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ソフトウェアファクトリー
Software Factory Meetup Tokyo #-1
built by a Fullstack Solo Factory Manager。再現性のあるソフトウェアの工場づくり（Software Factory Meetup Tokyo #-1 の LT、10 分）。
スライドの内容
SOFTWARE FACTORY MEETUP TOKYO #-1 ／ LIGHTNING TALK
1ソフトウェアファクトリー
- built by a Fullstack Solo Factory Manager
- 再現性のあるソフトウェアの工場づくり
- @iktakahiro
- 2026.10.16 ・ Software Factory Meetup Tokyo #-1
- emanote.app
- chronock.ai
- emopi.app
SPEAKER
2AIを活用して開発するプロダクトエンジニア
- 池内 孝啓
- 合同会社プルーラルワークス 代表
- @iktakahiro
- 〜2015
- インフラ・データエンジニア、PM、EMなど
- 技術担当 執行役員として東証マザーズに上場
- 2015〜2019
- 起業。B2B SaaSを複数ローンチ
- プロダクトが伸びず、廃業
- 2019〜2025
- メンタルヘルスアプリのCTO・事業責任者
- LLMやAIキャラクターを活用した機能をいち早く導入し、PMFまでを牽引
- 2025〜
- プルーラルワークスを起業。AIネイティブな組織とプロダクトづくりを模索中
- 2026年末にオフィス移転と株式会社化を予定
- 著書：『PythonユーザーのためのJupyter[実践]入門』
- 『これからはじめる SQL 入門』ほか
PRODUCT 1 / CHRONOCK
3Chronock：複数カレンダーの統合と日程調整
- 統合カレンダー：複数カレンダーを1画面で表示・編集
- 予約ページ：空き時間だけを見せるリンクで日程調整
- カレンダー同期：予定を自動コピーし、ダブルブッキングを防ぐ
- chronock.ai
PRODUCT 2 / EMOPI
4Emopi：気持ちが伝わるAI日記と様子の共有
- AIが日記を作成：つぶやきから日記を作り、気分・気力を自動で推定
- 共有は自分で選ぶ：日記の本文は共有されない。様子の項目を選べる
- つながった相手とトーク：エンドツーエンド暗号化のトーク
PRODUCT 3 / EMA NOTE & ACTA
5カウンセリングのホームワークを支援する無料アプリ
- emanote.app
- 認知と行動を記録するアプリ
- 5つの項目で認知と行動を記録
- 次回の予定と、話したいことをメモ
- emanote.app/acta
- スマホでできる活動記録表
- 活動と時間を記録し、カレンダーで確認
- 楽しさ・達成感・気分も任意で記録
- 共通：期間を選んでPDFに書き出し／端末内に保存し、オフラインで使える
- 実装期間：それぞれ約2日
- 利用料：無料
STATS
6実装期間は、プロダクトを重ねるごとに短縮
- Chronock
- 約2ヶ月
- Emopi
- 約3週間
- Emopi Diary
- 約1週間
- Ema Note / Ema Acta
- それぞれ約2日
- Chronock デスクトップ
- 約1日
- 開発が加速
- 実装にかかった期間の目安（筆者の概算）
REPOSITORY STATS
72リポジトリで、PR 1,620件・コミット 8,741件
- Chronock：2025.07.10〜2026.10.16
- マージ済みPR：480件
- コミット：4,730件
- Emopi：2026.07.08〜2026.10.16
- マージ済みPR：1,140件
- コミット：4,011件
QUALITY BAR
8速くても、プロダクションの品質基準を維持
- DB設計：拡張を見据えた設計
- セキュリティ：基本に忠実に
- アーキテクチャ：責務の境界を分ける
- 有料プラン：課金を搭載
- 多言語対応：ローンチ時点から日本語・英語
- ライト / ダーク：ローンチ時点から両モード
- アクセシビリティ：ラベル付けなど基本的な配慮
- エラー通知・ログ：運用で不具合に気づける仕組み
- 試作：動けばよい
- 公開するプロダクト：上の8項目を基準に設計・検証
LAUNCH QUALITY
9多言語とライト・ダークに、ローンチ時から対応
- 多言語：日本語・英語
- chronock.ai
- chronock.ai/ja-JP
- テーマ：ライト / ダーク
- chronock.ai/ja-JP
- Emopi・Chronockとも、公開前の実装段階から対応
ARTICLES
10ソフトウェアファクトリーをめぐる議論
- StrongDM
- Software Factories And The Agentic Moment
- 仕様とシナリオでエージェントを動かす非対話型の開発。「人はコードを書かず、レビューもしない」をルールに掲げる
- https://factory.strongdm.ai/
- Luke PM
- The Software Factory
- 専門化したAIエージェントのチームによる開発を予測。「コード品質は重要でなくなる」と論じる
- https://lukepm.com/blog/the-software-factory/
- Dan Shapiro
- The Five Levels: from Spicy Autocomplete to the Dark Factory
- AIコーディングの自動化を、自動運転になぞらえて Level 0〜5で整理。 Level 5を「Dark Factory」と呼ぶ
