2026年8月末、株式会社チームスピリット様の新プロダクト「AIシフトエージェント」がリリースされました。開発パートナーとして参画したエイチビーラボ（HBLAB）が、リリースという節目に、チームスピリット様のお二方とプロジェクトを振り返りました。
導入・会社紹介・自己紹介
クオン（HBLAB）：皆さん、こんにちは。HBLABのクオンと申します。本日はお集まりいただき、ありがとうございます。
本日は株式会社チームスピリット様からお二方をお迎えし、「AIシフトエージェント」の開発プロジェクトについてお話を伺います。
この案件は両社で一緒に進めてきたもので、8月末にリリースを迎えることができました。ちょうど良い節目ですので、本日はその振り返りができればと思っております。
その前に、弊社HBLABについて簡単にご紹介させてください。HBLABはベトナムのIT企業で、2015年の設立以来11年にわたり、日本のお客様と一緒に開発を続けてまいりました。AIをはじめとする先端技術の開発を強みとし、Web開発やモバイル開発も手がけております。東京・浜松町にもオフィスを構えており、現在は約750名の体制です。
それでは、御社について簡単にご紹介いただけますでしょうか。
手島様：株式会社チームスピリットは、勤怠管理・工数管理・経費精算などのバックオフィス業務を一つにまとめるSaaSを開発・提供している会社です。Salesforceのプラットフォーム上で動いているため、高い信頼性と拡張性を備えており、厳しい要件を求められる大企業のお客様にも数多くご導入いただいています。
クオン：ありがとうございます。では、お二人の自己紹介をお願いできますでしょうか。
手島様：手島と申します。クオンさんとは10年来の友人で、以前のプロジェクトでご一緒して以来、ずっと親しくさせてもらっています。現在はAIシフトエージェントの開発責任者を務めていますので、今回リリースできて本当に良かったと思っています。
萩原様：萩原と申します。よろしくお願いします。クオンさんとは今回が初めてで、HBLABさんとのお仕事も今回が初めてです。AIシフトエージェントの技術担当兼プロジェクトマネージャーを務めています。
社内では、手島さんをはじめとするさまざまな要望を汲み取り、プロダクトとして何を作るかを整理しています。そのうえで、それをどのように作るかをHBLABさんと話し合い、開発を進めていく。そういう役割を担っています。
プロダクトと課題
クオン：ありがとうございます。続いて、今回一緒に開発させていただいたAIシフトエージェントについて、もともとどのような課題があり、どのようなきっかけで開発を始められたのかをお伺いできますでしょうか。
手島様：チームスピリットは勤怠管理システムをSaaSとして提供している会社なので、小売業や製造業といったお客様も多いのですが、そうしたお客様から「勤怠の前段階であるシフト作成はできないのか」とよく言われていました。シフト管理を提供している他社さんと連携したり、自社でもExcelベースのシフト管理を提供したりはしていたのですが、やはり少し物足りない、というところがありました。
そんな中、生成AIが登場し、試しにAIにシフトを組ませてみたところ、かなり良い精度で組めたんです。これは開発すればプロダクトになるのではないかと思い、社内で「AIシフトを作ってみます」と提案したところ、「コストをそれほどかけないなら作ってみれば」というくらいの反応だったので、実際に開発を進め、リリースに至りました。
リリースまでにはいろいろと課題もありましたが、HBLABさんの協力もあって、なんとか開発を終えてリリースすることができました。
クオン：ありがとうございます。リリースまでに課題もあったとのことですが、例えばどのような課題があったのか、簡単にご説明いただけますか。
手島様：ある程度の人数までは、AIだけでもシフトを生成できていました。ところが、条件が増えたり人数が多くなったりすると、50人規模でもAIがうまくシフトを組めなくなってしまったんです。つまり、すべてをAIで生成するのは業務レベルでは難しいということが、実際に作ってみて分かりました。
これが大きな課題になったので、どう克服するかを萩原さんと一緒に検討し、他社さんの協力も得ながら改善を進めました。
萩原様：そうですね。実際の現場でシフトを作ろうとすると、従業員数がとても多いんです。会社によっては300人分を作りたい、ということもあります。
それをAIでやろうとすると、AIは実は計算が不得意なので、「1か月の労働時間はこのくらい」といった制約を守れなかったりします。ほかにも「この資格を持っている人は必ず配置しなければならない」など、数値的な条件が膨大にあって、AIだけではどうしても作ることができませんでした。そこでシステム構成についていろいろと相談し、HBLABさんとも検証を重ねた結果、「計算機、つまりソルバーを使おう」という結論にたどり着きました。
