AI時代における開発生産性との向き合い方/cariot-ai-kenshou-meetup-03

2026年7月30日に開催された『AI効果検証 meet up！#3〜どんな指標を・どのように読み解き、改善に繋げるか〜』の発表資料です。

https://findy-aiplus.connpass.com/event/400638/

Transcript

1. AI効果検証 meet up! #3 〜どんな指標を・どのように読み解き、改善に繋げるか〜 AI時代における開発生産性との向き合い方 株式会社キャリオット 遠藤 匠 2026/07/30
2. 自己紹介 遠藤 匠 (Takumi Endo) 株式会社キャリオット プロダクト開発部 部長 エンジニアリングマネージャー兼フルスタックエンジニア 2
3. サービス紹介：Cariot (Car + IoT) = B2B車両管理SaaS クルマと企業をつなぐ ｢ドライバー働き方改革クラウド｣ 法人車両のリアルタイム情報活用と管理業務のDXにより、 現場の業務効率化と安心・安全を提供します。 車載デバイスまたはスマホアプリを活用して、 クルマのデータをかんたん、リアルタイムに、 取得・可視化・活用できるクラウドサービスです。 モバイルアプリ 車載デバイス or モバイルアプリ Cariot GPSロガー AWS Cariotサーバー Cariot アプリケーション Cariot ドライブレコーダー 3
4. 開発生産性とは？ 生産性 ＝ インプット（例） ・エンジニアの数 ・開発時間 ・開発人件費 ・事業コスト アウトプット（産出） インプット（投入） アウトプット（例） ・消化したチケット数 ・デプロイ頻度 ・顧客への提供価値 ・売上、利益 4
5. 開発生産性の3階層 階層（※） 内容 指標例 範囲 1.仕事量の生産性 （物的生産性） 決まった時間で どのくらい仕事ができたか 消化したチケット数 消化したプルリク数 デプロイ頻度 個人 チーム 2.期待付加価値の生産性 （見込み価値） 決まった時間で どのくらいの価値が 期待される仕事ができたか RICEスコア 開発組織 3.実現付加価値の生産性 （実効価値） 決まった時間で どのくらいの価値が 実現できたか 売上 利益 導入顧客数 事業部 会社 ※ 開発生産性について議論する前に知っておきたいこと https://qiita.com/hirokidaichi/items/53f0865398829bdebef1 5
6. 仕事量の生産性だけを求める開発生産性からの脱却 Four Keys(デプロイ頻度など)は有効な指標だが、開発生産性のすべてではない 有効性 ネック • 指標としてのわかりやすさ • • 開発組織でコントロール可能で あり努力が結果に直結しやすい 小手先のテクニックでも数字が 改善できてしまう • 1つ1つのタスクの粒が揃ってないと 指標として機能しにくい • 妥当な目標値が決めにくく、 数字の良し悪しの判断が難しい • 人事評価や採用・広報としての活用 6
7. では改めて、何に着目するか 事業や顧客への貢献 生産性 ＝ アウトプット（産出） インプット（投入） 価値創出に集中できる時間の最大化 7
8. 今進めているアクション方針 ① 指標や計測の前に目線合わせ・土台づくり 指標が多すぎても追いかけきれなくなるし、 いきなり「AIトークン消費量」などの無理な数値化で迷走しない まずはチェックリストを活用し、目指したいAI時代の開発組織の枠組みを決める ※ 参考にしたフレームワーク ◦ SPACE ▪ ◦ 5つのカテゴリーで開発生産性を多角的に捉えるフレームワーク DORA AI Capabilities Model ▪ AI導入でソフトウェア開発の生産性とチーム文化を高める「7つの能力」か らなるプラクティス群 8
9. チェックリスト（組織のカルチャー） • POやPdMとエンジニアがフラットにコミュニケーションを取ることができる • 発言をせずに聞いていることがほとんどの会議に、時間が浪費されていない • 全員がClaude CodeやGeminiなどのAIツールを日常的に利用している • 技術的負債の返済などの改善活動が、健全で持続的なプロダクト開発に必要なもので あることについて、経営やビジネス側のメンバーから理解が得られている • 事業の継続と成長のために、技術的な理想の追求を崩して対応しなければならない状 況があることについて、エンジニア側の理解が得られている • 開発チーム外のPOやPdM、Bizに対して、リリース時期や見込みについて説明責任を 果たし、約束を守っている AI時代の開発生産性を、Four Keysを使わずに売上＋チェックリストで測る試み https://zenn.dev/cariot_dev/articles/d9c9e0c89f9918 9
10. 今進めているアクション方針 ② 開発組織でも付加価値生産性を追いかける 開発組織においても、顧客への価値・事業成長への貢献を追求する 売上や利益だと直結しにくいが、もうすこし崩した運用で模索中 実際のイメージ ◦ ある機能を顧客の◦◦%が利用している状態にする ◦ 成約率◦◦%向上 ◦ ◯◯社の受注 ◦ 競合勝率◯◯%アップ 10
11. AI時代におけるマインドセット 「目の前の仕事に真摯に向き合う」本質は変わらない 未来への焦り、不安、モヤモヤ マインドセット ・様々な「◯◯ is Dead」に関する潮流 ・技術が変わっても変わらない 「会社のミッション」や「目の前の 現場課題」に集中する （SaaS, UI, SIer, アジャイル開発） ・SNSやブログなどのAI事例を見て、 隣の芝生が青く見える ・世の中の発信はポジショントークで 前提は組織ごとに全然違うと知る （業態、toC or toB、チームの規模、 事業フェーズ、AIの成熟度） 11
12. まとめ • 開発生産性を議論する上では、インプット、アウトプットとして何を用いるかの定義 によって、話が大きく変わる • デプロイ頻度などの「仕事量の生産性」だけを追いかけるだけでは、AI時代において 不十分になりつつある • 「期待付加価値の生産性」「実現付加価値の生産性」を追いかけるためには、個人や 開発チームだけに閉じた活動だけでは足りないため、会社全体を巻き込んだカル チャー・土台づくりが必要 • 「期待付加価値の生産性」「実現付加価値の生産性」の指標としては、正解はなく、 自分のおかれている状況と、会社や事業のミッション・戦略に基づいて定める 12
13. ご清聴ありがとうございました We're hiring! https://www.cariot.jp/recruit/