個別最適から組織展開へ、その先にある"ロールの問い"_20260608

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1. 個別最適から組織展開へ、その先にある"ロールの問い" 2026.06.08
2. FEZ Inc. All rights Reserved. 2 自己紹介 福田 大賀 / Taiga Fukuda GitHub: FukTig X: RCTectoy 略歴 2012年から京都で自治体向けパッケージ開発に従事 その後2017年から株式会社フェズへ JOIN アプリケーション開発からスタートし、データ連携基盤 /分析基盤の立ち上げ に伴いデータエンジニアへ。 現在は、データ基盤グループのマネージャーをしつつデータ活用・ AI活用に 取り組んでいます。
3. FEZ Inc. All rights Reserved. 3 会社 / 事業
4. 会社名 株式会社フェズ 代表者 代表取締役　赤尾 雄司 設立 2015年12月3日 社員数 157名（2026年6月現在） 本社所在地 東京都千代田区神田紺屋町 15番地 グランファースト神田紺屋町 3F 事業内容 リテールメディア事業等 会社概要 グループ会社 株式会社ファイブシーユー 株式会社ストアギーク トレマ株式会社 会社フェーズ 未上場 事業・組織拡大期 資本金 100百万円（2026年5月末現在）
5. FEZ Inc. All rights Reserved. 事業内容 リテールデータプラットフォーム「 Urumo（ウルモ）」を中心に、 広告×販促×店頭ソリューションをワンストップで提供 • 購買データ • 商品データ • 位置情報データ 広告 店頭 販促 購買データを元に、 ニーズに最適な広告を届ける 生成AIの力で専門知識なし で購買データの活用を実現 アプリ販促支援 グループ・合弁会社と連携し、 売場にもアプローチ データ利活用におけるセ キュリティ対策を支援する 統合データ
6. FEZ Inc. All rights Reserved. 6 フェズの特徴 データの量・質・活用 （複数小売様データの統合・事業化） フェズの特徴① 複数の小売企業様からの信頼のもと、業界の先駆けとして購買データを預けていただき、 企業ごとに異なるフォーマットを統合することで、市場全体を捉えられるデータの価値を創造。 業界最大規模のデータ量、デジタルメディアのデータと接続できるよう適法に収集されていること（質）、 データを活用/事業化できる技術力（ 4つの特許を取得）がフェズの大きな特徴です。 様々なメディアへ データ接続・活用可能 包括的な マーケティング DXサポート 小売への深い理解 による信頼の獲得 業界トップクラスの第三者提供許諾済みID数 を元に統合データを作成 1,600万 ID ドラッグ ストア ホーム センター スーパー マーケット
7. FEZ Inc. All rights Reserved. 7 フェズの特徴 Win-Win-Winを実現するビジネスモデル データ / リテールメディア 活用ご支援(小売DX） コンサル/実装フィー データ / リテール メディア面の提供 データ / メディアフィー 小売 メーカー メーカー 購買データを用いた マーケティングの最適化支援 ソリューションフィー フェズの特徴② 小売企業様へは DXコンサル/実装ご支援に加え、お預かりしたデータやメディア面で メーカー様向けの付加価値を創出。それを元にデータ / メディアフィーを還元。 Win-Win-Winのビジネスモデルを確立しています。 ※ソリューションフィーを元に還元
8. FEZ Inc. All rights Reserved. 8 フェズの特徴 グループ会社・合弁会社を通じ、店頭でのマーケティングも支援 メーカーの営業担当者様に代わって ドラッグストアやコンビニ、スーパー等の店頭を巡 回、 商品陳列を行い、売上向上を支援 フェズの特徴③ フリークアウト HD社との合弁会社 商品購入直前の瞬間に訴求できる デジタル広告「ストアギークサイネージ」を開 発・提供 「トレードマーケティング」に関する企業研 修やコンサルティングサービスを提供
9. FEZ Inc. All rights Reserved. 9 トップダウン？ボトムアップ？
10. FEZ Inc. All rights Reserved. 4月に個人・チームごとでの環境整備について発表 資料→こちら 10 これまで ボトムアップでの取り組み
11. FEZ Inc. All rights Reserved. 会社全体で個別のAI活用は拡大 11 これから トップダウンへの取り組みへ接続 個別の取り組み 個別の取り組み 個別の取り組み 個別の取り組み 今回はこれらを喋ります。 ・見えてきた課題 ・これからの取り組み ・中長期に答えを出していきたい問い
12. FEZ Inc. All rights Reserved. 12 個別で動いてきた AI環境整備
13. FEZ Inc. All rights Reserved. 13 データ基盤での AI活用・開発環境 このあたりを目指す 徐々にステップを（みんなで）登ろう AI時代を生き残る組織・エンジニアへ （与えられてAI活用ができるではなく、 AI活用ができる環境が整備できる） 4月からの2ヶ月で少し前進 前回資料→
