AI開発合宿レポート ─ 仕様駆動開発で掴んだ「全員で作る」プロダクト開発体験

2025年の11月某日、アンケートの通知を受信。差出人はHRテック事業部長。

開くと「AI開発合宿をやります！」というタイトルと、概要、そして選択肢がありました。

☑️ 1. 絶対に行きたい
☑️ 2. 行きたいけどまだ行けるか分からない
☑️ 3. 行きたいけど予定があり行けない

全部行きたい前提なんだ…と思いつつ、面白そうだったのでとりあえず2を選んで返信し、めくるめくAI開発合宿へのチケットを手に入れました━━━━

はじめに

初めまして！私はHRテック事業部で、NALYSYS労務管理プロダクトチームのリーダーをしている𠮷田と申します。

HRテック事業部では、HR系SaaSプロダクト「NALYSYS（ナリシス）」を開発しています。労務管理だけでなく、モチベーション管理など複数のサービスを展開しています。

本記事では、上記のように始まった1泊2日のAI開発合宿を通して、HRテック事業部でのAI活用状況や、チームで実践した仕様駆動開発の所感についてお話ししていきます！

対象読者

HRテック事業部内でのAI活用状況が気になる方
開発者が実装に閉じず、プロダクトチーム一丸となったアジャイル開発をしてみたい方
仕様駆動開発の実践に興味がある方

この記事を読むとわかること

HRテック事業部がどのようにAI活用の土壌を構築しているのか
Figma MCPと仕様駆動開発を組み合わせた開発の進め方
職種を越えたチーム開発でAIが果たした役割

AI開発合宿とは？休日出勤なのか？

実際AIツールを導入している開発現場ではこんな状態ってありがちじゃないでしょうか？

各々が自己流でAIを使用していてローカル設定やMCPなどの情報が共有されない
- 他チームはおろか、自分のチームのメンバーがどうAIを使っているのかも分からない…😔
一度使い始めたツールから乗り換えないため、どのエージェントが良いか比較ができない
新しいAI活用方法に興味があっても、実務に導入する準備や検証をする時間が取れない
- 不確定性を排除できないAIの性質上、品質に関わる部分へのAI導入には「やってみて」の実績が必要だが、実証実験には時間がかかるジレンマ🫨

これらの悩みを、2日間集中的にAI活用に投資する時間を囲って解決しちゃおう！というのが合宿のコンセプトです。

その2日間も、渋谷にあるオフィスを遠く離れた那須白河のリゾートホテルで、会議室とはいえ日常業務を離れたゴージャスな空間でチームごとに集中して楽しく開発できました。

また、金〜土の日程でしたが当然代休あり、交通費支給あり、三食豪華食事ありで、ワークライフバランスを重視する私としても迷いなく参加できて有難い限りでした✌️

先に結果をチラ見せしてしまうと、最終的にこんな成果が得られました！

AIを使いこなしているメンバーのノウハウを共有
仕様駆動開発の効果と効率性を実感（後述）
今までコーディングをしたことがないデザイナーがレスポンシブデザインを実装！
普段開発に関わらないPdM２名が新機能を開発！！
AI活用度の最終結果で上記を評価され豪華景品（焼肉）

ではそこに至るまで、合宿前日譚から実際どういった内容だったかをお伝えしていきます。

合宿を価値ある時間に！部門全体でコミット

AI活用を促進する、HRテック事業部の『組織的な土壌』

いくら経営層が「AIを活用して業務効率を上げよう！」などと言ってその機会を作っても、日頃の積み重ねがないと動き出せませんよね。その意味でHRテック事業部は備えを怠っていませんでした。

Geminiコーポレートアカウントの全社員提供など、レバレジーズでは全社的にAI活用に投資していくぞ！という姿勢を予算という形で打ち出しています。エンジニア組織としても、Claude CodeやCursorの有料プラン、FigmaのDev Modeなど希望すれば柔軟に使用できる環境が整っています。

そんな中でHRテック事業部内では広くAI活用を展開しようという動きをエンジニアやデザイナー、QAが主体的に行っており、合宿の実現はそういった活動があってこそでした。

AI推進室

今回合宿の企画をしてくれたチームです。普段は開発用AIエージェントツールの選定や管理から、自社開発している「NALYSYS AI面接」他、AI機能についてのテックリードとして開発や改善の仕組みの構築・管理まで、部門全体のAI活用の推進をしてくれています。

