修が深めたのは、開発スキルだけではありませんでした。受講メンバーは実践を通じて、より本質的な問いにたどり着きます。AIが実装の多くを担うようになったとき、人間の役割はどう変わるのか——。

あるメンバーは、その答えをこう語ります。AIに任せる部分が増えるほど、人間がやるべきことは「なくなる」のではなく「変わる」のだと。目的を定め、想定外に備え、そして出来上がったものに責任を持つ。AIを制御する仕組み——研修で「ハーネス」と呼ばれた考え方——を握ることこそ、人の重要な役割になっていく、と。

AIに任せられることは増えました。でも、人間が何もやらなくてよくなったわけではなく、人間がやるべきことが変わっただけ。目的の設定や、AIが出せない観点を与えること、そして品質に責任を持つことが、これからの仕事だと感じています。

— 受講メンバー

この気づきは、金融市場インフラという、高い品質と信頼性が求められる領域だからこそ、重みを持ちます。AIの生産性を最大限に活かしながら、品質への責任は人が確かに握り続ける——。その両立の勘所を、受講メンバーは自らの手で掴んでいきました。

CHAPTER 05 — 実践の広がり

一つのチームから、組織全体へ

今回の取り組みには、もう一つ大きな特徴があります。受講した先行チームのメンバーが、それぞれ異なるチームに所属していることです。研修で得た「型」は一つのチームにとどまらず、複数の現場へと同時に伝わっていく——。先行チームは、各現場に「型」を持ち帰る先駆者でもあるのです。

実際、受講メンバーはそれぞれの担当領域で、学びを具体的な計画へと落とし込み始めています。既存システムの改修に「型」を適用する、AIが生成したコードにセキュリティチェックを組み込む、自分たちの業務に合わせたカスタムのスキルを作る——。研修で得たものを、自分の現場でどう使うかという視点は、すでに明確です。

中には、学びを自チームに留めず、他部署へ広げたいと考えるメンバーもいました。

せっかくの学びを自分のチームだけに留めるのは、すごくもったいないと思っています。研修を受けた私たちがレクチャーしていくことが、次のアクションとして効果があるはずです。

— 受講メンバー

先行チームが「型」を掴み、それを各現場へ広げ、やがて組織全体の標準へ。JPX総研の取り組みは、単発の研修を組織の資産へと育てていく、その途上にあります。

CHAPTER 06 — これから

トップランナーが見据える、次のステージ

先行チームが掴んだ「型」を、どう組織全体へと広げていくのか。金融市場インフラを支える企業として、AI駆動開発を組織の標準プロセスへ育てていく道のりは、始まったばかりです。同じ課題——「動くものは作れるが、確信を持って組織に広げられない」——に向き合う多くの企業にとって、JPX総研の一歩は、確かな示唆を与えてくれるはずです。