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AI時代に「チーム開発」を見直す ~個人アサインへのシフトと、AI駆動開発の実践例~
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ham
June 12, 2026
Technology
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AI時代に「チーム開発」を見直す ~個人アサインへのシフトと、AI駆動開発の実践例~
@IT Architect Live 2026 springでの登壇資料
https://members09.live.itmedia.co.jp/library/MTAyMzQw
ham
June 12, 2026
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Transcript
© Findy Inc. AI時代に「チーム開発」を⾒直す ~個⼈アサインへのシフトと、AI駆動開発の実践例~ 浜⽥ 直⼈ Naoto Hamada (ham)
2026/06/10,11 @IT Architect Live 2026 春
© Findy Inc. 2 プロダクト開発部 VP of Engineering - 2006-2015:
SIer - 2015-2019: toC Webアプリケーション開発, EM - 2019-2022: toB SaaS開発, EM - 2022- : Findy Team+開発, コンサル 浜⽥ 直⼈ Naoto Hamada
会社概要 © 2024 Findy Inc. 挑戦するエンジニアの プラットフォームをつくる。 ビジョン つくる⼈がもっとかがやけば、 世界はきっと豊かになる。
経営理念 会社名 ファインディ株式会社 / Findy Inc. 代表取締役 ⼭⽥ 裕⼀朗 設⽴ 2014 年 2 ⽉ ※ 本格的な事業開始は2016年7⽉ 全従業員数 478 名 ※2026年1⽉時点 資本⾦ 19億9,692万円 ※ 資本準備⾦含む 住所 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階 事業許可番号 13-ユ-308478 サービス ‧IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」 ‧ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 ‧経営と開発現場をつなぐAI戦略⽀援SaaS「Findy Team+」 ‧開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」 ‧テックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」 ‧顧客価値を追求する、AI時代の製品開発マネジメント「Findy Insights」等 投資家 グローバル‧ブレイン、ユナイテッド、SMBCベンチャーキャピタル、KDDI、 JA三井リース、みずほキャピタル、博報堂DYベンチャーズ、Carbide Ventures、等 3
© Findy Inc. 4 ファインディが展開するエンジニアプラットフォーム
© Findy Inc. プロダクト開発における戦略⽴案〜プロジェクト評価のプロセスを可視化‧分析 プロジェクト投資分析 (新機能やリファクタリングの 開発投資割合 等) 投資設計∕リソース計画 ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)
戦略⽴案 プロジェクト評価 要件定義∕設計∕コーディング∕テスト∕デプロイ∕メンテナンス ROI評価∕ナレッジ蓄積 開発投資のROI最⼤化 Four Keys∕プルリク∕イシュー∕CI‧CD分析 (デプロイ頻度‧リードタイム‧プルリク作成数‧変更⾏数 等) 開発者⽣産性の可視化‧向上 開発者サーベイ∕ミーティング分析 (サーベイスコア‧ミーティング時間 等) 開発者体験の可視化‧向上 プロジェクトアウトカム分析 (売上‧NSM‧KPI 等) 開発投資のROI最⼤化 EM∕ソフトウェアエンジニア∕SRE 事業責任者∕PdM CTO∕開発部⻑ AI開発⽀援ツール分析 (ツール利⽤率‧利⽤習熟度 等) AI駆動開発の可視化‧推進
© Findy Inc. 6 AI Accelerate by Findy Team+ GitHub‧GitLab
環境構築‧整備 運⽤設計‧定着 可視化‧改善 社内教育 勉強会 ‧ ワークショップ Jira‧Backlog Redmine GitHub Copilot Claude Code OKR アウトカム 技術顧問 アドバイザリー ‧ 実務代⾏ 運⽤‧KPI設計 ⽀援 ‧ ツール定着 ⽀援 指標可視化 ボトルネック特定 + カスタマー サクセスによる 伴⾛⽀援 連携対象データ 対象領域‧業務 コーディング プロセス 開発プロセス プロジェクト管理 AI活⽤ 事業貢献 開発⽣産性の向上に取り組みたいが、前提となるツール導⼊や業務プロセス設計、定着状況でお困りごとはありますか? ファインディでは、「環境が整ってから」ではなく、「環境を整える」ところからご⽀援します。 ⽬の前の課題解決からハンズオンで伴⾛し、確実な成果創出へと導きます。
© Findy Inc. 未来のAI駆動開発をイメージしながら AI開発基盤を整備する 7
© Findy Inc. 8 未来のAI駆動開発をイメージしながらAI開発基盤を整備する @IT Architect Live 2026 冬にこのタイトルで発表しました。
- 将来のAI駆動開発について思いを馳せる - まとめ https://speakerdeck.com/ham0215/wei-lai-noaiqu-dong-kai-fa-woimezisinagaraaikai-fa-ji-pan-wozheng-bei-suru
© Findy Inc. 9 未来のAI駆動開発をイメージしながらAI開発基盤を整備する Gemin AI⾃律 AI⾃律 AI⾃律
© Findy Inc. 10 未来のAI駆動開発をイメージしながらAI開発基盤を整備する 要件定義 要件定義 設計書 要件定義 要件定義
イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答 ⼈が介在しているところは、⼈が ボトルネックになる →⼈が介在するステップをいかに 減らせるかが肝になる!