合宿に際しては事前に仕様駆動開発用のプロンプトの整備や参加者全員にClaude MAXプラン配布など、合宿中参加メンバーがAI駆動開発に集中できるようにセットアップをしてくれました。

NALYSYS デザインシステム HeaRT

NALYSYSではマイクロサービスアーキテクチャを採用しており、各プロダクトは別リポジトリで開発しています。またデザイナーも複数人いて一人が全部をレビューするのが難しい規模です。そのため、1年ほど前まではプロダクトごとにコンポーネントを作成したり、微妙なデザインのバラツキがあったのですが、それを解決すべく立ち上がってくれたエンジニア・デザイナーの混成チームにより、NALYSYS デザインシステム HeaRT（ハート）が生まれました。当初は車輪の再発明やUXのブレを防ぐためという目的が大きかったのですが、デザインシステムというシングル・ソース・オブ・トゥルースが出来たことで、気がつけばAIの恩恵をフルに受けられるという状態になっていたのです。

プロンプト一発でFigmaに作ったデザインが出来上がるという圧倒的な開発体験を得る手法を、今回の合宿で教えてもらいました。

ちなみにHeaRTについて、詳しくはこちらの記事で担当者が話しているのでぜひご覧ください！

tech.leverages.jp

QAチーム

アジャイルQAという難しいミッションに果敢に挑戦し、プロダクトチームと共に品質改善を牽引してくれるQAチームの方々とも日々AI活用によるQA工数の削減について話し合っています。その中で具体的な機能に依存しないテスト観点表とデザインや仕様書からフロントエンドのコンポーネントテスト項目を生成できないか？その上で実装箇所のQAテスト工数を削減して、探索的テストに当てられないか？という試みを行っています。

テスト観点表はすでに出来ていたのですが、それを実際新機能に使ってみることがまだ出来ていなかったので、今回の合宿はその実践の場になりました。

【合宿１週間前】チーム分け・準備

そういった素地があって企画が始まったAI開発合宿。合宿の前週から実質的に参加者はその準備を始めました。

まずチーム分けと「実務のプロダクトに新機能を付ける」というテーマ、「27時間で各グループでAI駆動開発を実践、開発の精度やAI活用度合いを競う」というワーク、そして優勝者には豪華焼肉という重大な事実が共有されました。

チーム紹介

プロダクトを軸に3つのチームがエントリー。

労務管理チームとして集まった4人は以下のような構成でした！

労務管理・年末調整PdM
UI/UXデザイナー
年末調整担当エンジニア
労務管理担当エンジニア（私）

私とPdM以外は労務管理の開発に関わったことはなく、ましてやデザイナーはほとんどコーディングというものをしたことがない。どーなっちゃうの？！と言いたいところですが、実際にはこのチーム強いな、と思ってました。

なぜなら年末調整担当のエンジニアは、ほぼ一名でレビューまで全てAIとのタッグで開発を回しているのを日々隣の席で見てましたし、デザイナーも恐るべきキャッチアップ力で新プロダクトのPoCを回したりAIでデザイン業務改善を進めていることを知っていたからです。

そこに3度の飯よりAIが好きなPdMもおりますから、全く不安はなく、これはイケるぞ焼肉！！と思いました。

テーマ選定

「合宿後も役立つ成果を」ということで、各チームでプロダクトの未実装企画の中から事前に決めました。事業部長とどんな機能が実装できたら熱いかなどを話し、事業へのインパクトを考慮してチョイス。

結論的に、私のチームは2つの大きな挑戦をすることにしました。

既存の十数ページ分のレスポンシブ対応
次のフェーズで作る予定の新機能

1つ目は、バックエンドが関わらない一方でデザインの再現性が重要なため、主にデザイナーとPdMが担当。 2つ目は、本来なら労務チームで1ヶ月以上かけて開発する予定だった機能を「2日間で本気出したら（ガチったら）どこまで形にできるか」という大実験！こちらは主にエンジニア2名で担当することにしました。

いざ合宿！

同僚たちと新幹線に乗って福島県へ。

上でも貼ったような、冬のリゾートホテルに大興奮しながらも、一目散にホテルの会議室に向かいレクチャーを受けました。

以下、スケジュールから実際どういうことをしたのかかいつまんで説明します。

オープニング（AI駆動レクチャー）

あらかじめ搬送してもらったモニターとWiFiでPCをセットアップし、まずはAI推進室とデザインシステムチームによるレクチャーからスタート。

内容は大きく2つ。

1つ目は、AI推進室が整備してくれた仕様駆動開発の手法とプロンプト。要件や仕様をAIに読み込ませ、設計から実装までを一貫して駆動させるためのお作法です。 2つ目は、デザインシステムチームによるFigma MCP連携。Figmaのデザインデータをそのままエージェントに読み取らせ、デザインシステムのコンポーネントで再現させるためのプロンプトと手順の解説でした。

