Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI時代最高のエンジニア組織をつくる
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
和田健太郎(わだけん)
March 16, 2026
Technology
47
1
Share
AI時代最高のエンジニア組織をつくる
関西ビギナーズハッカソンの企業紹介発表にてお話しさせてもらった資料です。
和田健太郎(わだけん)
March 16, 2026
More Decks by 和田健太郎(わだけん)
See All by 和田健太郎(わだけん)
AIで変わる不動産業界#5「SaaSの死と再編成」
kentarowada
0
51
「新人AI禁止」のその先へ
kentarowada
1
51
Claude Code × AIペア開発で 新人FBを加速する
kentarowada
0
96
「どの技術を学ぶか」で組織を選ぶのが危なくなってきている話
kentarowada
0
41
いえらぶGROUPアドベントカレンダー2025まとめ~RPG風~
kentarowada
0
76
~AIに使われない!エンジニアが育つ開発組織の話~
kentarowada
1
120
AIに使われないために『AIを使うな』
kentarowada
0
70
DocDD:ドキュメント駆動事始め~Cursorを組織で使い倒した結果~
kentarowada
0
280
新人エンジニアの育成戦略 Tips with Cursor
kentarowada
0
54
Other Decks in Technology
See All in Technology
情シスがMCP環境導入時に打ちのめされる認可の崖
oidfj
0
130
Orchestration Development Workshopを半期実施して
lycorptech_jp
PRO
0
130
LookerとADKで作る社内AIエージェント
chanyou0311
0
290
Claude Code x Accounting
kawaguti
PRO
0
240
【2026年版】プロジェクトマネジメント実践論|現役エンジニアが語る!~チームでモノづくりをする時のコツとは?~
mixi_engineers
PRO
1
120
論文紹介:Pixal3D (SIGGRAPH 2026)
tenten0727
0
670
Purview Endpoint DLP 動かしてみた
kozakigh
1
460
はじめてのAI-DLC
yoshidashingo
2
360
React Compiler導入の効果と運用の工夫
kakehashi
PRO
3
310
データ分析基盤の信頼を支える視点と設計
yuki_saito
1
450
その英語学習、AWSで代替できませんか?
suzutatsu
1
200
20260516_SecJAWS_Days
takuyay0ne
2
550
Featured
See All Featured
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
210
How Software Deployment tools have changed in the past 20 years
geshan
0
33k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.5k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
340
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
930
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
133
19k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
163
24k
JAMstack: Web Apps at Ludicrous Speed - All Things Open 2022
reverentgeek
1
450
Navigating the moral maze — ethical principles for Al-driven product design
skipperchong
2
370
BBQ
matthewcrist
89
10k
Transcript
AI時代最高のエンジニア組織 をつくる 2026年3月16日 株式会社いえらぶGROUP 執行役員 和田健太郎 関西ビギナーズハッカソン
自己紹介 株式会社いえらぶGROUP 執行役員 エンジニア12年目 得意技は「無茶ぶりされること」→なんでもやる 趣味はSNS 小学校の卒業文集の夢「プログラマーになる」が何 故か実現 2児の父 / Kentaro
Wada (WDKN) わだけん(和田健太郎) X:雑多 Tiktok:らくがき note:マネジメントの備忘 Qiita:トップコントリビューター Zenn:模索中 Github:ソースコードの備忘