© Findy Inc. 11 未来のAI駆動開発をイメージしながらAI開発基盤を整備する 要件定義 要件定義 設計書 要件定義 要件定義
イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ ⼈のプロセスをなくすことができれば、AI エージェントが⾃律的に連携して開発⼯程 を完了させることができる →⼈はAIの実⾏結果をモニタリング、問題 があればチューニングするのみ (必要に応じて) 証跡チェック AIチューニング
© Findy Inc. 12 未来のAI駆動開発をイメージしながらAI開発基盤を整備する 要件定義 要件定義 設計書 要件定義 要件定義
イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答 現状はまだこちらの状態 これを実現するための具体的な体 制とAIエージェントについて紹介し ます
© Findy Inc. チームアサインから個⼈アサインへ シフト 13
© Findy Inc. 14 全⾃動化の壁と、AIのパートナー化 - 開発を完全にAIへ移譲することは、現時点ではまだ困難 - ⼀⽅、「実⾏の判断」と「意思決定」は⼈に残るものの、AIに任せられ るプロセスは増加してきている
- エンジニアがAIエージェントを副操縦⼠ではなく「パートナー」として 扱い指揮することで、開発スピードを⾶躍的に加速させることが可能! https://tech.findy.co.jp/entry/2026/04/07/080000
© Findy Inc. 15 AI駆動開発以前の開発スタイル - 5名前後のエンジニアにPdMとデ ザイナーを加えた構成で、協働 しながらプロダクト開発 -
施策開発をチームにアサイン し、優先度の⾼いタスクを1つず つ終わらせていく(フロー効率重 視) - デイリースクラムでチーム状況 を確認して⽇々アサインを最適 化 (直近のタスク以外はアサイン が柔軟に変化する)
© Findy Inc. 16 AI駆動開発以前の開発スタイル ⽣成AIによって実装速度が爆速&並列 実⾏可能になった影響で次の課題が 発⽣ - 調整コスト増加
- 「空いた⼈が拾う」都度ア サインはオーバーヘッドが 肥⼤化 - デイリーでは追いつかない - 並列化の阻害 - 先の計画が⾒通せず、AIの 並列実⾏が活⽤しきれない
© Findy Inc. 17 「個⼈アサイン」へシフト - 施策開発を個⼈(規模によっては 2名)にアサインして開発する - タスクの進め⽅などは、アサイ
ンされたメンバーが意思決定 - タスクごとのアサインの調 整コスト0 - AIを活⽤して並列実⾏しや すい
© Findy Inc. 18 「個⼈アサイン」へシフト - 施策の丸ごと担当 - 施策開発を個々のエンジニアに丸ごとアサイン -
1⼈が全体を担当することで、タスク分解と計画を⾃⾝の裁量でコ ントロール可能 - 結果として、チーム全体のアウトプット量も最⼤化 - ⾃⾝は全体の設計とオーケストレーションに集中 - 実装やテストコードの⽣成は、複数のAIエージェントを⽴ち上げて 並列実⾏させる - オーナーシップの向上 - 「⾃分がやった」と⾃信を持てる状態がエンジニアの当事者意識を ⾼めた
© Findy Inc. 19 「個⼈アサイン」へシフト - エンジニア1⼈あたりのアウトプット量(PR数)は1.5倍に向上!
