「医療情報の民主化」という壮大な構想を
わずか半年で現実に。
ブロックチェーン / FHIR の高いハードルを超えた
gaipack の AI 駆動開発。

中武様： 開発の常識が覆されましたね。従来の開発プロセス（仕様確定、設計など）を、AI がプロンプト一発でスキップし、分かりやすいアウトプットが非常に早い形で出てくるんです。

そのおかげで、アウトプットを見ながらオンラインミーティングや Slack で会話するといった高速なコミュニケーションが可能になり、PDCA サイクルを非常に早く回せていました。

中武様： gaipack さんが、バイブコーディングの先駆けとなるような独自のフレームワークを先に作って提案してくれたのが、開発を非常に早く進める上で大きかったです。従来の開発フローに囚われず、AI を活用するフレームワーク設計とアーキテクチャ設計を gaipack さんと一緒に考え、アップデートしていってくれたのが AIDD 成功の鍵でした。

中野（gaipack）： このプロジェクトが始まった半年前は、まだ「AI 駆動開発（AIDD）」ではなく、「AI 支援開発」という位置づけでした。そこから、Copilot などのコーディングエージェントの進化と共に、課題解決と改善を繰り返しながら徐々に AIDD へとシフトしていきました。お客様から「どんどんやっていいよ」と言っていただける環境があったからこそ、多様な AI モデルを試行錯誤し、この進化が可能になったと印象深く感じています。

亀井（gaipack）： 私はエンジニアとして、単にコードを書く「実装者」ではなくなりました。AI に実装を任せる一方で、PO（プロダクトオーナー）とのコミュニケーションに時間を使い、仕様の要件をしっかり決めること、つまり AI をディレクションすることが主な役割となりました。

この変化により、実装時間が空いた分、PO とのコミュニケーションの密度を上げることができました。その結果、PO との齟齬がなくなり、品質の向上にもつながっていると思います。

中武様： AI 開発では技術的負債（不要なコードなど）は課題として残りますが、これは手動開発でも同じです。むしろ AI は、プロンプトで指示を決めれば、毎回同じ精度でアウトプットできる再現性の高さがあり、属人的な経験などに依存するよりも信頼度が高いと感じています。

中武様： セキュリティ面については、AI の機能自体よりもアーキテクチャ設計が超重要だと考えています。医療情報なので、法規制を遵守するための暗号化や Web3 技術の適切な利用方法について gaipack さんと綿密に話し合い、土台から詰めさせていただきました。アーキテクチャがダメだと、AI でいくら高性能なプログラムが書けても運用できないからです。

中武様： 新しい UI は使いやすいと好評です。AI のアウトプット精度が高いこともメリットですが、特に大きいのは、修正が発生した場合の運用保守サイクルのスピードが劇的に向上したことです。以前は 2 週間程度かかっていた修正対応が、AI の活用により早ければ当日中に修正可能になりました。これにより、利用者にとって常に良好な状態を保つことができます。

亀井（gaipack）： 運用保守において、AI にプロンプトを投げるだけで、AI がソースコードやログを把握し、不具合の原因を迅速に見つけることができるようになりました。調査担当者に依存しない形で問題点を発見し、バグ対応時間を大幅に短縮できたことが大きなメリットです。新機能開発においても AI が要件を把握してプログラムの改善点を導き出してくれるため、従来よりもスピードを出すことが可能です。