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title: 少人数で複数のAIサービスを育てる、AI駆動経営の実践 ― 人の確認で止まる場所を、絞り切ってみた
tags:  #ai駆動経営 #claudecode #ai仕様駆動開発  
author: [岡崎フトシ](https://image.docswell.com/user/f_uto)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 2026年11月12日「AI駆動経営」勉強会 #4 のライトニングトーク（10分）の資料です。  Claude Code を使った開発で、人の確認で止まる場所を絞り切ったやり方（AI仕様駆動開発）を紹介し、それを経営にどこまで持ち込めるかを考えました。人の介入を「必要」「補修的」「儀式的」の3つに分け、経営者の口ぐせを判断のロジックにしてスキルやフローに組み込む方法をお話ししています。  書籍『AI駆動経営：会社は仕様で動く』にまとめています。 https://feelflow.net/books  株式会社フィールフロウ https://feelflow.net/
published: November 13, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/f_uto/5Q2W9J-ai-driven-management-2026-11-12
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題
少⼈数で複数のAIサービスを育てる、
AI駆動経営の実践
⼈の確認で⽌まる場所を、絞り切ってみた。
経営には、どこまで持ち込めるか
岡崎 太
株式会社フィールフロウ CTO ／ 2026年11⽉12⽇ ライトニングトーク
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⾃⼰紹介
岡崎 太
株式会社フィールフロウ CTO
少⼈数で、複数のAIサービスを育てています
趣味はムエタイです
Xでは @f_uto（岡崎フトシ）で活動しています
今⽇は、Claude Codeを使っている経営者の⽅へ。
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# Page. 3

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Anthropic 公開情報
Anthropic 社内で、1⽇にマージされる変更
約2,500件
2026年5⽉
→
30,000件超
2026年9⽉
Anthropic では、コードを書くことは、もうボトルネックではない。
⼈の規模に合わせて作られた開発の基盤がボトルネックになった。
（ソース管理・ビルド・CI。ソース管理はその⼀例）
出典：Anthropic「Redesigning source control at Anthropic」（2026年10⽉13⽇）
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# Page. 4

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著者の提案（⾃社の実例）
私の開発で、やったこと
⼈が⽌める場⾯を絞り切り、
⼈のコード確認を待たずに、マージまで進むフローを作った。
仕様
→
AIが実装
→
テスト・
AIレビュー
→
マージ
→
⼈は
動くものを⾒る
⼈の確認を、すべてやめたわけではない。⼈に判断を上げる条件は書いて残す
仕様の⽭盾／権限を超える操作／元に戻せない操作
考え⽅と⼈に上げる条件：岡崎 太、株式会社フィールフロウ ブログ（2026年10⽉14⽇）。運⽤の実物：執筆⽤の指⽰・運⽤ルール（⾮公開。2026年10⽉23⽇時
点）
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# Page. 5

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著者の提案（⾃社の実例）
AI仕様駆動開発：使うほど、仕組みが育つ
考え⽅
開発での仕組み
仕様を先に書く
⽬的と、何ができたら完了かの条件を書いてから着⼿する。
AIは、その条件を満たすまで実装・テスト・レビューを進める
条件を照合してからマージする
完了の条件を、AIが⼀つずつ確かめる。
（レビュー&amp;マージ）
⼈に上がるのは、仕様の⽭盾・権限を超える操作・元に戻せない操作
フィードバック蓄積
作業で得た知⾒や⼈の指摘を、そのつど Playbook に⾜す。
（ACE）
Playbook は、AIが作業のたびに参照する知⾒の台帳
ワークフロー改善
作業の終わりに、⼿戻りと無駄を記録する。
（振り返り）
同じ問題が繰り返し起きたら、仕組みのほうを直す
この仕組みを ff-dev-toolkit として、オープンソースで公開している（Apache-2.0）
ff-dev-toolkit：github.com/feel-flow/ff-dev-toolkit。⼈に上げる条件は著者のブログより。⾊の付いた2⾏が、仕組みを育てる循環
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当社調べ
AI仕様駆動開発、⼈の介⼊をどこまで減らせたか
介⼊を減らしきれなかった
確認待ちを外せた
チームA・4⼈
私・1⼈
⼈がAIを待たせた時間（1⽇あたり）
0.4〜1.2時間
0.55〜1.18時間
AIを2本以上同時に動かしていた割合
1〜17%
22〜32%
PR作成からマージまで（中央値）
2〜20時間
0.0〜0.4時間
指標
• 当社調べ：2026年9〜10⽉。両チームともAI仕様駆動開発を実践。チームAは⼈の承認・レビューが残る運⽤（4⼈）、私はテスト・AIレビューで進み、
⼈に上げる条件だけを残す運⽤（1⼈）
• ⼈数・集計⽅法・作業の中⾝が異なる。品質は⽐べていない。私1⼈の運⽤は、⾃分で測った記録
• 待たせた時間：AIが⽌まってから次の⼊⼒までの空⽩を、10分まで／30分まで数えた幅。同時に動かしていた割合：定義は近いが、抽出⽅法は同じで
はない。マージまで：GitHub のマージ済み PR
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# Page. 7

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著者の⾒⽴て
差を⽣む⼀因は、⼈の反応の速さより
⼈の確認で⽌まる場所の数だと⾒ている
⼈の承認で進む
⼈の確認
⽌める場⾯を絞る
テスト
⼈の確認
AIレビュー
⼈の確認
完了
条件のときだけ⼈
完了
確認を待つ場所がある限り、どれだけ速く読んでも、仕事はそこで⽌まる。
模式図（⽌まる場所の数は実測値ではない）
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# Page. 8

