2026.07.21 セミナー
IT・システム開発現場における
AI活用
そして、半年後・1年後の未来に向けて
株式会社SYN Japan 代表取締役
大谷 剛弘
本日の問い
半年後、あなたの会社の仕事は
どう変わっているか？
① AIの時計
② 開発現場の型
③ 事業の初速
④ フィジカルAI（ロボット）
⑤ 半年後・1年後
自己紹介
評論家ではなく、実践者として
大谷 剛弘
株式会社SYN Japan 代表取締役
- IT × 人材の2本柱で受託開発を経営
- AI駆動開発を自社の現場で実践中
ドバイ・Fintech
仮想通貨プラットフォームを大規模開発（1,267コミット規模）
AI駆動開発
現場導入＋自社AIプロダクト（Teian ほか）を運用中
フィジカルAI
家庭用ロボット AIEO — 2027年1月クラファンへ
出典: 社内リポジトリ実測
原点 — 2026年1月
AIが「約1人月分」の不具合を見つけた日
約1人月AIが指摘した不具合の修正規模
1日issue 化して全件修正完了（初のフルAI駆動開発）
この日、「AI駆動開発はできる」が証明された — ここから今日話す半年が始まった
出典: 2026-01 Shopify EC テーマ開発（社内案件）での講師の実体験
この半年で起きたこと
ソフトの会社が、モノを作り始めた
出典: 各プロジェクトの git log / WORKLOG（社内一次資料）。●ティール=ソフトウェア、●アンバー=フィジカルAI
AIの時計は、3ヶ月で2倍
まず、いま何が起きているかを実測データで押さえます
PART 1 — AIの時計
AIが自律でこなせるタスクの長さ
89日
で2倍（当初「7ヶ月で2倍」→ 2024年以降加速）
最強モデルは推定16〜20時間級のタスクに到達。このペースなら2027年に「1ヶ月タスク」
出典: METR Time Horizons（metr.org/time-horizons）。METR = AIの自律作業能力を測定する米国の第三者評価機関。2027年の値はトレンド外挿による予測
PART 1 — AIの時計
コードは、もう誰が書いているか
Anthropic
生産コードの80%超を Claude が記述
エンジニアのマージ量は 2024年比 8倍
Google
新規コードの約75%が AI 生成
（Pichai CEO。2024年末の25%から急増）
Claude Code 開発責任者
「2ヶ月以上、1行も書いていない。100% AI」
（2026年1月・Fortune）
補足: 企業の生成AI利用の 51% が「コーディング」— 最大のユースケース
出典: VentureBeat 2026-05 / Pichai CEO 発言 / Fortune 2026-01 / MindStudio 調査 — いずれも報道ベース
PART 1 — AIの時計
日本は「導入前夜」— まだ差がついていない
世界はもう動いている
Fortune 500 の 28% が MCP（AIと業務システムをつなぐ共通規格）サーバーを実装済み
Gartner: 60%超が2年以内に AI エージェント導入予定
これから半年で差がつく
出典: 矢野経済研究所 2026 / Digital Applied MCP統計 2026 / Gartner CIO調査 2026
PART 1 — AIの時計
ただし、乗るだけでは失敗する
40%超
agentic AI プロジェクトが2027年末までに中止（Gartner予測）
理由: コスト増・不明確なROI・リスク管理不足
出典: Gartner プレスリリース 2025-06（agentic AI プロジェクト中止予測）
AIを、"部下"として
マネジメントする
開発現場で半年かけて作った「管理の型」の話
PART 2 — 開発現場の型
issue駆動 7ステップ — 全工程をコマンド化
issue（イシュー）= 仕事を1件ずつチケット化した「作業指示書」。以降、すべてこの単位で回します
出典: SYN Japan dev-workflow スキル（社内運用ドキュメント）
PART 2 — 開発現場の型
AIの「ズル」を防ぐ3つの仕組み
1. Red/Green 検証ゲート
壊れた状態→直った状態をログで証明しないと PR（成果物の提出）は禁止。
「テストを弱めて通す」という AI のズルを明文で禁止。
2. 判断トレース
AI の判断・問答を全部 issue に記録。
後から「なぜそうしたか」を人間が監査できる。
3. モデルルーティング
上位モデルは判断、下位モデルは作業。人件費ピラミッドと同じ発想。
実装コストは上位モデル比 約1/3。効果の実測値はこの後の Part 3 で。
経営者の組織論 — 権限設計・監査・人件費配分 — がそのまま AI に使える
