Engineer Recruiting Deck

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1. Engineer Recruiting Deck 開発採⽤デック 株式会社フーディソン
2. INDEX 1. 何をどうやっているか 2. 各事業の紹介 3. チームとカルチャー 4. 働く環境について 5. 開発の課題 6. 評価制度・キャリア支援 7. 選考プロセス
3. COMPANY OVERVIEW 会社概要 社名 　　　株式会社フーディソン　／　Foodison, Inc. 設立 　　　2013年4月1日 代表者 代表取締役CEO 山本 徹 　　 所在地 　　　東京都中央区勝どき3-3-7　ケンメディアビル5階 子会社 　　　株式会社フーディソン大田（完全子会社、大田市場仲卸） 従業員数 　　　269名(1) 3
4. 1. 何をどうやっているか
5. MISSION 世界の食をもっと楽しく 私たちは “世界の食をもっと楽しく” をミッションに 掲げ和食発祥の地である日本発のスタートアップと して水産をはじめとする食の流通をリードするプ ラットフォームを構築することを目指しています。 便利で豊かな日本の食文化を絶やさないために、わ たしたちフーディソンにできること。 生鮮流通にかかわるすべての人にとってサステナブ ルな世界を創り出し、業界の健全な発展にこれから も貢献していきます。 VISION 生鮮流通に新しい循環を
6. 国内生鮮流通の社会課題 Confidential ｜ 
 6 ①業界の担い手減少 (高齢化、後継者不在) ②生産性の低さ (労働集約的) ③消費者ニーズへの対応 （産地と消費者の情報の乖離）
7. 流通 どこにいても 美味しい食材が届く 卸売市場内取引金額(2) 6.2兆円 国内農林漁業従業者(1) 219万人 プラットフォーマーとして生鮮流通のあり方をアップデート 生鮮流通に新 しい循環を 消費 生活の中で 食に楽しみを感じる 飲食料の国内最終消費(3) 76.3兆円 7 情報技術の活用の遅れた生鮮流通をデジタル中心の流通にアップデートすることで、多種多様な食品が楽しめる世界の実現へ 生産 付加価値の高い 持続可能な供給 (1) 総務省 2022年9月「労働力調査」 (2) 農林水産省 令和3年度「卸売市場データ集」 (3) 農林水産省 平成29年10月「卸売市場を含めた流通構造について」
8. 生鮮流通を舞台に展開中のサービス 8 情報技術の活用の遅れた生鮮流通をデジタル中心の流通にアップデートすることで、多種多様な食品が楽しめる世界の実現へ 毎日の食卓に 新しい感動と冒険を フード業界に特化した 人材紹介サービス 人材紹介 飲食店向け 生鮮品卸売EC EC 店舗 BtoCコマース HR BtoBコマース sakana bacca フード人材バンク 魚ポチ since 2014 since 2017 since 2014
9. 沿革 9 * 1 卸売市場内で、卸売業者と小売業者を仲介する 業者のこと * 2 水産物の競りに参加する権利 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2014.3 飲食店向け食品EC 魚ポチリリース 2015.10 大田市場に水産仲卸*1子会 社 ㈱フーディソン大田 設立 2018.6 魚ポチで野菜の 販売開始 2020.4 魚ポチで肉及び 資材の販売開始 2013.4 会社設立 2014.12 鮮魚小売店sakana bacca 1号店オープン 2017.4 食品事業者向け人材紹介 フード人材バンクリリース 2019.3 JR東日本グループとの連携で 初の駅ナカ店舗オープン 2022.12 東証グロース市場に上場 2023 2024 2025 2025.5 魚ポチ登録店舗 4万店突破 2025.3 sakana bacca 埼玉県初出店 2021.2 豊洲市場水産部の 買参権*2取得
10. 創業からの売上高推移 10 (1) 2016/3期以前は単体、2017/3期以降は連結 2013年の創業以来プラットフォームを拡大し増収を継続
