freee 技術の日 2026 Closing Keynote_AI時代に問われる開発者の力

freee 技術の日 2026のセッション資料です。

Transcript

1. AI時代に問われる開発者の⼒ CAIO 横路 隆 2026年10⽉3⽇
2. 取締役 CAIO 横路 隆 慶應義塾⼤学⼤学院修了後、ソニー株式会社に⼊社。2012年、 現代表取締役CEO佐々⽊とともにfreeeを共同創業。 以来、freee会計の基礎となる機能開発を多数⼿がけ、 freee の技術⾯を牽引。 2015年、CTO就任。2026年1⽉に退任し、新設された CAIO (Chief AI Officer) に就任。 AIを経営の根幹と位置付け、プロダクトと技術を最も理解する ⽴場として、全社AI戦略の意思決定と実⾏に取り組んでいる。 ⽇本CTO協会顧問。
3. AIがコードを書くことが当たり前になった時代。 ものづくりやエンジニアの価値とは何でしょうか？ 皆さんにも、去年と今とでは 全く違う景⾊が⾒えているかと思います。
4. エンジニアとしての仕事の変化 開発の重⼼がコーディングから上流の設計へシフトする⼤きな流れ 従来 課題発⾒ 要件定義 設計 コーディング‧テスト‧検証 上流⼯程 ⾃動化が進んでいる 浮いた時間を上流へ 現在 課題発⾒ 要件定義 上流⼯程 設計 コーディング‧テスト‧検証
5. ものづくりは確実に速くなった プルリクエスト数 YoY 変更⾏数 YoY AI⽣成コードの割合 9⽉時点 1.90倍 3.95倍 89.6%
6. AI時代にユーザーに届けられる体験が変わり、作るものが変わり、 エンジニアに求められる役割も変わり始めている。 経費項⽬を⼊⼒しやすくて 申請を間違いにくいUI/UX 経理体験の 期待は？ 領収書‧決済明細‧経費規程、税法等を 元に⾃動で申請してくれる 簿記に詳しくても、詳しくなくても 素早く仕訳⼊⼒できる 記帳体験の 期待は？ 証憑を集めたら試算表を 提供してくれる 勤怠や⾝上変更情報が集まれば ⾃動で給与計算まで完結できる 労務体験の 期待は？ 情報が簡単に集まり、給与計算と そのチェックまで⾃動で完結できる 従来のSaaS AI時代のSaaS
7. エンジニアの価値は上がったのか？下がったのか？ 「価値が上がった」という⾒⽅ 「価値が下がった」という⾒⽅ • これまで複数⼈で回していたプロジェクトが 数⼈で完結するようになり⽣産性が上がり、 よりアウトプットが増える • これまでジュニアが担っていたコーディング 業務をAIが代替し、エントリーレベルの採 ⽤が減少する‧中⽌される • ⼀⼈でプロダクトを企画‧開発〜販売まで完 結することが容易になる • 同じものが速く作れるなら、 これまでより安くていいはずだと、 開発の単価が切り下げられる
8. 開発者に求められる価値の”焦点”が変わった
9. AI時代、開発者の価値はどのように変わり、 どのような⼒が求められるようになったのか？
10. AI時代に必要な開発者の⼒ ① ユーザーに向き合う⼒ ② 責任をとる⼒ ③ カオスを楽しみ乗りこなす⼒ 本質的な価値を⾼速で問い続ける アウトプットと意思決定に責任を持つ 未来と他⼈の不確実性に向き合う
11. AI時代に必要な開発者の⼒ ① ユーザーに向き合う⼒ ② 責任をとる⼒ ③ カオスを楽しみ乗りこなす⼒ 本質的な価値を⾼速で問い続ける アウトプットと意思決定に責任を持つ 未来と他⼈の不確実性に向き合う
12. エンジニアの役割は上流へシフトし これまでの垣根を超え、課題発⾒のフェーズへ染み出す 課題発⾒ 要件定義 設計 開発‧実装 テスト リリース 運⽤保守
