Claude × Linear で代謝する組織をつくろう

チームでのタスク管理、正直うまくいっていますか？
もし、うまくいっていないなら、理由はシンプル。

「人間にはタスク管理は無理ゲーだから」

カドベヤでは人間のしょーもなさを受け入れて、AI駆動のタスク管理を取り入れていきます。

Transcript

1. カドベヤ AI部 note シリーズ 第1章 コンセプト編 Claude × Linear で を つくろう。 「タスク管理」 、正直うまくいっていますか？ もし、うまくいっていないなら、理由はシンプルです。 × / / 代謝する組織 カドベヤ AI 部 01 / 20
2. タスク管理は、 人間には無理ゲーだから。 — 長津孝輔 / カドベヤ 取締役COO カドベヤ AI 部 02 / 20
3. 00 INTRO こんにちは、 カドベヤ AI部です。 Trello のカンバン、Wrike のプロジェクトマネジメント、Notion のカスタマイズ。 本を買って勉強したり、カスタマーサクセスに相談したり。 それでもなんとなくしっくりこない。 この問題はツールやメンバーの意識の問題ではなく、 人間の認知負荷キャパシティの限界が根本にあります。 カドベヤ AI 部 03 / 20
4. 00 OUR ANSWER 「人間には無理ゲー」 を受け入れて、 タスク管理を AI にやらせる。 S T E P 0 1 Claude で 会話する。 思考を言葉にしながら、 そのまま相談する。 S T E P 0 2 思いついたら 「issue 化して」 と言う。 会話の流れの延長で、 自然に頼む。 S T E P 0 3 Linear に高品質な タスクが自動登録。 担当・期日・背景まで、 きちんと記入済みで。 カドベヤ AI 部 04 / 20
5. 00 SERIES MAP 本日は第1章 「コンセプト編」 。 続きは note と GitHub で公開します。 コンセプト編 なぜタスク管理が破綻するのか。 AI で補うという発想。 設計編 Linear と Claude の 組み合わせ方。 実践編 CLAUDE.md / skills の 具体的な中身。 CLAUDE.md & skills を GitHub で公開予定（絶賛準備中） note もいいね／フォローお願いします 第 1 章 — T O D A Y 第 2 章 第 3 章 カドベヤ AI 部 05 / 20
6. C H A P T E R 0 1 「シップしまくる企業」 しか、 生き残れない時代。 AI の登場によって、会社組織のあり方が根底から変わろうとしている。 おそらく日本でも、数ヶ月後には明確にそういう世界になる。 カドベヤ AI 部 06 / 20
7. 01 SHIP VELOCITY Anthropic は、 週に3〜4本。 破壊的な新機能を、 リリースし続けている。 Claude Design が公開されて、Adobe と Figma の株価が下がったばかり。 「こんな機能があったら」と思っていたものが、信じられないペースで出てくる。 OpenAI も、Google もそう。いけてる SaaS もそう。 「シップしまくる」ことが、これからの企業の至上命題になる。 カドベヤ AI 部 07 / 20
8. 01 THE MULTIPLIER 個が 100×、 チームが 1,000×、 会社が 10,000×。 100× AI サイボーグの 個人アウトプット 1,000× それを束ねる チームのシップ 10,000× 会社全体の シップ AI は、人のアウトプットを爆増させる道具。 AI を完全に思考に取り込んだ人——AI サイボーグが、各所に現れ始めている。 カドベヤ AI 部 08 / 20
9. 01 THE UNSPOKEN でも、 その組織の マネジメントは、 語られていない。 X には毎日、新しい AI の使い方が流れてくる。 でも、それを 1つのチームとして、会社として どう活かすかまでは、 あまり語られていない。 AI 企業では水面下で体系化されつつあるのかもしれない。 けれど、外にはまだ、出てきていない。 カドベヤ AI 部 09 / 20
10. 01 THE NEW NATIVE 「AI ネイティブ」 の流入に、 会社は対応できるか。 スマホネイティブ。SNS ネイティブ。 リモート前提の世代。TikTok しか見ない新入社員。 ——新しい価値観が流れ込むたびに、会社のルールは変 わってきた。 「AI で異常なアウトプットを出すやつ」が現れた とき、 それを禁止するのはナンセンスだし、 「気を遣ってやろうね」と指導するマネージャーは、ぶ っとばしたい。 NATIVE スマホネイティブ NATIVE SNS ネイティブ NATIVE リモート前提世代 NATIVE TikTok 世代 NEXT→ AI ネイティブ every generation re-rewrites the rules. カドベヤ AI 部 10 / 20
