Working Backwardsを給与計算オプションの開発に取り入れ、AIで上流工程を効率化した話

はじめに

楽楽勤怠の給与計算オプションのプロダクトマネジメント / プロダクトオーナーをしている @k0First です。

機能の仕様を決める際、事業部との認識合わせに何度もやり取りが発生したり、開発に渡した後で仕様の意図を確認されたりすることがあります。原因を振り返ると、多くの場合、最初に作成するドキュメントで伝えるべき情報が伝えきれていないことに行き着きます。

この記事では、Amazonの「Working Backwards」という考え方を参考に、自分たちの開発体制に合わせてドキュメントの作り方を見直し、AIを使って作成を効率化した取り組みを紹介します。

前提：私たちのチームの開発の進め方

会社によって開発の進め方は異なるため、先に前提を整理しておきます。

給与計算オプションでは、機能のロードマップを事前に企画課と協議して決めています。そのうえで、各機能の仕様についてはプロダクトオーナーがドキュメントを作成し、事業部と協議しながら確定させていく流れです。

デザイナーはこのドキュメントをもとにデザインを作成し、バックエンド・フロントエンドのエンジニアは、できあがったデザインとドキュメントをもとに開発を進めます。

つまり、プロダクトオーナーが最初に作成するドキュメントが、事業部との認識合わせの土台になると同時に、デザインや開発の起点にもなります。このドキュメントの内容が不十分だと、その影響は後工程にそのまま伝わることになります。

Working Backwardsに着目した理由

Working Backwardsは、Amazonが新しいサービスや機能を企画する際に用いている手法です。開発に着手する前に、その機能が完成した後を想定した顧客向けのプレスリリースをまず書き、あわせてQ&A（FAQ）をまとめます。この一式はPRFAQ（Press Release and Frequently Asked Questions）と呼ばれています。

開発企画は、放っておくと「今の仕組みや技術でできること」を起点に積み上げがちです。その積み上げ方だと、できあがってから「これは誰の、どんな課題を解決しているのか」が曖昧なまま進んでしまうことが起こり得ます。Working Backwardsは、完成後の顧客向け発表文を先に書かせることで、企画の起点を強制的に顧客の課題や体験に戻す仕組みだと理解しています。プレスリリースという体裁上、専門用語や社内事情に頼った説明ができず、平易な言葉で価値を言い切る必要がある点も、考えを整理するうえで機能しているようです。

この考え方は、私たちが抱えていた課題とも重なる部分がありました。事業部との認識合わせに時間がかかるのも、開発から仕様確認が入るのも、突き詰めると「その機能が何を解決するのか」「仕様の意図は何か」が、最初のドキュメントの時点で言い切れていないことが原因だったためです。

ただし、そのままの形式を持ち込むことはできませんでした。Amazonのプレスリリースは顧客向けの発表文であるのに対し、私たちが作成するドキュメントの読者は事業部や開発メンバーだからです。

そこで、「価値と仕様を先に言語化する」という発想だけを取り入れ、形式は自分たちの読者に合わせて作り直すことにしました。

※Working Backwardsについては、こちらを参考にしてください。

🔗 参考リンク

アマゾンの最強の働き方――Working Backwards（コリン・ブライアー、ビル・カー著）
プレスリリース先行で企画を作るAmazon流のやり方【企画の道具箱 #7】

「機能リリース概要」という形にアレンジした

作成したのは、「機能リリース概要」というドキュメントです。

顧客向けのプレスリリースではなく、事業部向けのプレスリリースに近い形式にしました。前半には「どのような機能を出すのか」「その機能が顧客のどのような課題を解決するのか」を記載し、後半には事業部・開発メンバー向けに詳細な仕様を記載します。

さらに、このドキュメントを読んだ事業部や開発メンバーから想定される質問を、Q&A形式でまとめました。1機能につき1ドキュメントとして、機能概要とQ&Aをセットで扱う運用にしています。

この形式にしたことで、事業部との協議は、ゼロから説明するものではなく、すでに言語化された内容をもとに認識をすり合わせるものに変わりました。

課題は、文章を書く手間

一方で、この機能リリース概要には作成コストの課題がありました。

1機能1ドキュメントで、機能概要・詳細仕様・Q&Aまでを揃えるとなると、書く文章量は少なくありません。事業部や開発メンバーに伝わる内容にするには、言葉の選び方にも配慮が必要です。

その結果、仕様の検討そのものよりも、それを文章に落とし込む作業に時間がかかる状態になっていました。上流工程の進め方を変えても、この部分がボトルネックになっては意味がありません。

AIで上流工程を効率化する

この課題に対して、次のような流れを取り入れました。

機能リリース概要のテンプレートを、あらかじめ作成しておく
テンプレートに沿って、ドラフトを作成する
あらかじめ定義したブラッシュアップの観点（Skill）をもとに、AIでブラッシュアップする
完成した機能リリース概要をもとに、Q&AをAIで自動作成する

