AI時代の開発組織デザイン

日本マイクロソフト株式会社、リンクドイン・ジャパン株式会社の共催のイベント「カルチャーが決めるAI開発組織の未来 ─ Microsoft × LinkedInと考える成長戦略」でフリー株式会社 VPoE竹田が登壇した際の資料です。

Transcript

1. AI時代の開発組織デザイン 
 どうやって AIネイティブな組織になっていくか 
 - 変えるべきこと、変えないこと -
 2025/10/02

2. 2 ⽵⽥ 祥 / Yoshi Takeda web Engineer 2005~ 執⾏役員 VPoE 2021~ freee株式会社 常務執⾏役員 VPoE Product Manager Engineering Manager freee 2018 ~ Now
3. 3 VPoEとしての主な責務 
 
 ◦ freeeの開発組織作り全般の戦略立案、実行 
 ◦ Dev Branding含むエンジニア採用の総合的な責任 
 ◦ 各地方拠点、グローバル拠点の立ち上げや運用 
 ◦ ※これら全てに対する AI前提のデザイン 

4. 4 趣味：うさぎ x4を触りまくること 
 ※うさぎを飼いたいと思っている方はぜひ声をかけてください 🐇

5. # 今回お話しすること
6. 6 前提情報
 1. freeeの事業、プロダクトのご紹介 (さらっと)
 2. プロダクトリリースと組織拡大の歴史 
 本題 3. AI時代の開発組織デザイン - 変えるべきこと、変えないこと - 仕組みや体制など幅広く事例を共有
7. 1. freeeの事業、プロダクトのご紹介
8. 会社概要 Corporate Overview
9. 9 スモールビジネスを、世界の主役に。 
 MISSION
10. 10 VISION だれもが⾃由に経営できる 統合型経営プラットフォーム。
11. 11 従業員数 1,901⼈ ※従業員数は、2025年6⽉末の連結会社の正社員総数
13. 13 経費精算 ⼈事労務 電⼦契約 固定資産 請求管理 会計 ⼯数管理 販売管理 会計‧⼈事労務‧販売管理を核とした 統合型経営プラットフォーム 電⼦稟議 債権債務 管理
14. 14 👇
 https://www.freee.co.jp/products/ 

15. 15 最近新キャラを推してます (LINEスタンプあります )
 Sweee
 スイー

16. 2. プロダクトリリースと開発組織拡⼤の歴史
17. 17 プロダクトリリースと開発組織拡⼤の歴史 プロダクト リリース (⼀部) freee 会計 freee ⼈事労務 freee 会社設⽴ freee 開業 freee 申告 freee finance lab freee アプリ ストア freee プロジェ クト管理 freee カード freee販売 freee業務 委託管理 freee 福利厚生 エンジニアは 右肩上がりで増加 毎年複数の プロダクトをリリース
18. 18 freeeの開発組織の特性 ‧新プロダクトを毎年リリース ‧ 開発組織の⼈数はスケールし続けている   - エンジニアの数は1⼈からスタートし、現在は500⼈over   (特に2021年からは年に100⼈overの増加)   - AI時代においてもHC拡⼤を継続している ‧地⽅やグローバルの拠点、新規プロダクト⽴ち上げなど  新しい組織の⽴ち上げも頻繁に⾏っている   - 特定の局⾯においてはスタートアップ的な状態も多く存在   - ベンチャーマインドが⾮常に強い会社
19. 3. AI時代の開発組織デザインと仕組み - 変えるべきこと、変えないこと
20. 20 freeeにおけるAI活⽤へのスタンス 「社内外両⾯でAIを使い倒し、AIネイティブな状態へ」 プロダクトにおけるAI活⽤ ⾃分たちの仕事におけるAI活⽤
21. 　 　 「変えるべきこと」
22. 22 変えるべきこと • これはもう⼭ほどある 🌋 • freeeにおいても 「社内のあらゆる創造活動‧組織活動の動⼒源を         AIファーストな形で再設計‧再実装している」 • 2023年から本当にあらゆる業務や環境を再設計してきたので その取り組みのコアを紹介します。参考になれば幸いです。 (粒度様々なので、組織フェーズや状態に応じて参考にしてください)
23. 23 AIシフトの波は変化が⼤きすぎて 正直なにから⼿をつけたらいいか難しい
24. 24 まずはAI活⽤の「量」と「質」に分けて 設計すると進めやすい
25. 25 1. まずは「量」を増やすことから始める 2. 次に「質」を上げていく 3. AI活⽤を組織カルチャー、組織設計に根付かせる 組織のAIシフトの3ステップ(freeeの場合) ※真のAIシフトには「仕組み」と「組織」両⾯が必須なので、両⽅の話をします
26. 　 　 1. まずは「量」を増やすことから始める
27. 27 具体的な効果の一例 
 コーディングエージェント利用率 
 100% / 2025/09末時点
 (※4月頃は45%くらいだった )
 