11. 3時間かかっていた業務を、 Claude で 3分 で終わらせたのに、 空気を読んでないから怒られる—— そんな会社に、所属する意味ありますか？ — 岡安 / カドベヤ AI 部 カドベヤ AI 部 11 / 20
12. C H A P T E R 0 2 「代謝の良い組織」 が、 必要になる。 個の爆発的なアウトプットを、会社の成果に転換して、増幅させながら取り込む。 そんな組織のマネジメントが、重要になっていく。 カドベヤ AI 部 12 / 20
13. 02 THE OLD SHAPE ピラミッドの上下伝達には、 重力がかかる。 タスクはピラミッドの上から降ってきて、現場で対応 して、 また上に承認依頼をあげて、さらに上に確認して—— 階段を登ったり降りたりするような情報伝達。 ウォーターフォールな環境では、上の方のどこかで ボトルネックが発生する。停滞の温床になる。 決 裁 フ ロ ー ↓ 現 実 課長印 部長印 本部長印 社長印 判子を微妙にお辞儀させてる間に、Claude に新機能が追加される。 カドベヤ AI 部 13 / 20
14. 02 EVEN AGILE アジャイルも、 「人間前提」 で設計されている。 1週間の短い意思決定ループで代謝を良くする—— アジャイル、スクラム、リーン。 生成 AI がまだ発達していない頃、人間がタスクをこなす前提で作られた手法。 1週間の成果物が 100倍・1,000倍になったとき、 同じやり方で、意思決定する人の認知負荷は耐えられるのか？ カドベヤ AI 部 14 / 20
15. 02 COGNITIVE OVERLOAD 頭から、 ぷすぷす煙が出る。 COO として、小規模な5つの部門の週次スプリント。 制作案件のお客様との週次定例が約5つ。 月次定例会は数えきれず。AI との個人プロジェクトもい くつか。 ずっと意思決定に追われて、夜には頭からぷすぷす煙が 出ている。 これは、人間の認知の問題。しょーもないの問題では ない。 長津COO · weekly load SPRINT 部門週次 × 5 CLIENT お客様週次 × 5 MONTHLY 定例 × 多数 AI 個人プロジェクト複数 カドベヤ AI 部 15 / 20
16. 02 3 局面 × 3 課題 耳をふさぎたくなる、 人間の 「しょーもなさ」 。 0 1 — メ ン バ ー の タ ス ク 管 理 → 自分だけのルールでやる → 目的を見失っている → 「いつかやる」 を一生やらない 0 2 — メ ン バ ー の ホ ウ レ ン ソ ウ → 受け取る人を考えていない → 責任回避で丸投げ → そもそも忘れる 0 3 — リ ー ダ ー の 意 思 決 定 → 判断を先送りする → 理解できない=リスクとみなす → リスクを取らない カドベヤ AI 部 16 / 20
17. 02 CARRIED BY KINDNESS 現場は、 「人間力」 でカバーされている。 素晴らしい PO、スクラムマスター、PdM には共通点がある。 ——めちゃくちゃ忙しいのに、人間ができていて優しい。 人間らしいアウトプットが上がってくるのを、 仕事ができて優しい人が、人間力でカバーしている。 これはおそらく、人間の認知能力の限界を超えている。 カドベヤ AI 部 17 / 20
18. タスク管理という観点では、 僕も含めた全人類がしょーもない。 — 長津孝輔 / カドベヤ 取締役COO カドベヤ AI 部 18 / 20
19. 03 OUR STACK だから、 Claude × Linear。 人間がタスク管理をしない。 A G E N T Claude Code Linear をエージェントとして 操作する。 × T O O L Linear AI 親和性が圧倒的な タスクトラッキング。 ChatGPT / Claude のコネクタに標準搭載・カドベヤは 2025/11 から全タスクを Linear に移行。 カドベヤ AI 部 19 / 20
20. 04 CONCLUSION 人間のしょーもなさを受け入れて、 AI で補う。 H U M A N 認知の限界を認め、しょーもなさを前提に設定する。 A I 苦手なことを頼んで、速度を最大化するチームマネジメントへ。 O R G Claude × Linear で、組織の代謝そのものを変えていく。 NEXT · CHAPTER 02 設計編 — Linear と Claude の組み合わせ方 note & GitHub で公開予定 カドベヤ AI 部 20 / 20