技育祭2025春 MIXI 世界ユーザー2500万⼈突破！みてねを⽀ えるエンジニアリング組織とカルチャー

国内外で愛される「家族アルバム みてね」。サービスを支える、定量化されたDeveloper Experienceの現状と向かう先について。アジャイルやデザイン思考、データ駆動、AIとの共存の未来など多角的な側面から解説します。さらに、そこに若手が入るメリットや求められるスキルについてもお話しします。

Transcript

1. ©MIXI 世界ユーザー2500万⼈突破！みてねを⽀ えるエンジニアリング組織とカルチャー 株式会社MIXI みてねプロダクト開発部 部⻑ KAKKA（平⽥将久）
2. ©MIXI ⾃⼰紹介
3. 3 ©MIXI KAKKA（平⽥将久） 株式会社MIXI みてねプロダクト開発部 部⻑ バックエンド‧Androidエンジニア、アジャイルコーチ、DX推進 2015年〜 Certified Scrum Professional® - ScrumMaster 2019年〜 ⽇本CTO協会 DX Criteria WGプロボノ ⾃⼰紹介 2011年にミクシィ（現：MIXI）に新卒⼊社し、エンジニアとしてSNSの「mixi」を担当。2013年に転職し複数企業でエンジニアと してプロダクト開発、チームのスクラム導⼊、組織変⾰などのマネジメント業務に携わった。⽶国シリコンバレーのスタートアップ 企業（Drivemode, Inc.→ Honda）でプロダクト開発や、Director of ConsultingとしてDX変⾰のリードを経て、2022年12⽉にMIXI に再⼊社。現在、みてねプロダクト開発部部⻑として「家族アルバム みてね」におけるエンジニアリング組織全体のマネジメント に従事。Twitter(現X) @KAKKA_Blog ブログ： KAKKA is not 閣下 mixi2: @kakka
4. 4 ©MIXI • 株式会社MIXIと家族アルバム みてね（以下、みてね）について • みてねで⼤切にしていること ◦ ２つのDXとDX Criteria ◦ 仮説検証の3本柱、透明性 ◦ 透明性を支えるAI ◦ アジャイルカルチャー ◦ 顧客価値提供効率 • AIと共存する未来での我々の存在意義 ⽬次
5. ©MIXI 株式会社MIXIと 家族アルバム みてねについて
6. ©MIXI 豊かなコミュニケーションを広げ、 世界を幸せな驚きで包む。 「⼼もつながる」場と機会の創造。 ユーザーサプライズファースト 発明 / 夢中 / 誠実
7. ©MIXI
8. ©MIXI 8 1兆円超 累計売上⾼ 台湾、⾹港‧マカオにも提供 ⽇本だけではなく、 6,300万⼈突破 世界累計利⽤者数 ※2024年10⽉時点 プロダクト実績 - モンスターストライク 「モンスターストライク」世界累計利⽤者数6,000万⼈突破のお知らせ | ニュース| 株式会社MIXI ※2023年6⽉時点
9. ©MIXI 9 プロダクト実績 - みてね 175カ国、7⾔語対応 海外展開 40％超 海外ユーザー⽐率 2,500万⼈突破 世界累計利⽤者数 ※2025年1⽉末 「家族アルバム みてね」 世界累計利⽤者数が2,500万⼈突破！ | ニュース| 株式会社MIXI ※2025年1⽉時点
10. ©MIXI みてねで⼤切にしていること
11. ©MIXI ２つのDXとDX Criteria
12. 12 ©MIXI 家族アルバム みてねのDeveloper Experience ※ 2023年９⽉にDX Criteriaを利⽤し、独⾃で診断。 ※ 37社平均は2021年の⽇本CTO協会より公表されたレポートより抜粋。 ※ DXリーダー企業は、DX Criteriaを紹介されていた記事（各企業‧組織の診断結果含む）の中から、スコアの⾼かった5社を平均したもの。 Developer Experience（略してDX）は、ソフトウェア開発者が仕事をする上で感じる「使いやす さ」や「働きやすさ」を指す概念。ミッションの早期‧効率的実現にもつながる。
13. 13 ©MIXI DX Criteriaとは？ • DX Criteria( DX基準 )は、日本CTO協会が監修・編纂している企業のデジタル 化とソフトウェア活用のためのガイドライン。 • チーム、システム、データ駆動、デザイン思考、コーポレートなどの多角的な視点 から、328の具体的項目に体系化したもの。 ◦ e.g. システムを開発する１チームの構成人数は、 3人以上10人以下か。（ピザ2枚ルール） • オープンな指標であるため、他社との比較も可能。
14. 14 ©MIXI DX Criteriaの⽬的 • デジタル時代の超高速な仮説検証能力を得るには「２つのDX」が必要不可欠 • 企業のデジタル化（Digital Transformation） • 開発者体験（Developer eXperience） ◦ 開発者にとっての働きやすい環境と高速な開発を実現するための文化・組織・システムが 実現されているかを意味する 。 • これらの2つは、経営にとってヒト・モノ・カネ・情報が一体であるように、一体で実 現されるものである。 • DX Criteriaの目的は超高速な事業仮説検証能力を得ることとしている。