第2商品開発本部 執行役員 エンジニア11年目 得意技は「無茶ぶりされること」→なんでもやる 趣味はSNS ランチの予定が2か月先まで埋まっています わだけん(和田健太郎) 自己紹介 / Kentaro Wada (WDKN)
X:雑多 Tiktok:らくがき note:マネジメントの備忘 Qiita:エンジニアリングの備忘 Zenn:模索中 Github:ソースコードの備忘
キャリアの略歴 大阪大学大学院数学専攻 大学同期はだいたい メガバンク・大手生保損保・先生 外資コンサル 、 メガバンクを断って何故か いえらぶ へ 両親に反対されながら、当時一番小さい会社を選んだ
社会人1~2年目:利用者数0社の新サービス担当者→利用社数300社へ 社会人3年目:マネージャー昇格→すごい失敗 社会人5年目: CRMの利用者数2000社突破 業界最大規模のクライアントと1億円プロジェクト 以降:たくさんのメンバーとたくさんのプロジェクトをやる 現在:開発部執行役員、AI推進責任者
「不動産×IT」で創業以来大きく成長中のいえらぶGROUP。 「いい家選ぶ、いえらぶ。 」という名のもとに、 一緒に未来のあたりまえをつくりませんか? いえらぶとは
01. STORY 不動産業界の未来を変える、2つのミッション 依然アナログな部分も多い不動産業務をITの力で効率化するサービスを 開発・提供しています。クラウドシステム「いえらぶCLOUD」を中心に 住のビッグデータを活かして業界の環境を改善します。 法律や商習慣など仕組みの複雑さや時代背景から、グレーな印象やハー ドルが高いと感じられることも多い不動産業界。情報の整備やメディア 運営で業界をクリアにし、不動産情報を誰もが手軽に活用できる環境を つくります。
不動産会社の業務を ITを使って効率化する 誰もが快適に 住まいを探せる環境をつくる
56兆円市場を支える 44,000社が選んだ、不動産業界の“現場に寄り添った”システム 02. PRODUCT すべての業務を、クラウド上で完結 いえらぶCLOUD・いえらぶBBは、物件管理から広告出稿、契約、顧客対応まで、不動産会社のあらゆる業務を一元管理できる “オールインワン”のSaaSです。現場の非効率を解消する仕組みとして、全国44,000社以上に導入されています。 いえらぶCLOUD いえらぶBB 2011
2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 0 10000 20000 30000 40000 50000
27.4歳 27.6歳 2年目 2年目 03. WORKSTYLE 若手抜擢の文化 社員 平均年齢 マネージャー昇格
平均年齢 年収1000万円 最短入社から マネージャー昇格 最速年次 実力主義 × 成長速度 = 若手抜擢の文化
本日の話 「AI時代のエンジニア」 として活躍するために
「コードを書ける」の 賞味期限が近付いている
「コードを書ける」の 賞味期限 が近付い ている ×:PHP歴10年です ×:〇〇でマネージャーを3年やっていました
「コードを書ける」の 賞味期限 が近付い ている ×:PHP歴10年です ×:〇〇でマネージャーを3年やっていました ◎:ユーザー数1万人のサービスを つくりました ◎:1億円の予算を使って10か月で 納品しました
◎:5人の 組織を15人にしました
今エンジニアの世界で起きていること
じゃあどうすれば?
AIと協働するエンジニアになってください 3つの条件
AIと協働するエンジニアになってください 3つの条件
条件① 「何を作るか」の上流に 関わる
条件①「何を作るか」の上流に関わる 大人数の分業化組織 → 組 織 全 体 と し て
は 上 流 工 程 は 行 う が 、 そ れ を 担 う ポ ジ シ ョ ン に上がる必要がある。 少人数チームによるサイクル → 一 人 で 全 体 に 関 わ ら ざ る を 得 ず 、 ビ ジ ネ ス サ イ ド の 経 験 が 強 制的に生まれる。
条件② 深い知識(ドメイン知識) を身に着ける
「広く」VS「深く」のどちらを選ぶか 浅く広い 知識が必要 専門的な ロジックが必要
「広く」VS「深く」のどちらを選ぶか 浅く広い 知識が必要 専門的な ロジックが必要 AIによる侵攻
条件③ AIを「相棒」にする
とある新規開発 「できました!」 830 件の指摘 「なぜこの設計に?」 「AIが言っていました」 「。 。 。 」
新人に「AI禁止令」発動
AI禁止を経た1年目の成長 年間アップ件数: 500 件 3600 万円のプロジェクト 1 年目昇格 →AIを「教育のプロセス」として利用
まとめ
まとめ:何を学ぶか→何の課題を解くか? ①「 何を作るか」の上流 ②深い知識( ドメイン知識 )を求める ③AIを「 相棒 」にできる文化
まとめ:何を学ぶか→何の課題を解くか? ①「 何を作るか」の上流 ②深い知識( ドメイン知識 )を求める ③AIを「 相棒 」にできる文化 →
実 現 す る 最 高 の 組 織 を こ れ か ら も 作っていきます
懇親会で話しましょう! キャリア相談なんかもぜひ! 懇親会で話しましょう! キャリア相談なんかもぜひ! DMでAI談義も ぜひ!