どちらも日頃の業務の中で必要性を感じつつも、実務にいきなり導入できずにいたノウハウを丁寧に教えてもらい、早速それを取り入れながらの開発を開始しました。

グループワーク（一日目）

まずは開発に着手する前に、AI開発環境のセットアップと試運転。

事前の予想として「AI駆動開発はレビューがボトルネックになるだろう」というものがあったため、その対策を共有し合いました。

日頃からAIをフル活用して開発している年末調整のエンジニアからは、開発やレビューの効率化のために自作していたClaude Code command（あらかじめ作成したプロンプトをスラッシュコマンドで呼び出す機能）をセットアップしてもらいました。適切な内容でPRを作成してくれるコマンドなども便利でしたが、特に工夫がすごい！と思ったのはレビューコマンドです。

「レビュー観点を与えてチェックさせる」一般的なコマンドの後に、さらに「そのレビュー内容が妥当か」を検証するコマンドを組み合わせました。 AIのレビューは、どうしても内容が冗長になったり、変更点だけを見て誤った指摘（嘘）をしたりすることがあります。しかし、この検証プロセスを通すことで「本当に読むべき箇所」だけを的確に抽出でき、レビューを確認する心理的負荷が驚くほど軽減されました。

もう一つは私が用意してきたもので、QAと検討して作成した機能によらないテスト観点基準とデザインや仕様書をまとめてAIに食わせることで、フロントエンドのコンポーネントテストケースを生成する仕組みでした。このテストケースの良いところは優先順位も合わせて教えてくれるので、その上位の数ケースだけでも自動テストを書けば、最低限の動作は保証されてレビュー負荷もだいぶ下がるだろうという目論見です。

しかしその用途とは別にこの設定をしている時に、この合宿で最大の発見をしてしまいました。 Figma Dev Mode MCPが強すぎる、という事実です。

Figma Dev Mode MCPが強すぎる

半年以上前にもFigma MCP活用は話題になっていましたが、その時話題になったのはFigma-Context-MCPという、オープンソースのMCPサーバーでした。こちらもFigmaで作成したデザインの内部情報を読み取って、複雑なものでなければそのまま再現してくれました。その時も「おっ、便利だな」というくらいの感想を抱いたのを覚えています。

対して、満を持してFigmaが公式にリリースしたFigma Dev Mode MCP、こちらもやってくれること自体は概ね同じですが、その読み取り精度の高さ、思った以上に大きい範囲のセクションを雑に渡しても読み取ってくれるなど、さすが公式が出しているだけあるパワフルさで感動しました。ちなみにFigJamも読み取れます。

なのでFigmaのデザインと、FigJam上に作った簡単なモデリング図などを用意すれば、MCP経由でClaude Codeが取得し、バックエンドからフロントエンドまで詳細に仕様書を作成する材料が整うのです。

その上、設計や技術選定など人間が判断しなければいけないことでもAI推進室がセットしてくれたプロンプトによって、考慮漏れしがちな部分はAI側から聞いてくれるので、想像以上のクオリティの仕様書が一発で作成されてチームで深夜に爆沸きしました🙌🙌

話は戻って、初日のグループワークタイム、我々はまずは急がず焦らず仕様の理解や、既存実装のモデリングに時間を使いました。
今回エンジニア二人で作る予定の新機能は、全てゼロからではなく以前作った機能単体のマイクロサービスがあります。しかし提供する機能は同じでも、その時の想定と違う労務管理クライアントから呼び出すためのギャップを埋める再設計とAPI作成が必要でした。

なのでマイクロサービスを読み込ませてER図の作成や提供APIの仕様の洗い出しをClaude Codeにしてもらいつつ、その情報をもとに二人で機能単体のドメインと、労務管理のドメインを繋ぐドメインモデリングを行い、実装が必要なテーブルやAPIの検討を行いました。

今後本当に製品として提供するものなので、合宿だからと言って雑に進めると意味がないと考え、認識統一と設計でほぼ一日目の持ち時間を使い切りました。

並行して、フロントエンド出身のPdMがサポートしながらデザイナーは着々とレスポンシブデザインを完成しており、私も自分のタスクをClaude Codeに調査させている間にそのレビューをしました。