15. 15 ©MIXI みてねと他企業との⽐較 - サマリ ※ DXリーダー企業とは、⾃社メディアで公表している企業の内、⾼いスコアであった企業5社を平均したもの。
16. 16 ©MIXI • バリューストリーム • 部⾨間タスクマネジメント • プロジェクト兼務 • カナリアリリース • SLO • アプリケーションセキュリティ • イベントストリーム処理基盤 みてねのDeveloper Experienceにおける課題 • ETL処理⾃動テスト • データリテラシー‧戦略 • アプリ内広告 • バンディットアルゴリズム • ユーザーインタビュー‧定性調査 • ペルソナ • ユーザビリティテスト • シャドウIT 改めてDX Criteriaを診断し直す必要があるが、改善傾向にあるものもが多々あり。 事業フェーズに応じて適切に課題の優先順位をつけて解決に向かっている。
17. ©MIXI 仮説検証の3本柱、透明性
18. ©MIXI 世の中ほぼ全てが不確実である。 不確実と戦うためには アジャイルや仮説検証が重要である。
19. 透明性がなければ正しい検査ができない。 正しい検査ができなければ正しい適応ができない。 みてねで⼤切にしている仮説検証の3本柱 透明性 検査 適応
20. 透明性がなければ正しい検査ができない。 正しい検査ができなければ正しい適応ができない。 みてねで⼤切にしている仮説検証の3本柱 透明性 検査 適応 スクラムの3本柱
21. 21 ©MIXI 透明性の強化 スクラムの３本柱の⼀つ、透明性の柱を太くする。そして正しく検査し、正しく適応できるように。 透明性の強化がDXの⼟台となる 透明性 検査 適応 情報基盤整理 AI活⽤ ⼈事評価指標作成 個⼈⽬標のオープン化 DX Criteria診断 情報の収集
22. ©MIXI 透明性を⽀えるAI
23. 23 ©MIXI ⼈ももちろんだが、AIは⼗分な情報がなかったときにパフォーマンスを発揮できない。 LLMはアクセスできる情報から作られたもの。社内の機密情報にはアクセスしていない。 我々が⽇々扱う機密情報を、⼿間なく⾃動的にAIがアクセス可能な状態にする必要がある。 AIと透明性のこれから 透明性 検査 適応 情報の収集 会議議事録 リサーチ結果 分析結果 チャットログ メモ AIのパフォーマンス向上
24. 24 ©MIXI その先にはAIのパフォーマンス向上があり、更にパフォーマンスが上がったAIのアウトプット情 報が透明性の強化につながる。透明性を軸にAIの⼒がどんどん強化されていく。 AIと透明性のこれから 透明性 検査 適応 情報の収集 会議議事録 リサーチ結果 分析結果 チャットログ メモ AIのパフォーマンス向上
25. 25 ©MIXI ⼈間はより⼀層、質の⾼い検査と適応ができるようになり、⼈間がやるべきことへの集中ができ るようになる。 AIと透明性のこれから 透明性 検査 適応 AIのパフォーマンス向上 情報の収集 会議議事録 リサーチ結果 分析結果 チャットログ メモ
26. ©MIXI アジャイルカルチャー
27. ©MIXI 世の中ほぼ全てが不確実である。 不確実と戦うためには アジャイルや仮説検証が重要である。
28. 28 ©MIXI みてねのアジャイル変⾰ • 組織全体のValueとしてBe Agileを定義 • 組織構造がアジャイル⽂化を阻害しないよう 設計 • 3本柱を⽀える透明性強化で0.1秒で現状を把 握できることを⽬指す プロセス・ フレームワーク 価値・原則 • コア〜表層の習熟度にこだわった16時間研修 により全員に共通⾔語を醸成 • チームコーチとして⽇常的にサポート コア コア〜表層
29. 29 ©MIXI みてねのアジャイル変⾰ • 組織全体のValueとしてBe Agileを定義 • 組織構造がアジャイル⽂化を阻害しないよう 設計 • 3本柱を⽀える透明性強化で0.1秒で現状を把 握できることを⽬指す プロセス・ フレームワーク 価値・原則 • コア〜表層の習熟度にこだわった16時間研修 により全員に共通⾔語を醸成 • チームコーチとして⽇常的にサポート コア コア〜表層
30. 30 ©MIXI アジャイル‧スクラムが講義3時間だけで伝わるか? NO!→16時間!! ラーニングピラミッド ※ 図はhttps://career-ed-lab.mynavi.jp/career-column/707/ より抜粋 学習⽅法と平均学習定着率の関係はラーニングピラ ミッドという図で表すことができる。3時間の講義だけ だと5%しか伝わらない。MIXIの内製した16時間研修で は過半数の時間をワークやスクラムシミュレーション に費やし、「⾃ら体験する」ところまでサポートする ことで学習定着率を向上させている。 また、受講者でスクラムマスター志望の⽅等の場合、 次回は研修の講師として参加してもらうことで「他の ⼈に教える」までサポートできる。これは内製だから こそできる取り組みである。