14. FEZ Inc. All rights Reserved. ・エージェント活用（ハーネスエンジニアリングへの取り組み） 　→AIに任せられる単位を大きく ・ドメイン知識、コンテキストが AIにより更新される世界へ 　→人が更新していては時間がかかるし漏れる ・データ基盤だからこその信頼性ある AI活用 　→人が守るべき品質と、 AIを活用してある程度柔軟な領域を区別 14 データ基盤での AI活用・開発環境 もっとAI活用していく。データ自体も AI Readyに。 これから 前回資料→
15. FEZ Inc. All rights Reserved. - モノレポ化 - コードを集約しコンテキストが散らばらないように - docsの整備 - 背景情報や思想、設計を言語化 - 自動でアップデートされていく仕組み - レビュー観点から始動 - AIレビューを賢くしていく仕掛け 15 知識・コンテキスト整備 ・ドメイン知識、コンテキストが AIにより更新される世界へ 　→人が更新していては時間がかかるし漏れる
16. FEZ Inc. All rights Reserved. AI活用推進として環境整備をレクチャー - ビジネス職の若手に cli環境をレクチャー - 「触れる入口」さえ作れば自走し始める 社内の知見を持ち寄る - AIの取り組みを持ち寄る Slackチャンネル - AI MeetUp 16 エンジニア以外の AI活用推進 エンジニア以外での AI活用への働きかけ
17. FEZ Inc. All rights Reserved. 17 組織展開を考え始めて見えたこと
18. FEZ Inc. All rights Reserved. データ基盤での AI活用・開発環境 18 ・処理ごとにリポジトリを分割しておりAIに横断で参照してもらいづらい ・開発環境や開発データの取り扱いが難しい（前提を揃えるためテストのための準備が必要） １．構造的なアウトプットの頭打ち ２．レビューや仕様把握の負担増 ３．人に期待されるロールの変化 ・PullRequestの数自体の増加、コメントをつけてもこれまで以上の速度で対応して返ってくる ・どんな要件に対して何を検討してどう実現する意思決定をしたかが把握しずらい ・コードを書くのはAIの役割となってきており人が担うべきロールの変化 ・AIに対してマネージャー的振る舞いが求められるので、働き方や頭の使い方を変える必要がある AI活用を進めて出てきた課題 モノレポ化、開発環境見直し docs整備（フロー・ストック） ルール言語化、運用プロセス見直し 何を任すかを仕組み化（ skills、agent） 目標設定・評価の見直し（これから） 前回資料→
19. FEZ Inc. All rights Reserved. AI活用 組織展開 19 ・他チームでやっているスキルや、いいところを取り入れる/こちらから展開 　→コミュニケーションだけでは進まない １．組織横断での活用 ２．AI活用度の計測 ３．人に期待されるロールの変化 ・PR数増加や、ビジネス側の取り組みなど事例は出てきているが、実際の効果は把握しづらい 　→利用状況や変化をはかる指標がないと判断できない 　→潜在的なセキュリティリスク増、コスト増となる可能性 ・コードを書くのはAIの役割となってきており人が担うべきロールの変化 ・AIに対してマネージャー的振る舞いが求められるので、働き方や頭の使い方を変える必要がある 見えてきたこと
20. FEZ Inc. All rights Reserved. AI活用 組織展開 20 ・他チームでやっているスキルや、いいところを取り入れる/こちらから展開 　→コミュニケーションだけでは進まない １．組織横断での活用 ２．AI活用度の計測 ３．人に期待されるロールの変化 ・PR数増加や、ビジネス側の取り組みなど事例は出てきているが、実際の効果は把握しづらい 　→利用状況や変化をはかる指標がないと判断できない 　→潜在的なセキュリティリスク増、コスト増となる可能性 ・コードを書くのはAIの役割となってきており人が担うべきロールの変化 ・AIに対してマネージャー的振る舞いが求められるので、働き方や頭の使い方を変える必要がある 見えてきたこと 生成AIの利用状況を可視化 開発のAI資産の集約と展開を仕組み化 　　　　（引き続き） 　　　　　　・人の役割の変化を会社として定義 　　　　　　・目標設定・評価の見直し
21. FEZ Inc. All rights Reserved. 21 まとめ
22. FEZ Inc. All rights Reserved. ・個別最適（ボトムアップ）から始まることで動き出しは良かった 　一方で、これからは組織で AI利活用が進むようにトップダウンから接続 ・利用が広がっているので、利用状況の計測・可視化は急務 ・（まだ答えが出せていないが）これからのロール変化の言語化やマインドチェンジを、 　特にエンジニアはこれまでのコード実装が生成 AIに代替される時代において 　自分ごととして考えていく必要がある。 　→ぜひ懇親会などでお話しましょう。 22 まとめ
23. FEZ Inc. All rights Reserved. 23 We are Hiring!!! エンジニア積極採用中！！ ・プロダクトマネージャー ・プロジェクトマネージャー ・エンジニアリングマネージャー ・データエンジニア など
24. Thank You