出典: SYN Japan dev-workflow（redgreen / traceability / model-routing）
PART 2 — 開発現場の型
並列開発 — 4回目の挑戦で50%短縮
50%時間短縮（3エージェント並行 20分 / 直列推定40分）
正直に — 成功は試行錯誤4回目
- 1回目: git 競合（同じファイルの取り合い）で衝突
- 2回目: 権限拒否で停止
- 3回目: 作業場所の指定誤り
- 4回目: 作業場所の完全分離（worktree）+ 権限事前設定で成功
出典: PARALLEL_AGENT_GUIDE.md（salesListCreater 実績: 3エージェント並行・約20分・トークン約1.5倍）
PART 2 — 開発現場の型
Fable Katamari — 48エージェント・2.5時間で公開
ブラウザ3Dゲームを 設計→実装→レビュー→公開 まで人手コーディングゼロで完遂
初期リリース（v1）の実測:
48
エージェント（設計4 / 実装7 / レビュー36 / デプロイ1）
36% 棄却
レビュー指摘25件中9件を「敵対的検証」で偽陽性として棄却
最終形（実在の秋葉原のビル 14,563棟を配置した v5）までの累計: 約130エージェント・約1,500万トークン・実働十数時間（概算）
同規模を人手で開発する場合の当社概算: 約4〜6人月（3D物理・スケール系・実在マップ・BGM/SE内製・QA込み）→ それが実働十数時間に
遊べる実物: fable-katamari.pages.dev
遊んでみる ↗
出典: fableDemoGame docs/worklog（v1〜v5 の実記録の合算・概算）。人手工数は当社見積り基準による概算
PART 2 — まとめ
AIの生産性は、モデルではなくマネジメントで決まる
| あなたの会社の組織論 | AI 組織ではこうなる |
|---|
| 採用 | モデル選定 |
| オンボーディング | ルール文書（CLAUDE.md） |
| 権限設計 | マージ（リリース判断）は人間だけ |
| 監査 | 判断トレース（全判断を issue に記録） |
| 人件費配分 | モデルルーティング（上位=判断 / 下位=作業） |
Gartner「2027年末までに agentic AI プロジェクトの40%超が中止」— その反対側に入るための答え
出典: SYN Japan dev-workflow 運用実績 / Gartner プレスリリース（2025-06）
AIは、事業の数と初速を増やす
提案書 106秒・プロダクトが 3日
PART 3 — TEIAN
Teian 誕生 — 現場の困りごとから2日
約106秒提案書1式の生成時間（従来: 数日がかり）
実測: 36秒で提案構成 + 70秒でモック並列生成
出典: 社内 GitLab issue（aidrivenbusinessimprovement #12）/ salesMaterialGenerator docs/architecture.md（2026-04 実測）
PART 3 — TEIAN
Teian — 問い合わせ文を貼るだけ
- 提案書スライド + 触れるモック + 概算見積を一式生成
- 見積は機能ON/OFFでリアルタイム変動
- 見送った機能は「次フェーズ提案」の種に
AIが動的生成した業務画面モックの例 — 客先でその場で触れる
出典: salesMaterialGenerator README（teian.app として運用中）
PART 3 — TEIAN デモ
触ってみる — AIが生成したモック
ライブで開く ↗
画面はいずれも Teian（Claude）が動的生成した業務モック（スライドに同梱・オフライン動作）。「ライブで開く」は teian.app 本体（要ネットワーク・社内トンネル稼働時）
PART 3 — TEIAN
裏側 — AIがAIを使い、AIが検証する
AIがAIを呼ぶ
プロダクト自体が Claude Agent SDK で提案書とモックを生成。開発もAI駆動（issue駆動の型そのまま）
AIがモデル選定を検証
モデル比較ベンチ12種をAI自身が実行。安いモデル+設計書参照が最上位モデルを上回る結果に
$21 → $2/月
モック生成コスト 10倍削減（実測）
見積式もAI前提
実工数 = 基礎工数 × (1 + 人間関与度)。AI駆動開発を前提に見積の式から作り直した
出典: salesMaterialGenerator docs/mock-generation-benchmarks.md（2026-04）/ README 見積ロジック
PART 3 — TEIAN
Teian のいま — 社内テストを経て、サブスクとして提供へ