こちらもそのままプロダクトとしてリリースする予定なので妥協したレビューはしませんでしたが、レスポンシブにするロジックなどきっちり作られていました！

中間発表&夕食

私たちの班からは、レスポンシブ対応の成果と、コマンドによる開発の効率化などを発表。

すでに他のチームは2つほど機能を実装していたり、開発未経験のPdMが新機能を完成させていたりと各々が別のスタイルで着々と進めている様子でした。

その後は待ちに待った夕飯です！結婚式みたいな丸テーブルで、フレンチのコース料理を頂きました。

「本当に、会社のお金でこんなに豪華な食事をいただいて良いんですか！？」と、お昼の豪華な御膳からずっと、驚きと感謝が止まりませんでした。

グループワーク（延長戦）

各々温泉に入った後、寝るまで続きをやろう！と予定してたのですが、気がついたら他メンバーがカラオケルームに吸収されていたため、私も楽しく任意参加カラオケ(※)をして、そこから部屋での延長戦開始となりました。

※経費で落ちないため事業部長のポケットマネーにより開催

しかしこの時が一番楽しかったですね。

日中に既存実装の調査もあらかた終わり、FigJam上にモデリング図などもできた状態で、上にも書いたFigma MCPが仕様の生成に使えるんじゃない？と気付いて試した時、その生成された仕様をさらにチーム全員で話し合っている時、これは絶対日常業務でも使える新しい開発のあり方を実践できているという確かな手応えがありました。

実際問題、HRテック事業部で2年ほどエンジニアをやってきて、これまでも企画から下の要求定義や基本設計からエンジニアとして関わり、PdMやデザイナーと一緒にプロダクトを設計していくという働き方をしていましたし、ドメインモデリングと実装を連動させて育てていくDDD的なこともしてきました。

だからやっていることは大きく変わらないのですが、このやり方によって、圧倒的にそういう職務横断的なチームプレイをする時に面倒なことが減るという確信をその夜得たのです。何しろ、デザイン・要求定義書/仕様書・UML図という各職種がプロダクトを表現するために使っているツールで作った情報を、人の手を介さずに変換・生成できるのですから。

本当のコラボレーションというものがここから始まるんじゃないかと言うワクワク感ですね。

てなわけでワクワクと仕様書と、API設計書を作成して、この日は全くコーディングをしないまま、普段より少し遅めの時間に就寝。

グループワーク（二日目）

翌日爽やかな天気の中目覚め、ゴルフに行く人たちに囲まれて朝食バイキングで美味しいエッグベネディクトを頂き、作業開始です。

（若干数名、飲酒により正常に開始できてない人もいましたが…）

この日はフロントエンドとバックエンドに分かれ、とにかく実装あるのみでした。なので書くことはあまりありません。

強いて言えばやはりFigma MCPが強く、フロントエンド側はデザインURLと期待挙動の仕様書を読ませるだけでどんどんできていくなぁと横目で見ながら、バックエンドは純粋なロジックだけではできない部分（他マイクロサービスとの接続設定など）はそうすんなりとは行かなかったです、正直に言うと。

そんなこんなで各人で黙々と実装をして15時にグループワーク終了。

チームの結果としては、レスポンシブ対応が6画面ほど完了し、新機能はフロントエンド側が9割（スタイル調整以外）、バックエンドが7割（他サービスとの連携部分など意外）が完成しました！

最終発表

仕様駆動開発に真っ直ぐ向き合って、プロンプトのやり取りだけで仕様書を作ってそのまま実装してみたら、文章量が多くレビューしきれない部分に不具合があって大変だったというチームや、個々が小さい機能を受け持って堅実にいくつも小さい機能を実装したというチームなど、各チームのアプローチに個性があって、発表はとても面白かったです。

我々のチームは、新機能完成こそしなかったものの、フロントエンドはレスポンシブ対応や新機能のUIが完成していたのでそれを見せつつ、MCPやClaude Code commandを活用した開発効率の上げ方と合わせて発表。その結果…

━━━━━見事優勝の座をGET！！🎉🎉🎉

焼肉へのチケットを手に入れ、良い気分で帰路につきました。

〜Happy End〜

祝杯

お肉美味しかったです

合宿で成し遂げたこと・気付き

ここまで時系列でお伝えしてきましたが、改めて27時間で私たちのチームが成し遂げたことや気付きを振り返ります。

実装未経験のデザイナーがレスポンシブデザインを実装

コーディングの経験がほとんどなかったデザイナーが、Figma MCPとデザインシステムHeaRTの力を借りて、既存画面のレスポンシブ対応を6画面分完成させました。

