「AIを使えば劇的に生産性が上がる」は本当か？cc-sdd導入前後のデプロイ頻度データから見えた、AI時代のチーム開発の"本当のボトルネック"。 - Timee Product Team Blogこんにちは！プロダクトエンジニアのkazzhiraです。 私たちのチームでは、2025年の夏ごろから「AI活用による開発生産性の向上」に取り組んできました。しかし、当初の取り組みは抽象的なガードレールの提示や個々人の実践にとどまり、チームとして大きな成果には結びつきませんでした。 その後、SDD（仕様駆動開発）というアプローチに出会い、オープンソースの cc-sdd フレームワークをベースに試行錯誤を重ねてきました。 本記事では、AI開発標準の策定に失敗した経験から何を学び、どのように仕様駆動開発に辿り着いたのか、そして、実践を通じて得た成果と学びをご紹介します。 チームのAI導入でうまくいかなかった話 AI活用の個人最適化 当初、チームでは Cursor、Claude Code、Devin、GitHub Copilot、Gemini などの AI ツールを個々人の判断で利用できる状態でし