AIは自然言語の条件をうまく翻訳する役割として残しつつ、計算そのものはソルバーという信頼性の高い計算の仕組みに任せて、結果を出す。そういう形に切り替えることができました。
ここは、我々にとって大きな壁を乗り越えられた部分だと思っています。
パートナー選定
クオン：ベトナムにはさまざまなIT開発会社がありますが、その中からHBLABを選んでいただいた理由を教えていただけますか。
手島様：クオンさんがHBLABに転職されたことは、以前から知っていました。そのうえで昨年、Salesforce開発のオフショア先を増やすため、ベトナムの開発会社を何社か視察したんです。その中の1社がHBLABさんでした。ただ、当時のHBLABさんはSalesforce案件の実績がまだ少なかったこともあり、そのときはご依頼には至りませんでした。
一方で、訪問したときに「HBLABはAIに強いですよ」と、AIチームやオフィス内のAIセンターを見せていただいたんです。AIに多くの人員をかけ、設備もきちんと整えていて、AIへの取り組みはすごいなと強く印象に残っていました。
その後、実際にAIシフトを開発することになったとき、HBLABさんがAIに強いことは分かっていたので、ここはHBLABさんにお願いしようと。当時は、我々自身が「AIに取り組む」と言いながら、社内でまだAIをうまく使いこなせていなかった時期でもあったので、HBLABさんにAIをうまく活用してほしいという思いで選びました。結果的に、本当に良かったと思っています。
クオン：ありがとうございます。弊社のAIへの取り組みについて少し補足しますと、2015年の設立後、2016年からすぐにAI開発を始めました。当初はOCRや自然言語処理、物体認識などのコンピュータービジョンを手がけていましたが、最近はLLM関連の開発にも取り組んでいます。AI駆動開発についても研究開発や導入検討を進めており、今回の案件ではAI駆動開発という形でもご一緒させていただきました。
手島様：そうですね。我々はAIシフトエージェントというAIのシステムを作っているので、プロダクトにAIを使うのはもちろんですが、プロジェクトの進め方にもAIを使ってほしい、と私から萩原さんにお願いしていました。我々だけがAIを駆使しても、協力してくれる会社さんもAIを使っていないと話がかみ合わず、うまく回らないので。その点は本当に助かりました。
萩原さん、実際に一緒にやってみてどうでした？
AI駆動開発の進め方
萩原様：テーマがAIだったので、私自身もAIをフル活用して進めました。今回チャレンジングだったのは、私がプログラマーではないという点です。エンジニアリングやシステム開発には携わってきましたが、自分でプログラムを書いたり、ソースコードを読んだりする立場ではありませんでした。それでも作れるのか、というところを、AIを軸に進めさせてもらいました。
HBLABさんで本当にありがたかったのは、こちらのAIの使い方や「今後こう進めていきましょう」という方針に、とても柔軟に合わせていただけたことです。「こんなツールを使っています」とお伝えすると、すぐにHBLABさんでも同じツールやエージェントを採用していただいたり。
そのおかげで、共通の開発基盤を非常に速いスピードで作り上げることができました。私がドメイン知識をもとに指示書を出し、HBLABさんがそれをプログラムやシステムに落とし込み、実際に動くシステムとして作り上げていく。そこまでが本当にスムーズに進んだことが、今回お願いして良かった点だと思っています。
手島様：実際、こちらはClaude Codeを使って指示書を作っているので、受け手であるベトナムの会社側でもClaude Codeを導入していないと、うまくいかないと思うんです。HBLABさんはすぐにClaude Codeを導入し、開発メンバーが実際に使いこなしてAI駆動開発を実践してくれているので、プロジェクトが順調に進んでいると感じています。そこは本当にありがたいですね。
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言語とコミュニケーション
萩原様：加えて、ベトナムの会社と一緒に仕事をするときには、どうしても言語やコミュニケーションの壁があると思っています。その壁を越えられたのも、AIを軸にした進め方だったからだと思います。
日々のミーティングでは時間が限られ、話せる内容も限られますし、どちらかが第二言語で話していると、伝わる情報量もどうしても少なくなってしまいます。最低限のコミュニケーションはもちろん必要ですが、それに加えて、AIを使えば指示や議論のための資料を大量の情報量で出せるんです。
その資料をHBLABさん側でもAIで読み込み、重要な部分をピックアップする。そこをお互いに人の目で確認し、「ここは違うのでは」という点があれば、また資料を返す、というやり取りをしています。
