上級実践シナリオ · シナリオ3
事業ライン切り替えの実践演習
ビジネスの切り替えを体系的に習得し、業務理解から技術スタックの移行、知識の移転からワークフローの適応までを身につける。AI ツールで業務の切り替えを加速し、新しい事業ラインに迅速に適応する。
学習目標
業務切り替えの体系的な方法を習得する
新しいビジネスに素早く適応する能力を備える
AI ツールを使用して知識移転を加速できる
ビジネス理解のフレームワーク（ビジネスモデル → 業務プロセス → ビジネスルール）を理解する
方法論
業務切り替えプロセス
1
業務理解：新規事業の業務モデル、業務プロセス、業務ルールを理解する
- • 業務文書、製品文書、要件文書を読む
- • ビジネス目標とユーザー要件を理解する
- • AIツールを使用：Cursor Agentで業務分析を行い、Spec駆動で業務モデルを整理する
2
技術スタック移行：新しい業務の技術スタックを理解し、新技術を移行または習得する
- • 技術スタックの差異と類似性を分析する
- • 技術スタック移行戦略を策定する
- • AIツールを使用する：Cursor Agentで新技術を学び、コード移行ツールを活用する
3
知識移転：旧業務の知識を新業務へ移行する
- • 再利用可能な知識と経験を識別する
- • 新しいビジネスシナリオに適応する
- • AIツールを使用する：Fabricで知識を抽出し、Cursor Skillで再利用可能なパターンをパッケージ化する
4
ワークフロー適応：新しいビジネスに適応した開発プロセスと働き方
- • 新しいビジネスの開発プロセスを理解する
- • 新しい協働方法に適応する
- • 新しいワークフローとツールチェーンを構築する
業務理解フレームワーク
ビジネスモデル
- • エンティティ：業務におけるコアエンティティ（ユーザー、商品、注文など）
- • 関係：エンティティ間の関係と依存関係
- • バリューストリーム：ビジネス価値がどのように生み出され、流通するか
- • AIツールを使う：Cursor Agentがビジネスモデルを分析し、ドメインモデル図を生成する
業務フロー
- • メインフロー：コア業務フロー（注文、支払い、配送など）
- • 例外フロー：異常時の処理フロー
- • 境界ケース：境界条件と特殊なシナリオ
- • AIツールを使う：Spec 駆動で業務フローを整理し、フローチャートを生成する
ビジネスルール
- • ビジネス制約：ビジネス上の制約と制限
- • 業務ロジック：業務における計算と処理ロジック
- • ビジネス戦略：業務における戦略とルール
- • AIツールを使う：Cursor Agent がビジネスルールを抽出し、ルール文書を生成
技術スタック移行戦略
類似技術スタック
- • 利点：学習コストが低く、すぐに使い始められる
- • 戦略：業務ロジックの差異に重点を置き、技術実装は再利用できます
- • 例：React から Vue へ、Express から Fastify へ切り替える
- • AIツールを使う：Cursor Agent でコード移行、新フレームワークへの適応
さまざまな技術スタック
- • 課題：学習コストが高く、学び直しが必要
- • 戦略：業務ロジックに重点を置き、技術実装は改めて学習する必要がある
- • 例：Web開発からモバイル開発へ切り替え、バックエンドからフロントエンドへ切り替える
- • AIツールを使う：Cursor Agentが新技術を学び、学習パスを生成する
AIツールの活用：技術スタックが似ているかどうかに関わらず、AI ツールを使って学習や移行を加速できます。AI は業務ロジックの理解、コード生成、新しいフレームワークへの適応を支援できます。
知識移転の方法
ドキュメント移行
- • 業務ドキュメント：旧業務の業務文書を新業務に適合させる
- • 技術文書：技術文書内の共通部分を抽出する
- • ベストプラクティス：ベストプラクティス文書を新規事業に移行する
- • AIツールを使う：Fabric でドキュメント抽出と適応、NotebookLM でドキュメント整理
コード移行
- • 汎用コード：再利用できる共通コードを識別する
- • 設計パターン：デザインパターンを新しいビジネスに適応させる
- • ツール関数：汎用的なユーティリティ関数を移行する
- • AIツールを使う：Cursor Agent でコード移行、新フレームワークへの適応
ベストプラクティスの移行
- • 開発プロセス：開発プロセスを新しい業務に適応させる
- • コード規約：コード規約を新しいビジネスへ移行する
- • テスト戦略：テスト戦略を新しいビジネスに適応させる
- • AIツールを使う：Cursor Skillで再利用可能なパターンをカプセル化し、Fabricでベストプラクティス文書を生成する
AIツールの活用
Cursor Agent を使用してビジネスロジックを理解する
Cursor の Agent モードを使って、新しいビジネスロジックをすばやく理解する：
サンプル Prompt：
"このeコマース業務のビジネスモデルを分析してください。主要エンティティ、エンティティ間の関係、価値の流れを含めてください。以前行った金融業務と比較して、類似点と相違点を見つけてください。"
- • AIは業務ドキュメントとコードを分析し、業務ロジックを理解する
- • 新旧の業務を比較し、類似点と相違点を見つける
- • 業務モデル図と比較分析を生成する
Spec駆動で業務モデルを整理する
業務Specを作成し、AIがSpecに基づいて業務モデルとフローを生成する：