13. AI時代にプロダクト開発はどう変わったか ユーザー課題 開発 顧客価値 プロダクト体験 これまで いま‧これから PdMがヒアリング PdMと⼀緒にEngがフロントへ Q〜半期ロードマップで実装 その場で実装し、 即フィードバックをもらう セグメント向けにhowを設計 1社ずつ要求に応え、 共通部分をプロダクトへ還元 間違いなく素早く ⼊⼒しやすくする AIが代⾏、業務が完結している
14. 個別ユーザーへの価値提供を通して、汎⽤部分をプロダクトへ還元 ①多様なユーザーへ⾼速で価値提供 ③プロダクト‧基盤への還元 freee機能拡張 購買‧⽀払 リピート取引/外貨 経営分析‧可視化 決算サポート/借⼊⾦ POS‧EC 業務システム 決済サービス 請求書‧証憑 ⼈事マスタ‧勤怠 ②汎⽤的な価値の抽出
15. AI時代に必要な開発者の⼒ ① ユーザーに向き合う⼒ ② 責任をとる⼒ ③ カオスを楽しみ乗りこなす⼒ 本質的な価値を⾼速で問い続ける アウトプットと意思決定に責任を持つ 未来と他⼈の不確実性に向き合う
16. AIが出したアウトプットや意思決定に対する責任 セキュリティ 品質‧精度 AIがアウトプットを増やすほど、リスクも⼤ きくなる。ネガティブなインパクトをコント ロールし続けるセキュリティへの責任。 LLMが進化してもプロダクトの良否を決める 責任は⾃分たちに残る。評価指標を決め、 測る‧分析する‧改善するのループを回し続 ける。 AIへのインプット精度 レビュー‧説明責任 裁量や権限を適切に渡せるよう、開発環境や組 織運⽤の整備する。個⼈ではなく組織での活 ⽤、さらにはAIエージェントを巻き込んで環境 を磨き続ける。 チェックはAIに渡すがマージして良いかの 説明責任は渡さない。⼈間が何を⾒るかの ルールはコードで管理し全社で育てる。
17. ⼈間にしかできないことは⼈間が握り続ける AIが出したアウトプットや意思決定に対する責任 セキュリティ 品質‧精度 インプット精度 レビュー 説明責任
18. ⼈間にしかできないことは⼈間が握り続ける 開発者⼀⼈⼀⼈がマジ価値を届け続ける責任 ユーザーニーズを ⾃分の⾜で聞きにいく 何を届けるために 何を作るか 作ったものがマジ価値だ と⾃分が信じられるか その上で AIが出したアウトプットや意思決定に対する責任 セキュリティ 当たり前品質 品質‧精度 インプット精度 レビュー 説明責任
19. AI時代に必要な開発者の⼒ ① ユーザーに向き合う⼒ ② 責任をとる⼒ ③ カオスを楽しみ乗りこなす⼒ 本質的な価値を⾼速で問い続ける アウトプットと意思決定に責任を持つ 未来と他⼈の不確実性に向き合う
20. 我々が向き合っている不確実性 不確実性の源泉の多くは、未来と他⼈からくる ▪ 未来に対する不確実性 • AI時代に⼈間はどのような役割を担うのか • とにかくやってみないと、何が正解になるかを事前に誰も確かめられない ▪ ⼈に対する不確実性 • ユーザーを動かす、メンバーを動かす • 綺麗なロジックや決定論では動かない ▶開発者の価値は、この⼆つの不確実性に踏み込む⾏為に宿る
21. 未来の不確実性を乗りこなす • 時代の変化を読み、技術⼒を武器に社会の進化に繋がる開発をする ◦ 決定論的なワークフローでAIを使う時代からAIが決定論的なツールを使う時代に ▪ freee AIアシスタントの開発 ◦ モデルとハーネスの進化が急速に進化する時代に ▪ オープンウェイトモデルの⾃前デプロイ ▪ freeeのAIのための評価プラットフォームの整備 ◦ AIエージェントがfreeeのユーザーになる時代に ▪ freeeをユーザーが安⼼してAIにタスクを任せられるようシステム要件を整理する