 社内AI基盤上に構築されたアプリ数 
 1913個 / 2025/09末時点
 (※非エンジニア職が非常に多く利用 )

28. 28 1. まずは「量」を増やすことから始める ひたすらに全員がAIを使い試し、⼿に馴染ませ     「常に⾝近にAIがいる状態」を当たり前にする。 • 社内AI基盤の構築 ◦ 安全性の担保、利⽤状況の可視化 • AI推進チームの新設 ◦ AI利⽤を推進する専⾨チームの組成、エンジニア経営メンバーと協業 • CTO直下のAI予算確保 ◦ ダイナミックな予算執⾏、⼗分なボリューム freeeでの具体的な施策例 

29. 29 社内AI基盤の構築(※AIモデル呼び出しのプロキシ) freeeでの具体的な施策例 
 Raw Output
 Raw Input
 Safe Input
 Safe Output
 Proxy
 PC
 Model
 Provider
 • 安全性の担保 
 ◦ 社内LLM基盤を通して、モデルプロバイダ と接続するプロキシサーバを構築
 ◦ プロキシでは入力のマスキングと出力の ガードレールを構築
 ◦ 実行コマンドを解析し、危険なパターンを チェック。さらにLLMでリスクレベルを判定。 MCPも同様にチェック
 
 • 利用状況の可視化 
 ◦ 開発者ごと、ツールごとのtoken数やリクエ スト数を計測し、詳細な利用状況やコスト内 訳を独自に集計

30. 30 社内AI基盤の構築(※全社員向け、ノーコードで使えるLLMアプリ構築基盤) • 安全性の担保、利用状況の可視化 
 ◦ こちらも前述のプロキシを通して 実行されるため同様
 
 • 利用ハードルの低減 
 ◦ 社内アカウントを持っている人な ら誰でもRAGやワークフローを 使った LLMアプリを作成・活用で きる
 ◦ R&D関連ファンクションメンバー 以外も積極的に活用
 freeeでの具体的な施策例 

31. 31 AI推進チームの新設、ボトムアップ/トップダウン両輪での推進の軸に。 • ボトムアップでの推進 
 ◦ 入社時の環境設定手順に組み込み 
 ◦ 社内Slack, 社内ブログによるプラクティスの 共有。AI活用社内勉強会の実施
 ◦ 熟練者とのモブプロやライブコーディング
 
 • トップダウンでの推進 
 ◦ エンジニア経営メンバーと協業
 ◦ AI合宿、強制AIデーなど、開発組織全体を巻 き込んだムーブメントを起こす
 freeeでの具体的な施策例 

32. 32 CTO直下のAI予算確保 • ダイナミックな予算執行 
 ◦ CTO決済で面倒な承認フローをショートカットで きる(※ガバナンスは担保)
 ◦ お金が必要な場面に最速で対応
 
 • 十分なボリューム 
 ◦ 意思決定時点では投資的な意味合いも強かっ たが、強い意志でしっかりとしたボリュームを確 保
 freeeでの具体的な施策例 

33. 33 具体的な効果の一例 
 コーディングエージェント利用率 
 100% / 2025/09末時点
 (※4月頃は45%くらいだった )
 
 社内AI基盤上に構築されたアプリ数 
 1913個 / 2025/09末時点
 (※非エンジニア職が非常に多く利用 )

34. 　 　 2. 次に「質」を上げていく
35. 35 2. 次に「質」を上げていく AI活⽤の「量」が具体的な効率化、Productivityの向上     という「質」としての結果に繋がっていく状態を作る • AI特区、AI駆動開発チームの新設 ◦ 変化が⼤きいAI関連技術の先⾏検証、活⽤ガイドラインの策定 • AI Agent基盤の構築 ◦ プロダクションレベルでの開発⽔準に到達させる freeeでの具体的な施策例 

36. 36 AI特区、AI駆動開発チームの新設 変化の早い AIツール特有の課題へのソリューション 
 • AIの急速な技術進歩に対応しながら、前例の少ないセキュリティリスクの適切な管理が必要
 • 企業、プロダクトとしての安全性確保と技術革新の両立が必須
 AI特区
 
