その「越境」、無理してません？ 〜FDEの先にあるフルサイクル開発〜

2026年6月17,18日に開催されたエンジニアの役割の変化に向き合うConferenceに登壇した際の投影資料です。
■エンジニアの役割の変化に向き合うConference
https://engineering-shift-con.findy-tools.io/2026

Transcript

1. その「越境」、無理してません？ 〜FDEの先にあるフルサイクル開発〜 株式会社グラファー 河治 寿都
2. 2 FDE/プロダクトエンジニアという職種っぽい 動きをしないと生き残れないかも。。。 って思っていませんか？
3. 3 とりあえず 「越境しよう」「業務にしみ出そう」 と言われて 困っていませんか？
4. 4 「越境」をした結果、タスクが増えるだけで バリューが発揮できないって 不安になってませんか？
5. 5 「越境」を試しにやってみるとどうなるか 顧客ヒアリング 業務フローの把握・整理 ステークホルダー との期待値調整 社内調整 やったことがない仕事 やったことがない やり方が想像つかない 得意ではない 生産性が上がらず 当初の目的を 満たせなくなる • いざやってみると、慣れない仕事の連続で生産性が上がりにくい体験
6. 「越境」への不安の正体は何なのか 慣れていない やったことがない 失敗のおそれ・不許容 • 単純に慣れていないので、つま づきやすい • 調べながら、聴きながらにな り、単独でのタスク遂行が難し い • 勝手がわからず、見通しがたた ない • どうアプローチすればいいかわ からず、時間だけがすぎていく • やったことがないので心理的に も自信を持ってできない • うまくできない不確実性があ り、責任を取って遂行しようと 思わない • 失敗が許されにくい、失敗を防 止できる対策を打ちづらい • 能力の問題ではなく、準備のないままに、仕事、役割が増えている 認知負荷が高い、不確定要素が大きい、予想も立てずらい 準備がない結果、「越境」への不安を大きくしている 6
7. 7 「越境」は怖くない
8. 8 「越境」するためには準備が必要である
9. 9 本当にやるべきことは「越境」の先にある
10. 執行役員SVP（エンジニアリング担当） エンジニアリング本部 本部長 河治 寿都 2011年　東京大学大学院卒業後、新卒でグリーに入社 以降は越境EC、IoTベンチャー、ヘルスケア領域でTechLead, VPoE, EMを経験後、2025年04月よりグラファーに参画。Graffer AI Studio の開発に従事。2026年01月に現職。 自社インタビュー記事 https://career.graffer.inc/inside-graffer/dev-team-management_1 https://career.graffer.inc/inside-graffer/dev-team-management_2 Findy様インタビュー記事 https://findy-code.io/media/articles/1on1-insights-kawaji-graffer https://findy-code.io/pick-up/interviews/graffer-engineer 自己紹介 10
11. グラファーのミッション 11 行政手続き不要な世界の 実現 役所に行かずとも、スマートフォン一つ で行政続きが完結できる世界を実現。今 後は、職員が扱う業務システムまでを一 気通貫で手がけることで、エンドツーエ ンドの業務処理フローを実現していく データ流通の時間損失ゼロの 実現 年間30万人月分(※1 )の作業負担が発生し ていると言われる食品業界のデータ変換 コストを、AIエージェントを用いて1/5以 下に削減。生産年齢人口の減少を見据 え、食品流通インフラをAIで支える 日々進化するAIを社内外問わず装着し、 自分たち/顧客のAI活用を前提にStepsを 省いた業務プロセスに変革。集めた業務 コンテキストを資産化し、スケールする ソリューションへと進化させる Prompt to App: システム開発 不要な世界の実現 We Remove Steps. ※1出典　経済産業省　第1回　商品情報連携標準に関する検討会　㈱シグマクシス『国内調査報告・課題分析について』 Govtech領域 Food & Beverage領域 AI駆動開発領域 • AIの進化によって、「プロダクトを作ること」自体はもはや競争優位にならない一方、AIがあるからこそ、これまで価値 を届けることが難しかった領域にまで価値提供の幅を拡げられる時代になった • 創業以来一貫して行ってきた「価値を生まない手順をなくす」ことで社会を前に進めるという価値提供の核を、2026/01 にミッションを変更