11. 巨大産業である食品分野のEC化はこれから成長期に 11 食品分野のEC化率は2023年で4.3%と他カテゴリーに比べ低く、EC化余地が高い EC市場規模 EC化率差 食料、飲料、酒類 高いポテンシャル 生活家電等 4.3% （兆円） 42.9% ECの浸透 1.2兆円 2.9兆円 2.4x 30%超 (1) Eコマースの市場規模及びEコマース化率は経済産業省「令和5年度 電子商取引に関する市場調査」及び経済産業省「平成26年度我が国経済社会の情報化・サービス化に係る基盤整備（電子商取引に関する市場調査）」を参照。グラフは当社作成 食品ECの拡大 高い市場ポテンシャル 2023年 2014年
12. 当社グループの強みの源泉 12 規制産業のインサイダー ▪ 卸売市場内の権利 ▪ 調達ネットワーク テクノロジーの活用 魅力的なビジネスモデル ▪ 複雑な鮮魚流通に適したソフトウェ ア開発 ▪ FFCによる物流効率化 ▪ 垂直統合プラットフォーム ▪ 高いユーザーエンゲージメント 参入障壁の高い業界のインサイダーでありながら、そこにテクノロジーを掛け合わせ、魅力あるビジネスモデルを構築して いることが当社グループのユニークさ
13. 2. 各事業の紹介
14. BtoB BtoBコマース 飲食店向け食品Eコマース 日本中の産地をつなぎ、食材と料理人の最高の出会いを 「魚ポチ」 飲食店向けの鮮魚を中心とした仕入れサービス。大田市場に自社の物流拠点を持つことで情報と物 流を繋げ、鮮魚をはじめとした食材のスムーズな仕入れを実現。 うお 数名で店舗運営しているので時間がない ユーザーの課題 朝、市場に行かないと商品が決まらない 高品質食材・珍しい食材も欲しい 魚ポチの提供価値 ▪ スマホで簡単注文 ▪ 店先配送 ▪ 午前3時まで受付、最短翌日配送 ▪ 午後3時半から翌日分の発注可 ▪ プロのバイヤーによる透明性の高い情報 提供 ▪ 全国の産地から仕入れる鮮魚多数 主なユーザー層 中⼩飲⾷店
15. 私達の強み 15 卸売市場内の流通機能 全国の産地との独自のネットワーク 全国の産地やメーカーとの独自ネットワークと卸売市場のネットワークにより、バランスの取れた強固な商品調達基盤を有 し、距離に応じて最適な配送手段と連携することで、多様な食材を鮮度高く効率的に配送するサービスを構築 中央卸売市場内に自社の流通機能を持つことで、コールド チェーンで繋ぎスピーディーにユーザーへの食材供給が可能に
16. 魚ポチのビジネスモデル 全国の産地や市場仲卸から食材を仕入れ、飲食店に出荷・配送する卸売のモデル 16 産地/ 卸売市場 飲食店 水揚げ・入荷情報 発注 商品情報配信 スマホ等から注文 納品 自社便等で 店頭まで配達 物流 情報流 フルフィルメントセンター(1) (大田市場内/近郊) 魚ポチサイト 販売先 仕入先 ビジネスフロー (1) 以降“FFC”と記載
17. 川上から川下まで繋がったシームレスなプラットフォーム 現在の生鮮流通システムは AI やインターネットが発明される以前に設計されており、最新のテクノロジーを駆使すること でより利便性の高い流通システムの実現が可能。当社は分業化された流通機能を一気通貫で連携したシステムを構築し生産 性の向上を実現 17
18. BtoC BtoCコマース 失われつつある町の鮮魚店を現代的にアップデート。産地仕入れの高鮮度の鮮魚や高いデザイン 性、商品企画力を軸に、東京都内８店舗に展開中。 毎日の食卓に感動と冒険を 「sakana bacca」 スーパーマーケットの魚は鮮度や商品ライ ンナップに満足できない ユーザーの課題 魚を食べたいが種類も調理方法もよくわか らない 食に関する学びや体験をする機会が少ない sakana bacca の提供価値 ▪ 市場直送の鮮度 ▪ 専門店ならではの鮮魚多数 ▪ プロによる安心な説明 ▪ ⾷体験を追求した企画の実施 ▪ 産地と連携したプライベートブランドを 展開 主なユーザー層 生活者 いつも新しい発見のある街の魚屋 サカナバッカ
19. 店舗一覧 19 食への関心度が高い生活者の多い路面3店舗（中目黒・都立大学・中延）と、駅利用客が多いエキナカ6店舗 （五反田・品川・新橋・東京・丸の内・大宮）、合計9店舗展開 グランスタ丸の内 五反田 新橋 グランスタ東京 エキュート品川 中延 エキュート大宮 3/11 NEW OPEN 中目黒 都立大学