 • 特区認定されたチーム/メンバーに限定し て、最新のAIツールの使用を許可
 • 各種意思決定フローにおいて優先的な対 応
 • 早いサイクルでの検証と評価を実施
 AI駆動開発チーム 
 
 • AIツールに関わるリスクや課題に対処する専門 チーム
 • 社内向けのガイドラインや開発者向けのLLM基盤 機能の開発
 • 迅速な組織への導入とインパクトの最大化
 freeeでの具体的な施策例 

37. 37 AI特区、AI駆動
 チームでの 
 AIツールの評価 
 ガイドライン 
 策定と基盤構築 
 専門チームによる 
 全社展開&運用
 安全な環境、限られたメン バーによるスピーディーな 検証サイクル 
 特区で得られた知見を形式 知&基盤化。全社展開のた めのセキュリティ対策 
 AI推進チームによるスピー ディーな展開と 
 継続的な評価 
 freeeでのAIツール検証フロー 
 
 freeeでの具体的な施策例 

38. 38 AI Agent基盤の構築(※こちらはまだ公開情報少なめ) • プロダクションレベルの AI Agentを最速で構築 するためのフレームワーク 
 
 ◦ セキュリティ 
 ◦ 適切なロギング 
 ◦ 可用性
 ◦ コストコントロール 
 ◦ 認証、認可 
 ◦ デザインシステム 
 ◦ etc…
 AIエージェント 
 「 freee AI(β) 」
 freeeでの具体的な施策例 

39. 39 AIクイック解説 
 会計
 経営者
 その場で聞けるクラウドCFO
 β版提供中
 具体的な効果の一例 

40. 40 まほう経費精算 
 経費
 従業員
 領収書を撮るだけのカンタン経費申請
 業務フローを変えずカンタン導入
 β版提供中
 具体的な効果の一例 

41. 　 　    3. AI活⽤を組織カルチャー    組織設計に根付かせる
42. 42 これ知ってる⽅いますか？ (いたら相当レアです)
43. 43 実はこれ「freeeの初期のロゴ」 クラウド上のAI CFOが⾃動で社内の データを分析し経営をサポートする ということを10年前から⽬指していた (雲の上に乗ってて分かりやすい)
44. 44 こんなに昔から「AI」や「⾃動化」が 前提にあった会社でも やはり最初はAIへの不安、懐疑⼼が 強いメンバーも結構多かった ＝これを乗り越えないと進まない
45. 45 3. AI活⽤を組織カルチャー組織設計に根付かせる 「AIを活⽤している⼈が称賛される」という価値観を作る 既存社員、これから⼊ってくる⽅、全てのメンバーに適⽤する • AIマニア認定制度 ◦ AIをより使いこなしている⼈を可視化。称賛し、事例化する • AI情報の積極的な発信、採⽤基準への組み込み ◦ 今回のように内部情報を積極的に公開 ◦ この中⾝を⾒て「⼊りたい」と思う⼈を引き寄せる freeeでの具体的な施策例 

46. 46 AIマニア認定制度 freeeでの具体的な施策例 
 • bynameでAI利用量とそこからのアクティビ ティを計測。一定の期間、一定の水準を超える と「AIマニア」と認定 
 ◦ AIマニアになると、一部AIツールの利用選択 肢が広がるなどいくつかの特典あり
 ◦ slackのバッチなどももらえる
 ◦ 全員がいつでも状況を見れる
 
 • みんなでAIマニア目指そうぜという世界観 
 ◦ 全社OKRに載せるレベルで、AIマニアになる ことを全社的に促進
 ◦ チーム内でのノウハウ共有などが加速度的に ブーストされていっている

47. 47 AI情報の積極的な発信、採⽤基準への組み込み • AI Dev Branding責任者をアサイン 
 ◦ freeeの利用実態を含め、どういった形で誰に 向けて発信するか、そのメッセージング戦略を 常にアップデートしながら発信
 
 • これから入ってくる方に関しても妥協なし 
 ◦ 採用EVにおいて、AIの活用度を評価項目の 一つに追加
 ◦ AI活用度を確認するための質問やディスカッ ションテーマをエンジニア組織内で日々共有
 https://speakerdeck.com/freee/12geng-xin-freeenoainiguan-suruqu-rizu-mi freeeでの具体的な施策例 