- • ビジネス目標、ユーザー要件、業務フローを明確にする
- • AIによる業務モデル、実体関係、フローチャートの生成
- • 新旧の業務を比較し、再利用可能な部分を特定する
Fabric を使用した業務ドキュメント生成
FabricのPatternsを使って業務ドキュメントを自動生成する：
- • 業務の概要：業務文書に基づいて業務概要を生成する
- • ビジネスプロセス：コードに基づいてビジネスプロセス文書を生成
- • 業務ルール：業務ルールを抽出し、ルール文書を生成する
AIツールを使用してコードの移行と適応を行う
AIツールを使って旧業務のコードを新業務へ移行する：
- • コード移行：汎用コードを新しいビジネスへ移行する
- • フレームワーク適応：コードを新しい技術スタックに適応させる
- • ビジネスへの適応：業務ロジックを新しいビジネスシナリオに適応させる
- • ツールを使用する：Cursor Agent、コード移行ツール
実践事例
ケース1：Eコマース業務から金融業務へ切り替え
ビジネス特徴の比較
EC事業
- • コアエンティティ：商品、注文、ユーザー
- • 業務フロー：閲覧、注文、支払い、出荷
- • 技術スタック：Next.js + Prisma + PostgreSQL
金融業務
- • コアエンティティ：アカウント、取引、製品
- • 業務プロセス：口座開設、取引、決済、リスク管理
- • 技術スタック：Next.js + Prisma + PostgreSQL（類似）
ステップ1：業務理解（3日）
- • Cursor Agent を使用して金融業務のビジネスモデルを分析する
- • EC ビジネスを比較し、類似点と相違点を見つける
- • Spec に基づいて業務フローを整理する
- • 業務モデル図と比較分析を生成する
ステップ2：技術スタックの移行（1日）
- • 技術スタックは似ており、ビジネスロジックの違いに重点を置く
- • 共通の技術実装（認証、権限、API 設計）を再利用する
- • 金融業務固有の機能（リスク管理、コンプライアンス、監査）に対応する
ステップ3：知識移転（2日）
- • 共通の開発フローとコード規約を再利用する
- • 汎用的なツール関数とコンポーネントを再利用する
- • 金融業務固有の業務ルールと制約に対応
- • Cursor Skill を使って再利用可能なパターンをカプセル化する
ステップ4：ワークフロー適応（1日）
- • 金融業務の開発プロセスを理解する（コンプライアンス審査、セキュリティ監査）
- • 新しい協働方式に適応する（部門横断の協働、文書要件）
- • 新しいワークフローとツールチェーンを構築する
ケース2：Web開発からモバイル開発への切り替え
技術スタック比較
Web 開発
- • フロントエンド：React + TypeScript
- • 状態管理：Zustand
- • UIライブラリ：Tailwind CSS + shadcn/ui
- • 業務ロジック：注文管理、支払いフロー
モバイル開発
- • フロントエンド：React Native + TypeScript
- • 状態管理：Zustand（同様）
- • UI ライブラリ：React Native コンポーネント
- • ビジネスロジック：注文管理、支払いフロー（類似）
ステップ1：業務理解（2日）
- • ビジネスロジックは似ており、モバイル端末でのインタラクションの違いに重点を置く
- • モバイル端末のユーザー体験要件を理解する
- • Cursor Agentを使用して業務ロジックを分析し、再利用可能な部分を特定する
ステップ2：技術スタックの移行（5〜7日）
- • React Nativeを学び、Reactとの違いを理解する
- • Cursor Agent を使って React Native のベストプラクティスを学ぶ
- • ビジネスロジックコードを再利用する（状態管理、API 呼び出し）
- • UIコンポーネントをReact Nativeコンポーネントに適合させる
ステップ3：知識移転（3日）
- • ビジネスロジックと状態管理コードを再利用する
- • API 呼び出しとデータ処理ロジックを再利用する
- • UIコンポーネントをモバイル向けに適応
- • Cursor Agent を使ってコード移行と適応を行う
ステップ4：ワークフロー適応（2日）
- • モバイル開発の特有のフロー（パッケージ化、リリース、バージョン管理）を理解する
- • モバイル端末に適したテストとデバッグの方法に対応する
- • モバイル開発のワークフローとツールチェーンを構築する
学習成果チェックリスト
業務切り替えプロセスを把握する（業務理解 → 技術スタック移行 → 知識移行 → ワークフロー適応）
業務理解フレームワーク（業務モデル → 業務プロセス → 業務ルール）を理解し、新しい業務を体系的に理解できる
技術スタック移行戦略（類似技術スタック vs 異なる技術スタック）を習得し、状況に応じて適切な戦略を選べる
知識移転の方法（ドキュメント、コード、ベストプラクティス）を習得し、旧業務の知識を新業務に移転できる
Cursor Agent を使用してビジネスロジックの理解とコード移行を行える
Spec主導で業務モデルを整理できる
Fabricを使用して業務文書の生成と知識抽出ができる
新しいビジネスへの迅速な適応力を備え、短期間で新しい事業ラインに溶け込むことができる
少なくとも1つの実践ケースを完了する（ECから金融、またはWebからモバイルへ）