20. HR HR フード業界の人材紹介エージェント 食の職人を憧れの仕事に専門技術をすべての人に 「フード人材バンク」 自社で鮮魚小売店を運営しているため、高い業界理解をもち人材の最適なマッチングが可能。 大手の人材紹介会社のデータベースはオ フィスワーカー中心 ユーザーの課題 人材紹介エージェントに技術レベルについ て話しても理解されない 採用チャンネルがアルバイトをターゲット にしたものしかない フード人材バンクの提供価値 ▪ 食産業に特化したデータベース ▪ 高い業界理解のあるエージェント ▪ 食産業の正規雇用の紹介 主なユーザー層 飲食店、スーパーマーケット、食品工場 など
21. フード人材バンクのビジネスモデル 当社のキャリアコーディネーターが求職者と求人企業のマッチングを行い、成功報酬として紹介手数料を得るビジネス。 求職者は無料 求職者 求人企業 登録・相談 求人の紹介 候補人材の紹介 紹介手数料 21
22. 3. チームとカルチャー
23. カルチャー フーディソンでは多様なメンバーが同じ価値観・判断基準をもって自律的にビジョン達成に向けて行動できるよう4つの バリューを定めています Think Big 型を破ろう Full Commitment 全力でコミットしよう Team Means More チームでやろう With Integrity 誠実であろう 挑戦する気持ちを忘れず、変化を起こそう 情熱を持ち、高い当事者意識でやりきろう 多様性を活かして、最高のアウトプットを生み出そう 責任を持って、いつも人に誇れる行動をしよう 23
24. 事業部門 事業部と全社横断の部門で構成 *上記は概要図であり実際の組織図とは完全に⼀致しておりません。 組織構成 24 ⿂ポチ事業部 (47 名) sakana bacca 事業部 (142 名) ※パートナー多数を含む フード⼈材バンク事業部 (33 名) 全社横断部門 経営管理部 (19 名) システム開発部 (7 名)
25. ©2025 foodison,Inc. 
 メンバー構成 フーディソンでは年齢や前職、性別にかかわらず多様な人材が活躍しています *いずれも2025年3月時点。男女比率は戸籍上の性別を集計 水産商社・メーカー 卸売市場 漁協組合 鮮魚店 量販店 百貨店 飲食チェーン 人材コンサル 経営コンサル シンクタンク テレビディレクター デベロッパー 銀行 不動産仲介 中古車販売 旅行代理店 グランドスタッフ ゲーム・SNS ITベンダー Webマーケ フィンテック ヘルステック 通販・EC デザイナー 電機メーカー カスタマーサポート エステティシャン 教員 学習塾講師 秘書 ジョッキー ロードバイクレーサー パーソナルトレーナー ラグビーコーチ etc. 前職一覧 25 社員のみ アルバイト 含む 従業員の男女比率 年齢構成
26. 固定時間労働制（9時-18時）、シフト制、フレックスタイム 制、リモート勤務 など ※職種によって勤務体系は異なります *雇用形態・職種により異なることがありますので詳しくは面接時などにお聞きください 勤務体系 休暇 ワークツール‧環境 法定の出産・育児・介護休暇に加えて 慶弔休暇、結婚休暇（5日）、夏季休暇（年3日）など ※取得可能期間、日数は毎年変動があります ※(株)フーディソン大田は夏季休暇はありません Google Workspace / Notion / Slack 社内コミュニケーションはSlack,ナレッジはNotionに集約。 ExcelではなくGoogle Spreadsheetをよく使います。 直近は生成AIも積極的に活用中。社内ルールの整備も進んでいます。 基本の働き方 26
27. 食の福利厚生 フーディソンでは以下のような食を楽しむための 各種福利厚生を設けています。 • 魚ポチ社内販売 魚ポチの商品を販売価格の20%OFFで購入できる制度。 購入した商品は、翌日に勤務地に配送されるので、帰宅時にピック アップするだけ。 業務用の高品質食材がさらに安く購入できる大人気の福利厚生です。 • 食べポチ 魚ポチをご利用いただいている飲食店様での飲食補助。 さらに社員同士で行くと補助額がアップ。 • sakana bacca社員割引 sakana bacca各店で販売価格の40%で商品を購入することができま す。 • sakana baccaギフト 離れて暮らしている家族や親戚・友人などにsakana bacca商品（バッ カバックやサカナトエールなど）を送ることができます。1箇所までは ギフト代・送料会社負担。 27