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著者の提案
今⽇の問い
開発では、⼈が⽌める場⾯を絞り切った。
経営には、どこまで持ち込めるか。
今⽇の出典の⾊
青
Anthropic 公開情報
緑
当社調べ
オレンジ
著者の⾒⽴て・提案
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# Page. 9

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著者の提案
経営に置き換えると
例（架空）
⾒積書の作成
AIで10分
部長の承認待ち
ここでは、決裁権を持つ⼈を「部長」と呼ぶ
3⽇
作業は速くなった。会社の仕事は速くならない。
詰まる場所は、作業から承認と意思決定へ移る。
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# Page. 10

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著者の提案
⼈の確認で⽌まる場所を、3つに分ける
分類
例
対処
必要な介⼊
仕様の⽭盾、権限を超える判断、元に戻せない判断、価値判断、対
残す。⼈を厚く置く
外的な約束、顧客との信頼関係
補修的な介⼊
AIや部下が迷ったので⼈が補う、前提を毎回説明し直す
仕様で消す
儀式的な介⼊
押印、転記、確認のための確認、慣例で続く会議
ルールを廃⽌して消す
3分類は著者の提案。儀式的な介⼊は、開発の知⾒から直接導いたものではなく、経営に持ち込むにあたって著者が⾜した分類
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# Page. 11

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Anthropic 公開情報
著者の提案
⼈をなくす話ではない
Anthropic 公開情報
著者の提案
新しいソース管理（Scion）を作ったチーム
⼈が⾒るものを、
は、そのシステムへの変更要求を、今もすべ
変える話。
て⼈がレビューしている。ただし、コードを
1⾏ずつ読むのではなく、変更の意図を⾒て
必要な介⼊には、⼈を厚く置く
いる。
出典：Anthropic「Redesigning source control at Anthropic」（2026年10⽉13⽇）
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# Page. 12

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著者の提案
⼝ぐせを、判断のロジックにする(仕組み化)
部長が毎回⾔っていること
例（架空）
値引きの判断ロジック
- 通常：粗利率30%以上なら次へ進む
その値引きはダメ
→
例外：年間取引1,000万円以上の既存顧客は25%以上なら進む。25%未満
は社長判断
その他：基準を満たさない値引きは差し戻す
組込み：スキルで判定し、フローで⾏き先を分ける
理由・基準・例外・確認⽅法を整理し、判断のロジックにする。
ロジックをスキルやフローに組み込む。
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# Page. 13

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著者の提案
仕組み化に迷ったら、議事録を⾒返す
① 拾う
② 判断基準にする
③ スキルにする
④ 動かして確かめる
議事録・チャット・差し戻
理由・条件・例外・⼈に上
Agent Skillsとしてフローに
基準づくりに使わなかった
しから、本⼈も気づいてい
げる条件を整理する
組み込み、AIが使って進め
過去の案件で、当時の判断
る
と⽐べる（再現テスト）
ない⼝ぐせや判断を拾う
ずれの原因を確かめ、⼊⼒・スキル・⼈の判断を⾒直す。
直したら、検証⽤の全案件でもう⼀度試す。
使ったスキルと結果を確認し、確かめた範囲から任せる。
検証⽤の案件は基準づくりの前に取り分け、当時の判定結果はAIに⾒せない。
顧客情報など機密データの扱いは、AIに渡す前に決めておく。
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# Page. 14

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著者の提案
確認の考え⽅
→
再現テストで確かめた範囲は、⼈の都度確認を省く。例外に当た
る判断は、途中でも⼈に上げる
最後の確認
→
まずスキルが基準でチェック。⼈は、⽬的に合っているか、例外
の判断が必要かを確認する
それでも⼈が指摘したら
→
スキルを直す機会。成果物で終わらせず、スキルにも返す
⼯程ごとの確認
「やはり⼈が⾒ないとだめだ」
「スキルを1⾏⾜せる」
⼯程の確認に戻る
次から同じ指摘は⼈に届かない
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# Page. 15

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著者の提案
AIに置き換えるのではなく、仕組みを変える
1.
判断基準を仕様に書き、AIが進められる仕組みに変える
2.
AIだけで進む範囲が広がり、⼈を増やさなくても複数のサービスが育つ
3.
⼈は、判断と設計、責任を引き受ける場⾯に時間を使い、仕組みを育てる
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# Page. 16

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出典・ご案内
出典・注記とご案内
1.
Anthropic 公開情報
Anthropic「Redesigning source control at Anthropic」
2026年10⽉13⽇
https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control
2.
3.
著者の提案
岡崎 太「AI開発のボトルネックを、⼈間にしないために」フィー
『AI駆動経営』
会社は仕様で動く
この本をはじめ、
ルフロウ ブログ、2026年10⽉14⽇
AI活⽤・開発に関する
https://feelflow.net/blog/2026-10-anthropic-source-control-human-bottleneck/
ほかの書籍もご紹介しています。
当社調べ
書籍⼀覧
2026年9〜10⽉、運⽤の異なる2チーム・計5⼈のAI作業記録。⼈
数・集計⽅法・作業内容が異なり、品質は⽐べていない。当社側は登壇者本⼈
feelflow.net/books
1⼈分。
4.
著者の⾒⽴て・提案
⽌まる場所の数、介⼊の3分類、⼝ぐせの仕様化、確認の
考え⽅。⾒積書（10分・3⽇）と値引き基準は架空の例。
5.
著者の提案（⾃社の実例）
ff-dev-toolkit（オープンソース）
https://github.com/feel-flow/ff-dev-toolkit
株式会社フィールフロウ
AI仕様駆動開発を軸に、
AI伴⾛コンサルティング・受託開発・
⾃社AIプロダクトの開発・運営を⾏っています。
feelflow.net
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