48. 48 ※ある意味で今⽇の本題でもある「採⽤」については後述します  (このあとの「変えないこと」を踏まえて話します) freeeでの具体的な施策例 

49. 　 　 逆に「変えないこと」
50. 50 スモールビジネスを、世界の主役に。 
 MISSION
51. 51 変えないこと • freeeにおいては「スモールビジネスを、世界の主役に。」すること ◦ これは⾔い換えると「顧客価値の追求」ですね ➢ そのためにAIをフル活⽤していく • 「AIをなんのために使うのか」 ◦ この⼿段に溺れ、呑まれないようにすることが⾮常に重要 ◦ その先にあるものがブレると組織はついてこない ◦ 元々⽬指していたものをブーストしたり、さらなる⾼みを⽬指すため にAIを使いこなすべきという考え⽅の柱が⾮常に重要
52. 52 スモールビジネスの顧客解像度こそがすべての鍵。マニアといえるレベルまで顧客のことを徹底的に知る 
 ※AIの活用加速と同じタイミングでこのメッセージングを経営陣から強く発信 
 今年のfreee全社ビジョン：スモールビジネスマニアになる 

53. 53 • freeeはAI時代においても「HC拡⼤を継続」している ◦ AIによる効率化の成果も⾒えており、これまで以上にプロダクトを進 化させるスピードは上がってきている ◦ しかし、改めて実現したいミッションを考えるとまだまだ作りたいも の、提供したい価値が多くあり減速しないという意思決定をした ◦ もちろん組織ポートフォリオ、HC内訳はAI活⽤やそこからの成果をト ラッキングし、しっかりとアップデートする その上での組織としての⽅針
54. 54 • (⾝も蓋もないが) 変化の過渡期にある現状では、AIを使いこなせる達⼈のようなエン ジニアを⾒極めることはまだ難しい&再現性⾼く採⽤するのはかなり難しい ◦ 既に実績がある⼈がいたら最⾼だが、正直かなり少ない ▪ 現時点ではそこまで差が⾒いだせないことも多い ◦ もちろんAIを普段どう使っているかなどの質問はガンガン投げるが、総合して再現 性の⾼い⾒極めはまだ難しいというリアル ◦ この事実を受け⼊れた設計をすることは⾮常に⼤事 その上での採⽤⽅針やプラクティス (freeeがAI時代に年間で何百⼈と採⽤⾯接を⾏ってきた結果)
55. 55 • プリミティブな能⼒、スタンスを⾒極めたほうが上⼿くいく場⾯が⾮常に増えている。 ▪ freeeだと「ユーザへの興味関⼼の⾼さ」「変化への適応⼒」などを必須とする ▪ その組織が⽬指す価値創出のために何でもやれる⼈ ▪ 技術的に超優れている⼈が来ても、その素養がないと絶対に採⽤しない • そのためには、ひたすら採⽤リードを増やしまくることが超重要 ▪ これまでよりも採⽤難易度は上がっているので会う数が⾮常に⼤事 ▪ LinkedIn等の採⽤媒体は本当にめちゃくちゃに活⽤している • マッチする⼈材をしっかりとダイレクトに⾒極めていくことは⼤事 • エンジニア⾃⾝が採⽤したいと思える⼈をピックアップしていく その上での採⽤⽅針やプラクティス (freeeが年間でAI時代に何百⼈と採⽤⾯接を⾏ってきた結果)
56. 　 # まとめ/AI時代の開発組織
57. 57 AI活⽤は「量」と「質」を意識して、仕組みや組織を設計する ◦ まずは全員がガンガン使ってみることが⾮常に⼤事 ◦ その後、そのアクティビティを具体的な価値に変換するために プロダクションレベルの開発で通⽤する「質」を意識する ◦ 仕組み、組織設計両⾯からのアプローチが必須 ▪ どちらか⼀⽅だけでは⼤きな変化は起こせない
58. 58 「AIをなんのために使うのか」から逆算した設計、メッセージングが必須 ◦ freeeはユーザのためにまだまだやりたいことが多くある&AIを使うこ とでそれが更にブーストできると考えているため、組織のスケールを 継続している • AIによって効率化されることでHCを削減している企業も多くある と思うが、現時点ではfreeeはそれを選択していない ◦ ここは各社⽬的によって⽅向性が異なると思うが、⽬的から逆算した 意思決定が⾮常に重要
59. 59 AIによってコードを書くことが効率化されていく中で 開発者も「顧客解像度」を⾼く持ち続けることが強さの源泉になってくる ◦ AI時代においては改めて全員が「ユーザ」に向き合うことが⼤事 ◦ これからの開発組織においては 「AIマニア」 x 「ユーザマニア」が最強のスキルセットになっていく ※ユーザマニアを増やすための組織施策も沢⼭やっているので  もし次回呼んでもらえたらそれを喋ります 😁
60. 60 　 　 ご清聴ありがとうございました！