DevelopersIO 2026 TOKYOで「生成AIを使ってエンジニアとタッグを組んだ話」を発表しました
こんにちは、製造ビジネステクノロジー部 プロダクトマーケティングマネージャー（PMM）の nao です。
2026/10/24（土）に開催された DevelopersIO 2026 TOKYO で、「生成AIを使ってエンジニアとタッグを組んだ話」というタイトルで発表しました。
私はエンジニアではありません。マーケティングや企画の仕事を20年以上してきて、コードはAIと一緒に書く程度です。そんな私が、生成AI（Claude）を使ってエンジニアと一緒に仕事を進めた話をしました。
発表資料
伝えたかったこと
- 職種やロールがちがうと「前提条件」「使う言葉」「目的やゴール」がずれて、話がかみ合わないことがある
- そのずれを生成AIを使って埋めたら、エンジニアとの相互理解がぐっと早くなった
- このやり方は、エンジニアに限らず、ほかの職種やロールの人と組むときにも使える
やりたかったこと
VLM（Vision-Language Model：画像や動画とテキストを同時に理解・処理できるAIモデル）で、製造業の現場に価値を届けたいと考えていました。
ただ、お客さまが「自分ごと」として考えられるユースケースが、まだありませんでした。そこで、エンジニアに協力してもらい、デモで見える形にしようと考えました。
やったこと：2つのステップと1つの材料
どのステップでも、となりには Claude がいて、何度も壁打ちしました。
ステップ1：前提条件をそろえる
- 国内外の VLM の事例を調べる
- 導入時の制約もそろえる（高価な GPU を入れなくてもできること → リアルタイムではなく、日報のように振り返る使い方）
- ICP（Ideal Customer Profile：企業版のペルソナのようなもの）を伝えて、「日本だと何ができる？」と Claude に聞く
ここで、前提条件と、使う言葉や専門分野のちがいを埋めました。
ステップ2：エンジニアに頼むことを整理する
題材にしたのは、倉庫で眠っていたアヒルのデモキットです。Claude と「アヒル流しでVLM ならどんなことがわかる？」と壁打ちして、次の3つの案を出しました。
- 色がちがうアヒルが流れたのは何時何分か → 異常がある製品を見つけたい
- 横倒れ2匹、重なり1匹、と要約する → ラインの状態をまとめて把握したい
- 作業者が何時何分に手を入れたかを日報で出す → 作業者の動きと時間を記録したい
材料：倉庫のアヒル
アヒルがローラーコンベア上を流れる様子を スマホ で撮影し、整理した依頼と一緒にエンジニアに渡しました。エンジニアはす「やってみたい」と言ってくれて、すぐに解析してくれました。
Claude を使って何が変わったか
これまでは、自分で技術を勉強し、エンジニアとの話し方を学んで、伝え方を整えていました。
今回は Claude が間に入ってくれたことで、PMM（お客さま・課題・現場の困りごと）とエンジニア（技術・データ・実装）の間の理解が早く進みました。今まで自分で埋めていた相互理解に使う時間が短くなり、自分がやるべきことに時間を使えるようになりました。
生成AIへの聞き方の型
タッグを組む準備を早く整えるために、私が使った聞き方の型です。
- 「私は【職種】で、【ゴール】を目指しています」
- 「【相手】にお願いしたいことがあります」
- 「【してほしいこと】を、相手に伝わる形にしてください」
①と②を条件にして、③を聞きます。②の相手は、エンジニアでも、経営者でも、営業でもかまいません。
例）①PMM／製造業の◯◯（ICP）に〜〜を提供したい ②エンジニア ③ユースケースをデモで見える形に
一方で、人がやるべきこともあります。
- ①を決めるのは自分：ゴールがぼんやりしていると、答えもぼんやりします
- 使えるかどうかを確かめるのは人：AI の答えは「ありそう」な一般論です
- 相手と話して一緒に決める：AI の答えは、あくまでたたき台です
おわりに
生成AIを使ってよかったのは、相互理解のスピードが早くなったことでした。みなさんも、生成AIを使ってタッグを組んでみませんか？
なお、生成AIに情報を渡すときは、社外秘や個人情報などの取り扱いに注意してください。
VLM について技術的な内容を知りたい方は、DevelopersIO の VLM 関連記事もぜひご覧ください。
最後まで読んでいただき、ありがとうございました。
