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title: 【XPまつり2026】生成AI全盛の時代に、 ぼくらはなにをつくるべきか
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author: [もっくま](https://www.docswell.com/user/mot0aki)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: XPまつり2026の登壇資料です。  https://fortee.jp/xpfest-2026/proposal/884296ea-d148-43c3-b90a-40cf0f9bae6c
published: September 05, 26
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# Page. 1

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XP祭り2026 ・ 2026.09.05
生成AI全盛の時代に、
ぼくらはなにをつくるべきか
〜生成AIと785kトークン議論して、事業アイデアがボツになるまで〜
もっくま @mot0aki


# Page. 2

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「次に、なにをつくるべきか？」
これを生成AIと本気で考えて、そして失敗したお話です。


# Page. 3

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CONCLUSION
今日の結論


# Page. 4

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「なにをつくるべきか」を、
ぼくらは
ひらめかなければならない


# Page. 5

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「ひらめき」に、
なにが必要か？


# Page. 6

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それは


# Page. 7

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# Page. 8

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以上


# Page. 9

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自己紹介
もっくま
Motoaki Tanaka ・ @mot0aki
▸ 株式会社レッドジャーニー
ソフトウェアエンジニア
アジャイル開発推進
新規プロダクト開発・プロダクトマネジメント
生成AI開発・導入支援
AIカタリスト
X: @mot0aki


# Page. 10

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「次に、なにをつくるべきか？」
これを生成AIと本気で考えて、そして失敗したお話です。


# Page. 11

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背景 ── Pivot を迫られた
PoC 中のプロダクト
ユーザー検証が終わる
これまでの方向性
Pivot
次のアクション、事業のその先まで練り直す
PoC中のプロダクトのユーザー検証が終わって、それまでから一転、現状のプロダクトの方向性を大きく変える Pivot を迫られる状況になった


# Page. 12

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落胆と、途方もない壁。
それでも、光明を見出していた


# Page. 13

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光明 ── それもまた、
生成AIだったのです


# Page. 14

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光明 ── 2つのキーワード
KEYWORD 01
アイデアのつくり方
アイデアは、既存のアイデアの
秀逸な組み合わせでできている
×
KEYWORD 02
コンテキストエンジニアリング
プロダクトにあふれる “コンテキスト” を
生成AIに渡せる形にする


# Page. 15

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KEYWORD 01
アイデアのつくり方


# Page. 16

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KEYWORD 01
“アイデアというのは
これまでにあるアイデアの
秀逸な組み合わせでできている。
— ジェームス・W・ヤング『アイデアのつくり方』今井茂雄 訳、CCCメディアハウス 1988年


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KEYWORD 01 ・ アイデアのつくり方
たとえば、iPhone


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KEYWORD 01 ・ アイデアのつくり方
たとえば、Nintendo Switch


# Page. 19

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KEYWORD 01 ・ アイデアのつくり方
組み合わせなら、生成AIの得意分野では？
数多の概念
業務の課題
既存の技術
市場の動き
データ
他業界の事例
顧客の声
アイデア
規制の変化
チームの強み
組織のアセット
組み合わせは
AIの得意分野
トレンド
秀逸な組み合わせ
生成AI
生成AIの能力を使って、数多の概念と結合させることで実現できるのでは？


# Page. 20

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KEYWORD 02
コンテキストエンジニアリング


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KEYWORD 02 ・ コンテキストエンジニアリング
プロダクトは “コンテキスト” にあふれている
会社情報
企業のアセット
メンバーのスキル
ビジネス環境
市場の動き
プロダクト
チームの状況
最高の
アイデア
エンジニアリング
仮説検証の結果
これまでの学び
生成AI
事業に新たな
息吹を吹き込む
この “コンテキスト” をエンジニアリングすれば、最高のアイデアを発想できるのでは？


