シドニー · 2010–2015
プロジェクト推進
企業向けのITインフラやサービス導入のプロジェクトを担当し、その後は遠隔監視・セキュリティシステムの運用とデリバリーを担いました。エンジニア、クライアント、経営層の間に立ち、対話を途切れさせないことを学んだのはこの頃です。
東京でプロダクトとプロジェクトのリードをしている、スティーブン・スミスです。AIを使ってプロダクトをつくり、リリースまで届けています。AIのアウトプットの質を保つためのツールをオープンソースで公開し、チームが自分たちの力でAIを使いこなせるよう支援もしています。
AIに的確に指示を出し、返ってきたものの良し悪しを判断できるようになるためのワークショップ、学習パス、記事。
チームの日々の仕事の進め方をAI前提で見直し、アウトプットの質がぶれないようガードレールを整えます。
リサーチ、UX、デザインシステム、フロントエンドまで一貫して担当します。手を動かす部分の多くはAIに任せ、リリースしてよい品質かどうかは自分で判断します。
その土台にあるのは、長年のプロジェクト推進、プロダクト戦略、UX、リサーチの経験です。
経歴
キャリアの大半はプロジェクトマネジメントです。プロダクトとUXはその後に加わり、この2年ほどはAIに専念しています。
シドニー · 2010–2015
企業向けのITインフラやサービス導入のプロジェクトを担当し、その後は遠隔監視・セキュリティシステムの運用とデリバリーを担いました。エンジニア、クライアント、経営層の間に立ち、対話を途切れさせないことを学んだのはこの頃です。
東京 · 2015–2019
採用担当者と求職者向けのバイリンガル求人サイトを3つ運営し、UX、コンテンツ、SEOを担当しました。
Goodpatch · 2019年〜
UX/UIデザイン会社で、プロダクトマネージャー兼プロジェクトマネージャーを務めています。金融、自動車、エンタープライズ領域のクライアントに向けて、リサーチ、デザイン、開発のチームをリードしています。日本のクライアントと海外チームの橋渡し役を担うことも多くあります。
現在
AIを使って、本番環境で動くアプリをつくっています。今年は、エンタープライズクライアントのiOSアプリを、ただ一人のデザイナー兼フロントエンドエンジニアとして、AIエージェントを通じてリリースしました。品質を運任せにしないよう、完成とする前に一定の基準で成果物をチェックするスキルとハーネスを自作しています。
導入支援と研修
業務の自動化からエージェントの仕組みづくりまで、組織が日々の仕事にAIを取り入れるのを支援しています。クライアントの事業開発チーム向けにハーネスを構築したこともあります。職種を問わず、AI研修も行っています。目指しているのは、私が去った後も、自分たちで続けていける状態です。
ハーネス
自分の仕事で使っているツールを、誰でも使えるよう公開しています。
現在公開しているハーネスは2つ。デザインスキルキットとデザイン用ハーネスも順次公開します。もともと自分の仕事のためにつくったものですが、皆さんの仕事でも試せるよう公開しています。ハーネスは、エージェントを取り巻く環境そのものです。1つはソフトウェア開発用、もう1つはそれ以外のどんな仕事にもハーネスをつくれるキットです。
オープンソースハーネス
AIでソフトウェアを開発するための、すぐに使えるハーネスです。プロジェクトにインストールすれば、ルール、スキル、メモリ、セキュリティ、自動チェックが初日から揃います。技術スタックを問わず、エンジニアにも非エンジニアにも使えます。
対応するハーネスの要素: ルール、スキル、メモリ、セキュリティ、ガバナンス、チェック。すべての自動チェックに、そのチェックが実際に失敗し得ることを示すテストが付いています。
オープンソースハーネス
ソフトウェアに限らず、どんな仕事にもハーネスをつくれるキットです。フォルダ、リポジトリ、Slack、Notionなど、仕事がすでにある場所を指定すると、そこをしっかりしたAIワークスペースに変えます。既存のルールを洗い出して整理し、必要なチェックを組み込み、何度も繰り返した修正を新しいルールとして蓄積していきます。
対応するハーネスの要素: ルール、セキュリティ、ガバナンス、チェック。生成するチェックはすべて、削除するとテストが失敗することを確かめて検証しています。
人に使ってもらうためにつくっているもの。
開発中プロダクト
実際にものをつくりながらAIを学ぶ、ガイド付きのプロジェクト型学習。進捗は、何をつくったかで測ります。
AIでデザインし、つくる中で学んでいることを、その都度書き残しています。
実践レポートEN / JA2026年10月
AIなら、ページは数秒で作れます。でも、デザインされたと感じられるページにするには、良いデザインにずっと必要だったものが今も必要です。コンテキスト、リファレンス、システム、基本、独自のアイデア、そしてレビュー。AIのクセを取り除くのは、そのうちの一部にすぎません。
記事を読む実践レポートEN / JA2026年10月
オープンソースのリバースエンジニアリングツールとAIエージェントで、1アプリ約30分。進め方、仕上がり、そしてコピーでは届かなかったもの。
記事を読む実践レポートEN / JA2026年10月
AIは自分の仕事をループの中で確認し、改善する。判断は人が持つ。そしてハーネスが全体を一定の水準に保つ。私がリードした実際のアプリで紹介します。
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