プロンプト1行で、チームが動く — AI駆動開発の全手法を公開

1. プロダクト開発の新しい形

従来のスタートアップ開発を思い浮かべてほしい。5-6人のチームを採用し、毎週ミーティングを開き、仕様を決め、実装し、レビューし、デプロイする。早くても1つの機能に2-3週間。

ミセバンAIの開発は違う。

1人の開発者 + Claude Code = 6人のAIエージェントチーム。コードを書く前に「会議」をする。AIに考えさせてから実行する。

実際のタイムラインを見てほしい。

Day 1: ゼロからプロダクトの骨格を構築

• ランディングページの設計・実装・デプロイ
• Rustバックエンドのアーキテクチャ設計と基盤構築
• CI/CDパイプラインの構築（テスト→ビルド→デプロイ）
• ブログシステムの構築と最初の記事公開
• 所要時間: 6時間

Day 2: AI経営会議で7つの意思決定

• 6人のAIエージェント（CEO, CTO, CFO, CPO, PM, Growth Hacker）を並列起動
• プロダクト戦略、価格設定、技術アーキテクチャ、Go-to-Market戦略を同時に議論
• 7つの意思決定を確定し、その場で実装に着手
• 会議30分 → 実装3時間 → 全てデプロイ完了

Day 3: 3つの会議を連続開催

• リリース準備会議: MVP定義、Go/No-Goゲート設計、6週スプリント計画
• マルチプロダクト戦略会議: 5プロダクト同時開発の是非を経営陣が激論
• デザインレビュー会議: 4名の専門家がUI/UXを徹底レビュー → 即日改善

3日間で、通常のスタートアップが1-2ヶ月かける意思決定と実装を完了した。

2. プロンプトの書き方 — 全公開

ここからが本記事の核心だ。実際に使っているプロンプトを、そのまま公開する。

6人のAIエージェントを並列に起動し、以下の議題について議論してください。

## 参加者
1. CEO「田中 翔太」— 事業判断・市場分析
2. CTO「山田 理」— 技術アーキテクチャ・実装可能性
3. CFO「佐藤 美咲」— 財務・コスト分析
4. CPO「鈴木 健一」— プロダクト設計・UX
5. PM「高橋 彩」— スケジュール・リソース管理
6. Growth Hacker「渡辺 拓」— グロース戦略・データ分析

## ルール
- 各参加者は発言の前に【独り言】（内心を書いてください。建前ではなく本音で。）を必ず書く
- 他のメンバーの発言に対して、賛成・反対・条件付き賛成のいずれかを明示する
- 最終的に議長（CEO）が結論をまとめる

## 議題
[ここに議題を書く]

## 前提情報
[コードベース、予算、タイムラインなどの制約条件を書く]

「独り言」がなぜ重要なのか。通常のAIは「正しそうなこと」を言おうとする。しかし「内心を書け」と指示すると、「これは本当に大丈夫か?」「正直リスクが高い」「でも言い出しにくい...」といった本音が出てくる。この一言で、AIの出力品質が劇的に変わった。

実際のプロンプト例を見てみよう。

あなたはCEO「田中 翔太」です。以下の前提でマルチプロダクト戦略の是非を議論してください。

【独り言】（内心を書いてください。建前ではなく本音で。）

前提:
- 5プロダクト同時開発
- 8週間タイムライン
- 予算100万円
- 開発者1名（創業者のみ）
- 全プロダクトがAI×店舗DXの領域

質問:
1. 5プロダクト同時は「リソース分散」か「相互シナジー」か?
2. どのプロダクトを最優先にすべきか? 根拠は?
3. 撤退基準をどう設定するか?

このプロンプトに対して、AIは以下のような「独り言」を出力する。

【独り言】（正直、5プロダクト同時は無謀だと思う。でもCTOは「技術基盤を共有すれば可能」と言うだろうし、Growth Hackerは「ポートフォリオ戦略だ」と言うだろう。でも自分の経験上、1つもPMFしていない段階で5つに手を出すのは...。まあ、まずは聞いてみるか。）

あなたは世界的UIデザイナー「佐藤 悠（元Apple Design Team → Airbnb Principal Designer）」です。
以下のサイトのHTMLを読んで、超一流デザイナーの視点でUI/UXを徹底レビューしてください。

## レビュー観点
1. 視覚的ヒエラルキー: 情報の優先順位が正しく表現されているか
2. タイポグラフィ: フォントサイズ・行間・文字間のリズム
3. カラーシステム: ブランドカラーの一貫性、コントラスト比
4. スペーシング: 余白のリズム、8pxグリッドへの準拠
5. マイクロインタラクション: ホバー、トランジション、フィードバック
6. モバイル体験: タッチターゲット、スクロール体験
7. アクセシビリティ: WCAG 2.1 AA準拠

