第 2 章
チーム編成と役割定義
チームの役割、責任、スキル要件を明確にすることは、高効率なAIチームを構築する基礎です。中核となる役割から部門横断の協働まで、完全なチーム体制を構築します。
コアロールの定義
AIチームの中核となる役割と、その責任、必要なスキル、成果物。
AIアーキテクト
責務
- •ツール選定
- •アーキテクチャ設計
- •技術ロードマップ計画
必要なスキル
- •AI ツールを深く理解する
- •アーキテクチャのトレードオフ思考
- •技術的な先進性
成果物
- •技術選定レポート
- •アーキテクチャ設計文書
- •ツール評価
AIエンジニア
責務
- •AI ツールを使って開発する
- •Skill/Pattern を作成する
- •ワークフローの最適化
必要なスキル
- •Cursor/Windsurf を使いこなす
- •Prompt エンジニアリング
- •コードレビュー
成果物
- •コード
- •Skill ライブラリ
- •Patterns ライブラリ
- •ベストプラクティス文書
AI プロダクトマネージャー
責務
- •要件の明確化
- •Spec 作成
- •AI ツールの活用シナリオ設計
必要なスキル
- •Spec 駆動開発
- •Reverse Interview
- •MVP思考
成果物
- •PRD
- •Spec ドキュメント
- •要件確認記録
AI トレーナー
責務
- •チーム研修
- •知識の蓄積
- •ベストプラクティスの推進
必要なスキル
- •トレーニング能力
- •ドキュメント作成
- •ケースまとめ
成果物
- •研修資料
- •学習パス
- •ケースライブラリ
部門横断の協働役割
AIツールは技術チームだけでなく、HR、財務、法務などの部門でもAIツールを使って効率を高めることができます。
HR + AI
責務
- •採用プロセスの最適化
- •従業員研修
- •パフォーマンス分析
- •AIツール研修
AIの応用シーン
- •Fabric を使用して採用 JD と面接質問を生成する
- •Cursor を使って研修資料や社員ハンドブックを作成する
- •AIツールを使って従業員のフィードバックを分析し、レポートを生成する
必要なスキル
- •基本的な AI ツールの使用
- •Prompt エンジニアリング
- •データ分析
成果物
- •採用文書
- •研修資料
- •分析レポート
プライバシー保護：従業員の個人情報はローカルモデルを使用し、クラウドにはアップロードしない
財務 + AI
責務
- •コスト分析
- •予算計画
- •財務報告
- •コンプライアンスチェック
AIの応用シーン
- •Fabric を使用して財務レポートテンプレートを生成する
- •AI ツールを使ってコストデータを分析し、インサイトを生成する
- •Cursorを使って財務プロセス文書を作成する
必要なスキル
- •基本的な AI ツールの使用
- •データ分析
- •プライバシー保護意識
成果物
- •財務報告
- •コスト分析
- •プロセス文書
プライバシー保護：財務データはすべてローカルモデル（Ollama）を使用し、クラウドにはアップロードしません
法務 + AI
責務
- •契約書レビュー
- •コンプライアンスチェック
- •法務文書生成
AIの応用シーン
- •AI ツールを使って契約審査を支援する（プライバシー保護に注意）
- •Fabric を使用して法的文書テンプレートを生成する
- •AI ツールを使用してコンプライアンスチェックを行う
必要なスキル
- •基本的な AI ツールの使用
- •法務知識
- •プライバシー保護
成果物
- •契約審査報告書
- •法務文書
- •コンプライアンスレポート
プライバシー保護：機密性の高い法務文書はローカルモデルを使用する
チームの規模と構成
チーム規模に応じて、役割を適切に設定し、チームが効率的に運営されるようにします。
小規模チーム（3〜5人）
AI アーキテクト 1 名 + AI エンジニア 2〜3 名 + AI プロダクトマネージャー 1 名
特徴
- •フラット化
- •迅速な反復
- •知識共有
中規模チーム（6～15人）
AIアーキテクト1名 + AIエンジニア5〜10名 + AIプロダクトマネージャー1〜2名 + AIトレーナー1名
特徴
- •専門分化
- •ナレッジベース構築
- •プロセスの標準化
大規模チーム（16人以上）
AI アーキテクチャグループ + AI エンジニアリンググループ + AI プロダクトグループ + AI トレーニンググループ
特徴
- •体系化された
- •体系化
- •ナレッジ管理プラットフォーム
スキル要件マトリクス
AI ツールとスキルに対する、異なる役割ごとの習熟度要件（1〜5 星）。
| 役割 | Cursor | Windsurf | Fabric | MCP | Skill | Agent | Spec |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AIアーキテクト | |||||||
| AIエンジニア | |||||||
| AI プロダクトマネージャー | |||||||
| AI トレーナー | |||||||
| HR + AI | |||||||
| Finance + AI | |||||||
| Legal + AI |
説明：⭐⭐⭐⭐⭐ 熟達 | ⭐⭐⭐⭐ 上級 | ⭐⭐⭐ 習得 | ⭐⭐ 理解 | ⭐ 基礎
実践演習
練習の提案：
- 110 人の AI チームの構成案を設計する（役割、責務、スキル要件）
- 2役割責任記述書を作成する（コアとなる役割を1つ選び、詳しく説明する）
- 3スキル評価基準を策定する（チームメンバーの AI ツール習熟度をどう評価するか）
学習成果
この章を終えると、あなたは：
- 1AI チームの中核的な役割定義（AI アーキテクト、AI エンジニア、AI プロダクトマネージャー、AI トレーナー）を理解する
- 2部門横断の協業ロール（HR + AI、財務 + AI、法務 + AI）とその活用シーンを理解する
- 3チーム規模に応じて人員を構成できる（小・中・大規模チーム向け構成プラン）
- 4異なる役割のスキル要件マトリクスを理解する（Cursor、Windsurf、Fabric、MCP、Skill、Agent、Spec）