3.5ヶ月191コミット / 166 issues — 社内で改良を継続中
- 現在は社内で実運用テスト中 — 完了後、サブスクサービスとしてローンチ予定
- 提案を受けても自社で開発できない会社には、弊社+協力会社で開発対応が可能な想定
- 役割分担: 実装はAI、与信・決済・規約など事業判断は人間
売り込みではなく — 「営業と要件定義が、AIでここまで便利になった」という実例として
出典: salesMaterialGenerator issue #138（SaaS 化ロードマップ、2026-07-06 起票）
PART 3 — まとめ
初速の実話 — 「今の人数のまま、事業を増やせるとしたら？」
世界の先行例: Medvi — 実質2人 + AIツール群で初年度売上 $401M と報じられている（※報道ベース）
出典: Teian architecture.md 実測 / AIEO WORKLOG.md（2026-07-02〜05）/ Medvi: Forbes・PYMNTS 報道ベース
デジタルで起きたことは、
物理世界でも起きる
フィジカルAI — ソフトの会社が、モノを作り始めた
PART 4 — フィジカルAI
ロボットの民主化カーブが始まった
$299 で買える
Hugging Face「Reachy Mini」— 予約開始24時間で1,000台超を販売
"ロボティクスのAndroid"
NVIDIA がオープンなヒューマノイド参照設計を発表（2026年6月）
年産100万台目標
Tesla Optimus、2026年後半に量産開始と報じられている（報道ベース）
部品と設計の土台が、「誰でも手が届く」側に降りてきた — うちもこの半年、布石を打ってきた（Part 1 年表）
出典: VentureBeat（Reachy Mini）/ NVIDIA 発表 2026-06 / Optimus は報道ベース（The Robot Report ほか）
PART 4 — フィジカルAI
ただし、近道はない — 赤いペン1本の重み
- 「AIならすぐできる」は勘違い — 学習時間が全て、近道はない
- AWS Summit でも実感 — フィジカルAIはまだ時間がかかる
- まずコミュニケーションロボでノウハウ獲得 — 段階を踏む
実機映像: 試行錯誤の末の「掴めた」瞬間（実写・17秒）
出典: 講師の実体験（ロボットアームの組み立て〜模倣学習・実機映像）/ AWS Summit での所感
PART 4 — フィジカルAI
AIEO（アイエオ）— 家族の末っ子ロボット
「まだ『う』が言えない、家族の末っ子ロボット」
- おふだトークン・知能モジュール・乗り物ドックを「宿す」ほど育つ
- 全部集めると完全体 — 初めて「あいうえお！」と言える
- 工場で使うようなロボットアームの前に、まずコミュニケーションロボットをリリース — 段階を踏んでフィジカルAIの世界へ
AIEO — キャラクタービジュアルもAIで生成
出典: AIEO README / LP（aieo-robot.pages.dev）
PART 4 — AIEO デモ
https://aieo-robot.pages.dev — 企画3日目に公開した実物の LP（※この埋め込みのみ要ネットワーク）
PART 4 — フィジカルAI
AIEO はこう作った — 3日間・20エージェント
20AIエージェント並列設計（設計6/敵対的検証12/整合1/統合1）
168件検証指摘を全件台帳化して裁定
AIの検証が設計を覆した例: おふだの誤飲リスク寸法 40×30mm → 45×35mm / ドック給電 1.5A → 3.0A
出典: AIEO WORKLOG.md / ISSUE_LEDGER.md
PART 4 — フィジカルAI
ハードのビジネス設計 — 「魂はローカル」
教訓: 米 Moxie（$799）はサーバー停止で"文鎮化"（報道ベース）
AIEO は魂はローカル — サーバーが止まっても基本機能は生きる設計
出典: AIEO DESIGN_SPEC §6 / Moxie は報道ベース（Aftermath 2025-01）
PART 4 — フィジカルAI
ロードマップ — 2027年1月、クラウドファンディングへ
初回500台は SYN Vietnam の手組み — オフショア開発の資産が、そのまま製造の供給網になる
12月は深圳のイベントにも試作品を持参予定（M5Stack 社長と相談中）
出典: AIEO issue #13 ロードマップ（R2/R3 決定事項）/ 深圳イベントは講師調整中の予定
半年後・1年後の
未来に向けて
予測ではなく、既に発表されているスケジュールから逆算する
PART 5 — 半年後
半年後（2027年初頭）— 発表済みスケジュールから見える未来