Claude Codeと共にデザイナー自身が「自分のデザインを自分で実装する」という体験を実現。しかもそのままプロダクトにリリースできるクオリティでした。

AIがコーディングの壁を取り払い、職種の境界を越えたコラボレーションを可能にした象徴的な成果だったと思います。

ドメインモデリング × Figma MCPで設計から実装へ

新機能の開発では、いきなりコードを書くのではなく以下のステップを踏みました。

既存マイクロサービスのコードをClaude Codeに読み込ませ、ER図やAPI仕様を整理
FigJam上でチームでドメインモデリングを行い、モデリング図を作成
FigmaのデザインとFigJamのモデリング図をFigma MCP経由でClaude Codeに渡し、仕様書を生成
生成された仕様書をチーム全員で議論し、設計の方向性を固める

ここで大事だったのは、AIが出力した仕様書が「議論のたたき台」として非常に優秀だったことです。デザイン・ドメインモデル・要求定義といった各職種のアウトプットを、人手を介さず統合して仕様書という形にしてくれる。それをみんなで囲んで「ここはこうじゃない？」「この仕様だとこのケースは？」と話し合う。

AIが翻訳者となることで、エンジニアもPdMもデザイナーも同じ土俵で会話できたのが画期的でした。

設計書からの網羅的なUI実装

チームで合意した仕様書とFigmaデザインをそのままClaude Codeに渡すことで、フロントエンドの実装が驚くほどスムーズに進みました。

仕様書に記述された画面ごとの期待挙動をそのまま実装指示として使用
Figma MCPでデザインを参照させつつ、デザインシステムのコンポーネントで構築
結果、新機能のフロントエンドUIが9割完成（スタイル微調整を除く）
仕様書の精度が高いと、AIへの指示もブレないし、レビュー時に「これは仕様通りか？」の判断基準も明確になる。

設計に時間を使った初日の判断が、二日目の爆速実装につながりました。

#### 仕様駆動開発で実現する「みんなで話して進める」開発正直に言うと、合宿前は「仕様駆動開発」を「AIに仕様を食わせたら勝手に作ってくれる手法」くらいに捉えていました。でも実際にやってみて気づいたのは、その本質的な価値は仕様を中心軸にして、チーム全員が同じものを見ながら話し合って進められることだということです。

AIが生成した仕様書は完璧ではない。でもそれをたたき台にチームで議論することで、認識のズレが早期に見つかる
デザイン・ドメインモデル・コードという異なる言語で表現されたものを、仕様書という共通言語に変換してくれる
結果として、企画・設計・実装のサイクルが驚くほど速く回る

これはAIが主役というよりも、AIが優秀なファシリテーターとして機能し、人間同士のコミュニケーションを加速してくれたという感覚に近いです。 2年間プロダクトチームで職種横断的に開発してきた自分にとって、「やっていることは同じだけど、面倒なことが圧倒的に減る」——これがこの合宿で得た一番の収穫でした。

まとめ

AI開発合宿を通じて実感したのは、AIは魔法の杖ではなく、チームの力を引き出すための道具だということです。

仕様駆動開発もFigma MCPも、結局はそれを使って何を作るか話し合い、出てきたものをレビューし、より良くしていくのは人間です。ただ、その「話し合って、作って、確かめる」というサイクルの中にあった面倒や壁を、AIが驚くほど取り払ってくれる。デザイナーがコードを書き、PdMが機能を実装し、エンジニアがドメインモデルをみんなで囲んで議論できたのは、その証拠だと思います。

そして何より、こうやって部門を挙げてAI活用の素地を作ってくれたAI推進室やデザインシステムチーム、QAチーム、合宿を企画してくれた事業部長、そして一緒に深夜まで仕様書を囲んで盛り上がれるチームメンバーがいるという環境が、本当にありがたいなと改めて感じました。今もこの時得たMCPやcommandの活用しつつ、仕様駆動開発の実務適用にチャレンジ中です。

こんなふうに、常に新しいノウハウを取り入れながら職種の垣根を越えてプロダクトチーム全員でものづくりをする働き方に興味がある方、HRテック事業部で一緒に働きませんか？

エンジニアに閉じない開発がしたい方、AIを活用したプロダクト開発に本気で取り組みたい方、大歓迎です！

ここまでお読み頂きありがとうございました！