28. 4. Development
29. 開発ポリシー 29 技術は「手段」であり「目的」ではないこと 解決したい「Issue」を達成する為のエンジニアリングであること。 小さな失敗を称賛する 事実を確認する 当たり前の事実をデータに少しずつ変換する。積み重ねが大きな力になる。 成功するには、たくさんの「小さな失敗の過程」を恐れず踏み込む。前に倒れるならば、一歩前進。
30. アジャイル開発でプロダクトに価値を届けています 開発手法 30 主にやること ▪ 開発計画 特定した MVPの開発フェーズを作成する ユーザーストーリーの作成(機能要件) 非機能要件の作成 MVP 検証に当たる KPI の決定等 ▪ 開発 実際の開発を進める ▪ プロダクトレビュー プロダクト開発チームとステークホルダーでレビュー を行い、価値が実現できているか？のレビューを行う ▪ 振り返り スプリント内で発生した課題等の改善点を洗い出す。 チームの進め方等を最適化する MVP特定 開発計画 開発 プロダクト レビュー 振り返り アジャイル 開発プロセス MVP 検証
31. Features & Issues ビジネス PdM とエンジニアの構成で開発を進めています 開発体制 31 マーケティング セールス カスタマーサポート バイヤー ロジスティクス Features 要望 Features Features 課題 Issues Product Problems & Values Features 問題 Problems Features 価値 Values PdM 情報の 精査・整理 エンジニア ※参加可能 価値に変換 PdM エンジニア ※共同で作成 プロダクト バックログ化
32. エンジニアチーム 32 木村 竜介 システム開発部長 2025年3月入社。 高校卒業後、クライミングに ハマりフリーターをしながら 海外クライミングに明け暮れ る。 その後、エンジニアとし て様々な業務に従事。 最近は SRE 領域が主戦場。 システムリアーキテクトや SRE の立ち上げから、SaaS PdM 迄、幅広く対応する。 dwtnb テックリード 2016年4月入社。 社会的意義の高い事業に携わ りたくてジョイン。 生鮮流通の進化にITで貢献する ことが目標。 生鮮流通の複雑かつ広大な業 務ドメインと時間的物理的な 制約に正面から 向き合っている。
33. 魚ポチ EC チーム 33 木村 竜介 システム開発部長 2025年3月入社。 高校卒業後、クライミングに ハマりフリーターをしながら 海外クライミングに明け暮れ る。 その後、エンジニアとし て様々な業務に従事。 最近は SRE 領域が主戦場。 システムリアーキテクトや SRE の立ち上げから、SaaS PdM 迄、幅広く対応する。 縣 響也 フルスタックエンジニア 2020年10月入社。 コロナ禍を機に独学でプログ ラミングを身に着け、未経験 でフーディソンに入社。 現在は魚ポチのバックエンド を中心に、各部署のデータや CRMの整備にも力を入れてい る。競技プログラミングに傾 倒している。 岡村 也寸志 フルスタックエンジニア 2025年7月入社。 前職では新卒入社した会社に てモバイルゲームの運用開発 に従事。バックエンド(Rails) を主な技術領域としつつ、 ゲームクライアントにも挑 戦。チームリーダーとしてタ スクの管理やメンバーのサ ポートなども経験。プライ ベートではゲームで徹夜して います。
34. SCM チーム 34 石川 一成 フルスタックエンジニア 2024年9月入社。 前職では toC 向けのグルメア プリにおいて主にバックエン ドの開発を担当。より深く食 のドメインに携わりたくて フーディソンにジョイン。 趣味はフットサル後にお酒を 飲むこと。 O.Y フルスタックエンジニア 2024年10月入社。 大学院卒業後、複数スタート アップ企業でtoC,toB問わず幅 広い領域の事業に携わる。 技術面では主にiOS,Androidア プリ開発を経験し、前職では スマホアプリ開発組織のリー ダーを務める。技術は課題解 決のための手段として捉え開 発を進めている。 dwtnb テックリード 2016年4月入社。 社会的意義の高い事業に携わ りたくてジョイン。 生鮮流通の進化にITで貢献する ことが目標。 生鮮流通の複雑かつ広大な業 務ドメインと時間的物理的な 制約に正面から 向き合っている。
