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はじめに PM業務をAIエージェントで効率化する事例は近頃よく見るようになりました。私もClaude CodeがリリースされてからPM業務もAIで管理しはじめ、現在は10ヶ月ほど経過し陥りがちな問題や守るべき原則などが見えてきたため、ここで紹介させていただきます。 本記事では業務をAIエージェントで回すために重要と考えている5つの原則と、それを実践した12の具体例を紹介します。 具体例としては、コンテキストの自動収集、プロジェクトの自律実行、スプリントタスクの一括起票といったケースでAIを利用しています。 構成図 原則を話すにあたって、先に構成図を示した方が理解しやすいため掲示します。 横軸は業務フロー、縦軸はレイヤーで分けています。 5つの原則は業務フローのどの段階を担うかで配置していて、原則1で外部サービスからMarkdownへ情報を集約し、原則2・3でMarkdown上の業務進行を支

/plugin で有効化し、/mcp で plugin:flutter-to-figma:flutter-to-figma が Connected になっていることを確認してください。Figma 側に送る場合は、Figma のリモート MCP サーバーも追加しておきます。 以降は Claude Code がスキルドキュメント（プラグインに同梱した作業手順書の Markdown ファイル。プラグイン有効化時に読み込まれ、タスク実行時の作業フローとして参照される）の Step 1 から順に実行し、serve_html 配信 → Playwright 差分チェック → generate_figma_design までを通します。 作った動機 現在社内ではFlutterアプリのデザインシステムを構築しています。 その過程で、既存の画面がどうなっているかをデザイナーが参照しながら判断する場面が繰り返

はじめに 株式会社ASSIGNでWebフロント開発を担当している中水です。 弊社のプロダクト「ASSIGN」は Web（React）とモバイル（Flutter）の 2 プラットフォームで展開しています。現在デザインシステムの構築を進めており、その一環として「各プラットフォームで実際に使われているデザイントークンの数値を、Figma 上で正確に可視化したい」というニーズが出てきました。 トークンの設計を進めていく中で、Webとモバイルの間で数値にブレがないかを確認したい、また差分をチームで共有しやすい形にしたいという背景です。 可視化の手段としてFigmaのコメント機能を使うことにしましたが、2つのプラットフォームを合わせると200件超のトークンがあり、手作業では非現実的です。そこで、ソースコードからデザイントークンの数値を抽出し、該当箇所にコメントを自動配置する仕組みを作りました。 この記

はじめに こんにちは、株式会社アサインでエンジニアをしているうちほり（@showichiro0123）です。 先日、社内LT会で「Obsidianの機能も使いこなそう！」というテーマで発表しました。本記事はその内容をベースに、Zenn記事として再構成したものです。 最近、Claude CodeやGemini CLIなどのAIツールと連携したナレッジドキュメンテーションツールとしてObsidianを使い始める人が増えていると感じています。ただ、実際のところ「便利なMarkdownエディタ」としてしか使えていない方も多いのではないでしょうか。 実はObsidianには多数のコアプラグインが標準搭載されています。これらは開発チームが公式に提供・メンテナンスしているため、コミュニティプラグインと比べて安定性が高いとされています。 今回は、4つのコアプラグインを紹介します。それでは早速見ていきましょ

はじめに こんにちは、株式会社アサインでエンジニアをしているうちほり（@showichiro0123）です。 去る2025年10月16日に開催した「AI駆動開発 - 各社のリアルな事例と課題とは？」というイベントで「AI時代の品質保証」というテーマで登壇させていただきました。 Vibe CodingやAgentic Codingという言葉が人口に膾炙して久しく、できることが大幅に増えた一方で、AIが作るコード品質に対して不満を持つ方も増えたのではないでしょうか。私も同じような課題感を持っています。そこで、今回の発表では、アサインでの取り組みを元に、以下のトピックを取り上げてお話させていただきました。 AI駆動開発で生産性がどれくらい変わったのか なぜテスト駆動開発（TDD）がAI時代に重要なのか プロダクトとチームをどうTDD Readyにしていくか 実際に取り組んで得たナレッジと残る課題

はじめに こちらの記事は先日開催されたAI駆動開発についてのイベントの登壇内容をベースに記事にしたものです。 発表後の反応が良く、特に「他社のAI駆動開発の実態を知ることができてよかった」という声をいただいたため、改めて記事化することにしました。 Claude CodeやCodex等を使用して開発している方は増えていると思いますが、実際に行っている開発フローを共有されることはあまり多くないため、私たちが実施しているAI駆動のフローを共有し、みなさんのAI駆動開発に参考になればと思います。 先に全体像共有 最初に全体像をお見せします。 AI駆動開発のフローは大きく4つのステップで構成されています。 要件定義 設計（バックエンド・フロントエンド） 実装（バックエンド・フロントエンド） PR 基本的に仕様駆動開発（Spec Driven Development）を採用しています。 SDDとは簡単

はじめに こんにちは、株式会社アサインでエンジニアをしているうちほり(@showichiro0123)です。 2025年10月22日にリリースされたVitest 4には、テスト駆動開発やスキーマ駆動開発を加速させる新機能が多数追加されました。中でも私の目を引いたのは、Zodなどのスキーマライブラリと統合できるexpect.schemaMatchingです。 本記事では、Vitest 4の新機能を概観しつつ、expect.schemaMatchingを使ったスキーマ駆動テストの実践方法を、Honoを使ったWeb APIの開発例を交えて紹介します。 Vitest 4の主要な新機能 まず、Vitest 4で追加された主要な新機能を見ていきましょう。 1. Browser Modeの正式版化 これまで実験的機能だったBrowser Modeが正式版になりました。Playwright、Webdriv

はじめに Next.js 15とReact 19が登場し、App Routerを中心とした新しい開発体験が標準となってきました。Server ComponentとClient Componentを意識したコンポーネント設計、データハンドリング、状態管理、キャッシュ戦略など、実務で求められる設計判断は多岐にわたります。 筆者は、2023年7月のApp Routerリリース直後から現在まで、約2年に渡りNext.js（v13~15）を使った開発に携わってきました。 実際にApp Routerを使った開発では、情報が少ない中で様々な課題に直面し、最初に挙げたような複数観点での設計や実装判断に迷う場面が数多くありました。 これらの経験を通じて得た知見を体系的にまとめ、同じような課題に直面している開発者の助けになればと思い、今回Bookを執筆しました。 本Bookでは、App Routerの思想に沿

はじめに ASSIGN CTOの須永と申します。 弊社では転職エージェントの支援品質の高度化・顧客価値の最大化を目指し、面談・選考管理、 各種書類作成、求人マッチング、データ分析などの機能を持つ業務管理システムを内製で開発しています。 昨年度からは新たに新卒就活支援事業を開始し、転職支援事業と同様に業務管理システムの開発プロジェクトを本格的に推進することになりました。 この記事では、上記システムの設計で採用した「リアルオプション戦略」に基づく技術選定の背景と、その具体的な内容についてご紹介します。 プロジェクトにおける不確実性 このプロジェクトには、いくつかの大きな制約や考慮すべき不確実性が存在しました。 スケジュールと人的リソースの制約 2025年6月にプロジェクトを開始し、10月にはテストリリースを実施。業務プロセスとの フィット＆ギャップを検証しながら、2026年1月の正式リリースを