12. 行政サービスにまつわる業務プロセス全体をデジタル技術で 変革し、市民に提供する社会インパクトを最大化。 グラファーの事業：「プロダクトを活用した社会変革」 行政サービスのデジタル変革 Graffer Platform 生成AIを業務で活用するために必要なプロダクト＆ソリュー ションを提供し、企業のビジネス変革を支援。 生成AI活用によるビジネス変革 Graffer AI Solution 12 自治体・官公庁向け 企業向け
13. 13 グラファーのサービスマップ 窓口のネット予約サービス Graffer窓口予約 オンライン申請サービス Grafferスマート申請 生成AI活用支援サービス 伴走支援 / 人材育成 システム開発者支援サービス AI駆動開発プログラム 業務特化AIエージェント開発 AI駆動受託開発 専用AIチャットシステム Graffer AI Studio データFMT変換システム Graffer Databridge 行政 民間 250超の自治体導入 7,000万人以上の市民が対象 2.8万人超への提供 業界を問わず導入企業増加中 Graffer Platform Graffer AI Solution 業務特化AIエージェント開発 AI駆動基幹システム刷新 手続き案内サービス Graffer手続ガイド 公的支援制度検索サービス お悩みハンドブック AI自動音声案内サービス Graffer Call AI活用型BPOサービス Graffer AI BPO 要介護認定申請照会サービス Graffer 要介護認定照会 AI電話応対自動化サービス Graffer AI オペレーター 行政手続支援 行政業務効率化支援 汎用型AIソリューション オーダーメイド型AIソリューション
14. Graffer Platformのサービス提供実績 14 6団体 102団体 50団体 273団体 2020年3月 2022年3月 2021年3月 2023年3月 160団体 2024年3月 自治体・官公庁向け 194団体 2024年9月 ✔ 自治体中心に273団体にサービスを導入 ✔ 4,100万人超の市民を対象にサービスを提供 ✔ 政令指定都市の70%で導入実績がある 導入団体の例（一部）
15. Graffer AI Solutionの支援実績 15 枚方市 その他、IT・広告企業、食品卸売業、人材派遣会社、鉄道、銀行などさまざまな業界で導入 2.8万人超のビジネスパーソンの生成AI活用を支援 企業向け
16. • AI駆動開発の手法を取り入れた、AI前提の開発チーム運営の手法を網羅的に解説。 日経BPより『AI駆動開発チームの作り方・育て方』出版！ 16 AI駆動開発チームの作り方・育て方 生産性20倍アップのソフトウェア開発 Amazon.co.jp “コンピュータ・IT関連の一般・入門書” 第1位 紀伊国屋新宿本店 コンピュータ書フロア 週間 第2位 丸善丸の内 週間ベストセラー 第4位 日経BP 大増刷決定
17. 17 Findy Team+ Awardを2年連続で受賞🎉🎉 リリース頻度 9.4回/日 ※2026/5の集計
18. 18 「越境」とは何か 境界を超えて移動をすること（Wikipediaより）
19. 19 エンジニアリングにおける「越境」とは何か
20. 20 ユーザーへの価値提供や本質的な課題解決のために、 自らの 専門領域／役割／チーム といった 人為的な境界（サイロ）を自発的に飛び越え、協働すること。 としておきましょう。
21. 「越境」は目的ではなく手段 解像度をあげる 信頼を強くする 機会を掴む • 要望/業務の背景を理解し、 提供機能の顧客満足度を 最大化する • 顧客との信頼関係を深め、 プロダクト改善に対しての 顧客のホンネを引き出す • 新しいビジネスチャンス そのものを掴む • 越境そのものが目的化した瞬間、本来発揮すべき価値から外れていく 越境で得られるもの 目的を見失った越境は「越境した事実」だけが残り、顧客提供価値に繋がらない 21
22. 22 「越境」における役割の「拡張」vs「膨張」 「越境」による端的な役割の「膨張」は認知負荷が増え、消耗させてしまう 本来の「越境」は役割の「拡張」であり、役割シフトのあるべき姿である ⭕ 役割の「拡張」 ❌ 役割の「膨張」 未知の 業務 未知の 業務 未知の 業務 未知の 業務 未知の 業務 未知の 業務 役割範囲 未知の 業務 未知の 業務 やるべきことをこなした上で 自分の意思で着手する 自らの意思と関係なく 先にやることが増えている 役割範囲
