AI x Platform Engineeringでスケーラブルな組織を作るには

成長フェーズごとに変化するインフラを、SREやPlatformEngineering視点でどう支えるか。開発者に対して横断的な支援をする場合、手厚い支援(Enbedded)・能力獲得支援(Enabling)・ツール化(XaaS)など様々なアプローチがあります。スケーラビリティを担保するにはEnabling/XaaS化が理想ですが難しくもあります。AIの進化を味方につけ、開発者が自律的に動ける土台を整え、組織全体のスケールを支援する──現在取り組んでいる実践と試行錯誤の中身をお話しします。

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1. AI x Platform Engineeringで スケーラブルな組織を作るには アーキテクチャConference 2025 - Findy Tools @ 25’ 11/20 株式会社タイミー プラットフォームエンジニアリング 1G Group Manager 橋本 和宏
2. Copyright © Timee All Rights Reserved 2 自己紹介 
 2002〜2014：SIer x 2社 ネットワークエンジニア 2015〜2024：ゲーム会社 x 2社 サーバインフラ / SREリード 2024/07〜：株式会社タイミー Platform Engineering 1G にICとしてJOIN 2024/11〜：同、株式会社タイミー 同チームにてGroup Manager SRE / Platform Engineering AWS / GCP IaC / GitHub Actions プロダクトセキュリティ
3. 1 そもそも Platform Engineeringって?
4. Copyright © Timee All Rights Reserved Platform Engineering？
 弊社採用資料より抜粋
5. Copyright © Timee All Rights Reserved Platform Engineering？（つづき） 
 弊社採用資料より抜粋
6. Copyright © Timee All Rights Reserved Platform Engineering？（つづき） 
 弊社採用資料より抜粋
7. Copyright © Timee All Rights Reserved Platform Engineering？（つづき） 
 弊社採用資料より抜粋
8. Copyright © Timee All Rights Reserved 8 Platform Engineering？（つづき） 
 Platform Engineering のきっかけ 開発チームがすべてを担当するのは限界 • Railsアップグレード • AWS管理・クラウドコスト最適化 • CI/CDメンテ • SRE運用 → オフローディングとして PFE部門が生まれた
9. Copyright © Timee All Rights Reserved 9 Platform Engineering？（つづき） 
 SRE・インフラエンジニアな職能。開発チームの認知負荷を軽減し、 スケーラブルなプラットフォームを提供する。 AWS クラウドインフラの 設計・運用 Terraform IaC Infrastructure as Code によるインフラ管理 Datadog モニタリング 可観測性 GitHub Actions CI/CDパイプラインの 構築・運用 主なスキルセット チーム・ミッション ※AWS、Terraform、Datadog、GitHub Actions の名称・ロゴは各社の商標です。
10. Copyright © Timee All Rights Reserved 10 Platform Engineering？（つづき） 
 PFEの支援モデル feat. チームトポロジー Embedded High Cost / 乱発するとリソース枯渇 Enabling Medium cost XaaS Low cost / 最もスケーラブル Embedded は「できれば最後に切りたいカード」 通常は XaaS・Enabling で回す構造が理想
11. 2 いまさらですが 弊社タイミーについて
12. Copyright © Timee All Rights Reserved 12 タイミーとは 

