AI時代の組織作り：チーム開発から「個人×AI」への移行と、持続可能な「開発資本」の築き方

2026/10/30 TechLead Conferenceの登壇スライド
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Transcript

1. AI時代の組織作り チーム開発から「個⼈×AI」への移⾏と 持続可能な「開発資本」の築き⽅ ファインディ株式会社 浜⽥ 直⼈ © Findy Inc.
2. ファインディ株式会社 プロダクト開発部 VP of Engineering 浜⽥ 直⼈ / Hamada Naoto @hamchance0215 ham0215 naoto.hamada.9 ◆ 2006 株式会社NJK (現 株式会社NTTデータNJK) システムエンジニアとして、WebアプリケーションからWindowsアプリケーション、サーバー構築 やビッグデータ基盤の開発など様々な開発プロジェクトを担当 略歴 新卒でSIerとして就職。 その後、Web系企業やスタートアップ を経て2022年5⽉にファインディに参画。現在はVPoEとして、 エンジニアが最⼤限のパフォーマンスを発揮できる組織づくり と、開発プロセスの継続的な改善を主務として牽引。 資格‧受賞歴‧著書 2007年10⽉ ソフトウェア開発技術者 2008年 4⽉ テクニカルエンジニア(データベース) 2015年 4⽉ 情報セキュリティスペシャリスト ◆ 2015 株式会社カカクコム ⾷べログ開発 ⾷べログのユーザー機能領域(レビューやログインなど)の開発をリード。20名規模の開発チームの マネジメントも担当 ◆ 2019 VISITS Technologies ソフトウェアエンジニアとして、SaaSプロダクトの1→10開発や新規プロダクトの⽴ち上げから ローンチまで担当 ◆ 2022 ファインディ株式会社 開発⽣産性向上を⽀援する「Findy Team+」の開発をフルスタックエンジニアとして推進。プロダ クト開発だけではなく、開発プロセスや⽣産性を向上させる仕組みづくりも実施 ◆ 2025 ファインディ株式会社 Team+開発部 部⻑ 経営と開発現場をつなぐ AI戦略⽀援SaaS「Findy Team+」の開発部を統括 2022年 4⽉ システムアーキテクト 2024年「開発⽣産性の教科書」4章 寄稿 2024年「ちいさく始めるプラットフォームエンジニアリング」共著 ◆ 2026 ファインディ株式会社 VPoE VP of Engineeringとして開発組織を統括 © Findy Inc.
3. 会社概要 会社名 代表取締役 設⽴ 全従業員数 資本⾦ 住所 事業許可番号 ファインディ株式会社 / Findy Inc. ⼭⽥ 裕⼀朗 2014 年 2 ⽉ ※ 本格的な事業開始は2016年7⽉ 478 名 ※2026年1⽉時点 つくる⼈がもっとかがやけば、 世界はきっと豊かになる。 19億9,692万円 ※ 資本準備⾦含む 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階 ビジョン 13-ユ-308478 ‧IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」 ‧ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 サービス 経営理念 ‧経営と開発現場をつなぐAI時代の開発資本プラットフォーム「Findy Team+」 ⼈とAIで、つくる⼒を進化させる。 Power to Engineering ‧開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」 ‧テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」 ‧仮説検証‧事業開発を加速させるAIエージェント「Findy Insights」等 投資家 グローバル‧ブレイン、ユナイテッド、SMBCベンチャーキャピタル、KDDI、 JA三井リース、みずほキャピタル、博報堂ＤＹベンチャーズ、Carbide Ventures、等 © 2024 Findy Inc.
4. ファインディが提供しているサービス エンジニア個⼈と企業の意思決定を、データで⽀援するサービスを多⾓的に展開 個⼈向けサービス 企業向けサービス 採⽤⽀援領域 キャリア⽀援領域 個⼈向けサービス Tech Branding⽀援 技術メディア領域 開発組織改善‧AI駆動開発⽀援領域 開 発 部 ⾨ 企 業 技術広報⽀援 Findy ID（共通ID） 興味や関⼼事を含むパーソナルデータ ベンダー向け⽀援サービス イベント 参加履歴 メディア 閲覧履歴 スキル 偏差値 資格情報 学習履歴 テック カンファレンス マーケティング 活動⽀援 IT ベンダー © Findy Inc.