ポイントは、最初のドラフトは自分で書くことです。給与計算オプションは法令や計算ロジックが絡み、仕様の正確性が求められる領域のため、何を書くべきかという判断はプロダクトオーナーが担い、AIには文章を伝わりやすく整える役割を任せています。

ドラフトの作り方自体は、特別なことはしていません。テンプレートの各項目を、まず箇条書きでとりあえず埋めていきます。伝えたい内容がすでに固まっている項目については、箇条書きを飛ばして最初から文章で書いてしまうこともあります。AIに読み込ませることを意識した書き方の工夫は、特にしていません。箇条書きでも文章でも、その時点で自分が把握している情報をテンプレートの構造に沿って書き出しておく、というだけです。

ただし、入力値や出力値があらかじめ決まっている項目については、箇条書きの段階で書き切るようにしています。たとえば給与業務であれば、給与振込FBデータのように対外的に出力する項目の内容は決まっているので、ドラフトの段階で該当する値をすべて列挙しておきます。ここを曖昧にしたまま先に進めると、後工程で認識のズレが起きやすい部分だからです。構造さえテンプレートに沿っていれば、その後のブラッシュアップはSkill側の指示でカバーできるようになっています。

社内には、仕様が固まりきらない案件で、最初からAIに書かせて書き直させるという進め方をしたチームの事例もあります。書き直しが前提の、失敗コストが低い領域だからこそ成立する進め方だと考えています。給与計算オプションのように正確性が優先される領域では、人が骨格を作り、AIには磨きを任せる方が適していると判断しました。

ブラッシュアップについては、都度チャットで指示を出すのではなく、どのような観点で直すかをあらかじめSkillとして定義しています。「事業部が読んでもわかる粒度になっているか」「前半と後半で情報の重複や矛盾がないか」といった観点をSkill側に持たせておき、実際の作業ではGoogleドキュメントのリンクを貼り付けるだけで、その観点に沿ったブラッシュアップが行われる形にしています。毎回同じ指示を書き直す手間がなくなり、ブラッシュアップの精度も安定するようになりました。

機能リリース概要が完成した後は、その内容をもとにQ&Aの作成もAIに任せます。ドキュメントを読み込ませたうえで、事業部や開発メンバーが疑問に思いそうな点を洗い出してもらう形です。自分だけで質問を想定すると視点が偏りやすいため、この工程は特に効果を感じています。

この仕組みは、完成後の修正でも活きています。開発中に仕様変更が発生した場合、該当箇所を書き換えたうえで同じブラッシュアップのSkillを呼び出せば、テンプレートの構造や表現ルールに沿った形にすぐ整え直せます。ドキュメントの体裁を保つための調整を都度自分でやり直す必要がなく、仕様変更への対応スピードにもつながっています。

参考までに、ブラッシュアップのSkillに定義している指示の一部を抜粋します。実際にはもっと長い指示書ですが、骨子は次のようなものです。

あなたは、勤怠管理・給与計算システムの「機能リリース概要」をブラッシュアップする編集アシスタントです。
読者は、事業部（営業・カスタマーサクセス・サポート・導入支援）と開発部（バックエンド・フロントエンド・デザイナー・QA・保守運用）を想定します。

# 最重要ルール
- 「機能要件（Must / Better）」は、必ず機能単位でテンプレート構造（概要・入力・出力・処理・業務ルール・エラー・備考）を維持する
- テンプレート構造を独自変更したり、機能をまとめたりしない

# 基本方針
- 社内仕様書として自然な敬体で記載する
- 冗長な説明は避ける
- 元資料の内容を尊重する
- 指定範囲外を大きく変更しない
- 不明点は断定しない
- 読みやすさよりテンプレート準拠を優先する

# 出力形式
- Markdownで出力し、Googleドキュメントに貼りやすい形にする
- 「本文タブ用」「Q&Aタブ用」の順にコードブロックで出力する

読者の想定、テンプレート構造の維持、出力形式まで指示に落とし込んでおくことで、Googleドキュメントのリンクを貼るだけでも、毎回一定の品質でブラッシュアップされるようにしています。

この進め方に変えてから、ドキュメント作成にかかる時間は短くなりました。事業部との協議でも、機能の概要説明に使っていた時間を、認識のすり合わせそのものに使えるようになっています。

一方で、AIに任せられない部分もあります。何を書くべきか、どこまでを今回のスコープとするかという判断は、ドメイン知識をもとに人が行う必要があります。AIに任せるのは、内容を伝わる形に整える工程と、そこから疑問点を洗い出す工程で、判断そのものは自分たちで行う。この役割分担が、現時点では最も機能しています。