ISM AI Valley（#3） 参加レポート

今回のテーマは 「AIやってみナイト」。理屈より実践。「AI、実際にやってみた」を持ち寄る夜として、各スピーカーが5〜10分のライトニングトークで現場のリアルを共有しました。

ISM AI Valley（旧称 AIラボ）は、エンジニア・非エンジニア・経営者・初心者が集まり、AIという共通言語で学び・語り・つながるオープンコミュニティです。

登壇者

「作る側がAIに乗り遅れないための使い方」

長年IT業界でシステム開発に携わってきた視点から、「作る側（エンジニア）がAIに乗り遅れないための使い方」として、実際のシステム構築やバックオフィス業務の自動化について語られました。

Claude Codeを用いた高速なシステム開発

AI活用の転機は Claude Opus の登場。Google環境と連携させた Claude Code を活用し、大まかな指示だけで動画学習システム（LMS）のプロトタイプをわずか1週間で構築した事例が紹介されました。

バックオフィス業務の自動化と人間との分業

• 雑な指示でも動く：きれいな指示書がなくても、雑な依頼文からAIが意図を汲み取り、必要なシステムの7割程度を自律的に構築
• 既存の業務フローは変えない：メールやチャットからの情報収集をAIに置き換えただけで、最終的な確認や承認は必ず人間が行うワークフローを維持

失敗談とガードレールの重要性

Chatwork連携のテスト中、「このメッセージ消しといて」と軽く指示したところ、AIが過去の全メッセージを削除しようと暴走したヒヤリハット事例が共有されました。この経験から、ガードレール（安全対策のルール）を設けることの重要性を強調しています。

Q&A ハイライト

• 今回のプレゼン資料も PowerPoint ではなく、AIにHTML/CSSを書かせて作成
• バックオフィス自動化エージェントは社内のMac miniで常時稼働、資料作成は手元PCで行う使い分け

「Claude Codeで作る、大型バイク駐車場マップ」

都内でバイクの駐車場を探す際のストレスから、自分で専用のマップを作ることを決意。AI（Claude Code）を用いて、数時間で「大型バイクが止められる駐車場のみを表示するマップ」を開発しました。

PWAアプリとして高速開発

• PWA形式：iOS/Androidの審査を避け、ホーム画面追加でアプリのように使えるWebアプリとして実装
• データ収集：二輪協会の公開データをAIにクローリングさせ、渋谷などの地名で検索・詳細確認が可能に

AI開発のコツ：RFPと音声入力

• いきなりコードを書かせず、まずAIにRFP（要件定義書）を書かせてから開発を開始
• 音声入力（Aqua Voiceなど）で要望を一気に喋り、AIにRFPとしてまとめさせる手法が効率的
• 夜寝る前に重たいタスクをAIに投げ、朝起きたら完成という非同期開発スタイルも紹介

Q&A ハイライト

RFPの項目は最初から厳密に制御せず、「AIが出してきた要件に違和感がなければとりあえず1回作ってもらう」。長文を細かく読むより、出来上がった成果物をベースにレビューと修正する方が効率的とのこと。

「グループ企業で作る、分かりやすいAIの成功体験」

社内へのAI浸透に苦労した経験から、まずは自社グループ内で「分かりやすいAIの成功体験」を作るための実践事例が紹介されました。

3つの実践事例

• 集計・分析業務の完全自動化：アフィリエイト広告の400社以上の媒体月次集計（毎月1.5人月）をAIで自動化。スプレッドシートやSaaSのデータをBigQueryに集約し、Claudeでコストをかけずに実現
• 開発プロセスの変革：非エンジニアが要件定義段階でClaudeを使いプロトタイプを自ら作成し、エンジニアへ引き継ぐワークフロー。「5分以上かかる作業は自分の手で始める前にAIにさせる」を社内ルール化
• グループ統合マーケティングシステム（エニグマ）：M&Aで12社に増えたグループの顧客リスト連携課題を、データ統合＋AI個別メール配信で解決。Claudeで構築

Q&A ハイライト

• AIに読み込ませるデータは、APIで取得できるものはとりあえず全てBigQueryに投入し、処理しながらルール化
• 自律型AIエージェント Devin は保守・運用フェーズのタスクに適用
• 非エンジニア向けプロンプトの枠組みはエンジニアが作成し、AI活用を人事評価に紐づけて定着を促進

「音楽業界とAI — 10年越しの進化と、今の現場」

音楽家としてメジャーデビュー経験があり、現在もビートメイカーとして海外レーベルと契約する小野寺氏が、「音楽業界とAI」をテーマに語りました。

音楽業界におけるAI活用の歴史

• 10年以上前から：ミックス・マスタリング領域でAIソフト（Ozoneなど）が普及し、プロ水準のクオリティを自動出力
• 最新の音楽生成AI：Sunoなどで、自然言語の指示だけで歌・演奏・アレンジを含む1曲が数分で完成

制作現場でのリアルな活用

公にはあまり語られませんが、実際の制作現場ではAIが広く使われています。メロディ・コード進行・アレンジのアイデア出しとして短時間で大量のデモを生成する用途で重宝されています。

小野寺氏自身は、自作曲の仮歌に納得がいかなかった際、AIに理想的な歌声（90年代R&B風など）を生成させてボーカルだけ抽出し、自作トラックとミックス。レコード会社からも高い評価を得たデモが完成しました。

生成AIの特性（実演）

英語指示のヒップホップは非常に高品質だった一方、日本語指示だとAIが勝手に「J-POP風」に解釈してしまう傾向があるなど、実践的な特性が紹介されました。最後にAIで作った「AIバレーのテーマ曲」が披露され、会場を盛り上げました。