23. 23 真に価値があるのは従来における「泥臭い仕事」 価値提供機能における情報獲得 提供すべき機能の「見極め」の精度の変化 プロダクトに対して顧客に価値ある機能を提供するた めのヒントに対してアプローチを増やすことができる ようになる 従来より価値となる部分を見極めてより本質的に課題 解決にかける時間を増やすことができるようになる 1. VoCチケット対応よりも精度高くヒアリング 2. オンラインに加えて「対面」という手段が追加 1. 文書には出てこない本質的課題を掴みにいく 2. 品質・拡張性を担保し、機能に翻訳できる 3. 他の顧客にも応用が聞く「売れるもの」を作る 顧客の要望に対してのアプローチが変わ るのみ、本質的には何も変わっていない 要求に対して、より本質的な提供価値に 繋がる機能提供を行える 顧客からの情報収集手段の拡張化 顧客との情報交換の充実化 「越境」することで従来から何が変わるか 泥臭い仕事
24. 24 「越境」をまとめると 1. 「越境」すること自体は「目的」ではなく手段である。 2. 「越境」は自発的な役割の「拡張」行為であり、それが受動的 なものになると、負荷だけが増し役割の「膨張」になる。 3. 「越境」を通してやるべきことは「泥臭い仕事」であるが、 エンジニアリングの提供価値を爆増させられる要素である。
25. 25 「越境」はどうアプローチすればいいだろうか
26. 26 持っている役割の効率化・省力化or本気で考えて「やめる」 やめる時には「省力化」「業務の整理」「効率化」「無価値ならやめる」 役割を単純に増加させるのではなく既存の役割をこなすために必要な効率化/省力化を行う 必要ならば、本当に役割としてなくすことも考える 個人がやれる範囲 役割A 役割B 役割C 新しい役割E 役割A 個人がやれる範囲 効率化 省力化 やめる 役割A 新しい役割D 個人がやれる範囲 実行可能状態 「越境」 新しい役割D 役割B 役割B 実行可能状態 新しい役割E 新しい役割D 新しい役割E
27. 27 AIに作らせるプロセスを設計する 課題に 着手する AIに課題を 解くための プロンプトを 作る 成果物を レビューし AIで 修正する タスクと これまでの 指示内容を Doc化する 成果物を リリース する 課題に 着手する AIに課題を 解くための プロンプトを 作る 成果物を レビューし AIで 修正する 成果物を リリース する 課題解決に必要 な情報 をまとめる レビューで抜け ていた情報を 追記する AIが最短で 到達する場所に 保管する 課題解決をしながら再現性を担保していくことが重要 AIを使って課題を解決するのではなく、課題を解決しながらハーネス環境を作っていく 課題を解決すると同時にハーネスを改善していく 端的なAI利用での取り組み方 再現性を伴なった取り組み方 人手でDocの 把握・理解 が必須 AIが 担当者と同じ 判断軸/品質 で対応可能 ハーネスの整備
28. 28 問いを作る・問うべきものを決める 未知なこと、苦手なことを理解して実行に移すにはWhatがわかる必要がある 未知な内容に対して「何(What)を問うべきなのか」を考えて行動する イメージしきれない業務は Whatを中心に問う 「越境」でやる 業務範囲 要求/要件定義 ヒアリング 社内調整 これまでやってきた 業務範囲 設計 開発 実装 運用 課題整理 イメージできる業務は Howを中心に問う 達成すべき目標は わかっている Howを 教えてもらおう 達成すべき目標は わかっていない 何をすべきか 聞こう
29. 29 「越境」の先に、本来やるべきことは絞られていく AIの業務浸透と、やるべきものの選定・廃止を繰り返し、最終的にエンジニアリングで 必要なものは「開発作業の監督」「デリバリ」「ハーネス管理」に収束する。 開発作業の 監督・レビュー 人間 AI/AIエージェント 設計・コーディング 具現化・可視化 データモデル プログラム・システム 要件締結・デリバリ フィードバックの解釈 ハーネスの管理・評価 ハーネスの改善点抽出 要求/要件定義 フィードバックの反映 顧客への機能提供 改善施策の実行 ハーネスの整備 プロセスの整理 ハーネス 人間 or 人間 with AI/AIエージェント 成果物 これまで これから
30. 30 グラファーで取り組んでいる「越境」
31. 31 グラファーのアプローチ ユーザーの業務知識と課題を少人数に集約し 分業的ではなく一気通貫でプロダクトを作る point!! 機能組織が分業して プロダクトを作る 企画から開発/運用まで一貫し てプロダクトを作る 数人のメンバーで プロダクトを立ち上げる 1人 + AIで プロダクトを立ち上げる プロダクト志向×多能工 AI×少数精鋭フルサイクル開発
