BPStudy#223〜ハーネスエンジニアリング×AI適応開発

開催日時: 2026/03/30 19:30 ～ 20:30 開催場所: オンライン zoomを使ってのリモート開催です。zoomのURL等は、当ページの「参加者への情報」欄に記載されています。別途、参加者にメールにてお知らせします。 AIコーディングツールを導入したチームが次にぶつかる壁は、 「ツールの使い方」ではなく「組織としての開発の仕組みづくり」 です。 OpenAIが提唱する 「Harness Engineering（ハーネスエンジニアリング）」 とは、AIエージェント（特にコーディングAI）を自律的に動作させ続けるため、環境設計、制約、フィードバックループを構築する概念です。エンジニアの役割に 「AIが正しく動く環境を設計する」 という新たな側面が加わりつつある中、この考え方が注目を集めています。 今回のBPStudyでは、 Shunkan AI株式会社 CTOの神谷亮平氏をお迎えし、Harness Engineeringにも通ずる 神谷氏が取り組む「AI適応開発」 の全体像と、 7万行規模のSaaSを従来比約50倍の開発効率 で開発した現場の実践知をお話しいただきます。 第1部 AI駆動開発の理解負債・レビュー負荷を「仕組み」で解く：Harness Engineering（ハーネスエンジニアリング）×AI適応開発 (19:30〜20:30) Shunkan AI株式会社 CTO 神谷亮平 氏 Cursor / Copilot / Claude Code などを導入したのに「 レビューが減らない 」「 品質が不安 」「 シニアにレビューが集中する 」……そんな悩みはありませんか？ LLMが高速にドキュメントやコードを生成する一方で、人の理解・判断の速度は上がらず、結果として 「理解負債（Comprehension Debt）」 が積み上がります。 本セッションでは、OpenAIが公開した 「Harness engineering（ハーネスエンジニアリング）」 を共通言語にしつつ、2024年末から取り組んできた 「AI適応開発」 をご紹介します。 AI適応開発は、AI前提の開発環境（ハーネス）と業務プロセス・組織体制を作り、改善し続けるための情報整理フレームワークです。リスク評価の手法に基づく 「責任境界」「責任分担」の設計 と、 継続的な組織学習サイクル により、AI時代における持続可能な開発環境・業務プロセス・組織体制の確立を目指します。 想定参加者 コーディングAI/AIエージェントを導入済みで、 レビュー集中・品質不安・属人化 に悩むエンジニア/テックリード 生成AI活用を組織で推進する EM/PM/CTO/経営層 （標準化、ガバナンス、開発体制設計が関心） 「これから AI駆動開発を組織に広げたい 」開発推進担当 この回で扱うこと（予定） AI駆動開発は「導入」自体は進んだ一方で、現場では 「レビュー負荷増」「品質ばらつき」「理解できない成果物が増える（理解負債）」 がボトルネック化 ツールの使い方ではなく、AI前提の 「開発ハーネス（環境/ガードレール）」 を設計し、改善し続ける方法を紹介 OpenAIの 「Harness engineering（ハーネスエンジニアリング）」 の要点を解説 Shunkan AIが2024年末から進めてきた取り組み（ AI適応開発 ）と、その現在地を共有 参加者が得られるもの 「理解負債」 とレビュー負荷が増える構造の整理（なぜ起きるか/どこで詰まるか） 責任境界／責任分担設計 ：レビュー範囲・責任境界と、人の役割・業務を「リスク評価」の手法で再設計する考え方（一部の人がレビューで疲弊しない組織的な合意の作り方 + AI前提時代の公平な人事評価基準・統制基準） Shunkan AI式ハーネス設計事例紹介 ① リスク評価・管理設計（利用範囲・レビュー要否・許容度の設計） ② 「DDD（ドメイン駆動開発） + レイヤードアーキテクチャ」によるコンテキスト分離設計 ③ 「SDD（仕様駆動開発） + TDD（テスト駆動開発）」によるAIの思考の統制 ④ Linter / Formatter / Hooks による開発ルールの強制 ⑤ AI生成ドキュメントのスキーマ設計と自動検証 ⑥ 決定論的な生成 + 編集可領域／不可領域の分離 ⑦ E2Eテスト自動化（生成→実行→分析→修正のループ） ⑧ 隔離環境（DevContainer等）と権限制御・通信制限などのガードレール ⑨ 開発ワークフローのスクリプト化による開発自動化 ⑩ レビュー不要領域の創造と、その拡大戦略 おまけ: エージェント並列実行による開発高速化（Git Worktree / GitHub Codespaces / Codex Web / Claude Code Web等） 「組織学習サイクル」の設計 （定期点検/トリガーで継続改善） 当日構成（予定） 10分：AI駆動開発が「部分最適」で止まる理由（理解負債/レビュー負荷/属人化） 15分：OpenAI「Harness engineering」要点（人の仕事が"コードを書く"→"環境・意図・フィードバック設計"へ） 25分：Shunkan AIの取り組み（2024年末〜）と現在地 ・「AI適応開発」＝AI前提の開発環境（ハーネス）と業務プロセス・開発体制を作り、改善し続けるフレームワーク ・「AI適応開発スターターキット」紹介（ハーネス設計事例紹介） 10分：まとめ（明日から始める最小ステップ）＋質疑応答 自己紹介 神谷亮平 X: @k38ryohei 約20年前からAI技術を活用してきたエンジニア。製造業、ビッグデータ、IoT、不動産テック、Web業界で開発に従事。 2023年秋に、新規事業企画のコミュニケーション課題を解決するAIエージェントを独自に開発。翌年 Shunkan AI を共同創業し、「システムエージェント」として製品化。 2024年末〜2025年2月にかけて、7万行規模のSaaSを2人月、従来比約50倍の開発効率で開発。その実践知を基に「AI適応開発」を提唱し推進中。 参考記事(ビジネス+IT掲載記事) 失敗だらけの要件定義「AIエージェント」で激変、成功確率「爆上げ」を断言できるワケ 【実践】生成AIを使って「たった1人」で「SaaS開発」に挑戦したら「ヤバすぎた」 開発スピード「驚異の10倍」…AIで「手戻り地獄」を消し去った衝撃アプローチ大公開〜 コード職人は消滅へ…「AI失業」がリアルな今、エンジニアが絶対持つべき「3スキル」 「生成AI Day 2025」レポート〜生成AI EXPO登壇陣が断言―「エンジニア不要論」への答え、個人から大企業まで実証する50倍生産性向上の実態

• 主催株式会社ビープラウド