35. その他 35 Ruby biz グランプリ 2025にて特別賞を受賞 水産業のDXを牽引する魚ポチ、Ruby活用の先進事例として 「Ruby biz Grand prix 2025」で特別賞を受賞 「生鮮流通に新しい循環を」をビジョンに掲げる株式会社フーディ ソン（本社：東京都中央区、代表取締役CEO山本徹、証券コード ：7114、以下 当社）が運営する飲食店向け生鮮EC「魚ポチ」が、 2025年11月6日（木）に島根県松江市で行われた、Rubyを活用し た先進的なビジネスを表彰する「Ruby biz Grand prix 2025」に おきまして、特別賞を受賞しました。 Ruby biz グランプリ実行委員会によるプレスリリース ：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.0000168 62.html
36. バックエンド開発環境 36 言語 Langueage アプリケーション サーバー Application Server データベース Database 通信 Protocol その他 Other REST API 
 EC2
 Fargate
 Aurora Serverless 
 log Management 
 オブザーバビリティ Observability
37. クラウドインフラ 37 Network Layer Transport Layer Application Layer Database Layer Observability Layer Analytics Layer Route53 
 CloudFront 
 API Gateway 
 ALB 
 EC2 
 Fargate 
 Lambda 
 Aurora Serverless 
 Elastic Cache 
 S3
 OpenSearch 
 Serverless 
 CloudWatch 
 Storage Layer IaC AWS CDK 

38. フロントエンド開発環境 38 言語 Langueage ライブラリ フレームワーク ビルドシステム
39. データ基盤開発環境 39 データレイク ローデータ Athena 
 Aurora Serverless 
 Google Sheets 
 ビジュアライゼーショ ン
40. Android アプリケーション開発環境 40 言語 Langueage その他
41. AI の活用 41 必要であれば適宜導入しています
42. 5. Developer Issues 開発の課題
43. Developer Issues 開発の課題 - エンジニアリング - 43 現実と向き合いながら、一緒に課題を解決してくれる仲間を探しています 項目 Status Issues レガシーフロントエンドシステムからの刷新 進行中 古い VueJS やビルドシステムで動作している。 React + Remix でアーキテクチャを刷新 商品データの構造化 完了 EC の成長フェーズ期における壁。魚という規格が難し いかつ、小ロット、多品種のビジネス特徴が SKU の構 造化に影響して、オペレーションやグロースに影響して いる。 モノリシックなインフラからの脱却 進行中 インフラのブラックボックス化と一つの EC 2 に相 乗り構成で、複雑化している。 また、巨大なロードバランサー問題もある。 Rails のアップグレード 計画中 メインの魚ポチは現在 6 系で動作している
44. Developer Issues 開発の課題 - エンジニアリング - 44 現実と向き合いながら、一緒に課題を解決してくれる仲間を探しています 項目 Status Issues データ基盤の構築 完了 データレイクのみの配置でデータマートやデータガ バナンスがまだ未整備。 各種ライブラリのアップデート 計画中 バックエンドのライブラリやフロントエンドのライ ブラリのアップデート対応が後手になっている。