## フォーマット
各観点について:
- 現状スコア（/10）
- 具体的な問題点
- 改善案（CSSコード付き）

[ここにHTMLコードを貼る]

同時に、別のエージェントとして以下も起動する。

あなたはグロースマーケター「田村 恵（元Mercari Head of Growth → Stripe Japan Marketing Lead）」です。
同じHTMLを読んで、コンバージョン最適化の観点でレビューしてください。

## レビュー観点
1. ファーストビュー: 3秒以内に価値提案が伝わるか
2. CTA: ボタンの配置・文言・色・サイズは最適か
3. 信頼性シグナル: ソーシャルプルーフ、数字、ロゴ
4. 離脱ポイント: どこでユーザーが迷うか
5. ストーリーフロー: 上から下に読んだときの感情の流れ

通常のプロンプトで「この戦略についてどう思いますか?」と聞くと、AIは「良い戦略だと思います。ただし以下のリスクがあります...」と優等生的な回答をする。

しかし「独り言を書け」と指示すると、こうなる。

## フォーマット

### 【独り言】
（他のメンバーには聞こえない内心。建前ではなく本音で。
 「これは無理だと思う」「正直、自分の専門外だ」「他のメンバーは気づいていないが...」
 といった本音を必ず書くこと。）

### 【発言】
（会議での正式な発言。データと根拠に基づいて。）

### 【提案】
（具体的なアクションアイテム。担当者・期限・成功基準を明記。）

この構造を使うことで、AIは「言いにくいこと」を独り言として出力する。結果として、楽観的すぎる計画にブレーキがかかり、見落としていたリスクが表面化する。

## 会議の結論を実装に変換する

以下は先ほどの経営会議の結論です。これを実装指示に変換してください。

### 会議の結論
- 価格体系: フリープラン（カメラ1台）+ スタータープラン（¥4,980/月、3台）+ プロプラン（¥14,800/月、10台）
- 技術方針: エッジ推論を優先。映像はクラウドに送らない
- MVP範囲: ダッシュボード8画面 + LINE通知

### 実装指示に変換するルール
1. 各結論を具体的なタスクに分解する
2. 各タスクに「完了の定義」を明記する
3. 依存関係を明示する（何を先にやるべきか）
4. 推定工数を書く
5. テスト方針を書く

このフローの強みは、「議論」と「実装」の間にタイムラグがないことだ。通常の開発では、会議の結論を議事録にまとめ、チケットを切り、スプリントに入れ、実装に着手するまでに数日〜数週間かかる。このフローでは、会議の結論がそのまま実装指示になり、数分後にはコードが生成されている。

3. 実際の成果

プロンプト駆動開発で、実際にどれだけのアウトプットが出たか。

具体的な成果を列挙する。

• ランディングページ: デザイン→実装→デプロイ→4名のエキスパートレビュー→改善実施を1日で完了
• ブログ記事12本: 技術解説、会議の全文公開、意思決定サマリー、戦略解説を2日で公開
• AI経営会議3回: プロダクト戦略、リリース判定、マルチプロダクト戦略を各30分で議論・決定
• CI/CDパイプライン: テスト→ビルド→デプロイの自動化を初日に構築
• 全プロセスの透明性: 会議の全文、意思決定の根拠、プロンプトの原文を全てブログで公開

最後の項目が特に重要だ。透明性そのものがマーケティングになる。「AIでプロダクトを作っている」という事実を公開すること自体が、同じことをやりたい開発者やスタートアップ創業者の関心を引く。

4. このアプローチの限界と学び

AI駆動開発は万能ではない。3日間の実践で見えた限界と学びを正直に書く。

5. 未来: 1人で100人分のチーム

AI駆動開発の時代、個人開発者がスタートアップを1人で回せるようになった。

これは誇張ではない。ミセバンAIの開発を振り返ると、以下の役割を全てAIエージェントが担っている。

• CEO: 事業戦略の策定、意思決定のファシリテーション
• CTO: 技術アーキテクチャの設計、コードレビュー
• CFO: コスト分析、価格設定、財務シミュレーション
• CPO: プロダクト仕様の策定、UXフローの設計
• デザイナー: UI/UXレビュー、改善提案
• マーケター: コンバージョン最適化、コンテンツ戦略
• エンジニア: コードの生成、テストの実装、デプロイ

残っている「人間の仕事」は何か。

「何を作るか」を決めること。そして、顧客の声を聞きに行くこと。

判断力と共感力。これだけは、まだAIに任せられない。逆に言えば、それ以外の全てはAIに委譲できる時代になった。

ミセバンAIの全プロセスは、このブログで公開し続ける。プロンプトの書き方、会議の全文、意思決定の根拠、失敗した試み。全てをオープンにすることで、AI駆動開発を始めたい人の参考になれば幸いだ。

次回の記事では、実際の顧客インタビューの結果と、そこから得られた「AIには見えなかったインサイト」を公開する予定だ。