え？フロントエンドエンジニアの ワイがインフラも！？

Findy AI Meetup in Fukuoka #7
https://findy-inc.connpass.com/event/395307/

Transcript

1. 2026/08/05 Findy AI Meetup #7 え？フロントエンドエンジニアの ワイがインフラも！？ ファインディ株式会社 フロントエンド テックリード 新福 宜侑 @puku0x 1
3. ⽣成AI時代に向けた新しいプロダクトが登場 3
4. ファインディの現在 • ⽣成AI時代のプロダクトが次々に⽣まれている • ⽴ち上げ期のプロダクトは少数精鋭‧スピード重視 ◦ 職種の枠に囚われないフルサイクル志向 4
5. 「新しいサービスを作るぞ！」 5
6. 「こういうサービスを考えてて...」 6
7. 「へぇ〜良いっすね」 7
8. （開発への話が進んでいく） 8
9. 「ただし、今回は...」 9
10. 「開発は⼀⼈です」 10
11. 「開発⼀⼈しかいねぇ！」 11
12. 完 12
13. これまでなら、本当に「完」だった • インフラはSREチームに依頼 丸投げ • バックエンドも専任を付けないと不安 ◦ • 逆も然り、どちらも⽚⼿間で触れるには複雑化した 良いアイデアがあっても、⼈員が確保できるまで動けなかった 13
14. ⽣成AI時代なら可能なのでは？ 14
15. ⼀⼈で担当することになった範囲 • フロントエンド ◦ • • 本来の専⾨領域 バックエンド ◦ Hono採⽤して最低限読み書きできるように ◦ テーブル設計等は専⾨メンバーによるレビュー インフラ（AWS / Terraform） ◦ IAM、VPC、ECS、RDS、S3、CloudFront ◦ 完全に初⾒ ◦ SREチームによるレビュー 全部！ 15
16. 武器は社内に揃っていた 16
17. SREチームが整備していた資産 • Terraformのスターターキット ◦ • APIスターターキット ◦ • バックエンド側のテンプレート AWS 汎⽤モジュール ◦ • 環境構成のテンプレート 社内標準の構成を再利⽤可能な形にまとめたモジュール群 インフラ構築エージェントスキル ◦ チャットから環境構築可能な仕組み 17
18. 実際の進め⽅ • AI × テンプレート × 汎⽤モジュール ◦ 社内の作法に沿った作り⽅ ◦ AIが書いて、⼈間が読んで判断 • SREチームによるレビュー • 結果：⼀⼈で約2ヶ⽉ 🤔 期間 備考 アプリケーション（ FE + BE） 約1ヶ月 本来の専門領域を含む インフラ（IAM/VPC/ECS/RDS/S3/CloudFront） 約1ヶ月 完全に専門外の領域 18
19. 思ったより時間がかかるぞ？ 19
20. 誤算①：待ち時間がワークフローを⽀配する • 専⾨メンバーやSREチームによるレビュー待ち • Terraformの反映待ちが作業時間の相当部分を占める ◦ • 試⾏錯誤のたびに待ち時間が発⽣していた フィードバックを待つ必要があるものはAIでの⾼速化が難しい ◦ AIが圧縮したのは「⼈間が考える時間」 20
21. 誤算②：理解は外注できない • 書けることと理解していることは別 • 仕組みや依存関係を把握していないと「なぜか動く/動かない」に陥る ◦ • インフラでこれは致命的になり得る AIの出⼒を読んで理解する時間を確保する必要があった 21
22. https://speakerdeck.com/twada/agentic-software-engineering-2026-07-findy-edition?slide=32 22
23. 変わったこと：着⼿の意思決定コストが下がった • これまでは⼈員の確保がネックになっていた • ⽣成AI時代、職種の境界が諦める理由ではなくなった • ⽣成AIが実装コストと意思決定のコストを下げた 23
24. 変わらなかったこと：最終的な責任を持つのは⼈間 • 実装者⾃⾝が仕組みを理解する • AIの出⼒を判断するには専⾨知識が必須 24
25. まとめ • ⽣成AIにより越境しやすくなった ◦ これまで諦めていたものが選択肢に⼊ったのは⼤きい • 専⾨知識や理解の価値は⽣成AI時代でも変わらない • インフラ頑張ったから褒めて！ #ai_fukuoka_findy 25
26. Findy Student（β）をよろしくお願いします󰢛 26
27. We’re hiring! https://careers.findy.co.jp/ 27