プロダクト開発におけるAI時代の開発生産性

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1. © LayerX Inc. プロダクト開発におけるAI時代の開発⽣産性 株式会社LayerX ⾼江 信次 2025/4/16
2. © LayerX Inc. 2 ⾃⼰紹介 高江 信次 (Shinji Takae) 株式会社LayerX バクラク事業部 プロダクト開発部 カード開発グループ Engineering Manager LayerX • 2019年12月にLayerXにジョイン。バクラク事業の立ち上げから参画し、当初は 主にインフラの開発・運用を担当。 • 現在はバクラクビジネスカードの開発チームマネージャーとして、インフラからアプ リ開発に軸足を移して事業開発を推進。 • 「爆速開発」を体現する強いチームを作るために、日々奮闘しています。 経歴 • ソニー株式会社(R&D) → ソニーコンピュータサイエンス研究所(CSL) → ソニー・グローバルエデュケーション → フリーランス → LayerX @shnjtk
3. 3 © LayerX Inc. 事業紹介 バクラクは、稟議、経費精算、法⼈カード、請求書受取、請求書発⾏、 勤怠管理などの業務を効率化するクラウドサービスです。 最先端のAIを組み込むことで、⼿⼊⼒や紙の管理などの業務から解放し、 従業員⼀⼈ひとりがコア業務に集中できる新しい働き⽅を創造します。 中⼩企業から⼤企業まで、15,000社を超えるお客様の働きやすい 環境づくりと事業成⻑を⽀援しています。 バックオフィスから 全社の⽣産性を⾼める。
4. 4 © LayerX Inc. 「バクラク」シリーズラインナップ ‧AIが請求書を５秒でデータ化 ‧仕訳 / 振込データを⾃動作成 ‧電帳法‧インボイス制度にも対応 債務管理（⽀出管理） ‧年会費無料で何枚でも発⾏可 ‧カード利⽤制限で統制を実現 ‧通常1%以上の還元 法⼈カードの発⾏‧管理 ‧AI活⽤の消込機能で⼊⾦消込をラクに ‧取引先へリマインド/未⼊⾦督促を半⾃動化 ‧売上仕訳‧⼊⾦仕訳も柔軟に作成 債権管理（⼊⾦管理） ‧AIが⾒積書‧請求書を５秒でデータ ‧スマホからも申請‧承認OK ‧柔軟な通知設定‧承認の催促機能 稟議‧⽀払申請 ‧直感的UIで従業員の負担を軽減 ‧Slack連携で打刻や⾃動リマインド可能 ‧わかりやすい残業 / 休暇管理レポート 勤怠管理 ‧AIが領収書を5秒でデータ化 ‧スマホアプリとSlack連携あり ‧領収書の重複申請などミス防⽌機能 経費精算 ‧帳票の⼀括作成も個別作成も⾃由⾃在 ‧帳票の作成‧稟議‧送付‧保存を⼀本化 ‧レイアウトや項⽬のカスタマイズも可能 請求書発⾏ ‧スキャナ保存データも直接取込  ‧AI-OCRが⾃動読取＆データ化 ‧[取引先][取引⽇][取引⾦額]での検索 帳票保存‧ストレージ
5. 5 © LayerX Inc. 開発⽣産性に対する考え⽅ https://speakerdeck.com/shnjtk/layerx-improve-development-productivity-of-product-engineers 開発⽣産性を測る指標が アウトカム（顧客への提供価値）ベースであることは変わらない
6. © LayerX Inc. 6 AI時代の開発⽣産性 • AI活⽤を⽀援する組織体制 • 知⾒を獲得‧共有する仕組み • 開発に関わる職種の拡⼤とエンジニアの役割の変化 開発⽣産性を左右する新たな要素
7. © LayerX Inc. 7 AI活⽤を⽀援する組織体制 https://layerx.co.jp/news/20250401/ 全社レベルでAI活⽤を推進するためのポイント • 全社への周知、⾏動の承認‧賞賛 ◦ ⾏動指針に沿った良い⾏動を取れている ⼈を毎⽉数名取り上げて賞賛 • 新規サービス導⼊時のサポート体制 ◦ 利⽤規約や社内規定の確認など • 利⽤希望者がすぐに利⽤できるようにするため の⼿続きの周知 ◦ 社内申請やAPIキーの発⾏など • 予算の確保と追加時の対応⽅針‧⼿順の明確化
8. © LayerX Inc. 8 知⾒を獲得‧共有する仕組み • 毎週開催の「エンジニア共有会」に “今週のAI Tips” というコーナーがあり、そこで⼀週間分の知⾒ を共有 • AIを使った開発例をNotion DBにストック ◦ 実施内容、PRへのリンク、コード品質の評価、レビューノートなど • Slackに共有⽤のチャネルを作成 ◦ ⼀般的な知⾒とバクラク固有の知⾒でチャネルを分けている • Bet AI Guild ◦ AIツールの導⼊、ファシリテーション、環境整備 ◦ AIツールの開発 ◦ 社内外に向けた発信 特定の個⼈ではなく組織全体のレベルアップが重要
9. © LayerX Inc. 9 開発に関わる職種の拡⼤とエンジニアの役割の変化 https://note.com/applism_118/n/n65256e2a92d5 https://note.com/bocbbcnzone07/n/n07ad018d6d9b エンジニア以外のメンバーが開発に参加 • PdMが⽂⾔の変更や仕様調査などにCursorを活⽤ • デザイナーがCursor ↔ Figma連携のMCP環境を構築してエ ンジニアに共有 • QAメンバーがAPIの呼び出し箇所を確認するためにCursorの 利⽤にチャレンジ
10. © LayerX Inc. 10 開発に関わる職種の拡⼤とエンジニアの役割の変化 AI開発の環境整備はエンジニアがリードする • 最新の情報をキャッチアップし、AIツールがその機能を発揮できる状態を維持する ◦ ⾮推奨になった機能のリプレイス、推奨される設定の共有、etc. • ⾮エンジニアでも安⼼して開発に参加できるようにガードレールを設ける ◦ エンジニアが開発するときの暗黙の了解をルールとして⾔語化する ▪ エラー処理、依存関係、バリデーション、スコープ、パフォーマンス、etc. ◦ コード⽣成のヒントになる情報をドキュメント化しAIが参照できるようにする ▪ アーキテクチャ、ディレクトリ構造、コーディング規約、etc.
11. 11 © LayerX Inc. 今後の課題 • コード品質の担保、レビュー負荷の増⼤ • AI関連予算の確保と機動的に追加できる体制 • コストの可視化と統制、AI利⽤に対する費⽤対効果の測定
12. 12 © LayerX Inc. まとめ • AIの活⽤はこれからの開発において不可⽋ ◦ まずはとにかく早く試し、知⾒を獲得‧共有する • エンジニア以外のメンバーが開発に関与できるように、エンジニアが中⼼ となって開発環境を整備する • AI活⽤のための組織体制を構築する ◦ 特に予算とコストの管理はAIを継続的に利⽤する上で⾮常に重要
13. 13 © LayerX Inc. LayerX OpenDoor