45. Developer Issues 開発の課題 - 組織 - 45 現実と向き合いながら、一緒に課題を解決してくれる仲間を探しています 項目 Status Issues フロントエンドの知識が足りない 計画中 メンバーにフロントエンドの高度な知識を有してお らず、攻めのフロントエンドができない。 暗黙知から形式知への変換 改善中 創業期から成長期フェーズにあるシニア層の離脱が発生 して、暗黙知の転換を行わないといけない問題が顕在化 少数精鋭からの脱却 進行中 ビジネス規模が大きくなったのと、シニアプレイ ヤーの離脱で少数精鋭での開発が厳しくなってきた
46. 6. 評価制度・キャリア支援
47. フーディソン社内で評価されるメンバー スキルや目標達成はもちろんのこと、 どれだけバリューに沿った行動ができ ていたかを重視しています 47 日々の行動の バリュー合致 目標達成 ポジションに 応じたスキル ここが 重要
48. 評価制度 能力評価によって給与レンジを決め、行動評価で給与レンジ内での給与アップ・ダウンを決定します。賞与の有無、金額 は業績評価によりに決定 48 賞与 基本給 ＋ 行動評価 業績評価 能力評価 職種別のスキル評価により グレードを決定（年１回） グレードにより給与レンジ が決まる バリュー体現度を評価 （年2回）給与アップ・ ダウンに反映 同時に同僚や部下からの 360度フィードバックも 行う 業績目標に対する達成率 に応じて業績連動賞与を 決定（年２回）
49. 能力評価指標について Confidential ｜ 
 49 ピープルマネジメント 育成、メンタリング、評価、コミュニケーション計画、 目標設定を行い、 メンバーのエンゲージメントを調整する能力 プロセスマネジメント 業務プロセスを整理して効率性を上げる能力 プロジェクトマネジメント プロジェクトの QCD をコントロールする能力 テクノロジーマネジメント 技工・技能の能力 プロダクトマネジメント プロダクトの価値を届ける能力 エンジニア固有の 5つの評価軸でグレードを設定しています
50. 能力評価指標について Confidential ｜ 
 50 各指標共通で影響力の広がりでレベリングを設定 Level 5 Level 4 Level 3 Level 2 Level 1 影響力 低 高 Level 1 自分自身に影響を与える Level 2 同僚に影響を与える Level 3 自チームに影響を与える Level 4 開発組織全体に影響を与える Level 5 組織全体に影響を与える
51. キャリア支援制度 フーディソンではメンバーの成長を支援するため以 下のような各種制度を設けています。 • #z-books 書籍購入費用の全額補助。Slackチャンネル#z-booksにレビュー を投稿が条件で一人当たり回数無制限 • キャリアチャレンジ制度 新規の採用ポジションに対して社内から応募を受け付け • Eラーニング 会社が契約しているツールで自己研鑽をサポート(人数制限あり) 51
52. 7. 選考プロセス
53. 選考プロセス フーディソンの選考プロセスでは候補者と会社双方がいかに誤解なく理 解しあえるかを重視して設計しています。そのために面接という手段に 限らず選考を行い、スキル/カルチャー/ミッションの観点でフィットの 見極めを行います。 内定・オファー面談 最終面接 人物面接 技術面接 コーディングテスト 書類選考 カジュアル面談 *応募職種、雇用形態によりプロセスは異なります 2-4週間程度 53 ※ 基本両方合わせて実施
54. APPENDIX
55. AI の活用について
56. ITイノベーションによる変化は「守‧破‧離」 Confidential ｜ 
