PM2人で開発組織を回す。Claudeを使って超業務効率化した話

こんにちは。八百屋のベジクルでプロダクトマネージャー（PdM）をしている河口です 。

前回のnoteでは、ベトナムオフショアチームとの「ワンチーム化」についてお話ししました。体制を整え、信頼関係を築くことはPdMの最も重要な仕事の一つですが、一方で避けて通れないのが「物理的な工数」の問題です。

現在、ベジクルではPMの内製化を進めており、僕ともう一人のPMの計2名で、ベトナム側のエンジニア・QA計9.5名のマネジメントと、膨大な既存仕様の把握、そして新規機能の要件定義をすべてこなすことを目指しています。

「このままだとパンクする……」

そんな危機感から、今年の1月から本格的に導入したのが Claude（クロード） を使った業務効率化です。これが想像以上に強力で、PMの働き方を根本から変えてくれたので、その具体的な取り組みを公開したいと思います。

※ちなみにこれをきっかけにClaudeやClaude codeについて調べ始めましたが、その奥深さに、我々はまだClaudeの5％も能力を使えていないと反省しました・・・笑
ただ、業務効率化したことは事実なので、Cluadeのエントリーとして参考にしてもらえると嬉しいです。

1. Claude Projectsで「自分専用の副操縦士」を作る

まず取り組んだのが、Claudeの「Projects」機能を使った環境構築です。 「エンジニアではないPMが、ソースコードを完全に理解した状態で議論できる」状態を目指しました。

1. ソースコードの全投入： GitHubからリポジトリをZipファイルで落としてClaudeに投げ、参照すべき重要なファイルを精査させました。
2. 要件定義書のリバース生成： ソースコードを読ませて、「テーブル定義書」、「ER図・リレーション」、「状態遷移図」、「機能一覧」「API仕様書」「画面遷移詳細仕様書」などを仕様書関連をnotionに書き出せました。※この生成プロンプトもClaudeに作ってもらっています
3. 「日本語インデックス」の作成： 生成したnotionのドキュメントをMarkdownで書き出し、それを再びClaude Projectに読み込ませました。

💡 ここがポイント エンジニアの友人から「いきなりソースを見に行くより、日本語の設計書を『インデックス』として参照させた方が、回答の精度が圧倒的に上がる」とアドバイスをもらったのがきっかけです。これが大正解でした。

2. 【実戦1】不具合調査が「数分」で終わる

社内から「〇〇で不具合が起きているようです」と報告が来たとき、以前ならコードを追うためにエンジニアの手を借りるか、時間をかけて過去のチケットを漁る必要がありました。

今は、Claudeに事象をそのまま投げます。 すると、読み込ませたソースコードと設計書から「この処理のここが怪しい」「このフラグが干渉している可能性がある」と仮説をいくつか出してくれるんです。

あとは、その仮説を英訳してSlackでベトナム側に投げるだけ 。 「ここを確認してほしい」とピンポイントで指示できるため、コミュニケーションが1ラリーで終わるようになり、調査スピードが劇的に上がりました。

3. 【実戦2】外部設計の「論点」をAIに整理させる

最近、新しく「発注漏れのレコメンド機能」の検討を始めました。 これまでなら「現状はどうなっているか」を調査し、論点を自分で整理するだけで数日かかっていました。

今は、ビジネスの背景とやりたいことをClaudeに打ち込み、「外部設計をする上での論点を出して」と指示します。

• 「バッチ処理にするのか、リアルタイムにするのか」
• 「納品日ベースで判定するのか、発注日ベースか」
• 「対象となる商品の条件はどう定義するか」

自分たちが普段頭で考えているプロセスを、Claudeが先回りしてリストアップしてくれます。僕はその論点に対して「こうしたい」と意思決定していくだけ。PMの仕事が「書くこと」から「決めること」にシフトした瞬間でした。

4. 曖昧さを排除し、オフショアとの認識齟齬をゼロにする

オフショア開発で最も怖いのは「ふわっとした依頼」による認識齟齬です 。 Claudeを使って論点を潰しきった状態で、明確な英語のチケットを起票することで、ベトナムチームからのフィードバックも格段にクリアになりました 。

現状の仕様を誰よりも理解している「AIという相棒」がいることで、エンジニアに対しても自信を持って仕様の提案や議論ができる。これはPdMにとって大きな武器です。

結びに：テクノロジーを使い倒して、現場を救う

僕たちが向き合っているのは、深夜から早朝にかけて動き続ける、泥臭くも熱い「八百屋」の現場です 。 PMがドキュメント作成や調査に追われていては、本当に現場を良くするための「次の一手」を考える時間が作れません。

LLMをフル活用して、面倒なことはAIに任せる。 そして、浮いた時間で現場を観察し、ビジネスを大きくするための決断を下す。

これからも、最新のテクノロジーをどん欲に取り入れて、ベジクルの、そして日本の食インフラのアップデートを加速させていこうと思います。