チームで育てるAI自走環境_20260409

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1. チームで育てるAI自走環境 2026.04.09
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 152名（2026年4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3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 Urumo全体感 1st Party Data 3rd Party Data データ基 盤 Urumo 購買Data Ads Manager 広告/販促 機能 分析/探索 機能 RMN 分析/探索 機能 Urumo BI 抽出/連携 機能 顧客軸/商品軸 メディア軸/マーケティング軸 今日は主にここの話
7. FEZ Inc. All rights Reserved. 7 Urumoデータ基盤 - 広いドメイン知識が必要 - 小売を中心としたドメイン知識 - アプリログや広告の知識 - 受領元の仕様差 - 個社ごとの仕様理解 - 横断活用するためのノウハウ ※第三者提供許諾済みデータのみ 　複数の小売からデータを預かって、横断化 ※し、広告や販促で活用 　レイヤリングして構造を共通化・モデリングし、単独のデータでは実現できない規模とエリア性へ
8. FEZ Inc. All rights Reserved. 8 AI活用への取り組み
9. FEZ Inc. All rights Reserved. ▶2024年ごろからAI分析機能 9 フェズとしての AI活用への取り組み https://zenn.dev/fez_tech/articles/5955b9735a1d2a 当時の弊社ブログ記事 プロダクトからAI活用のはじまり
10. FEZ Inc. All rights Reserved. 10 フェズとしての AI活用への取り組み 開発生産性を高めるための AI活用制度 〜2025　 2025 2026 プロダクト利用（API利用） プロダクト利用（API利用） ＋ 個人のAI活用1万/人/月 チーム利用の研究開発は別 プロダクト利用（API利用） ＋ 個人のAI活用3万/人/月 チーム利用の研究開発は別 利用する土台は整えた。さぁこれで生産性縛上がり！ そんなわけにはいかない 全員がフル活用となったら もう少し追加が必要
11. FEZ Inc. All rights Reserved. 人間がどこまで介入するかで、自走レベルを定義 みなさんは個人 /チームでどの段階といえますか？ 11 AIコーディングエージェントの自走レベル 最初からここを目指してもうまくいかない
12. FEZ Inc. All rights Reserved. 12 データ基盤での AI活用・開発環境整備
13. FEZ Inc. All rights Reserved. 長く在籍しておりドメイン知識やコードの全体像を理解しているので自分一人のアウトプットは爆増 しっかり整備しなくてもそれぞれ個別の利用でも開発体験の変化を感じていた しかし...チーム全体の生産性は？アウトカム総量は？ 13 データ基盤での AI活用・開発環境 どれどれコーディングエージェントを使ってみるか。 すんなり使えるじゃん！ AI活用のはじまり
14. FEZ Inc. All rights Reserved. データ基盤での AI活用・開発環境 14 ・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づらい ・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
15. FEZ Inc. All rights Reserved. データ基盤での AI活用・開発環境 15 ・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）
16. FEZ Inc. All rights Reserved. 外部の状況を知ろうとイベント参加を増やすと、近頃は突き抜けた利用をしている人が増えてきた。 行けるじゃんと思っていた自分だけを見てもまだまだ、チームでは …？ 16 データ基盤での AI活用・開発環境 AI自走してるよ！ 爆速！！！ どうやってAI自走へ の道を登ろうか
17. FEZ Inc. All rights Reserved. 17 データ基盤での AI活用・開発環境 Findy AI+との出会い（とある懇親会） AI+を活用して 何からやればよいの ... 今はどのぐらいの整備状況なの ... 成果物やアウトカムの変化は ... これからやったらをサジェスト スコアで定量化（目安） AI活用度やプルリク分析 AI+使ってみません！？ AI自走環境整え始 めてて...
18. FEZ Inc. All rights Reserved. ・AGENT.mdの整備、スキル整備、マルチエージェント対応 ・知識を貯める場所の整備（フローとストック） ・運用プロセス見直し 18 データ基盤での AI活用・開発環境 まだこのあたり AI+開発環境スコアの推移（3月） 3/2:32 → 3/9:46 → 3/13:57 → 3/18:78 → 3/30:87
19. FEZ Inc. All rights Reserved. 19 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）
20. 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 20 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
21. FEZ Inc. All rights Reserved. 21 まとめ
22. FEZ Inc. All rights Reserved. どこから始めるか ・触り始められるように制度と時間を作る ・もっと周りを巻き込む、社外との交流を促す →社内勉強会なども開催 アーリーアダプターがいると心強い （cc-sdd作者のgota氏が在籍なので講師役） 22 もっと活用を広げるため 変化量が大きいとみんなが追従するのは大変 でも大きく変わらないと業務に忙殺されて変われない
23. FEZ Inc. All rights Reserved. ・まずはAIを使える環境を整える、その後整備進めるには定量基準があるとよい ・ある程度整備できてからは人にフォーカス 　→生産性・アウトカムが広がっているか 　→人ごとにAIをどのぐらい活用しているか ・AIに自走してもらうに何がうまくいかなかったか・何を変えるとよいか？ 　→個人・チームの単位で問いを繰り返す 23 まとめ
24. FEZ Inc. All rights Reserved. 24 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 ・データエンジニア など
25. Thank You