AI開発の進化を実感したイベントのレポート-Miro Canvas 25 TOKYO- #PERSOL CAREER Advent Calender2025

 

はじめに

Advent Calendar 2025の10日目です!

本日の担当は、パーソルキャリア株式会社 ITコンサルタントの勝山です。
2025年に新卒として入社しました。職種はITコンサルタントですが、現在はdodaのエンジニアとして業務に携わっています。

昨年は内定者としてAdvent Calendar 2024を読んでいたので、書く側になったのが感慨深いです。それでは本題に入ります。

今回のテーマやきっかけ

本日お話しすることは、10月に参加したMiro Canvas 25 TOKYO のイベントについてです。パーソルキャリアでは普段の開発でMiroを使っているチームも多く、身近なツールです。私自身も利用しており、今回 AI のアップデートが発表されるということで参加してきました。

AIでの開発の進化に現場で触れてきたので皆さんに共有したいと思い、このテーマを選びました。

イベント概要

基本情報

  • イベント名:Miro Canvas 25 TOKYO
  • 開催日:2025年10月23日
  • 主催:Miro, Miro Japan
  • テーマ:AI Innovation Workspace(AIとチームが同じキャンバスで協働する未来)
  • イベントURL:Miro | Canvas 25 - Tokyo

主なアジェンダ

  • 基調講演:AI Innovation Workspace 発表
  • 新機能紹介
  • デモンストレーション(AI Canvas 体験)
  • コミュニティセッション(国内企業の活用事例)

ゲスト(一部)

  • Andrey Khusid氏(Miro CEO)
  • Jeff Chow氏(Miro CPO)
  • 向山 和輝氏(Miro Japan Country Manager)

発表された新機能について

Canvas 25で発表された機能は主に以下の4つです。それぞれを簡単にまとめてみました。

  1. Sidekicks 
  2. Flows
  3. MCP
  4. Miro for Product Acceleration(Roadmaps / Insights / Prototypes / Specs)

1 Sidekicks

キャンバス上に資料を貼り付けると AI エージェントが文脈を理解し、要約・分析・資料作成などを自動実行する。チームの進行を止めずに、作業の整理を高速化できる。
活用事例:議事録生成・競合分析

Sidekicks

2 Flows

1つのキャンバス上で複数ステップの AI ワークフローを構築できる機能。インタビュー要約から要件化、プロトタイプ生成まで一連の作業を途切れず自動化できる。
活用事例:顧客調査→要件定義

Flows

3 MCP(Model Context Protocol)

 Miro のボード内容をそのまま AI コーディングツールへ渡せる新規プロトコル。 PRD ・設計図・プロトタイプの文脈を保持し、より正確なコード生成で手戻りの削減に寄与する。
活用事例:設計→コード生成

 

4 Miro for Product Acceleration

 Jira や Azure と連携できて、 AI がプロジェクトの変更点を自動反映する“生きたロードマップ”。最新の優先順位を可視化し、意思決定とアラインメントを加速させる。

4.1 Insights

 CRM やサポートデータから顧客課題を抽出し、次に開発すべき機能を AI が提案。プロダクトの方向性をデータドリブンに判断できる。
活用事例:顧客要望の優先度付け

4.2 Prototypes

付箋・ PRD ・画面イメージから数分で操作可能なプロトタイプを自動生成する。早期の検証を効率化して、ステークホルダーの理解と合意形成が進む。
活用事例:新機能の早期レビュー

4.3 Specs

 PRD ・プロトタイプ・技術設計を統合し、高品質なスペック文書を AI が生成する。コード生成ツールに最適化された形式で渡せるため、開発開始の精度を高める。
活用事例:仕様書整備・引継ぎ

イベントを通じての学び・所感

今回のイベントを通じて、日々取り組んでいる開発業務が AI によって大幅に効率化される未来が現実味を帯びてきたと感じました。人であれば数時間かかる作業でも、 AI なら数分で完了する可能性があります。 そして、人はより付加価値の高い領域に時間を投資できるようになります。

また、すべてを AI に任せる必要はなく、一部だけ取り入れるだけでも十分に効果があると実感しました。例えば、コーディング前に簡単なプロトタイプを生成することで、完成後に「イメージが違う」という手戻りが減ります。

もちろん、個人情報の扱い、バグ発生時の対応など、いくつかの課題も存在します。それらを踏まえて、 AI を活用できるエンジニアになりたいと感じたイベントでした。

 

 

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勝山 千裕 Chihiro Katsuyama

プロダクト開発統括部 dodaグロース開発部 dodaサイト開発第2グループ

大学では商学部でマーケティングを勉強していた。2025年にパーソルキャリアにITコンサルタントとして新卒入社。現在はdodaサイト開発のバックエンドエンジニアとして開発をしている。

※2025年12月現在の情報です。