エージェント内蔵が標準に
エンタープライズアプリの最大 40% がタスク特化型AIエージェントを内蔵（2025年は5%未満）
身近な例: Apple Intelligence への Gemini 搭載（報道ベース）— iPhone がエージェントを大衆化し一気に広まると予想（講師）
MCP 標準化が完了フェーズへ
Linux Foundation 傘下で運営。新仕様のリリース候補は 7/28 — このセミナーの1週間後
マルチエージェントが当たり前に
2027年には agentic AI 実装の 1/3 がマルチエージェント構成に
ロボットの量産が始まる
Tesla Optimus 量産開始・NVIDIA 参照設計ロボ発売（2026年後半 ※報道ベース）
出典: Gartner 2025-08 / 2025-06 プレスリリース、MCP 公式ブログ（2026-07-28 リリース候補）、Optimus・NVIDIA は報道ベース
PART 5 — 1年後
1年後（2027年半ば）— 時計の乖離が事業モデルを直撃
1ヶ月かかるタスクをAIが自律遂行（METR外挿）
Anthropic CEO Amodei は「2027年にも“天才の国”級AI」と主張
- 日本の受託・SIer: 工数×単価モデルでは「生産性向上=売上減」という自己矛盾
- 実例: Teian の見積式は既に AI駆動開発前提（基礎工数 × (1 + 人間関与度)）に書き換え済み
出典: METR Time Horizons（89日で2倍の外挿）/ Amodei「The Adolescence of Technology」2026-01 / 日経クロステック / Teian README 見積ロジック
PART 5 — 示唆
経営者への示唆 — 明日からの3つ
① 型を作る
まず自社の1業務から（営業資料・議事録・見積）。
ツール購入ではなく「issue化 → 検証 → 記録」の型を作る
② 権限を設計する
AIに任せる範囲と、人間が握るボタン（=マージ / 承認）を先に決める
③ 時計を合わせる
3ヶ月ごとに前提を更新する場を持つ。
AIが任せられる仕事の長さは約3ヶ月で2倍（METR実測）
今日の話は、すべてこの3つに畳めます
出典: METR Time Horizons（自律タスク長が89日で2倍）
PART 5 — SYN Japan から
AIKitting — 今日の「型」を、御社ごと立ち上げる（準備中）
ノウハウを凝縮
今日話した AI駆動開発・AI活用の型（issue駆動・検証ゲート・モデルルーティング）を、そのまま導入できる形にキッティング
営業ヒヤリングから一気通貫
議事録・業種・実状況から AI エージェント環境を構築。業種別テンプレート・モデル切替基盤まで設計中（社内 issue 70件）
補助金を絡めて提供
省力化投資補助金 / AI導入補助金を起点にした提供プランを準備中 — 導入負担を抑えて始められる設計
特に届けたい相手: 既存のシステム会社 — AI に悲観するのではなく、AI で事業を伸ばせることに気づいてほしい。そのためのナレッジ提供です
出典: 社内リポジトリ aiAgentKitting（設計 issue 70件・補助金起点提案 2 パターン、2026-07 時点・提供準備中）
本音
AIは、凄くない。
操る人間がいなければ、ただのおもちゃ。
- 起きているのは「今までやってきた作業の時間短縮」に過ぎない — AIに踊らされないこと
- teian.app も、費用の掛かっていた営業・要件定義の短縮ツールでしかない
- どれだけ簡単に生成できても、そこから先の製品リリースには今まで同様プロの力が必要
PART 5 — 種明かし
このスライドも、AIが作りました
実際のワークフローログより（.agent/logs/workflow-2026-07.jsonl）
2026-07-19 18:09 issue-create issue #1 → success
人間に残る最後の椅子は、承認と責任
出典: seminar0721-slides Issue #1（2026-07-19T18:11:10Z 起票）/ .agent/logs/workflow-2026-07.jsonl 実ログ
CLOSING
未来の話ではなく、
来週の話です。
3日後 7/24（金）、AI Dev Day 2026（大手町）に
ロボットブースを出展します。
株式会社SYN Japan 代表取締役 大谷 剛弘
aieo-robot.pages.dev ・ fable-katamari.pages.dev
ご清聴ありがとうございました。続きは懇親会でぜひ。
aidevday.com — 7/24（金）大手町 OTEMACHI PLACE