AIツールを導入しても生産性はあがらない？ カオナビが直面した 3つの壁と乗り越え方。/ Overcoming 3 Barriers to AI-Driven Productivity at kaonavi

2026年7月22日、23日開催「AI DevEx Conference 2026」で登壇した際の発表資料です。
https://dev-productivity-con.findy-code.io/aidevex2026

Transcript

1. AIツールを導入しても生産性はあがらない？ カオナビが直面した 3つの壁と乗り越え方 AI DevEx Conference 2026 | 2026.07.23 プロダクトデベロップメント本部TalentHRグロース部 エンジニアリンググループ1 宇谷有史 © kaonavi, inc.
2. 自己紹介 宇谷有史 プロダクトディベロップメント本部 HRグロース部エンジニアリング1グループマネージャー • SNS ◦ X: @gennei • 趣味 ◦ ⚽サンフレッチェ広島 ◦ 📚積読 ◦ 📻Podcast ▪ readline.fm ◦ ☕コーヒー © kaonavi, inc. 2
3. Purpose 私たちが社会に対してすべきこと “はたらく ”にテクノロジーを実装し 個の力から社会の仕様を変える 私たちが思い描くのは、性別や学歴といったラベルにとらわれず、 誰もが社会で活躍できる未来。 テクノロジーによって、一人ひとりの個性や才能を深く理解することで、 個人の自由なキャリア形成や多様な働き方が共存する社会に向けて 事業を行っています。
4. タレントマネジメントシステム ⼈事業務の効率化から戦略⼈事の実現まで、 幅広い⽬的で利⽤できるタレントマネジメントシステムです。 https://www.kaonavi.jp/
5. 「カオナビ」で解決できる人事課題 人材情報の 人事評価 労務管理 エンゲージメント 最適配置 一元化 勤怠管理 向上 スキル管理・ 離職防止・ 活躍人材の分析・ 経営の意思決定 人材育成 分析 採用 支援
6. 今日話すこと目次 • カオナビの開発現場の現状 • カオナビが直面した3つの壁 ◦ ① 現場に浸透しない「不使用の壁」 ◦ ② 活用が一部の人にとどまる「属人化の壁」 ◦ ③ 全体の停滞を招く「レビューの壁」 • 乗り越えることができた背景にあった文化 © kaonavi, inc. 6
7. カオナビの開発現場の現状 © kaonavi, inc. 7
8. 組織体制 プロダクトデベロップメント本部の組織体制 TalentHRカイゼン部 TalentHRベース部 TalentHRグロース部 CoreHR部 ユーザーの体験向上に つながる開発を通じて、 最短で全社浸透を実現する ⼈事データベース強化に向けた 「お⽫」の機能開発を担う 「お団⼦」の機能群のうち、 市場的に関⼼度の⾼い グロース領域の開発を担う 労務‧勤怠に関する企画、 開発、運⽤を⼀貫して担う 研究開発部 技術基盤部 プロダクトQA部 プロダクトデザイン部 AIやシステム間連携など 新規性の⾼い技術を⽤い、 新たな価値創造をリードする プロダクト全体の開発 及び運⽤を技術⾯でリードし、 ユーザーが安⼼して利⽤できる 基盤を提供する 組織としてナレッジと 専⾨性を蓄積‧進化させ、 品質保証活動を通じて プロダクトの価値を⾼める 再現性のある個のチカラを 結集し、事業‧開発‧顧客を 繋ぐデザインでプロダクトの 価値を⾼める
9. 組織規模 人数 チーム 200〜300人 約30チーム コード 開発スタイル モノレポ モジュラモノリス スクラム カンバン チケット駆動 ※一部サブシステムとして切り出されている © kaonavi, inc. 9
10. 使用ツール 開発組織の使⽤⾔語‧ツール バックエンド フロントエンド モバイルアプリ インフラ AI関連 その他
11. カオナビでの AI活用の変遷 https://speakerdeck.com/kaonavi/ai-at-kaonavi-past-and-present?slide=6 © kaonavi, inc. 11
12. カオナビでの AI活用の変遷 https://speakerdeck.com/kaonavi/ai-at-kaonavi-past-and-present © kaonavi, inc. 12
13. カオナビが直面した 3つの壁 © kaonavi, inc. 13
14. ① 現場に浸透しない「不使用の壁」 © kaonavi, inc.