13. Copyright © Timee All Rights Reserved 13 タイミーの特徴 

14. Copyright © Timee All Rights Reserved 14 導入実績 

15. Copyright © Timee All Rights Reserved 15 導入企業の例 

16. 3 PFE x スケーラブル？
17. Copyright © Timee All Rights Reserved 17 なぜこのテーマなのか - 問題意識・モチベ 
 プロダクト・組織が成長すると • 機能増加 • 依存関係の複雑化 • ガバナンス・セキュリティ要求増加 → 認知負荷の増加
18. Copyright © Timee All Rights Reserved 18 なぜこのテーマなのか - 問題意識・モチベ（つづき） 
 PFEは「少数」になりやすく詰まりやすい PFEは7名（約5%） 組織全体の開発者に対して少ない 制約・ガードレール 基盤でありˮ枠ˮ組みになるもの 属人化で全体スピードが落ちる 知識の偏在が組織のボトルネックに → 開発速度の隠れた律速条件になるかもしれない・人を増やすのも難しいし、人を増やした場合のオーバーヘッドも
19. Copyright © Timee All Rights Reserved 19 つまり？ 
 PFEボトルネックになりがち
20. Copyright © Timee All Rights Reserved 20 前提となる会社の状況など（個人の感想です） 
 開発者が全部 PFEがオフロード PFE + xCoE etc. 大規模・分業化 弊社はたぶん このあたり
21. Copyright © Timee All Rights Reserved 21 中間まとめ - 長いまえおきはここまで 
 • Platform Engineeringは開発者の認知負荷を軽減し、スケーラブルな基盤を提供する ◦ 比較的少数のPFEチームは開発組織のボトルネックとなりうる （人がnot スケーラブル 😢） • 理想的なPFE支援モデルはよりXaaS（工数少なめ） にすること。であるが... ◦ Embeddedが一周回って早い説 etc. • “手厚い”支援を開発者が受けられる状態にしつつ、 PFEもスケーラブルに ◦ これ、AIでなんとかできないかな？
22. 4 22 AI x スケーラブル？
23. Copyright © Timee All Rights Reserved 23 前置きばかりだと飽きちゃいますよね 
 ※この構成は開発中のものであり実際の仕組みと異なる場合があります。 ※AWS及び各リソース、 GitHub、Devinの名称・ロゴは各社の商標です。
24. Copyright © Timee All Rights Reserved 24 背景情報は ”設定の外 ”にある
 AIに調査とドキュメント化をさせる 人がAIのドキュメントに補足する AIがドキュメント化→人間が補足を書く(分からないこと・決まってないことをリファイン AI…というループを想定
25. Copyright © Timee All Rights Reserved 25 設定（As-Is）を抽出する仕組みについて 
 terraform(IaC)コード + CodingAgent + MCPじゃ駄目なんですか？ →頑張ればできそうではあるんですが、いろいろ大変でした（ awscliのdescribe的なものが結局強かった）
26. Copyright © Timee All Rights Reserved 26 DevinがPFEの一人として振る舞ってくれる（はず） 
 Devinは一例。Gitのドキュメントを統合して Chatで答えてくれるのが良い →もちろんLocalPC上でCodingAgent（Claude Code, Cusror, GitHub Copilot etc）に聞くでもOK
27. Copyright © Timee All Rights Reserved 27 やりたい世界観はこう - 結構まだ遠いけれど ...
 本番環境のDBの可用性 担保はどうなっています か？ 😀 日次バックアップが〜〜 で設定されています。 〇〇の目的により△△に よる保護がされていま す。 ◯◯というs3バケットはど ういう用途ですか？な ぜ〜〜な設定なんでしょ うか？ △△環境で〜〜な用途で 利用されています。 public accessが〜〜は XXのためになります。 ここまで背景と設定を AIが理解していれば HCL等IaCコード生成もスムーズ（なはず）
28. Copyright © Timee All Rights Reserved 28 支援モデル x AIで考えると 
 PFEの支援モデル feat. チームトポロジー Embedded High Cost / 乱発するとリソース枯渇 Enabling Medium cost XaaS Low cost / 最もスケーラブル Embedded は「できれば最後に切りたいカード」 通常は XaaS・Enabling で回す構造が理想 ココをAI支援でブースト コラボモードの選択肢を増やす
29. Copyright © Timee All Rights Reserved 29 少し引いて見たときの使われどころ 

30. Copyright © Timee All Rights Reserved 30 どういうところに効いてくるのか？ 
 AIがプラットフォーム全体を説明で きる 開発者がAI経由で Why を学べる PFE内の知識共有を加速 担当交代やスケーリングが容易に 監査・統制にAIを活用
31. 5 31 まとめ
32. Copyright © Timee All Rights Reserved 32 まとめ
 • Platform Engineeringは開発者の認知負荷を軽減し、スケーラブルな基盤を提供する ◦ 比較的少数のPFEチームは開発組織のボトルネックとなりうる（人が not スケーラブル 😢） ◦ PFEのスケーラビリティ （複数のドメイン知識の同期・キャッチアップ etc.）をAI支援で担保 • 理想的なPFE支援モデルはよりXaaSにすること。ではある”が” ◦ AIが開発者に対してEmbedded/Enablingをしてくれるとより良い開発体験となるのでは ◦ 開発者がAI支援によりフルサイクル性を獲得 することで開発・価値提供速度が上がるのもアリ • SDD（仕様駆動開発）と似ている がアプローチ・扱うものが少し異なる ◦ AI-DLCは今後の開発のキーになると思うので、これも一つの AI-DLC（かも） • AIの活用は知識共有を加速し、 AIによってPFEをスケーラブル 😀にしていく！
33. 積極採用中です！！ タイミーの開発組織は新しいフェーズに突入しており、新しい仲間を募集してます！ 是非お気軽にお声がけください！