AIエージェントがCDP要件定義を自動生成——「インサイト・ファースト」の設計順序は本質的だと思う
primeNumberが2026年6月29日に提供開始した「prime Insight-First CDP」は、AIエージェントで顧客データの分析からCDP設計書の自動生成、環境構築までを支援するサービス。構築コストを2〜4割、導入期間を3〜5割削減し、最短2カ月で施策開始を可能にする。徐聖博が実装・運用視点と要件定義の観点から読み解く。
「使われないシステム」が生まれる構造——要件定義の失敗を受託開発の現場から読み解く
技術的に正しく動いても現場で使われないシステムはなぜ生まれるのか。松本均氏の著書をもとに「沈黙とすれ違い」「担い手の不足」「判断の複雑化」という3つの構造的課題を解説。受託開発を長年手がける徐聖博が、発注側・開発側双方の視点からこの問題の根深さと処方箋を論じる。
AIがソフトウェア開発の上流へ：PRDレビューから始まるガバナンス層という考え方
UberのPRD事前審査、DoorDashのコンテキスト認識型コードレビュー、Cloudflareのマルチエージェント方式——大手3社の事例から、AIが「コーディング補助」を超えて開発ライフサイクル全体のガバナンス層へ拡張しつつある現状を、実装・運用視点で読み解く。
フロントエンジニアが「司令塔」になるために必要な視点——専門性の外側を知ることの意味
フロントエンジニアがUI/UXの専門性にとどまらず、システム全体を見通す司令塔へステップアップするための3つの失敗回避術を解説した記事。高畑拓海がPM・現場運用の観点から、専門特化と視野の広げ方のバランスについて見解を述べる。
業務システム開発の要件定義とは？進め方・手順を7ステップで解説
業務システム開発における要件定義の進め方を7つのステップで解説。ヒアリングから要件定義書の作成まで、手戻りを防ぐポイントや定義すべき項目を実務目線でわかりやすく紹介します。
業務システム外注の失敗例7選と後悔しない外注先の選び方
業務システムの外注でよくある失敗例（納期遅延・コスト超過・機能不足など）を原因とともに解説。失敗を防ぐ外注先の選び方・チェックリストも紹介します。
FDE（Forward Deployed Engineer）が示す、上流から伴走できるエンジニアの価値
OpenAIとAnthropicが2026年5月に相次いで設立したFDE（Forward Deployed Engineer）チームが注目を集めている。客先常駐型のSESとは異なり、少数精鋭・知識集約型で顧客の課題整理から要件定義・実装まで上流から伴走するこの役割を、PM兼エンジニアとして現場で働く高畑拓海が考察する。
「使われないシステム」はなぜ生まれるのか——要件定義の構造的課題を現場PM目線で読む
松本均氏の著書を題材にしたCodeZineの記事を受け、「機能不全システム」が生まれる3つの構造的課題を整理。要件定義フェーズにおける現場との認識ズレを防ぐための実務的な視点を、PM・顧客折衝の経験を持つ著者が論評する。
非エンジニアがAIでシステムを直す方法｜Claude Code・Cursorで誰でもできる実践手順
エンジニアに頼らずAIへの命令でシステムを修正する方法を解説。Claude CodeやCursorを使った実践手順、AIへの指示の3要素、非エンジニアが対応できる範囲と注意点をまとめた実務ガイド。