22. 開発組織の進化 プロダクト リリース freee 会計 API公開 freee ⼈事労務 サービス 分割開始 freee 会社設⽴ チーム制 導⼊ freee 開業 クラウド ERP コンセプト 発表 マイクロ サービス化 開始 freee アプリ ストア freee finance lab設⽴ freee 申告 基盤投資 加速 プラット フォーム 元年 新規 プロダクト 加速 freee プロジェク ト管理 グローバル 開発 freee カード Unlimited マルチプロ ダクト 開発本格化 freee販売 制度対応& 基盤投 資加速 freee業務 委託管理 統合flow コンセプト 発表 従業員 ポータル 請求書 カード払い AI投資加速 全社AI ネイティブ カンパニー 化発表
23. freeeの役割定義の変遷と今後の変化 ①会計時代 ②会計+⼈事労務時代 ③マルチプロダクト ④AI時代 会計 コア系プロダクト SaaSプロダクト Next系プロダクト AIエージェント プロダクト HR 個⼈ アドバイザー マルチセグメント 法⼈ MM 業種 セグメント 開発組織 職⼈ ファンクションカット フルスタック PdM PdM エンジニアが 仕様を書く デザイナー デザイナー エンジニア エンジニア プロダクトカット PdL (Product Lead) EM (Engineering Manager) TL (Tech Lead) IC (Individual Contributor) ドメインカット 役割の溶け合い
24. 役割が溶け合った先にある新しい役割 ⼈はファクトリーの品質と顧客価値に責任を持ち、AIは実⾏を担う。⼈の介⼊はセーフティネットとして機能する。 Factory Owner ⼈の役割 Outcome Owner ⼈の役割 出⼒の品質を保つ 本質的な顧客価値を届ける ‧検証設計の厚みを保つ ‧解く課題と優先度を決める ‧環境と権限を整える ‧出す∕出さないを決める ‧何を合意し何を委ねるか決める ‧受け⼊れ基準を定義する ‧基準を外れたらラインを⽌める ‧なぜこの⽅針かを残す ラインと検証を設計 要求の投⼊と出荷判断 実⾏はするが、認知負債‧意図負債は解消できない AIによるファクトリーの稼働 探索 企画 設計 実装 リリース 運⽤ Knowledge Base 企画と開発が同じナレッジを参照し、⽣成 → 判定 → 更新を回す ⼈の役割
25. 不確実な未来を、乗りこなすfreeeのカルチャー [freeeカルチャー①] カオスサーファー 過去の⾃分にとらわれず、⾃分⾃⾝を変え続ける 世の中のAIの進化‧組織の⼤きな変⾰など、 私たちの周りは常に不確実でカオスがいっぱい。 そんな予測不能な変化やカオスを恐れるのではなく、 波乗りのように楽しみながら乗り越えていける ⼈材やマインドが「カオスサーファー」 ※ 参考 : FY19 All Hands 資料
26. 不確実な未来を、乗りこなすfreeeのカルチャー [freeeカルチャー②] ジブンゴーストバスター 過去の⾃分にとらわれず、⾃分⾃⾝を変え続ける ジブンの弱い部分や、次のステップに向けての 伸び代になる部分を「ジブンゴースト」。 組織としても個⼈としてもが今向き合いたいジブンゴーストを⾔語化し、 それに対するフィードバックを貪欲に求め、 ⽴ち向かっていくことを⼤切にしています。 freeeがカルチャーとして創業当初から変わらず⼤事にしてきたことが、 AI時代にも変わらず必要なスキルになる
27. AI時代に必要な開発者の⼒ ① ユーザーに向き合う⼒ ② 責任をとる⼒ ③ カオスを楽しむ⼒ 本質的な価値を⾼速で問い続ける アウトプットと意思決定に責任を持つ 未来と他⼈の不確実性に向き合う
28. freeeはAI時代に何を変えて、 何を変えないのか？
29. freeeは何も変えません
30. むしろ、本当にやりたかったことに向き合う時間が増えた。 カオスを楽しみながら、⾃分⾃⾝を変化させることで乗り越え、 ユーザーに本質的な価値を届け切ることに、責任を持ち続ける。 「マジ価値」 創業当初から掲げている指針は、AI時代も何⼀つ変わらない