PMの残業月55時間→18時間。大阪の受託開発がAIで議事録・テスト設計を自動化した試算

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

A社は大阪府大阪市に拠点を置く従業員35名の受託開発会社です。Web系の業務アプリ開発を得意とし、常時8〜10案件が並行しています。PMは4名。社長の悩みは、PMの残業が月55時間を超え、要件定義の抜け漏れによる手戻りが年間で数百万円規模の赤字を生んでいることでした。「PMが打ち合わせの議事録を書くために夜残っている。開発会社なのに、我々自身の業務が一番アナログだ」と社長は語ります。

抱えていた課題

• PMへの属人化と残業：顧客との打ち合わせ後の議事録、要件の整理、Backlogへの起票、テストケースの作成、週次の進捗報告がすべてPM個人の作業。PMが休むと案件が止まります。
• 品質のばらつき：テストケースの粒度がPMによって異なり、リリース後の不具合率に2倍以上の差がありました。

採用で人を増やす案もありましたが、PM経験者の応募はほとんどなく、育成にも2年はかかります。社長は「今いるPMの時間を取り戻す」ことを優先し、業務の中身を分解するところから始めることにしました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

導入したAIエージェント

1. 議事録・チケット起票エージェント

Zoomの録画をトリガーに文字起こしを行い、ChatGPTが決定事項・宿題・未確定事項に分類した議事録を生成します。PMが5分で確認すると、宿題はBacklogのチケットとして自動起票され、顧客にはメールで議事録が送られます。打ち合わせ終了から30分以内に全員が同じ認識を持てるようになりました。

2. テストケース生成エージェント

要件定義書と画面設計書を読み込み、A社が定めたテスト観点表（正常系・異常系・境界値・権限）に沿ってテストケースの一覧を生成します。PMは生成結果をレビューし、案件固有の観点を追加するだけ。粒度が揃ったことで不具合率の差が縮まりました。

3. 進捗報告エージェント

Backlogのチケット状況とGitHubのコミット履歴から、毎週金曜に顧客向けの進捗報告書を生成し、Slackで社長とPMに下書きを通知します。遅延リスクのあるチケットは理由と共に赤字で表示されます。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分）：社長とPM2名が参加。PMの1週間の時間の使い方を一緒に整理しました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：PM4名の業務ログから、議事録とテスト設計で月112時間を使っていることを特定。「まず議事録、次にテスト」の順で導入する計画としました。
3. STEP3 実行：エンジニアが揃っているため内製化支援コースを選択。当社が設計レビューと評価基準の設定を担当し、構築はエンジニア2名が兼務で2か月かけて実施。完成した仕組みを顧客への提案材料にも活用しています。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

※手戻りによる赤字の削減効果は試算に含めていません。

経営者の声（モデルケース）

「PMの残業が月18時間まで減り、1名がもう1案件持てるようになりました。テストの粒度が揃ったことで、リリース後に顧客に謝る回数が減ったのが精神的に大きい。作った仕組みをそのまま顧客に提案して、新しい受注にもつながっています」（架空の社長コメント）

御社で試すなら

プロジェクト管理パッケージを入れても、議事録を書く人がいなければ残業は減りません。AIなら、御社の開発プロセスに完全にフィットした仕組みをスクラッチで迅速・安価に作れます。PMが足りないという人材難は、むしろAIが活躍できる証拠です。

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。