自社案件ではAIは「使っている」ではなく、開発フローに組み込まれています。 要件整理 ヒアリング内容をClaudeで構造化し、仕様ドラフトを当日中に作成。 認識のズレをその日のうちに潰します。 UI試作 Claude Artifacts / v0でモックアップを30分以内に作り、顧客に早期確認。 「作ってみたら違った」を減らす。 実装 Claude Code / GitHub Copilotでコード補完・テストコード生成。 定型処理はAIに任せ、設計判断に集中します。 ドキュメント 設計書・API仕様書の初稿は生成AIで作成し、人がレビューして完成。 「書く時間」より「考える時間」を確保します。 ツール選定はチームの開発フローに組み込まれており、個人任せではありません。 実際の仕事の進め方 ▍医療案件の例（React / TypeScript / FastAPI） 紙ベースだった調剤管理をWebアプリでシステム化しました。 薬剤師の確認作業が1件あたり3分→30秒に短縮。 担当した内容： 薬剤師へのヒアリングと画面仕様の確認 Reactコンポーネント設計・Zustand / React Queryによる状態管理 FastAPIとのAPI連携設計 パフォーマンス問題の特定と改修 ヒアリング内容はAIで瞬時に具現化 ▍エネルギー案件の例（Go / Next.js / AWS EC2） 電力・ガス事業者の業務ロジックをAPIに落とす設計と実装を担当しています。 担当した内容： GoでのAPI設計・実装（echoフレームワーク） AWS EC2 / Dockerを使ったデプロイ・環境構築 Next.jsとのAPI連携設計 業務仕様の文書化とSlackスレッドへの記録 「GoのAPI設計経験がまだ少ない」という方でも、 設計レビューを通しながら担当範囲を広げられます。 チームの動き方 朝会10分・週次振り返り30分 コードレビューはPRベース・GitHub上で完結 仕様変更・設計判断はSlackスレッドに記録（後から追える文化） 技術選定の理由を残す（「なぜNext.jsのSSRか」を明文化する） レビュー結果は音声AIを活用して非同期で共有