31. 31 ©MIXI 16時間はあっという間。研修の中⾝⼀覧 • ⽂化とは、⽂化の変⾰リーダーシップ • アジャイルとは、スクラムとは • アジャイルソフトウェア開発者 ⾔ • ⾃律的な組織 • クレイグラーマンの法則とスタートアップ、⼤企業 の変⾰事例 • コンポーネント組織とフィーチャー組織 • プロジェクト組織とプロダクト組織 • 個⼈のマルチスタック化とチームのアウトプットの 関係 • フロー効率、リソース効率 • 顧 価値の最⼤化 • 不確実性への対処 • 継続的な学習と改善 • アジャイルリーダーシップ • スクラム概要 • 3本柱と5つの価値観 • 3つのロール • スプリント、スプリント中⽌ • プロダクトゴールとプロダクトバックログ • 受け⼊れ条件 • スプリントプランニング、スプリントバックログ • Doneの定義 • 各セレモニー • 潜在的リリース可能なインクリメント • レゴスクラムシミュレーション • オンラインまちづくりシミュレーション • オンライン家造りシミュレーション ※ この中から適宜ピックアップ
32. 32 ©MIXI 組織構造最適化 特に直接的な顧客価値提供を⾏う組織にはスクラムの構造をオフィシャルな組織図に反映。マネー ジャーのスクラムチームをまたいだ兼務をなるべく排除。 アジャイル変⾰ - 組織構造最適化 エンジニア デザイナー PdM QA SM Engineering Manager Design Manager クロスファンクショナルチーム ⽂化は組織構造に従う by クレイグラーマン
33. ©MIXI 顧客価値提供効率
34. 34 ©MIXI T型⼈材とは？ Android iOS バックエンド プロダクトデザイン UXリサーチ QA PdM Skill Level MIXI及びみてねで推奨している⼈材。 この場合、単にバックエンド専⾨家で はなく、価値提供するにあたり、必要 な職能を幅広く習得している⼈材。 このような⼈材を増やすことで顧 価 値提供が⾮常に効率良くなる。
35. 35 ©MIXI
36. 36 ©MIXI 最優先で提供したい顧 価値 「過去の⾏動履歴から学習させたおすすめのレシピをトップページでみたい」 API叩いて表⽰す るだけ！ API叩いて表⽰す るだけ！ API叩いて表⽰す るだけ！ ぐぬぬ‧‧‧ バックエンドエンジニアの負荷だけとても⾼く、バックエンドエンジニアが開発完了するまでリリー スできない。つまり価値提供が遅れてしまう。
37. 37 ©MIXI
38. 38 ©MIXI 最優先で提供したい顧 価値 「過去の⾏動履歴から学習させたおすすめのレシピをトップページでみたい」 バックエンドの タスクをヘルプ API叩いて表⽰ バックエンドの タスクをヘルプ API叩いて表⽰ バックエンドの タスクをヘルプ API叩いて表⽰ タスク分解して ヘルプ要請 バックエンドエンジニアの負荷が他のT型⼈材に分散され、価値提供スピードが向上する。
39. 39 ©MIXI T型⼈材のメリット • 顧 価値提供のために必要なスキルセットを幅広く習得したT型⼈材が、顧 価値提供効率を 上げる。 • スクラムのオフィシャルな組織構造である、クロスファンクショナルチームで、さらに真価を 発揮する。 • ⾃律型AIエージェントの進化により、⼀層真価を発揮するはずだ。
40. ©MIXI AIと共存する未来での我々の存在意義
41. 41 ©MIXI AIが⾃律的に代替していく業務と⼈間の業務 Android iOS バックエンド プロダクトデザイン UXリサーチ QA PdM 具体的 既存のコードベースからコンテキストを把握し、⼈間 がタスクを指⽰したらプルリクエストを送る 抽象的 デザインシステ ムに従い、UIデ ザインを作成す る ⽣ログから質的 データ分析を⾏ う テストケース作 成、ケースに従 いテスト実⾏ 競合をリサーチ し、結果を分析 してまとめる まだ⼈間がやったほうが良い領域。 異職種とコラボレーションしながら、ゴールを策定し、何を実施するかを決め、AIをマネジメントする。 ⼈間は具体的なタスクを理解しつつ、⾃律型AIエージェントにタスクを渡していくようになる。 ⼈間はタスクをこなすことをやめ、浮いた時間でAIのマネジメントを⾏い、様々な職種とコミュニ ケーションを密に取りながら、抽象的業務に取り組んでいくことになる。
42. 42 ©MIXI AIとの共存の未来で⼤切なこと クロスファンクショナルチーム 効率的な顧客価値提供のための より広義なT型⼈材 クロスファンクショナルチームでの 価値提供スピード向上のための アジャイルと透明性‧検査‧適応 不確実と戦うための仮説検証⼒向上のための 情報整備とAI活⽤による情報⼒強化 透明性向上のための Developer Experience向上 アジャイルや仮説検証能⼒のための みてねやMIXIで⼤切にしていることが、 AIをフルに活⽤しながら、⼈間がAIと共存できる未来につながっていく。
43. ©MIXI