AIが実装を担う時代の「技術設計」と「チームマネジメント」

TechLead Conference 2026 Autumn 登壇資料

Transcript

1. TechLead Conference 実装を AI に委ねられる時代に エンジニアリングリーダーが磨くべき 「技術設計」の勘所と、開発生産性と 事業成長を両立させるチームマネジメント kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
2. 自己紹介 @kamina-zzz 湊谷 海斗 Ubie 株式会社 Platform Engineering Tech Lead Music 🎸, Camera 📷, Fishing 🎣, Poker ♠️, Game 🎮, Drinking 🍻, Camping ⛺ kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
3. Tech Lead とは Lead を「ベクトル」と考えてみる 大きさ 同じコスト・リソースでチームやプロジェクトをどれだけ遠 くに運べるか 向き どんなプロジェクトを選び、チームやプロジェクトをどこに 向かわせるか kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
4. Tech Lead とは どちらかだけでは、優れた Tech Lead とは言えない 大きさだけが強い TL 向きだけが強い TL チームの出力は大きい。 目指す先は正しい。 でも、会社の目指す方向性からズレている。 でも、チームが前に進まない。 kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
5. 01 大きさ チームの出力を、どう伸ばすか
6. 01 大きさ AI の自律性がチームの出力を決める 以前 いま メンバーの知識・経験によって差が出た AI が自走できる環境を作れることが効く DORA Capability AI の自走 出力が伸びる 自動テスト、ドキュメン Harness, Loopを設計し、 チームの ト、疎結合、etc. 人の手を待たずに回る ベクトルが大きくなる kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
7. あえてポジションを取ると Platform Engineering が一番大切 なぜなら、AI の自律性を強化し、ベクトルの大きさに直結する kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
8. 01 大きさ Platform Engineering とは 開発に必要な共通の仕組みを、セルフサービスで使える形で提供する Platform として提供するもの 強化される DORA Capability CI/CD・デプロイの基盤 継続的インテグレーション、デプロイ自動化 テスト・検証の環境 テストの自動化 ゴールデンパス・テンプレート 疎結合な構成、ドキュメント 監視・オブザーバビリティ モニタリングとオブザーバビリティ ☑ AI が扱えるような形で DORA Capability を強化することでチームの出力が上がる ☑ Stream aligned team だけで出来ることもあれば Enabling/Platform team がやったほうが良いものもある ☑ どの立場の Tech Lead でも学ぶ優先度が高い kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
9. 02 向き 今この瞬間、どこを目指すべきか
10. 02 向き チームによって目指す方向は変わる 例：あるスクラムチームの Tech Lead が、PO・PdM と一緒に投資先を選ぶ パターン A パターン B 状況 状況 新規プロダクトを立ち上げ、 利用者が増え、 PMF を探している 大口顧客との契約を控えている PO・PdM と選ぶ投資 PO・PdM と選ぶ投資 仮説検証を速く回すための投資 信頼を失わないための投資 （計測基盤、フィーチャーフラグ） （権限管理、監査ログ、SLO） あえて後回しにするもの あえて後回しにするもの 作り込みや性能の最適化 新機能を追加するペース kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
11. 02 向き 正解らしい向きを探すには、情報を集めるしかない 前提 だから 向きを予め 100% 正確に 少しでも正解らしい向きを探すために、 予想することはできない チームの外の情報を集める 有用な情報集めは、わかりやすく評価される仕事ではない glue work と言われるように、目立たず評価されにくい。 それでも、Tech Lead にとって重要な仕事である。 ref: Being Glue（Tanya Reilly） kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
12. ここまでのまとめ Lead = ベクトルを磨くために必要なこと 大きさ 向き Platform Engineering 情報集め AI の自律性を高め、 チームの外を知り、 チームの出力を伸ばす 正解らしい向きを探す kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
13. 訓練する ベクトルを磨くために必要なこと 大きさ 向き Platform Engineering 情報集め プラクティスは世の中に流通している 社内外の情報を組み合わせる必要 社内にしかない情報も重要 「向き」の精度を高めるほうが難しいし、差がつく 判断を記録し、ふりかえって精度を上げていく kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
14. 03 精度と再現性 向きを正しくする力を、どう鍛えるか
15. スタッフレベルを目指す 高い精度を、 再現性を持って出せること 再現性を持たせるには、記録する必要がある kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
16. 03 精度と再現性 ふりかえりの重要性 打ち立てる 記録する 実行する ふりかえる 稟議・目標・ プロジェクト 何を回収するか なぜそう信じたか 決めた向きに 投資する その向きは 正しかったか ↻ 次の方向性を決める精度が上がる kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
17. 結局のところ 大事なことは、 以前から変わっていない
18. まとめ おわりに 01 Tech Lead はベクトル。向きと大きさ、どちらかだけでは優れた TL とは言えない 02 大きさは Platform Engineering で伸ばし、共通化できる。差がつくのは向き 03 向きの精度は、記録とふりかえりで再現性あるものにする kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering
19. ありがとうございました kamina-zzz｜Ubie Platform Engineering