5. 本⽇のアジェンダ 01 02 03 従来のチーム開発と AI導⼊で⾒えた課題 個⼈アサインへの 移⾏とその成果 その変化は組織の⼒ として残るか 仕事の任せ⽅をどう変え、何を組織に残すか © Findy Inc. 5
6. 01 従来のチーム開発とAI導⼊で⾒えた課題 © Findy Inc. 6
7. 従来は⼀つの施策に複数⼈で集中する 優先度の⾼い施策 担当者A 担当者B 担当者C 担当者D エンジニア約5名＋PdM‧デザイナーで施策をチームにアサイン © Findy Inc. 7
8. 従来は優先施策を早く届けるフロー効率を重視 リソース効率を重視 フロー効率を重視 各⾃が施策を持ち、並⾏して進める 施策に集中し、順に完了する A A B B C C 私たちはチームで集中して優先施策を早く届けることを重視 © Findy Inc. 8
9. 同じ施策に取り組む強みがあった 設計を⼀緒に考える 困ったときに助け合う 議論がその場で⽣まれる 背景や判断を共有しやすい 詰まったらすぐ相談できる お互いの状況が⾒える © Findy Inc. 9
10. ⼿が空いた⼈が次のタスクを取る ⽇々の進め⽅ 先の担当 デイリーで状況を確認し ⽇々のアサインを調整 次に何を担当するかは その時点で決まる © Findy Inc. 10
11. AIで⼀⼈が扱える開発量と範囲が広がった 扱える開発量が増える 扱える範囲が広がる 複数のAIに仕事を任せ、 並⾏して進められる ⾃分の専⾨性を⼟台に、 専⾨外の技術にも取り組める 従来のアサインを⽀えていた開発の前提が変わる © Findy Inc. 11
12. AIで開発を⾼速化‧並列化し、個別アサインの弱点を⼩さくする 個別に施策を担当した場合の完了までの時間 AI以前 開発 確認‧調整 AI 1｜開発 AI活⽤後 AI 2｜開発 確認‧調整 複数のAIにまとめて依頼 作業を並列に進める AI 3｜開発 複数のAIへ並列に任せ、⼀⼈でも施策を進めやすくなる © Findy Inc. 12
13. 実装が速くなるほど、都度アサインが追いつかない 調整コストの増加 並列化の阻害 タスクが終わるたびに担当を調整 デイリーだけでは追いつかない 先の担当が⾒えず、AIに渡す 調査や実装を計画しづらい 従来の任せ⽅のままではAIによる⾼速化を活かしきれていない © Findy Inc. 13
14. 02 個⼈アサインへの移⾏とその成果 © Findy Inc. 14
15. チームアサインから個⼈アサインへシフト 従来｜チームアサイン 移⾏後｜個⼈アサイン 施策はチームに任せる 個⼈は分解したタスクを担当 施策を個⼈にまるごと任せる 原則1名、規模に応じて2名 担当者が計画と進め⽅を決める 「タスクの担当者」から「施策のオーナー」へ © Findy Inc. 15
16. エンジニアが施策全体のオーナーになる 担当エンジニアが全体を⾒通す ⽬的 設計 実装 リリース ⽬的からリリースまで判断と進⾏を⼀貫して担う タスクの実⾏から施策全体の判断と推進へ © Findy Inc. 16
17. 最初に⽬的と受⼊条件をそろえる ⽬的 誰のどんな課題を解決するか 受⼊条件 何ができれば施策を完了とするか ⽬的と受⼊条件をAIへ渡す仕事の起点にする © Findy Inc. 17
18. 設計し、タスクの依存関係を整理する 実装 A 共通仕様を決める 実装 B 統合‧検証 実装 C 先に決めることと並⾏して進めることを分ける © Findy Inc. 18
19. 実装を任せるパートナーとしてAIを指揮する ⼈が担う AIに任せる 設計‧分解の⽅針と結果の判断 成果の確認とリリース判断 タスク分解‧実装‧テスト⽣成 複数のエージェントで並列実⾏ AIの出⼒を統合‧検証し、チームのレビューを経て届ける © Findy Inc. 19
20. 担当⼈数を⼤きく減らしても、リードタイムの伸びは軽微 担当⼈数は⼤幅に減少 リードタイムは微増 施策に複数⼈で集中する体制から 原則1名、規模に応じて2名へ AIで開発を加速し、 少⼈数化による延び幅を抑えた 担当⼈数を抑えながら、同時に進める施策を増やせた © Findy Inc. 20
21. 個⼈アサインへの移⾏後に1⼈あたりPR数が1.5倍 個⼈アサインへシフト フロー効率重視の開発スタイル © Findy Inc. 21
