DXHR株式会社（总部：东京都涩谷区，代表取缔役：前田 一成，以下简称DXHR）于2026年4月23日（星期四），在其营运的共享办公空间「NeuroHub（纽罗中心）」举办了工程师专属活动「【LT学习会】大家一起聊AI应用学习会#4」。 生成式AI被誉为「魔法杖」的阶段已经结束，我们正进入如何将其融入实际工作并创造价值的「实践」阶段。本文报导了AI开发前线的工程师和创业家齐聚一堂的LT（闪电演讲）活动。我们将提供与AI协作的实践知识和商业启示，从个人任务管理、产品开发中的情境设计，到自主AI代理的建构。 ## 举办背景 随着生成式AI技术的演进，编码、测试、会议记录制作等所有开发流程的效率都得到了提升。然而，现场也浮现了新的课题，例如「导入AI后，未能达到预期精度」和「开发速度虽然加快，但真的有链接到客户价值吗？」本次活动旨在分享这些「AI应用真实的艰辛部分」和失败案例等实用知识，并促进工程师之间的知识交流和人脉创建。 ## 参与者之间热烈的团体讨论 畅谈「AI的真实现况」 在LT发表之前，各组进行了以「使用AI后工作效率提升或未提升的事项」为主题的团体讨论。由于聚集了日常接触AI工具的工程师和业务负责人，因此不断涌现出超越单纯技术理论的「现场真实艰辛」。例如「抱着梦想导入AI，但这里却不如预期」、「反之，对于这项麻烦的业务却异常有效」等，只有在实际现场才能获得的成功案例和失败案例被赤裸裸地分享，会场充满了热烈的气氛。 ## LT环节 1. 成为AI的奴隶后工作开始顺利的故事（讲者：荒居 先生） 荒居先生分享了一个案例，他将自己24小时的行程管理完全委托给AI，从而解决了任务逾期问题。通过与Google日历链接，遵循AI的指示（通知）「这个时间做这个」，反而创造了一个可以全力投入自己真正想做的事情的环境。利用这项知识，他目前也正在开展AI电话接待等自动化业务。 2. 从用户角度衡量AI精度之难（讲者：髙山 先生） 髙山先生分享了自家开发的AI会议记录产品「Secure Memo Cloud」的开发秘辛。他解释说，在语音转文本和摘要方面，开发者重视的数值精度分数（WER/DER等）与用户实际感受到的满意度（专有名词的准确性、摘要的粒度和格式偏好）之间存在巨大差异。他讲述了将服务投入实际营运的真实艰辛和验证的重要性。 3. 从财务到管理，再到情境工程（讲者：もっくま 先生） もっくま先生提出，在AI使「创造（编码）」速度飞跃性提升的现在，相对而言，「应该创造什么」和「它是否真的有价值」的管理重要性日益增加。他发表了「情境工程」的实践方法，通过将客户访谈和GA4数据等所有商业「情境」输入AI，以提高决策的品质和速度。 4. CI/CD工具开发环境改进总结（讲者：pawn 先生） pawn先生介绍了利用AI消除开发环境中「重复工作」和「返工痛苦」的措施。他解释了利用MCP自动化分支创建和AI化编码规范检查。此外，作为未来展望，他还谈到了在Docker容器中让多个AI代理拥有不同情境，并通过并行处理进行批判性且多角度的代码审查的构想。 ## 交流会 LT环节结束后，提供了披萨和饮料，参与者之间进行了热烈的交流会。各组进行了只有在封闭场合才能进行的深入信息交流，从「如何将情境喂给AI」等高端技术讨论，到「这个AI工具令人失望」等真实的失败案例。工程师、经营层和顾问的交流，创造了一个技术视角和商业视角交织的、充满真实活动特有的热情和「知识的意外发现」的空间。