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組織・文化・技術の壁に挫折したEMが アーキテクトとして「構造化思考」を手に 再び保守開発組織...

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組織・文化・技術の壁に挫折したEMが アーキテクトとして「構造化思考」を手に 再び保守開発組織の変革に取り組む

2026.3.4 EMConf

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おだかとしゆき

March 04, 2026
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Transcript

  1. 自己紹介 おだかとしゆき as JGEEM(@EM4326168385309) 事業(J)会社(G)の元(Ex)EM / 53才 現職はアーキテクチャと格闘 / と思ったらまた部門長的なポジションに

    / 定年までできることしたいことを探る日々 定年後もキャリアは続く/ AIIT 科目等履修生 / 貢献てなんだろう see also scrapbox,speakerdeck 2
  2. おしながき • 略歴 • 挫折 • 気づき • AI時代の本質 •

    新たな学びと外部環境からの示唆 • まとめ 3
  3. 略歴 • 前職ではEMとして挫折 • 現職でアーキテクトとして抽象化と構造に向き合う2年間 ◦ 大学院の 科目等履修生制度 を利用して 「管理会計」「情報社会学」などのインプットを得る

    ▪ この辺りは 横浜北部ソフトウェアエンジニアの集い で 発表した 学校に行こう! - Speaker Deck をご参考ください • 昨年10月からグループ長として、 今年2月からは部門長としてマネジメントロールに復帰 5
  4. 挫折 EMとして “人” をマネジメントしていた。 だが “構造” を設計できていなかった。 当時のつらい日常: • プロパー2:委託先8という人員構成

    • 声の大きい業務部門の 要求をそのまま「要件」とし、 設計以降は委託先に丸投げが常態化 • 納期と要求変更への対応に終始し、 「内部品質」という言葉すら存在しない世界 7
  5. 挫折 撤退(挫折)を決断: • 質の悪いソフトウェアに疲弊するチームをどうにかしたく、 自動テストや仕様の重要性を説いた • 圧倒的なリソース不足から 場当たり的な対応 しかできない •

    最終的には「新卒を訓練し、彼らがマジョリティになるまで 待つしかない」という結論に至り、時間的な制約から撤退を選択 • ご参考)エンジニアニメ で発表した わたしこそが、無知で、無邪気な、タコピーだった - Speaker Deck (4/11に劇場版もあるよ!まどマギとEMネタで登壇するよ!) 8
  6. レガシーの本質は「モデルのずれ」 現場再経験と越境学習による気づき: 学んだこと • 構造とは 複数要素間の関係(グラフ構造) • ビジネスにも 組織にも システムにも

    構造を見出せる • 世の中のすべては概念化され、構造化される 10 • 例外はない / すべては全体の一部 • こうした「構造化思考」によって複雑な事象を要素に分解・関係性を紐解くことで、 理解し得るサイズにまで噛み砕くことができる
  7. レガシーの本質は「モデルのずれ」 現場再経験と越境学習による気づき: 学んだこと • ヒトは自身の内部にある メンタルモデル を通じて現実を見ている • ソフトウェアの構造は現実そのものではない ヒトの認知(メンタルモデル)がそのまま写像される

    • 関係者のメンタルモデルを揃える価値は高い 11 • 同じ概念を持ち、その概念に基づいてソフトウェアを構成できれば誤解を最小化できる • その点で、イベントストーミングやドメインモデリングは非常に強力な手法
  8. AI時代の本質 (か?) AIは増幅器。だから構造を設計できない組織は破綻する。 • AIはただの「増幅器(Amplifier)」である ◦ DORA『State of AI-assisted Software

    Development 2025』 • 人間前提のプロセスは「破綻」する ◦ Thoughtworks『The Future of Software Engineering Retreat』 (2026年2月) 18
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  10. how領域 のモデルのずれ 実装工程の実行主体を ヒト → AI へ (ループを閉じる) • 「コンテキスト」はヒトに蓄積するだけではなく、

    自律エージェントの知識としても蓄える • 単に蓄えるだけでなく、自律して 評価をpassし、基準を満たす評価関数として実装する ◦ 外部品質の基準(自動テスト) - validation ◦ 内部品質の基準(レビュー) - verification 26
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  12. what/why領域 のモデルのずれ 要求を整合させる・価値あるものを創る • 要求の3階層を意識する ◦ ステークホルダ要求 / ビジネス要求 /

    ソリューション要求 • Easy vs Simple 問題 • AIの生成物の品質を測るにはヒトのスキルが必要 ◦ コード: エンジニア ◦ 要求: ビジネスアナリスト(プロダクトマネージャ) 28
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