伴走支援の中に、短い学びの機会を
フィールフロウは、AI伴走支援の一環として、システム開発会社様に向けて30分間のミニレクチャーを実施しました。24名が参加し、Claude Codeを使った並行開発の進め方を共有しました。
テーマは、複数の作業を同時に進めるための考え方です。すでにClaude Codeを使っている方を対象に、画面を見ながら基本操作を確認し、Worktreeとサブエージェントを使った並行作業へ話を進めました。
本事例では、企業や個別の案件が特定されないよう、社名、個人名、顧客のシステム名、プロジェクト名を伏せ、レクチャーの内容を一般化して紹介します。アイキャッチはレクチャー内容をもとに作成した生成イメージです。
扱ったのは「一つの作業を頼む」から、その先の進め方
AIに一つずつ作業を依頼することに慣れてくると、「調査をしている間に、別の修正も進めたい」「複数のタスクを同時に頼むと、ファイルが混ざらないか」といった疑問が出てきます。
今回のミニレクチャーでは、作業を並列にする際に、何を分け、どこで確認するかを中心に説明しました。
Worktreeで、作業する場所を分ける
Worktreeは、同じGitリポジトリに複数の作業ディレクトリを持たせる仕組みです。レクチャーでは、Worktreeで別の作業場所を用意し、セッションを分けて作業を進める考え方を紹介しました。
作業場所を分けることで、それぞれの変更を個別に確認できます。ただし、後から同じ箇所への変更を統合する際には、内容の照合が必要です。並列に始める前に、各タスクの担当範囲と完了条件を明確にしておくことが大切です。
サブエージェントに、役割を分けて頼む
サブエージェントは、主となるAIから、調査や確認などの役割を分担する相手です。複数の観点で調べたい場合や、実装とは別の視点でレビューしたい場合の使い方を紹介しました。
あわせて、調査だけを行うタスクと、ファイルを変更するタスクの違いも説明しました。ファイルを書き換える作業を並行させる場合は、担当するファイルや作業場所の分離を考える必要があります。
始める準備と、終わった後の整理まで
Worktreeを作成しても、元の作業場所にある依存パッケージやGit管理外の設定ファイルが、そのまま揃うとは限りません。作業前に実行環境を確認すること、作業後には変更の統合状況を確認し、不要になった作業場所を整理することも取り上げました。
質疑では、Worktreeと複数のクローンを使い分ける考え方も話題になりました。チームの環境準備や管理のしやすさに合わせて試し、運用方法を決めていくという整理です。
個人の使い方を、チームで試せる形へ
今回のレクチャーでは、基本操作やセッション管理も確認したうえで、並行作業と終了後の整理までを一つの流れとして共有しました。
次の取り組みとして挙がったのは、各自でWorktreeを試すことと、作業終了時に不要な作業場所が残っていないか確認する手順を整えることです。現時点で、チーム全体への定着や開発時間の短縮を測定したものではありません。
短いレクチャーでも、実際に使っている道具に沿って疑問を整理すると、次に試すことを具体化できます。フィールフロウは、こうした学びの機会を伴走支援の中に組み込み、実務での試行と振り返りにつなげています。
チームに合わせたAI活用を支援します
AIを開発業務に取り入れる際には、操作方法に加えて、タスクの分け方、確認方法、記録の残し方をチームで揃えることが必要です。
フィールフロウのAI仕様駆動開発では、現場の課題に応じて、進め方の整理と実践を支援しています。開発チームへの生成AIの定着や、社内レクチャーについては、お問い合わせからご相談ください。