Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
並列化でチームのアウトプットを増やす
Search
Tech Leverages
PRO
July 03, 2026
Technology
71
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
並列化でチームのアウトプットを増やす
2026/07/03の【Qiita Bash】AIを社内に浸透させたい者たちの集い の登壇資料
https://increments.connpass.com/event/394261/
Tech Leverages
PRO
July 03, 2026
More Decks by Tech Leverages
See All by Tech Leverages
HolmesGPTで始めるSREエージェント入門!プラットフォームの障害調査はAIにお任せ 〜
leveragestech
PRO
0
180
Slackを「AIエージェントのHub」にする 〜 SlackbotとHolmesGPTで実現するAIOps
leveragestech
PRO
0
160
データ組織の転換期 一足飛びしない段階的戦略
leveragestech
PRO
0
270
Engineering ManagerがAI時代に この先生きのこるには?
leveragestech
PRO
1
220
最新技術を"今は選ばない"という技術選定
leveragestech
PRO
0
690
毎⽇dumpされるDBにCDCは無⼒だっ た、、FederatedQueryで繋ぎ直した データ連携の試⾏錯誤
leveragestech
PRO
0
130
Tableauを活かすためにTableauに制約を設けた話
leveragestech
PRO
0
150
営業支援システムと歩んだ7年半の変遷
leveragestech
PRO
0
230
DMBOKを使ってレバレジーズのデータマネジメントを評価した
leveragestech
PRO
0
1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
DGX Spark でどこまでハッキングができるのか?
kash1064
3
1.3k
go-sqletch
moznion
0
140
しろおびから始める!ログ活用の第一歩
shumei_ito
0
950
SAENM ~Jupyterで残すPoCの試行錯誤、未来の自分と仲間を助ける記録!~
terapyon
0
110
分析の民主化を支えるメタデータ整備の実践
kakehashi
PRO
4
1.4k
CTO Night|NotionのAIエージェントとFDE
kzkhykw1991
0
130
古い指輪から広がった JAVA コミュニティ とのつながり
yamad
0
110
M5Stackで作る BLEマウス GPSログの世界
tomokusaba
0
420
AI時代のPRレビューにどう向き合うか?
kairim0
1
240
パッチ更新でterraform initが落ちた日
grimoh
1
140
ブラウザとサーバーから考えるAI時代のフロントエンド監視
shogo4131
3
940
USB PDを使ってスマホを労わりたい
raspython3
0
180
Featured
See All Featured
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
529
40k
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
890
B2B Lead Gen: Tactics, Traps & Triumph
marketingsoph
1
280
WENDY [Excerpt]
tessaabrams
14
40k
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
2
35k
Designing Powerful Visuals for Engaging Learning
tmiket
1
610
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
33
5.2k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2.7k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Music & Morning Musume
bryan
48
7.4k
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
300
Transcript
並列化でチームの アウトプットを増やす 肥田 健跳 レバレジーズ株式会社 / 2026.7.3
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 2 レバテック開発部 エンジニア 肥田 健跳 KENTO
HIDA レバテックプラットフォームのリプレースを担当。 CakePHP から Next.js / NestJS & GraphQL へ移行中。そのチーム内で、チームのAI推進を担当。 X:@hidan1018
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 3 AIを利用する目的 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 4 AIを利用する目的 • アウトプットを増やす 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 5 AIを利用する目的 • アウトプットを増やす 導入
• アウトカムを増やす
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 6 「アウトプットより、アウトカム」とよく言われる 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 7 「アウトプットより、アウトカム」とよく言われる • アウトプット=「自分の」出力結果 •
アウトカム=「顧客に」起きた変化 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 8 「アウトプットより、アウトカム」とよく言われる • アウトプット=「自分の」出力結果 •
アウトカム=「顧客に」起きた変化 • でも、アウトカムは“測定が難しい” 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 9 「アウトプットより、アウトカム」とよく言われる • アウトプット=「自分の」出力結果 •
アウトカム=「顧客に」起きた変化 • でも、アウトカムは“測定が難しい” • だから、アウトカムを分解した1つの要素を必要なアウト プットとして取り扱う 導入 アウトカム 課題 課題 タスク タスク タスク タスク
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 10 「アウトプットより、アウトカム」とよく言われる • アウトプット=「自分の」出力結果 •
アウトカム=「顧客に」起きた変化 • でも、アウトカムは“測定が難しい” • だから、アウトカムを分解した1つの要素を必要なアウト プットとして取り扱う →アウトプットの積み重ねが アウトカムにつながる 導入 アウトカム 課題 課題 タスク タスク タスク タスク
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 11 アウトプットを増やそう 導入
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 12 もくじ 1. アウトプット増やす鍵 2.
