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AI活用の「その先」にぶつかった壁 ── Co-Learningで挑む育成と仕組み化の実践

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April 23, 2026

AI活用の「その先」にぶつかった壁 ── Co-Learningで挑む育成と仕組み化の実践

開発組織を左右するAIの活かし方|アウトカムを最大化する育成×仕組み化とは
https://developer-productivity-engineering.connpass.com/event/387917/

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iwahiro

April 23, 2026

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Transcript

  1. Speaker Profile 2 岩間 良浩 株式会社asken シニアテックリード @yoshivic 経歴 •

    2004~ 主任@大手SIer • 2024~ テックリード / シニアテックリード @asken 主な業務 • エンジニア組織でのAI活用推進 • プロダクト開発(AI) • 技術戦略策定と実行 © asken.inc
  2. © asken.inc 8 AI活用の施策詳細 2024年度末から経営層のサポート × co-learning でAI活用を加速 asken でのAI活用の取り組み

    経営層のサポート AIツールへの積極的な投資 Github Copilot からRooCode, Devin、Cursor, ClaudeCodeなどを導入 co-learning (ともに学ぶ) AI Native Dev Day の開催 強制的にAIを使う日を設定し開発業務に取 り組む AI活用した開発が浸透
  3. © asken.inc 13 リリース数が増えなくなった要因 会員事業BE 法人事業BE AI開発事業 BE WEBメディ ア事業BE

    インフラ チーム (数人) AI活用前 会員事業BE 法人事業BE AI開発事業 BE WEBメディ ア事業BE インフラ チーム (数人) AI活用後 🔥 全事業から同時にインフ ラ構築の依頼が発生する ことが少なく対応できた 全事業からのインフラ構 築依頼が増え、対応しき れず「待ち」が発生する 状況へ 各チームのバックエンドエンジニア(BE)の開発速度が上がった結果 インフラチームが対応できなくなった
  4. © asken.inc 15 AI活用の「その先」でぶつかった壁 • 制約理論(TOC)でいうと、制約になったインフラTのスループットが全 体のスループットを規定する状態になった 会員事業BE 法人事業BE AI開発事業

    BE WEBメディ ア事業BE インフラ チーム (数人) AI活用後 🔥 全事業からのインフラ構 築依頼が増え、対応しき れず待ちが発生する状況 へ 開発組織のスループット がインフラチームに依存 (制約) インフラチームのスループットが 開発組織全体のスループット上限を決める状態(ボトルネック)
  5. © asken.inc 18 マルチスタック化とは? 専門領域の他に1つ以上の担当できる領域を増やす co-learningでのスキルアップ活動 AI活用によるスモールチーム開発を目指し、2025年度から活動開始 Androidエンジニア ↓ iOSエンジニア領域へ

    BEエンジニア ↓ インフラ領域へ 結果、今回発生した問題に対し、バックエンドエンジニアをスムーズに割り当て可能に Androidエンジニアの iOS越境ブログ
  6. © asken.inc マルチスタック化の進め方 20 「勉強会+ハンズオン」から「実務ベースの課題実施方式」へ インフラ領域(AWS)のアーキテクチャ設計・構築スキルを獲得するための活動 STEP 01 / 2025年度

    上期 AWS 勉強会&ハンズオン 基礎知識の習得と、主要なアーキテクチャパターンの 体験学習期間  STEP 02 / 2025年度 下期 AWS 構築道場 課題提示から結果発表まで、実務ベースのより高度な 課題への挑戦
  7. © asken.inc AWS勉強会+ハンズオン 21 勉強会×ハンズオン (全3回) • Strangler Fig パターン

    • Valet Key パターン • Claim Check パターン 課題と限界 • AWSサービスの内容や手順 の意味まで理解できず、浅 く狭い知識の獲得に留まっ た • 運営側の準備も大変だった AWS Well-Architected FW の勉強会とハンズオンを実施
  8. © asken.inc 22 実運用しているインフラ構成の構築を課題として取り上げ、 構築&結果発表する方式 実務ベースの課題実施方式 実施内容・方法 ▪ 構築課題 •

    WordPressの構築と公開 • AWS ECSを構築し、バックエンドアプリ を公開 ▪ 実施方法 • 約1ヶ月で調査・設計・構築を完了 (AI利用を前提とした高速開発) • 結果発表会にてチーム内で学びを共有 成果と成長 段違いの成長!! AWSのアーキテクチャ設計を 担えるエンジニアが大幅に増 加!
  9. © asken.inc 23 要件整理・確認 • 要件整理の壁打ち • 構築方法を確認 設計・タスク分解 •

    設計、タスク分解の フォロー 環境構築 (IaC) • AWSコンソール/IaC • IaCコード作成手順 動作・エラー検証 • 動作、エラー確認 原因分析・修正 • 原因調査、修正方針 • 修正タスクの登録 成功要因① 調査 設計 構築 検証 原因 分析 AIを活用し経験学習のサイクルを速くまわせるようになった AIにOJTで分からない部分をフォローしてもらう(AIと「ともに学ぶ」)
  10. © asken.inc 成功要因② 24 結果共有会により個人の実践知をチーム・組織の共有知へ昇華 上手くいった方法を真似しあって進めていく(同僚と「ともに学ぶ」) ▪ 効率的な構築の進め方 • 一度に全部作るのではなく、ステップバイス

    テップで構築・確認を繰り返す • ClaudeCodeで進捗管理 • AWS関連のMCPを利用、など ▪ トラブルシュートの突破集 構築するにあたってハマった点をまとめて共有 • 証明書設定 • セキュリティグループなどNW関連 • IAM、など
  11. © asken.inc 25 成功要因③ ▪ 実践的な題材 実際にBE(バックエンド)が開発したアプリを 稼働させている構成を題材とすることで、得た 知識をそのまま実業務に直結させることができ るため自然とみんなのモチベーションが上がっ

    た ▪ システム全体観の把握 実運用されているインフラ構成を自ら構築する ことで、システム全体の構造把握(全体観) と、詳細な仕様への理解(解像度)が飛躍的に 向上した 実運用している構成を構築するという課題設定が効果的だった 「自分たちが使うもの」を構築することで、学習の定着度が変わる
  12. © asken.inc 30 まとめ 速く届けるための成長を加速するには、 AIと「ともに学ぶ型」への組織変化をおこす! 01 AIを使い個人の経験学習サイクルの加速 AIと「ともに学ぶ」 02

    個人の経験学習知を組織の経験知へ昇華 同僚と「ともに学ぶ」場を設ける(学びの最大化) マルチスタック化は、変化するボトルネックに追随する組織の柔軟性を高め、 PRDのデリバリを増加させる