2日で業務ツールを作る方法｜現場起点のAIバイブコーディング実践【前編】｜N-BRIDGE LAB EP3 【N-BRIDGE RADIO #8】

とある施設のヤード入出庫管理を、AIバイブコーディングで2日で開発。
紙の手書き管理から脱却し、1名体制での運用を実現した開発プロセスを、前編・後編に分けてお伝えします。

前編では、現場観察から要件定義までの流れと、AIでツールを作る前に押さえておくべきポイントを整理します。

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まず、何を作ったのか

作ったのは、施設警備の荷捌き場で使う、入出庫の管理ツールです。

スマホで入庫・出庫・バース管理ができて、
本部もリアルタイムで状況を確認できる仕組みになっています。

Before：紙運用の実態

これまでは、紙で管理していました。

• 車のナンバーを手書き
• バース番号を記入
• 時計を見て入庫時間を記録
• 出庫時にまた出庫時間を記入
• 30分超過していないかを定期的にチェック

この作業を、受付と出口で2名体制で対応していました。

After:ツール化で変わったこと

ツール化したことで、これが1名で回せるようになりました。

• 書く手間がなくなった
• ログが自動で溜まる
• 日々の集計作業が不要に

開発期間は、わずか2日。

N-BRIDGEの強みを活かし、
AIバイブコーディングでサクッと作れると思ったので、開発することにしました。

なぜ、このツールを作ったのか

理由はシンプルです。
現場の負担が、地味に積み上がっていたから。

地味だけど、毎日続くストレス

• 書き間違い、書き忘れ
• 30分超過の見落とし
• 本部とのやり取り

特に、本部とのやり取りが結構大変でした。

本部は監視カメラで見ているのですが、
実際に超過しているのかどうかまでは、現場に聞かないとわかりません。

だから、定期的に無線で
「今どうなってる?」とやり取りをして、チェックする。

このコミュニケーションコストがかなり高かったのです。

それから、日々の集計作業。
手書きの表を見ながら、入庫件数や平均利用時間、超過件数を集計していく作業があり、
これも地味に時間がかかります。

一つ一つは小さいことですが、
毎日続くとストレスになる。

しかも、これって
システム化すれば確実に楽になる作業です。

小さな業務改善こそ、AIの出番

こういう「小さな業務改善」こそ、
AIバイブコーディングの得意領域だと思いました。

AIで簡単にツールが作れる時代になったからこそ、
こういうものを取り込んでいくことは、とても大切です。

開発の3ステップ

開発は、大きく3つのステップで進めました。

1. 現場に入って観察する
2. 課題を言語化して、要件定義する
3. タスクに分けて、要件がブレないように実装していく

この流れ自体はシンプルですが、
実際にやってみると、少し苦労した点もありました。

それでは、それぞれのステップを詳しく見ていきましょう。

ステップ1：現場観察

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まず、現場に入りました。

実際に作業を体験しながら、
作業の順番、タイミング、詰まるポイントを記録していきます。

「めんどくさい」「忘れそう」「間違えそう」を拾う

ここでのポイントは、
「めんどくさい」「忘れそう」「間違えそう」というところを拾っていくことです。

例えば、

• 時計を見て、それを書くっていう二度手間
• バース番号の書き間違い
• 出庫時の記入漏れ
• 日々の集計作業

こういうのを、現場の人の言葉でそのまま集めていくんです。

この時点では、解決策は考えない

この時点では、解決策は考えません。
とにかく「何が面倒なのか」「何がミスにつながるのか」をリストアップしていく。

ここをしっかりやっておくと、後の要件定義がブレなくなります。

逆に、ここを適当にやってしまうと、
後で「あれ、これ誰が使うんだっけ?」「これ、本当に必要だっけ?」
みたいなことになります。

現場観察は、結構大事なステップです。

ステップ2:要件定義

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次に、集めた課題をもとに、要件定義をしていきます。

ここでは、ChatGPTを使って、要望を機能要件まで落とし込んでいきます。

現場情報を元に、質問で隙間を埋めてもらう

現場に入った情報を元に、
作業の順番とか、こういうことをやりたいっていうのを伝えて、
その隙間を質問で埋めてもらうんです。

例えば、

「入庫時にナンバーとバース番号と時間を記録したい」と伝えると、
GPTの方から、

• 「出庫時は何を記録しますか?」
• 「誰が何を見られるようにしますか?」
• 「通知は何が必要ですか?」
• 「集計は何を出しますか?」

という感じで質問が返ってくるんですね。

それに答えていくことで、機能要件が固まっていく。

「やらないこと」も明確にする

ここで大事なのは、
「やらないこと」も明確にすることです。

例えば、

• 音声アラート機能は今回はやらない
• ログイン画面は最初のバージョンでは入れない

といった形で、機能を絞り込んでいきます。

機能を欲張ると、後で詰まります。
あれもこれもってやっていくと、結局どれも中途半端になってしまう。

だから、完成条件を先に決めて、最小限で作るっていうのを意識しました。

「何を作るか」と同じくらい、
「何を作らないか」を決めるのが大事です。

前編のまとめ

前編では、

• 何を作ったのか
• なぜ作ったのか
• 開発の3ステップ（全体像）
• ステップ1：現場観察
• ステップ2：要件定義

までをお伝えしました。

AIでツールを作る前に、まずやるべきことは「現場観察」です。

現場の声をそのまま集めることが、成功の鍵になります。

後編では、ステップ3「タスクに分けて実装していく具体的な方法」と、
「AIが要件を勝手に変える問題への対処法」をお伝えします。

実際に苦労したポイントと、
そこから押さえておくべきノウハウを、詳しく解説していきます。

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