一言、二言の会話が、AIによって何十行もの情報になり、それをもとに判断ができる。コミュニケーションの中で抜け落ちる情報を最小限に抑えられたことが、今回AIを使って成功できた要因だと思います。
クオン：確かに、弊社のメンバーは日本人ではないので、ネイティブのような日本語は話せず、言語の壁はどうしてもあります。また、ブリッジSE以外にも日本語が分からないメンバーが数名いるため、従来のやり方では通訳の時間や工数も発生していました。そこで弊社では現在、研究開発としてツールを作っています。お客様と日本語で話していると、リアルタイムで文字起こしを表示し、すぐにベトナム語に翻訳してくれるツールです。まだ試験段階ですが、かなり良い精度が出ているので、今オンサイトで進めている案件に導入すれば、コミュニケーションコストの削減にもつながると考えています。
さらに、毎日のミーティング内容を蓄積していきたいと考えています。AIが認識した内容をそのまま使うのではなく、人が改めてレビューし、「これからやること・宿題」「案件や業務に関する知識」などに分類する。それを今後の案件のナレッジデータとして蓄積できれば、AIがもっと活躍できるのではないかと考えています。
手島様：それはすごくいいと思いますね。今はブリッジSEの方と毎朝朝会をして、その日にやることや課題について話し、ブリッジSEの方が日本語でメモを取って「これで間違いないですか」と確認してくれています。それはそれで本当に助かっているのですが、ブリッジSEの負担を少し減らしてあげたいという思いもあります。ツールでまとめた内容をそのままお互いの議事録として使えるのは、とても良いと思います。
それに、エンジニアの方は日本語が分からないので、ブリッジSEを介して指示を出しています。直接伝えられるなら、それに越したことはありません。翻訳の精度が高ければ、ブリッジSEを介さずに仕様をきちんと伝えられるので、大きなメリットだと思います。
昨今はAIの時代ですし、朝会では業務に関わる話をかなりしていると思います。それをきちんと要約してナレッジ化し、新しい仕様書ができたときに、朝会の内容も含めてAIが判断できるようになれば、設計書に書かれていない「行間」を、朝会のデータから補えるのではないかと。そう考えると、活躍できる場面は本当にたくさんありますね。
萩原様：そうですね。ぜひコミュニケーションを今よりさらに良くしていきたいです。今でもブリッジSEの皆さんは日本語がとてもお上手なので助かっていますが、もっと良くなれば、さらに踏み込んだ会話ができると思っています。現時点では、状況確認や「ではこうしましょう」という結論の話が中心になりがちです。本当は、「どう進めていくべきか」といった、柔らかいニュアンスの部分も話していきたいんです。
それが今のお話のようにきちんと蓄積されれば、AIもすぐにそこを判断軸として参照できます。指示書を書くときにも、こちら側でも使えるので、とても助かりますね。
また、ブリッジSEだけでなく、プログラマーやテスターの方にも「こういう観点で」「こういう考え方で」と、国を越えた文化的な背景を説明しなければならない場面があります。それはテキストだけでは伝わりにくいんですよね。
なので、それをリアルタイムに伝えられるなら、本当に助かると思います。
真ん中にAIを置く
萩原様：何と言えばいいでしょうか。日本とベトナム、チームスピリットとHBLABさんという二者だけでなく、その間にAIがいる。真ん中というより「第三者」として、AIをもっともっと位置づけていきたいと思っています。
今一緒に仕事をさせていただいている中でも、HBLABのチームと一緒に「一つのAIを育てよう」という形で進めているんです。意思決定の中心をそこに置いたり、仕様書をそこにみんなでまとめましょう、といったことを、HBLABさんがすごいスピードで取り入れてくれるので、面白く進められています。そのAIが、たとえば朝会の段階から会話に参加してくれるようなツールがあると、すごく面白いですね。
手島様：そうですね。日本とベトナムでは物理的な距離があるので、オンラインミーティング以外に手段はないんです。
だから、オンラインミーティングにこういうツールが入ってくるのが一番の近道で、そこが軸になる。ここで話した内容は、最終的にはソースコードに反映するためにHBLABさんにお願いするものなので、そのためにオンラインミーティングがあるわけですから。
萩原様：日本とベトナムで言語や文化の違いがある、とずっと言ってきましたが、逆に、だからこそ我々の業務が改善された部分もあるんです。会話だけでは伝わらないからこそ、「こういう仕組みにしよう」「データはここに置こう」「テスト観点はこちらに集約しよう」といった改善が、HBLABさんのチームと一緒に仕事をする中でどんどん進みました。
これはそのまま日本国内の仕組みにも取り入れられます。そういう意味でとても勉強になりましたし、仕事の進め方そのものが発展したプロジェクトだったと思っています。
品質とループエンジニアリング