22. 少⼈数で施策を担い、リリースした施策数は前年の約2倍に 2026年からAI駆動開発を⽣かす個⼈アサインへ リリースした施策数の⽐較 2025年 2026年 基準 約2倍 担当⼈数を抑えても、リリースした施策数は増やせた © Findy Inc. 22
23. 共有の⼿間をかけ、個⼈の裁量をチームで⽀える 判断を共有する 別々の施策でも、設計の背景や 困りごとを意識して共有する ⼩さくレビュー ⼩さなPRでこまめに確認し、 品質と知識共有をチームで⽀える 個⼈に任せる⾃由度と、チームで⽀える接点を両⽴する © Findy Inc. 23
24. 施策全体を担い、事業側と直接対話する 事業側と話す ⾃分で判断する 結果まで担う PdM‧事業側と ⽬的や課題を確認 設計と進め⽅を決め 実装を進める 結果を振り返り 次の施策に⽣かす 担当タスクだけでなく施策の成果まで⾃分の仕事として捉える © Findy Inc. 24
25. 改善を進める時間と裁量を確保する 70% 20% 10% 施策開発 改善 その他 改善の例：リファクタリング‧ライブラリ更新‧テスト整備 使える時間と裁量があるから、⽇々の改善を進められる © Findy Inc. 25
26. マネージャーも施策を担う開発者になる ⼩規模なチーム ⾃らも開発を進める 5名程度を⽬安に体制を設計 マネジメントの負荷を抑える マネージャーにも施策をアサイン AIとともに設計‧実装を担う チームを⽀えながら現場で価値を⽣む時間を確保する © Findy Inc. 26
27. リーダーがプロダクトと事業の未来を探る 事業の前提が変わる 経験を探索に⽣かす AIが実装や業務を担い、 プロダクトのあり⽅が変わる 組織運営に加えて⾃ら開発し 顧客に届ける価値を確かめる 運営の負荷を抑え、経験あるリーダーが変化への適応を担う © Findy Inc. 27
28. 03 その変化は組織の⼒として残るか © Findy Inc. 28
29. 開発資本は次の成果を⽣む「能⼒‧知識‧基盤」 能⼒ 知識 基盤 施策を担う経験を 次の判断‧実⾏に 判断の理由や学びを 他の⼈も使える知⾒に 技術改善を 共通の仕組み‧環境に 今回の成果を、次の開発でも使える⼒として残す © Findy Inc. 29
30. 開発資本を捉える3つの軸 開発資本 Speed Quality Control 価値を届ける速さ 実装‧リリース 学習 やり直しを減らす⼒ ⼿戻り‧本番品質 保守性 変化の予測‧制御 影響範囲‧⼿順 複雑性 © Findy Inc. 30
31. Speed｜価値を届け、学ぶまでを速くする 具体策｜施策を任せ、成果まで追う Build｜作る Release｜出す Learning｜学ぶ 個⼈アサイン CI/CD アウトカム測定 ⽬的‧受⼊条件 ⼩さなリリース 次の施策へ反映 市場で試し、学ぶ回数を増やす © Findy Inc. 31
32. Quality｜⼿戻りを減らして次の開発に⼒を使う 具体策｜品質を仕組みで⽀える ⼿戻りを減らす 本番品質を保つ 保守性を⾼める ⼩さなPR ⾃動テスト リファクタリング 受⼊条件を共有 CIで継続検証 解析‧依存更新 ⼿戻りを減らし、次の価値づくりへ © Findy Inc. 32
33. Control｜予測‧制御できる範囲を広げる 具体策｜安⼼して任せられる条件を整える 構造を整える ⼿順を整える AIの実⾏を制御 責務‧依存の整理 変更の⾃動検証 AIハーネス 設計判断を記録 承認‧切り戻し 権限‧検証‧停⽌ 制御できる範囲が、任せられる範囲になる © Findy Inc. 33
34. ⾃社の失敗から、次に使える開発の⼿順を残す 実感だけで判断せず、数値で⼯程の詰まりを確かめる 課題 打ち⼿ 蓄積 レビュー‧承認が滞 留 AIセルフレビュー 次も使える確認⼿順 ⼯程を測り、改善した⼿順を次の開発にも残す © Findy Inc. 34
35. AIの⼒を引き出し、そこで得た⼒を組織に残す 任せ⽅を変える 個⼈がAIと施策を担い、チームが⽀える 開発資本を残す Speed‧Quality‧Controlで変化を捉える 任せ⽅を変え、組織に残った⼒を次の取り組みに活かす © Findy Inc. 35
36. ⼈とAIで、つくる⼒を進化させる。 Power to Engineering © Findy Inc. 36