 56 AI による確変スイッチが⼊っている現状で、組織が前提として考えていかなくてはいけない事 守 破 IT イノベーショ ンによる破壊 ビジネスの破壊 プロセスの破壊 X 離 破壊による⼩さ なプレーヤーの 出現 集約 AI の活⽤で重要な事 新たな「破」を求める企業であれば 「破」を⽣む AI ⼒が求められ、 既存領域リーディングプレーヤーは 「変化」に対応する AI ⼒が 求められる。 「破」を求める企業と「変化」を対 応する企業の共通点は、「⽣産性」 に⼤きな変化が出る。 「⽣産性」の変化によって我々の仕 事の変化は領域の境界線がなくなる こと。 AI 以外の領域でも「学ぶ事を恐れ ない⼈材」が、破のフェーズでは重 要と考えている。 ビジネス レイヤー 領域 Aの ⼤きな プレーヤー 新たな⼤きな プレーヤー 破壊による⼩さ なプロセス プロセス レイヤー 既存のメジャー なプロセス 新たな⼤きな プロセス AI エンジニアリング AI ビジネス 新たなツールや サービスの出現
57. 領域 A 領域 B 領域 C 「AI」が「⼈」に変化を求めること Confidential ｜ 
 57 業務遂⾏能⼒の補完を AI を使う事によって「⼈」の⽣産性と流動性に⼤きな変化を⽣むはず アシスタント AI とオートメーション AI わからない領域の低レイヤーは「AI と壁打ち」する ことで「⼈」は「何もわからない」から「なんとな くわかる」がデフォルトになる。(アシスタント AI) 領域の深さは、なんとなくわかったコトに対して 「読み解く⼒」と「⼈」の変数のような 数字では測れないものが多数あるので 「⼈」が判断しないといけない。 「領域の深さ」があるエキスパートは、⾃分の担当 領域をオートメーション AI を使って、ジェネラリス トに移譲、またはオートメーションが加速的に進む はず。 広さはアシスタント AI が補助し、 深さはオートメーション AI が補助する関係になると 思われる。 低 ⾼ 業務領域の広さ ⾼ 低 業務領域の深さ アシスタント AI がサポートする領域 オートメーション AI がサポート する領域 ⼈が判断する 領域
58. ジェネラリストの⼈材とエキスパートの⼈材で組織が AI 活⽤で重要なコト Confidential ｜ 
 58 ジェネラリストは「学習⽀援」のアシスタント AI の活⽤で隣の領域に⾶び込む⽀援を エキスパートは「暗黙知のナレッジ(AI ルールベース)化による形式知」のナレッジ化が求められる ⼈ x 領域 x ビジネス ジェネラリストタイプの⼈材は、 AI に全てをやってもらうのではなく、 copilot のようなアシスタント AI で 学習⽀援をベースにして深さを獲得する。 エキスパートタイプの⼈材は、オートメー ション AI を活⽤して、ナレッジベースの汎 化を⾏う。 ルールを⾔語化できない⼈が、オートメー ション AI を活⽤しようと思うと、「⼈」が 「ハルシネーション」を引き起こすリスク がある。 領域 A 領域 B 領域 C 低 ⾼ 組織内の⼈の「リテラシー」の浸透度 ⾼ 低 暗黙知から形式知の変換度 エキスパートが オートメーション AI を利⽤する領域 ⼈が判断する 領域 仕事の領域 A 仕事の領域 B 仕事の領域 C アシスタント AI で学習⽀援を⾏う 汎化 (ルール化) 専⾨性
59. リテラシーとナレッジ Confidential ｜ 
 59 ジェネラリストは「やったことがない領域を恐れない」踏み込む⼒ エキスパートは「暗黙知のナレッジ(AI ルールベース)化による形式値」のナレッジ化が求められる 組織内の⼈の領域に広さ ⾼ 低 暗黙知から形式知の変換度 ⾼ 低 AI を利⽤して ビジネスが成⻑する状態 AI を利⽤して ビジネスが停滞する状態 エンジニア アシスタント AI ビジネス エキスパート エンジニア エキスパート ビジネス オートメーション AI オートメーション AI アシスタント AI 広く深い エンジニア 広く深い ビジネス
60. 組織が AI を活⽤するとは？ Confidential ｜ 
 60 ビジネスもできてエンジニアリングもできる中間層が AI によって⽣まれてビジネスとエンジニアリング の境界線がより⼀層なくなる循環を作るのが組織としての 「AI 活⽤」の本当に重要な所 領域 A 領域 B 領域 C ビジネス エキスパート エンジニア エキスパート ビジネス ジェネラリスト エンジニア ジェネラリスト 汎化 ⽣産性 組織としての 良い循環 ジェネラリスト エキスパート 境界線を断ち切る ナイスミドル