© Findy Inc. 20 マネージャーも「個⼈アサイン」の対象へ - 体制を⼯夫することでマネジメントコストを最⼩限とし、マネージャー も開発を推進していく - 『エレガントパズル』でも⾔及されるように、5名程度の規模であれば
「プレイングマネージャー」として⾃律的に動くことができ、ピープル マネジメントだけでなく、現場に参画しやすくなる - 1つ1つのチームを⼩規模にすることで、マネージャー⾃⾝も開発を推進 できる体制を構築 https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/24/04/22/01364/
© Findy Inc. 21 激動の時代環境への適応 - "SaaS is Dead" の衝撃
- AIが⾃然⾔語からソフトウェアを⽣成し、業務ロジックを⾃律的に 実⾏し始める時代 - 「UI中⼼」だったSaaSの価値が揺らぎ、市場の前提が根本から変わ りつつある - ⽬まぐるしい変化の速度 - テクノロジーとビジネスモデルの賞味期限が短くなり、昨⽇までの 正解が明⽇には通⽤しなくなる - 状況が⽬まぐるしく変わる中で、組織のあり⽅も再定義が求められ ている
© Findy Inc. 22 リーダーは事業の未来を⾒つける - これほど激しい変化の中で、経験豊富なエンジニアリングマネージャー が「組織マネジメントだけ」にリソースを奪われてしまうのはもったい ない -
今こそ、リーダーが⾃ら先頭に⽴ち、プロダクトと事業の未来を⾒つ けることに注⼒すべきだと考えています
© Findy Inc. AI駆動開発のための開発環境紹介 23
© Findy Inc. 24 直近の私のアウトプットの変化 - 今年から徐々に体制を移⾏していき、⾃分⾃⾝もプレイヤーとして開発 を推進中 - その背景にはAI駆動開発ができる基盤が整ったことが⼤きい
© Findy Inc. - Claude Codeを中⼼として、各種Skillやルール、サブエージェントなど を構築中 - 組織 -
Pluginとして共通で使えるSkillやエージェントのセットを配布 - 組織全体のAI活⽤底上げに貢献 - 全社共通ゆえに汎⽤的なものが多い - リポジトリ - リポジトリ特有のドメインやルール - ディレクトリ構成、アーキテクチャ、PRのルールなど - ※AIは周辺コードも参考にするため、コードベースをクリーンに 保っておくことも重要 25 AI駆動開発に向けた取り組み
© Findy Inc. - 個⼈ - 個⼈でゴリゴリにカスタマイズしたSkillやエージェントを活⽤ - 共有しているものはちょっとしたカスタマイズに躊躇する -
個⼈専⽤のためカスタマイズし放題。他⼈の考慮不要 - リポジトリのドメインやルールやノウハウはチームで共有すべき - 個⼈でノウハウを抱え込もうというわけではなく、⾊々トライ してチームに還元できると良き - ⽣成AIのおかげでSkill作りもとても簡単 - ⾃分専⽤のスキルセットを持っていない⽅はぜひ⾃作してみま しょう! 26 AI駆動開発に向けた取り組み
© Findy Inc. 27 AI駆動開発の利⽤ツール AIクライアント Claude Code ターミナル tmux
コード・イシュー GitHub ワークフロー GitHub Actions ドキュメント Notion デザイン Figma
© Findy Inc. 28 ⾃分専⽤Workstation - 個⼈リポジトリに⾃分専⽤にバキバキにカスタマイズしたワークステー ションを作っています
© Findy Inc. - dev-root ← Claude Codeの起点 - repos/
- {GitHub org}/ - {repo name}/ - worktrees/ ← 開発ごとにworktreeを作る - .claude/ - .config/ - .mcp.json - CLAUDE.md ← ディレクトリ構成やSkill群の説明 29 ⾃分専⽤Workstation - ディレクトリ構成
© Findy Inc. 30 (再掲) 現状のAI駆動開発 要件定義 要件定義 設計書 要件定義
要件定義 イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答
© Findy Inc. - investigate {repo name} - 指定リポジトリのウインドウを開いてClaude Codeを起動