- https://www.danshapiro.com/blog/2026/01/the-five-levels-from-spicy-autocomplete-to-the-software-factory/
MY VIEW / OVERVIEW
11技術領域の全体を把握し、工場を設計
- 全体のオーバービューが必要 これまでの経験領域
- Webフロントエンド
- モバイル
- バックエンド
- DB
- インフラ
- 方針：できるところから自動化し、担えない部分は協力して進める
MY PRACTICE
12できるところから進める自動化への道（途上）
- 人が判断
- 設計
- 要件・仕様（docs）
- 構造・データモデル
- AI
- 製造
- 実装
- 単体テスト
- AI・人
- 検証
- 別モデルレビュー
- E2Eテスト
- ユーザー価値の確認
- AI・人
- 運用
- ログ収集・エラー通知
- 改善
- エラーや課題をdocsとコードへ反映
- リポジトリに集約
- コード
- docs
- スキル
- 2026年10月時点の現在地
MY PRACTICE / STACK
13T-Stackのモノレポにすべてを集約する
- モノレポ（プロダクト群ごと）
- Web: TanStack Start
- 薄く
- モバイル：React Native（Expo）
- LP: Astro
- ConnectRPC Protocol Buffers APIの型を共有
- バックエンド
- ビジネスロジックを集約
- Bun
- 厚く
- データベース：PostgreSQL
- ※ T-Stack：TypeScriptを中心とした技術スタック。詳しくは Better-T-Stack https://www.better-t-stack.dev/ 参照
MY PRACTICE / DOCS
14コンテクストはリポジトリのdocsに集約
- repo/
- .agents/skills/
- エージェントスキル
- apps/
- app・backend・mobile …
- docs/
- Mintlify
- product/
- プロダクト方針
- specifications/
- 仕様
- engineering/
- 設計・意思決定・代替案
- packages/
- 更新はAIが担う
- docs.example.com：Emopiの例
- はじめに
- プロダクト
- 仕様
- 設計メモ
- 通知の設計
- 背景
- 決定事項
- 検討した代替案
- 限定公開
- Mintlify + Cloudflare Access（Google認証）で限定公開
MY PRACTICE / SKILLS
15作業手順はスキル化して、リポジトリに配置
- request-code-review：別のAIにコードレビューを依頼
- request-text-review：別のAIに文章の校正を依頼
- pr-review-response：レビュー指摘を修正して返信
- maestro-e2e：モバイルの E2Eシナリオ作成
- security-audit：セキュリティ観点の監査
- row-level-security：RLSポリシーとテストの実装
- backend-domain-modeling：エンティティなどのドメイン設計
- release：リリースの計画と実行
- スキル数
- Emopi: 38
- Chronock: 37
- Emanote: 18
MY PRACTICE / VERIFY & REVIEW
16AIによる複数の検証と、人による価値の確認
- E2Eテスト
- 実装・単体テスト
- Playwright: Web
- Maestro：モバイル
- AIが確認
- 価値の確認：コードは要点だけ確認
- 別モデルレビュー
- Claude
- Codex
- 実装した側と別のエージェントがレビュー
MY PRACTICE / MODELING
17大型機能は先にモデリングを固め、人は重要箇所に絞ってレビュー
- エンティティ
- ユースケース
- テーブル設計
- docsに記録
- 実装
- DDD・オニオンアーキテクチャ
- ドメイン
- ユースケース
- インフラ / UI
- 人が重点的に見る観点
- モデリングは妥当か
- 境界を守れているか
- テーブル設計は妥当か
ASSETS
18作るほど、転用できる部品（機能・設計）が貯まる
- Chronock
- Emopi
- 工場の部品棚：転用できる実装・設計
- カレンダー同期
- デスクトップ版
- モバイル版
- トーク本文のE2EE
- リアルタイム処理
- 新プロダクト：部品の組み合わせで立ち上げ
MY PRACTICE / MARKETING
19マーケティングの動画制作もワークフロー化
- 工場の外
- ショート動画・紹介動画
- 台本・コピー：正本はdocsに置く
- 画面素材：実画面の録画／再現UI
- ナレーション：Gemini TTS
- 動画の合成：Remotion（コード）
- 制作・合成の手順は、AIエージェント（Grok Bot）が実行
- 生成AIに映像全体を出力させず、コードで組んで作り直せるようにする
MY PRACTICE / BUSINESS
20工場のROIと事業価値への接続が重要な課題
- 工場の外
- ビジネスモデルの構築
- 事業開発
- マーケティング
- 工場
- 設計
- 製造
- 検証
- 運用
- 出荷物：ソフトウェア
- 今後の課題
- 事業価値：利益・ROI
SUMMARY / MY PRACTICE
21製造ライン構築と全体像把握（責任）は人、製造はAIが担当
- 人の責任
- 01 製造ラインの構築：設計・検証・運用の仕組みを人が作る
- 02 全体像の把握：アーキテクチャと仕様の全体像を人が持つ
- AIの担当
- 製造
- 人が作った製造ラインの上でソフトウェアを作る
- ありがとうございました
- X: https://x.com/iktakahiro
- note: https://note.com/iktakahiro