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【非エンジニア歓迎】生成AI活用とバイブコーディングを要件定義から伴走します

できること

こんな方におすすめです

  • 生成AIを業務に使いたいが、どこから手をつければよいか分からない
  • Claude CodeやCursorで何かを作ってみたいが、進め方が分からない/途中で詰まっている
  • 非エンジニアだが、AIを使って業務アプリやサービスを自分で作りたい
  • 作ったものを「動く」から「安心して人に使わせられる」状態まで持っていきたい
  • AI活用の社内推進を任されたが、何をどう進めればいいか整理したい

私について

エンジニア歴15年、プロダクトマネージャー/プロジェクトマネージャーとして活動しているフリーランスです。国立大学の大学院で情報工学を修めたのち、以下のような経歴を歩んできました。

  • 大手通信キャリアにてネットワークエンジニアとして勤務(5G導入プロジェクトを担当)
  • HR Tech系AIスタートアップの共同創業者/CTO(2年3ヶ月)。AIマッチングサービスを企画・開発・運用まで一人称で担当
  • 要件定義を自動化するSaaSスタートアップにて、開発PM/プロジェクトリーダー
  • 大手インターネットサービス企業、地域活性化プラットフォーム運営企業、シフト管理SaaS企業などでPdM/PMとして、要件定義・要求整理・スクラム運営・品質管理を担当
  • 受託開発会社にて、オフショア開発されたアプリケーションのコードレビューとコーディングルールの策定を担当
  • AI・DX人材育成の研修会社にて、研修の講師サポーターとして登壇

現在はAI活用支援(AX支援)とAI研修を事業として提供しており、生成AI初学者向けの研修教材(全15回・各60分)も独自に制作しました。

私が特にお力になれること

1. 「これは作れるのか」の判断

やりたいことを伺って、実現可否をその場でお答えします。「作れる/作れない」だけでなく、「この部分は既存ツールで足りる」「ここだけ作れば十分」といった、作らずに済ませる選択肢まで含めてご提案します。大手企業の新規事業において、アイデアの実現可能性を検証する技術調査を担当してきた領域です。

2. 要件定義とスコープの切り出し

AI駆動開発でいちばんコストが跳ねるのは、要件を固めないまま書き始めて作り直しになるパターンです。「作りたいもの」を言語化し、実現可能な単位に切り出すところから伴走します。要件定義を自動化するSaaSの開発PMを務めていたため、要件定義というプロセスそのものを設計・言語化してきました。

3. コードとセキュリティのチェック

AIは「動くコード」は書きますが、「安全なコード」を書くとは限りません。認証・権限分離・APIの保護・個人情報の扱いは、AI駆動開発の典型的な落とし穴です。コードレビューとコーディングルールの策定は実務として担当してきました。

4. 生成AIの業務活用の設計

ChatGPT/Claude/Geminiを日常業務で常用し、Claude Code・Claude Coworkも実務に取り入れています。「どの業務をAIに寄せるか」の切り分けから、指示(プロンプト)の出し方、社内への展開まで一緒に設計します。

私一人に、質問先が閉じません

AI活用の実践事例を共有し合うコミュニティ「AXLaB」を運営しています。メンタリングをご一緒する方は無償でご招待しており、勉強会・もくもく会・ワークショップにご参加いただけます。

「ツールの使い方」ではなく「現場でどう使ったか・社内でどう広げたか」という一次情報が集まる場です。メンター1人の知識よりも、いろいろな職種の実務者の生の事例に触れられることのほうが、学習を加速させる場面は多いと考えています。この環境ごとお渡しできるのが、私からご提供できる一番の価値です。

進め方

  • MENTA上のチャットで随時ご質問にお答えします(詰まったときにすぐ聞ける状態を作ります)
  • 月2回のビデオ通話(各60分)で、方針のすり合わせ・設計レビュー・軌道修正を行います
  • 初回はまず現在地の棚卸しから。何ができて何が分からないか、最終的に何ができるようになりたいかを一緒に言語化します

私のスタンス

  • 答えだけをお渡しすることはしません。ご自身で判断できるようになることをゴールに置いています
  • 分からないことは分からないとお伝えします。専門外の領域は正直にその旨をお伝えしたうえで、調べ方や適切な相談先をご案内します

まずはお気軽にご相談ください。合うかどうかを見ていただくところからで構いません。

メンタープロフィール

山口央士朗

最終ログイン:2日前
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山口央士朗

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