なぜその鍵か 3. どう進めるか
アウトプット増やす鍵
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 14 アウトプットを上げる鍵は? 1人あたりの“AIの並列稼働数” = 同時にセッションを起動させて並列稼働させる
AIエージェントの数 アウトプット増やす鍵
なぜAIの並列稼働数か
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 16 各アウトプットの出力は、もう速くなってる コーディングエージェントで、個々のアウトプット出力の所要時間は短縮できている。 これまで (導入前)
A B C 現状 (速くなった) A B C 導入で短縮 なぜAIの並列稼働数か
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 17 各アウトプットの出力は、もう速くなってる コーディングエージェントで、個々のアウトプット出力の所要時間は短縮できている。 これまで (導入前)
A B C 現状 (速くなった) A B C 導入で短縮 なぜAIの並列稼働数か なんか限界 見えてきたかも エンジニアA
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 18 各アウトプットの出力は、もう速くなってる コーディングエージェントで、個々のアウトプット出力の所要時間は短縮できている。 これまで (導入前)
A B C 現状 (速くなった) A B C 導入で短縮 なぜAIの並列稼働数か なんか限界 見えてきたかも エンジニアA エンジニアB いや、CIやレビュー、AI が生成している時間使え るじゃん!!
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 19 並列実行へ 並列にするともっとタスクを消化できるはず これまで (導入前)
A B C 現状 (直列のまま) A B C 理想 (並列) A B C 並列化でまとめて短縮 ← 今回の焦点 導入で各タスク短縮 なぜAIの並列稼働数か
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 20 並列実行へ 並列にするともっとタスクを消化できるはず これまで (導入前)
A B C 現状 (直列のまま) A B C 理想 (並列) A B C 並列化でまとめて短縮 ← 今回の焦点 導入で各タスク短縮 なぜAIの並列稼働数か エンジニアB でも並列だと複数のAIの 面倒見なきゃいけなくて 大変
どう進めるか
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 22 実装 まずは、AIが得意なコーディングから 要件定義 設計
コーディング レビュー テスト リリース ★ ココ どう進めるか
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 23 コーディングで並列に回せる状態に • コーディングエージェントで実装は並列化できる •
コンテキストスイッチを減らすための機能も充実してきている ex.) worktree, Agent View, loop, auto mode ※最近はAI疲れでアップデートを追う人も少なくなってきているので意外にも勉強会が好評だった どう進めるか
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 24 コーディングで並列に回せる状態に • コーディングエージェントで実装は並列化できる •
コンテキストスイッチを減らすための機能も充実してきている ex.) worktree, Agent View, loop, auto mode ※最近はAI疲れでアップデートを追う人も少なくなってきているので意外にも勉強会が好評だった どう進めるか エンジニアB 標準機能だけで意外と 並列やりやすい
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 25 コーディングで並列に回せる状態に • コーディングエージェントで実装は並列化できる •
コンテキストスイッチを減らすための機能も充実してきている ex.) worktree, Agent View, loop, auto mode ※最近はAI疲れでアップデートを追う人も少なくなってきているので意外にも勉強会が好評だった どう進めるか エンジニアB 標準機能だけで意外と 並列やりやすい でも、レビュー大変だな
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 26 実装 ボトルネックがレビューへ 要件定義 設計
コーディング レビュー テスト リリース ★ ココ どう進めるか
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 27 レビューコストを下げる POINT 01 人間への依存度はまだ変えない
POINT 02 暗黙知から形式知へ 体感値:バックエンドは新設計の適用直後で明文化が薄く、 1PRでレビュー2往復ほど。 どう進めるか POINT 03 地道な努力
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 28 どう進めるか POINT 01 人間への依存度はまだ減らさない
• 「このコンテキストをインプットすれば、このアウトプットが出る」というロジックが大切 • そのロジックを理解しないまま、AIに任せると理解負債が発生する • AIのアウトプットが想定した出力であることがレビューコストを下げる
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 29 • 暗黙知があると、レビュイー、レビュアー、AI の3者間で正解が異なりコストが高い •
人間の依存度は減らせないので形式知化するレビュー観点はメンバー全員の理解が必要 • そのため、初期は定例やレトロスペクティブなどでレビュー観点を議論する場が必要になる どう進めるか POINT 02 暗黙知を形式知化する
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 30 • AIのアウトプットに対するレビューのあり方には正解がない • レビューの改善はAIそのものよりもAIへの理解や業務の再定義が必要になる
• そのため、地道な改善が必要 どう進めるか POINT 03 地道な努力
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 31 実装 次のフェーズへ 要件定義 設計
コーディング レビュー テスト リリース ★ ココ どう進めるか ★ ココ
| © 2026 Levtech Co., Ltd. 32 まとめ アウトプットを増やすためには、同時セッション数が鍵 AI疲れしないために次のことが大切 •
コーディングエージェントの機能をうまく活用する • レビュー負荷を下げる
宣伝
開発職向け会社紹介資料 プロダクトや開発組織についてご紹介しています。 https://speakerdeck.com/leverages/levtech-hui-she-shao-jie-zi-liao-enzi niazhi-xiang-ke レバテック開発部テックブログ 日々の開発におけるリアルをお届けしています! https://zenn.dev/p/levtech カジュアル面談フォーム 気軽にご応募ください!いろんなお話しましょう! https://hrmos.co/pages/leverages/jobs/A_c_00071
EOF