クオン：今回の案件では、AI駆動開発の品質と効率をさらに高めるために、ループエンジニアリングも導入させていただいています。これについてご感想をいただけますでしょうか。
萩原様：ありがとうございます。ものすごく助かっています。今はAIもあるので「1人の人間と1つのAI」という言い方をしますが、どれだけ仕様を考え、「こういう形にしたい」「こういう理由で」と作り込んでも、どうしても全体に目が行き届くわけではありません。
すべてのコードをAIに読ませると、AIのほうが疲れてしまう、ということもあります。そこで、「こういう仕様でどうですか」「こういうことをやりたいです」と送ったものを、HBLABさんのチームがループエンジニアリングで検証してくださり、「この観点が抜けています」「こちらに影響が出ます」といった指摘を毎回いただけるんです。
それを受けて改めて指示を出したり、「ではこういう仕様にしましょう」と変更したりできるので、抜け漏れがどんどんなくなっています。バグもかなり少なく、新機能のリリースにも踏み込みやすくなりました。本当に助かっています。
リリース後には改めて、「ここからは影響範囲や関連システムを丁寧に確認し、デグレしないよう慎重に検証しながら進めましょう」という方針を掲げました。そこからは、HBLABチームでもリリース前にAIによる検証を回していただき、「こういうバグが出ます」「ここの考慮が足りません」といったフィードバックを返してもらっています。それに対してこちらで判断し、「ではこういう仕様にしましょう」と決めて作ってもらう、という流れです。つまり、その仕組みはすでに動いているんです。
ループエンジニアリングの仕組みが完成すれば、その一歩先として、「そのときエンジニアは何をするのか」「ブリッジSEは何をするのか」といった役割も明確になり、イメージしやすくなるのではないかと思っています。
手島様：ベトナム側は契約上、発注を受ける立場なので、こちらの指示に漏れがあったときに、それをすべて見つける義務まではないと思っています。ただ我々としては、一緒にやっている仲間なので、見つけてほしいと願っています。とはいえ、そこはどうしても経験やスキルに左右される部分です。それをAIが超えて、全部やってくれている。そこが本当に助かっています。
クオン：今回の案件ではループエンジニアリングがかなりうまくいっているので、今後は他の案件にも導入していきたいと考えています。
発注側のベストプラクティス
クオン：ここまでのお話を伺うと、AI駆動開発はかなりうまくいっているようですね。発注側として、うまく進めるためのベストプラクティスはありますでしょうか。
萩原様：AIにフォーマットを整えてもらうことだと思います。私はプログラマーやエンジニアではないので、指示を出すときも設計書を書くときも、どういう形にすればいいのかが分からなかったんです。
初期の段階では、ミーティングで話した内容をブリッジSEの方がうまく受け取ってくれてはいたのですが、それだけでは精度が上がりませんでした。そこで、AIと壁打ちをするようにしました。「こんなことをしたい」と伝えると、AIが「何をしたいのか」「どうなりたいのか」「どんな流れになるのか」と質問してくれる。それに答えていくうちに、どんどん設計図ができあがっていくんです。
この段階では、お客様目線・利用者目線で書いていくことができます。できあがったものを「指示書にしてください」「設計書にしてください」と頼めば、AIがきれいなフォーマットに整えてくれる。あとはそれをブリッジSEの方やHBLABのチームに渡すだけで、プログラマーの方々がきちんと汲み取って形にしてくれる。ここが本当に助かっていて、AIを使って特に良かったと思う点です。
これからの協業
クオン：AIでできることがかなり増えてきた一方で、日本の企業様の中には、AI駆動開発の進め方をまだ模索している会社様もいらっしゃると思います。弊社では今後、AI駆動開発の進め方に関するコンサルティングサービスも提供していきたいと考えております。
今後もぜひ一緒に開発させていただきたいと思っておりますが、御社として弊社に期待することはありますでしょうか。
手島様：そうですね。今以上にAIを活用して、開発のスピードをもっともっと上げていただきたいです。AIシフトエージェントはうまく開発できたと思っていますが、ほかにも作りたいものはどんどん出てくると思います。そのときもHBLABさんの力を借りて一緒に開発していきたいので、ぜひよろしくお願いします。
クオン：ありがとうございます。弊社も現在、研究開発としてAIネイティブプラットフォームや、さまざまなAIエージェントを開発しています。よろしければ御社の案件にも導入させていただき、スピードだけでなく品質の面でもさらに向上させていきたいと考えております。
今後とも、よろしくお願いいたします。
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