【要約】夏休み自由研究（AI駆動開発によるDecisionFlow改良） [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
意思決定者が、判断に必要な情報を収集・確認する過程で直面する非効率性とリスクが課題である。開発者は、以下のペインポイントを解決する必要があった。
- ・情報がメールやチャット、資料に分散し、確認に時間を要する。
- ・判断の根拠が残らず、後からの説明が困難になる。
- ・権限管理が不十分で、閲覧範囲の制御が曖昧になる。
- ・判断キューの管理が煩雑で、業務の集中が削がれる。
// Approach
開発者は、Power Platformの機能を組み合わせ、情報の集約と権限の分離による解決を図った。具体的には以下の手法を採用している。
- ・Dataverseに申請・会話・判断履歴を集約し、Code Apps CLIで型付きクライアントを生成。
- ・AI Builderを用い、SharePoint等の資料を「呼び出し本人の権限（invoker）」で要約。
- ・Dataverseのセキュリティロールと行単位共有を組み合わせた二層のアクセス制御を実装。
- ・コメントの下書きをブラウザのローカルストレージに保存し、作業の継続性を確保。
// Result
開発者は、AIを「判断の代行者」ではなく「判断材料の整理者」として定義し、実運用に近いシステムを構築した。その成果は以下の通りである。
- ・判断に必要な情報を短時間で把握できるUXを実現。
- ・職位による権限と案件ごとの個別共有を両立し、ガバナンスを強化。
- ・AI駆動開発の標準（PPDevStandard）を構築し、開発プロセスの再現性を向上。
- ・実機検証を通じて、権限の組み合わせによる不具合を特定・修正。
Senior Engineer Insight
> 本プロジェクトは、ローコード開発における「ガバナンス」と「UX」のトレードオフを高度に制御している。特に、AIの実行権限を管理者の接続ではなく、呼び出しユーザー（invoker）に限定した点は、エンタープライズ用途において極めて重要である。また、開発プロセス自体をAI駆動で標準化し、Git管理に落とし込む姿勢は、ローコードの「属人化」という弱点を克服する現実的な解といえる。ただし、権限設計の複雑化に伴う運用コストの増大には注意が必要だ。