15. 使われない…の声 アカウントを発行したがすぐには使われなかった • 「今は開発が忙しいので新しいものを使う余裕がない」 • 「Claude Code をどのように使っていいのかわからない」 • 「従量課金なので使いすぎてしまわないか不安です」 最初の1ヶ月での新規利用者数はわずか14人 © kaonavi, inc. 15
16. ClaudeCodeの利用者の推移 © kaonavi, inc. 16
17. ClaudeCodeの利用者の推移 いきなり沢山の人が 使ったわけではない 検証で配布 全社展開 © kaonavi, inc. 17
18. 利用者を増やすための施策 1. トップダウンメッセージ 2. AIの利用の情報発信 3. データを用いたアプローチ © kaonavi, inc. 18
19. １. トップダウンメッセージ 経営層・本部長からメッセージを発信 2026/02 本部会 • 「コストを気にせずどんどん使おう！」 • 「全社的にAIへの投資フェーズと経営層も認識している」 2026/03 本部会 • 「アウトプットもアウトカムも 10倍 の世界に変わることを 目指します！」 © kaonavi, inc. 19
20. 2. 情報発信 • AI週報 • 社内勉強会 © kaonavi, inc. 20
21. AI週報 内容 • 新規作成スキル • ClaudeCode動向 • Tips紹介 © kaonavi, inc. 21
22. カタリバ（社内勉強会） 2週間に1回開催される勉強会 • Claude Code の完了と承認待ちに気づけるようにする • Go Best Practices を参照し、code review / suggest してく れる MCP サーバー • APIv2のMCPを実装してみた • Claude Code にタスクを渡して消化するデモ • AI-DLC、モブエラボレーション実演 • 斧を研いで感じたこと（チームでAIの使い方を学習する時間を作る） © kaonavi, inc. 22
23. 3. データを用いたアプローチ 利用状況の可視化と活性化施策 • 定期モニタリング ◦ 現状の利用率を定点観測し、利用状況を把握する。 • 未利用者の特定 ◦ 利用していないチームや個人を可視化し、その要因をヒアリング調 査する。 • 利用促進のアプローチ ◦ AI活用週報などの情報を共有し、アカウント開設を促す。 ◦ 他チームの成功事例を紹介することで、利用意欲の向上を図る。 © kaonavi, inc. 23
24. 結果: 2026年７月現在 90%以上が アカウントを作成し 使っている © kaonavi, inc. 24
25. ② 活用が一部の人にとどまる「属人化の壁」 © kaonavi, inc.
26. 一部の人がたくさん使っている みんながアカウントを作成しはじめたが使い方に偏りがある • 活用し始めた人はものすごくトークンを使用している • アカウントを作成したが毎日使うほどではない人がいる • すごく活用している人がどのように使っているのか見えない © kaonavi, inc. 26
27. トークンベースの利用推移 スキルなどの整備 が活発になる 全社展開 © kaonavi, inc. 27
28. ① 社内コミュニティ • Slack Channel #fun_claude_code が盛り上がる ◦ Claude Code 新しい使い方の共有 ◦ Claude Code の最新の話題を共有 ◦ 実際に画面共有しながらClaude Code を使用したデモ 結果、Claude Code を使ってみようかなと思う人増えた。 情報が流通するようになった。 © kaonavi, inc. 28
29. ② プラグインマーケットプレイスの構築 • プラグインマーケットプレイス ◦ Claude Code が提供している機能 ◦ Git リポジトリ、ローカルパスを指定してプラグインを追加できる • スキルを共有 ◦ 自分が作ったスキルを他の人と共有 ◦ スキルをどうやって作成するかのヒントになる © kaonavi, inc. 29
30. 作られたプラグイン • gitlab-workflow ◦ チケットを渡すと実装をしてレビュー依頼まで出してくれる • Redmine ◦ 手作業で起票していたチケットをAIに任せる • Confluence ◦ ドキュメント作成、編集 • JIRA ◦ チケットの作成、編集 © kaonavi, inc. 30
31. Claude Plugin 数の推移 4月までは増加傾向だった 一通り出揃ったので最近は落ち着いている © kaonavi, inc. 31
32. ③勉強会「サワカイ」 若手エンジニアが中心となって立ち上げた勉強会 • AIエージェントで個人でやっている工夫LT会 • チームでのAI利活用について紹介 • AIにブラウザを操作させてテストをする方法 • ハーネスエンジニアリングについて • AIエージェントとお金の話 • statuslineでclaude codeの利用状況を可視化しようハンズオン © kaonavi, inc. 32
33. 結果: 利用状況の改善 P75, P50 で見ても上昇傾向。つまり全体での利用がされている。 © kaonavi, inc. 33
34. ③ 全体の停滞を招く「レビューの壁」 © kaonavi, inc.