# Page. 22

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実践① コンテキストの構造化
いまの状況（散らばっていた）
キ
ッ
デ
ン
ョ
シ
プ
インセ
仮説キャンバス
今後の事業展開ジャーニー
企業が持つアセット
メンバーのスキル
ト
イ
サ
ン
イ
た
得
で
証
検
の
で
ま
れ
こ
構造化
context/
└会社/ 組織MVV.md ・ 事業環境.md
└プロダクト/
└インセプションデッキ.md
└仮説キャンバス.md
└事業展開ジャーニー.md
└チーム/ メンバーのスキル.md
└アセット/ 企業が持つアセット.md
└検証/ インサイト.md ・ 議事録/
偶然にも Claude Fable 5 がリリースされたタイミング。その時点で利用可能な最高水準のAIモデルと協働できた
生成AI


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WHAT I ACTUALLY HANDED OVER
コンテキスト構造のイメージ


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実践② AIとの壁打ち
のべ
私
785k
トークン
オズボーンのチェックリスト
複数のサブエージェント
議論のためのAIワークフローを構築し、いくつものエージェントと協働。多角的な
視点や世情動向も加えたコンテキストと事業アイデアは、のべ785kトークンにのぼった
議論のためのAIワークフロー
生成AI


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実践した具体手法
試していたプロンプトの抜粋
PROMPT 01 ／ 発散の依頼
「オズボーンのチェックリストに基づいて、勝ち筋が
ありそうな事業アイデアを大量に発散してほしい」
「複数のサブエージェントで、多様な価値観から
広げていって、最後に筋の良い案を提示してほしい」
PROMPT 02 ／ 追い込みの依頼
「このコードベースの文書を全部
読み込み、次の事業の方向性として
『これならいける』と思える案を出してほしい」
「トークンも時間も惜しまない。夜通し考え続ける
再帰的な発想サイクルを実行して、
期待を超えるアイデアを出してほしい」


# Page. 26

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（だんだん苦しくなっていく…笑）


# Page. 27

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結果


# Page. 28

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失敗…


# Page. 29

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できたこと
アイデアは出せた
協業先の発掘
事業展開の設計
足元の
プロダクトアイデア
発展させるべき
方向性
そこそこ筋の良さそうなアイデアは、実際にいくつも出てきた
生成AIのアイデア発散と収束そのものは機能していた。出力がひどかったという話ではない。


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できなかったこと
問題は天井だった
しびれるような、Betできるアイデア
天井 ＝ ビジネスオーナーや私が想定しうる領域
AIが広げた探索範囲
すでに自力で思いつく、あるいはビジネスオーナーが持っていた視点ばかりだった
どれだけ発散させても、天井をぶち破ることはできなかった


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LEARNINGS
ここで学んだ仮説


# Page. 32

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学んだ仮説は2つ
1
組み合わせだけでは、血が通わない
自分の知識・経験・関心と重なって
はじめて、「イケそう感」は生まれる
2
価値は、人と人との間に生まれる
机の前に座っているだけではなく、仮説を
持って誰かに会いに行くことではじめて前に進める


# Page. 33

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学んだ仮説 ①
組み合わせだけでは、血が通わない


# Page. 34

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学んだ仮説 ①
ただ組み合わせただけでは、血の通わないアイデアになる
概念A
×
概念B
×
概念C
つながらない
自分の知識・経験・関心
「アイデア＝組み合わせ」という構造に落として発散させる、アプローチ自体の限界と感じた
組み合わせの発散だけでは、新規性も「イケる」も生まれなかった
血の通っていないアイデア


# Page. 35

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学んだ仮説 ①
血の通うアイデアの構造
AIが得意な領域
アイデアの
組み合わせ
自分の中にある領域
血が通う
＝「イケそう」感
セレンディピティ
知識・経験
暗黙知
好きなもの・関心
好きなもの・関心のあることと重なり合ってこそ、セレンディピティは生まれる
プロダクト開発をしているだけではダメだ。「智」を、「血」を広げよう。


# Page. 36

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学んだ仮説 ②
価値は、人と人との間に生まれる


# Page. 37

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学んだ仮説 ②
結局、価値は
人と人との間に生まれる
いかなる課題も、いかなる機能も、課題を
解決して誰かに価値を与えることに意味がある。
机上で仮説を立てることはできても、それ以上は進めない。
これは断言できる。