- 壁打ちをおこなって開発方針を固めてイシュー生成やタスク分解を行う - 必要に応じてNotionやFigmaの情報をMCP経由で取得 - 対話を通して親イシューとサブイシューを生成 - 1つのサブイシューには1つの観点(≒1PR)のみになるように細 分化 - サブイシューの依存関係も明記 31 ⾃分専⽤Workstation - skill
© Findy Inc. 32 (再掲) 現状のAI駆動開発 要件定義 要件定義 設計書 要件定義
要件定義 イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答
© Findy Inc. 33 ⾃分専⽤Workstation - skill - new-task {issue
url / プロンプト} - サブイシューの依存関係を確認して次のタスクを確認 - (単独のイシューや簡単なプロンプトも指定可能) - イシュー内容やプロンプトを精査して、開発Readyかチェック - 様々な観点でAIエージェントで多角的にレビュー。不明瞭な点がある 場合は開発に進めずヒアリングへ - 該当リポジトリのworktreeを生成し、devウインドウを生成 - 並列可能なサブイシューは同時に起動 - devウインドウは実装・セルフレビュー・PR作成まで担当 - devウインドウから作業終了の連絡をうけたらcleanupコマンド実行 - worktreeとdevウインドウの削除 - 次のタスクがある場合、次のタスクを起動
© Findy Inc. 34 (再掲) 現状のAI駆動開発 要件定義 要件定義 設計書 要件定義
要件定義 イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答
© Findy Inc. 35 ⾃分専⽤Workstation - ham plugin - respond-to-reviews
- PRを確認して、CI異常とレビューコメントを収集して対応 - 利用シーン - PR作成後のセルフレビュー(私)後 - Copilotレビュー後 - チームメンバーのレビュー後 - assign-reviewer - CIがパスして、Copilotレビューやセルフレビュー後に指定したチーム・メ ンバーをレビュアーにアサイン - 修正内容とタイトルや本文がずれていないことを確認して、ずれていたら 修正
© Findy Inc. 36 (再掲) 現状のAI駆動開発 要件定義 要件定義 設計書 要件定義
要件定義 イシュー 要件定義 要件定義 コード タスク分解 イシュー⽣成 コーディング ヒアリング レビュー commit PR作成 レビュー修正 マージ判定 レビュー マージ ヒアリング 回答
© Findy Inc. 37 ⾃分専⽤Workstation - ham plugin - merge-pr
- マージ可能かチェックしてマージを実施する - CIが成功していること - レビューが完了していること - コンフリクトしていないこと - マージ後にmainウインドウに完了を通知する - mainウインドウはこの連絡をうけて以下を実行 - worktreeやdevウインドウをクリーンアップ - 後続タスクを起動
© Findy Inc. 38 ⾃分専⽤Workstation - 開発時にやることまとめ - Claude Codeと壁打ちして、イシューを⽣成
- ここで明確かつ詳細にタスク分解できると後続処理がスムーズ - ⽣成した親イシューを指定して開発開始 - サブイシューの状況や依存関係によってタスク全体をハンドリング - PRごとに以下を実⾏ - セルフレビューしてチームにレビューアサイン - マージ判断
© Findy Inc. 今後、⽬指していく姿 39
© Findy Inc. - 開発は完全にAIに移譲していくので、エンジニアの役割は「何を作るべ きかを検討してAIを駆使してプロダクト開発を前に進める」役割と「AI を駆使してプロダクト開発がスムーズにできるプラットフォームを作 る」役割に分かれていくと考えています - エンパワードなチームが必要!
- エクスペリエンスチーム - 並外れた製品を⽣み出し事業を加速! - プラットフォームチーム - 並外れた製品を⽣み出すことを加速させる プラットフォームを開発する! 40 今後、⽬指していく姿 https://pub.jmam.co.jp/book/b604966.html
© Findy Inc. 41 挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる Driving business growth through technology