35. 3月末時点での仮説 AIの利用が進んだ結果、 マージリクエストが増加し、 レビューされず生産性が頭打ちになる © kaonavi, inc. 35
36. 仮説検証: アウトプットの推移 未だに1月からMRの数は増加傾向にある © kaonavi, inc. 36
37. 仮説検証: アウトプットの推移 ６月の時点でも 増加している 正式採用 GWの影響で下 がる 未だに1月からMRの数は増加傾向にある © kaonavi, inc. 37
38. 仮説検証: レビューのリードタイム(P50) コーディング ➡ マージまでのライフサイクル 大きな変化は見られなかった © kaonavi, inc. 38
39. 仮説検証: レビューのリードタイム(P50) コーディング ➡ マージまでのライフサイクル 大きな変化は見られなかった 正式採用 © kaonavi, inc. 39
40. 仮説検証: レビューのリードタイム（P75） コーディング ➡ マージまでのライフサイクル 大きな変化は見られなかった © kaonavi, inc. 40
41. 仮説検証: レビューのリードタイム（P75） コーディング ➡ マージまでのライフサイクル 大きな変化は見られなかった 正式採用 レビュー時間 が短くなる © kaonavi, inc. 41
42. 数値からわかること カオナビの開発ではレビューがボトルネックになっていない • AIの導入前後でレビュー時間は大きく変わっていない • 開発のレビューのリードタイム削減施策が効いている © kaonavi, inc. 42
43. なぜ仮説と違ったのか カオナビでの開発におけるレビューのリードタイム削減施策 • マージリクエストのガイドライン • 設計レビュー • レビュー体制の改善 © kaonavi, inc. 43
44. マージリクエストのガイドライン ガイドラインから一部抜粋 • レビュー依頼時のマナー ◦ MRの説明文だけでなく、コミットメッセージも変更点が解りやす いように記述する ◦ 1MR辺りの差分はなるべく少なくする ▪ レビュアーから素早くフィードバックを得るため ▪ 目安としては200〜300行までが理想 © kaonavi, inc. 44
45. 設計レビュー © kaonavi, inc. 45
46. 設計レビュー 設計レビューの効果 • どんなものが作られるのかが事前に共有される ◦ コードレビューをするときに何のためにこのコードを書いている のかの助けになる • 手戻りを防げる ◦ マージリクエストのコメント欄で議論が始まって、方針が変わって しまうのを防げる © kaonavi, inc. 46
47. レビュー体制の改善 フロントエンドチームのレビュー体制の改善 • ペアレビュー ◦ 若手が自信をつけた • エリアレビュー ◦ 担当するエリアが分かれたことによって見逃しが減った • レビュースキルの整備 ◦ フロントエンドのエキスパートがスキルを整備 ◦ スキルがあることでレビューの障壁が下がった © kaonavi, inc. 47
48. 結果: レビューはボトルネックにはなっていない • レビューはボトルネックになっていない • ボトルネックにならなかったのは以下の施策があったから ◦ マージリクエストのガイドライン ◦ 設計レビュー ◦ レビュー体制の改善 © kaonavi, inc. 48
49. 乗り越えることができた背景にあった文化 © kaonavi, inc. 49
50. なぜ壁を乗り越えることができたのか • データを見て改善する文化 • エンジニアに対する成長支援の仕組 © kaonavi, inc. 50
51. データを見て改善する文化 https://speakerdeck.com/kaonavi/building-a-data-organization-from-scratch-the-journe © kaonavi, inc. y-to-securing-investment-and-a-vision-for-the-future?slide=5 51
52. データを見て改善する文化 https://speakerdeck.com/kaonavi/example-of-data-management-startup-in-kaonavi © kaonavi, inc. 52
53. データを見て改善する文化 https://speakerdeck.com/kaonavi/building-a-data-organization-from-scratch-the-journey-to-securing-investment -and-a-vision-for-the-future © kaonavi, inc. 53
54. データを見て改善する文化 なぜ改善ができたのか • 使えるデータが既に蓄積されていた ◦ Claude Codeの利用料金、トークン使用量 • データを見て改善することは日頃からやっていた ◦ CIの時間短縮、チームのアクティビティの可視化 • Claude Code の利用率を見て改善していくことは当たり前のよう にできた © kaonavi, inc. 54
55. エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実 © kaonavi, inc. 55
56. エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実 © kaonavi, inc. 56
57. エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実 https://speakerdeck.com/kaonavi/growth-ready-engineering-team © kaonavi, inc. 57
58. エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実 https://speakerdeck.com/kaonavi/before-measuring-dev-productivity © kaonavi, inc. 58
59. エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実 結果 • 勉強会・カンファレンスへの参加する人が多い ◦ 外から情報を持ってくる人が増える • 登壇することを強く後押ししている ◦ アウトプットする人が増える ◦ 社内に情報が流通するようになる • 学習する人・向上心が高い人が増えた © kaonavi, inc. 59
60. まとめ © kaonavi, inc. 60
61. まとめ AIを導入しただけでは使われないし生産性はあがらない 改善するためには • 丁寧なオンボーディングが必要 • 数値を見ながら改善し、効果的な打ち手を実行する • 社内で知識を広める文化を作ることが大事 © kaonavi, inc. 61
62. ご覧いただき、ありがとうございました！ 選考を希望する⽅ まずは話を聞いてみたいという⽅ https://recruit.kaonavi.jp/careers/ https://hrmos.co/pages/kaonavi/jobs/casual21 42
63. まとめ AIを導入しただけでは使われないし生産性はあがらない 改善するためには • 丁寧なオンボーディングが必要 • 数値を見ながら改善し、効果的な打ち手を実行する • 社内で知識を広める文化を作ることが大事 © kaonavi, inc. 63