# Page. 38

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学んだ仮説 ②
仮説を持って、人に会いに行く
机上だけ
人に会いに行く
仮説を立てる
仮説を持つ
とにかく機能をたくさんつくる
人に会う
利用者 ／ 類似のユーザー像 ／ 有識者
そこから先に進めない
価値は人と人の間に生まれる
✕
↻ 検証・学びが次の仮説へ
だれかの課題を解決したければ、その人に会う。話はそれからだ。
（結局、冒頭のプロジェクトもそちらに舵を切った）


# Page. 39

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AFTERWARD
あれから…
後日譚


# Page. 40

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会いに行けないなら、
自分たちが当事者になる
toB向けのプロダクトなので、ユーザーに容易に会えないケースもあった。


# Page. 41

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プロダクトの性質を捉え直して、自分たちで確かめる
1
プロダクトの性質を捉え直す
「AIからフィードバックをもらい、より良く業務を行えるようにする」プロダクト。
ならばメタ的に「AIからフィードバックをもらって、行動変容を促せるか？」と捉え直せる
自分たちで確かめる
2 自分たちのふるまいや仕事の仕方にフィードバックをもらい、受け止められるか、行動変容までつなげられるかを確かめる
プロダクトにフィードバックする
3 そこで得た体験や感じたことを、プロダクトに返していく
「人に会いに行く」が難しい現場はある。次に強いのは、自分たちを当事者にしてしまうこと


# Page. 42

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その後 ・ 捉え直しという手
ドッグフーディングしにくいなら、捉え直せばいい
プロダクトの機能
自分たちの日常
例：業務についてAIからフィードバックをもらう
開発・スクラム・チーム
① 体験の芯まで
抽象化する
② 同じ形の体験を
日常から探す
体験の芯
AIからフィードバックをもらい、受け止め、
実際の行動変容までつなげられるか


# Page. 43

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その後 ・ 3つのTry
自分たちの日常で、3つのTryを回している
AIコードレビュー
ツールを作って、自分たちで使ってみる
▸ AIの指摘を、受け止められるか？
スクラムイベントの見守り
AIが見守るツールを
作り、イベントで使う
▸ 問いかけで、ふるまいを
カイゼンできるか？
スプリントレビューに参加
AIにステークホルダーと
して参加してもらう
▸ より良い問いや観点をもたらせるか？
どれもプロダクトのドメインには直接紐づかない。それでも、体験の芯は同じ。


# Page. 44

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その後 ・ 見えてきた肌感
得意領域に引き寄せるほど、体験は深く咀嚼できる
体験の芯（AIの側）
AIからフィードバックを
もらい、
行動変容につなげる
自分たちの得意領域
深く
咀嚼できる
開発・スクラム
チーム
学んだ仮説①と同じ構造。自分の知識・経験・関心と重なってはじめて、体験にもアイデアにも血が通う
得意領域との重ね合わせから、これまで思いつかなかったインサイトが出てきそうな肌感


# Page. 45

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SUMMARY
まとめ


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新規事業開発に限らず、
いまプロダクトをつくっているあなたも。


# Page. 47

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もちろん生成AIは便利だし、開発を、営みを加速させることはできる。
機能は、どんどん形になっていく


# Page. 48

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しかし、それだけでは
価値創出はできない。


# Page. 49

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FINAL MESSAGE
ぼくらが持つべきもの
血
自分の好きなことや愛が、
アイデアに「血」を通わせる
智
知
プロダクトに価値をもたらす
価値は人と人の間に生まれる。
好きを増やすために「智」を広げる 人と会って話して、その人を「知」る
生成AIは「何がつくれるか」を広げてくれる。
でも「何をつくるべきか」は、ぼくらの血・智・知から生まれる。


# Page. 50

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ご清聴ありがとうございました
もっくま ／ X: @mot0aki