32. • 当社では、創業当時よりエンジニア一人ひとりが課題発見からリリース・運用までを分業することなく一気通貫で 担う”フルサイクル”の開発体制を採用しており、AI駆動開発の効果を最大化することが可能 • このノウハウを用い、エンドツーエンドのDX/AX推進を実行していく フルサイクル×AI駆動開発 民間企業向け 市場分析 ユーザー ヒアリング 機能仕様 非機能仕様 API設計 DB設計 ソースコード テスト結果 課題発見 要件定義 設計 実装 テスト リリース 運用 エンジニア＋AIが、課題発見から運用までを実行（フルサイクル開発） 判断・承認・改善 グラファーの開発体制 よくあるプロダクト開発の一例 PdM フロントエンドエンジニア バックエンドエンジニア QA 運用エンジニア アウトプット インプット レビュー 32
33. 33 持っている役割の省力化：プロダクトの仕様確認問い合わせ対応 従来の仕様確認プロセス プロダクトにDevinを導入し、Slack経由で営業/CSロールをもつメンバーにDevinを直接 使わせる。結果、必要な回答の品質を落とさずに作業を削減 仕様調査 仕様確認 調査 探索 情報 探索 調査結果報告 AIに託したプロセス 仕様調査 仕様確認 調査 探索 情報 探索 調査結果報告 回答内容 の定期 チェック 調査・情報収集 に時間を割くこ となく、 開発作業に集中
34. 34 AIに作らせるプロセスを設計する：クラウドシフト案件での活動 基幹システム開発の特徴 • 多岐に渡る業務をカバーするため、 開発すべき対象が増加し、複雑大量 のソースコードを扱うことになる。 • 長期で利用されるため、やむなく継 ぎ足した改修が加わるため品質が低 下する。 大規模システム • 多数部署のシステムを扱うため、頭 の中ではシステムの細部まで把握で きない。 • 業務ロジックが複雑になるケースが あるため、合意のためのドキュメン トを作成が必須、ドキュメント更新 コストが高い。 • ドキュメント更新が追いつかなくな り、ドキュメントが形骸化し、ド キュメントを信用できない状態にな る。 ドキュメント文化 当社の基幹システムのリプレイス手順 従来 （労働集約） 本プロジェクト （AI駆動） • AIによるリバース エンジニアリング • 人手による監督 • 規則・制約条件の 記述 • AIフレンドリーな ドキュメント管理 （承認プロセスの 確立、コードと完 全同期した仕様 書） • ハーネスの整備 システム 全様把握 が大変！ 正しい 仕様の 把握が 困難！ 既存 ソースコード 仕様書 新ソース コード • 人海戦術による ソースコード把握 /リバースエンジ ニアリング • 転記ミス・抜け漏 れによる確認工数 の増加 • Excel/Wordでの ドキュメント管理 （承認プロセスの 欠如/仕様書と ソースコードとの 乖離） 規則 制約条件 ハーネス
35. 問いを作る、問うべきものを決める：未経験から1人で事業立ち上げ 課題 定義 要件 定義 設計 実装 テスト 運用 プロダクト開発 事業開発 ニーズ 発見 市場 探索 事業 立案 顧客 提案 Product Manager 事業開発からプロダクト開発までを一貫して担当 特に事業開発フェーズにおいてプロトタイピング・提案でAIをフル活用 業界背景や不足した知識・知恵をAIで補いながら、未経験の提案活動を実行 35
36. 実際にプロダクト発信で顧客提案・機能企画を行い、これまでに複数のプロダクト・機能が リリース フルサイクル開発で課題抽出からデリバリを行った実例 詳細は以下にて発表 AI Engineering Summit https://findy-tools.io/events/ee3c2a3e9ea26296d2e6 開発生産性Conference 2025 https://findy-tools.io/articles/graffer-dev-productivity-con-2025/146 36
37. 本日のまとめ 単純な役割を増やすこと≒「越境」を目的にしない 自らの役目にある作業を「自動化」or「やめる」を行って 新しいところにチャレンジできるようにすることが重要 越境自体は本質的には真の価値提供に繋がる仕事なので 楽しめる状況を作っていきましょう ※グラファーでの楽しい越境について知りたければ ぜひQ&Aでご質問ください 37
38. 38 楽しい越境について、ちょっとご紹介：グラファー公式note https://note.graffer.inc/menu/482791