人とエージェントが高め合う協業設計

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1. 公開 / PUBLIC 人とエージェントが 高め合う協業設計
2. KINTOテクノロジーズ株式会社について（グループ組織） トヨタ自動車株式会社 トヨタファイナンシャルサービス株式会社 海外販売金融会社 トヨタファイナンス 株式会社 世界40以上の国と地域で サービスを展開 販売金融・クレジットカード など KINTOテクノロジーズ 株式会社 株式会社KINTO
3. オフィス — 5 拠点 室町オフィス 東京都中央区日本橋室町2- 3- 1 室町古河三井ビルディング（C O R ED O Osaka Tech Lab 室町2） 大阪府大阪市北区梅田3丁目1番3号 ノースゲートビルディング 神保町オフィス 東京都千代田区神田錦町3丁目22番地 テラススクエア Fukuoka Tech Lab 福岡県福岡市中央区大名2丁目6-50 福岡大名ガーデンシティ 名古屋オフィス 名古屋市中村区名駅4丁目8番18号 名古屋三井ビルディング北館
4. KINTOテクノロジーズが手掛けたプロダクト 気軽にマイカーを持てる、 クルマのサブスクサービス 任意保険や自動車税など、車にかかる諸経費がコミコミで 月々定額で車を持つことができるサブスクリプションサー ビス。WEBでも簡単にお申込みから契約まででき、気軽に カーライフをはじめることができます。 新車 https://kinto-jp.com/ 中古車 https://up.kinto-jp.com/ 02 プロダクト紹介
6. 【本日お伝えしたいこと】 人とエージェントが高め合う協業は「Agent の理解」×「人の Will」の両輪で 01 02 03 高め合いの型 Agent を理解する 人の持つ駆動力 人が担うロールとしてのFDE × 人とAgentの違いとは？人とAgentの Loop を駆動するのは Can でな DS × GTM の協業モデル。KTC 限界の違いを理解して、新しいLoop く Will。AIとの協業が当たり前 で設計している進め方を紹介 を設計する 。人間の限界からLoopの 天井を開放する の時代に、想いを問い直す KTC の実践から得たものをご紹介 KINTO Technologies Corporation
7. エンジニアの職種名に、 「多能工ロール」が一斉に増加 FDE DS GTM PE Forward Deployed Engineer Deployment Strategist Go-To-Market Product Engineer ▼ 現場起点 ✕ 複数専門を抱える ✕ 価値を届け切る KINTO Technologies Corporation
8. 背景にある、2つの変化 変化 1 Can の均一化 生成 AI の普及で、個人の「できること」が均された。1つの専門性の 深さだけでは、差がつきにくい 業務 × 技術の非対称性 KINTO Technologies Corporation
9. 多能工は新しい職種ではなく、トップの個人技の「再現・仕組み化」 トップの個人技が、AI を介して”普通のエンジニア”に降りてきた ▪ スキル・経験で圧倒するトップ層だけが FDE 的・DS 的にふるまえた ▪ AIとの協業を前提に、多能工の要求スキルを下げられる ▪ 多能工の普及により多能工同士の協業が生まれる（FDE × DS など） KINTO Technologies Corporation
10. エンジニアとして、この先生きのこるために・・・ AI にも、隣のエンジニアにも負けないもの。 あなたは何を挙げますか?
11. 01 高め合いの型 — FDE / DS / GTM
12. 情報・技術の非対称性は、外側と内側の2種類ある 外側の非対称性（顧客 × 弊社） どうする？ → “埋める” 業務理解と技術理解の溝。現場に張り付くことでしか埋められない 業務のプロとしてのお客様 × ITのプロとしてのエンジニア どうする？ → “活かす” KINTO Technologies Corporation
13. FDE と DS に求められるスキル / マインドは、対照的に設計されている FDE（Forward Deployed Engineer） DS（Deployment Strategist） 前線で作って、届け切る 何を作り、何を作らないかを言語化する 求められるスキル 求められるスキル ・技術の可能性を素早く形にするプロトタイピング力 ・現場に入り込むドメイン理解と実装力 ・動くものを最短で届けきるE2E遂行力 ・業務の景色を構造化し要件に翻訳する力 ・費用対効果から「作らない」を見極める力 ・関係者を巻き込む合意形成力 求められるマインド 求められるマインド ・まず作って見せる「実装ファースト」 ・一次情報に自分の足で触れに行く ・完璧さより「見せて直す」フィードバックサイクルを重視 ・「なぜ作るか」を問い続ける課題ファースト ・全体最適で盤面を読む視座 ・顧客の意思決定に踏み込む当事者意識 スキルもマインドも対照的。互いの得意が互いの苦手を補完する KINTO Technologies Corporation
14. 3つ目の役割 GTM が加わると、 互いが補完し合う関係に DS FDE GTM Enablement 0.5 名 1名 0.3 名 0.5〜1 名 価値・合意・制約整理 前線で作って届け切る 巻き込み・指名連鎖・ 発信 事例化・教育・横展開 粒度: 案件の中 粒度: 案件の中 粒度: 案件と組織の間 粒度: 組織と組織の間 KINTO Technologies Corporation
15. 人月ビジネスからストックビジネスへ FDE・DSが”現場”から学び取った知見・経験を 再利用可能な形式で社内の倉庫に格納する。”Central Kitchen” ▪ 人月・推論量・会議体の数は、積み上がらない ▪ Skill・ハーネス・コンテキストは、組織に残り続ける ▪ 営業ではなく 組織知 を育て、次の案件を軽くする ▪ 案件の成功を前提に、”組織に何を還流するか”が評価指標 KINTO Technologies Corporation
16. FDE / DS / GTM を「コンサル」にしないために 現場の経験を自社資産に還流させる、Loopの一部 ▪ 現場張り付きは、短期の損益では赤字に見える ▪ 実態は、R&D と顧客理解の積み上げに対する投資 ▪ 「売上金額」で測ってしまうと、高単価コンサルに ▪ この線引きをプレイヤーと経営層が共通認識できるか KINTO Technologies Corporation
17. 人と人の高め合い → 人とAIエージェントの高め合い 次に 同じ「高め合い」を、 人と AI の間に設計する AIを「人が扱うツール」と見る限り、高め合いは生まれない ペアの相手として 人と同列にAI を扱える設計へ KINTO Technologies Corporation
18. 02 AI Native Dev という実験場 — Loop Engineering
19. Loop Engineering の新しさは、 「人間の限界を天井にしない」こと これまでの Loop AI 時代の Loop 天井 = 人間のスキル・体力・精神力 あなたの組織の天井は？ → PDCA カイゼン AI の自律性を 組み込む 青天井にはならない。制約を理解してAI への移譲を大胆に組めるかどうか KINTO Technologies Corporation
20. KTC では四層の Loop が走っている D 案件間 A 個人の利用 Loop 使い方を観測可能にし、自分で磨く C 業務 B場 A 個人 B 集まる場の Loop 個人の知見を場に出し、流通させる C 業務効率化の Loop チャット → Skill 化 → 配布 → ワークフロー化 D 案件間の Loop 学びを Central Kitchen へ還流する KINTO Technologies Corporation
21. 文化は「配る」のではなく、「場」から生み出す zensya Loop A — 個人の観測 利用を可視化し、自分で磨く 知見を持ち寄る場・共に学ぶ場 コーディングエージェントの利用状況をテレメ トリで収集し、ダッシュボードへ ダミーデータです 持ち帰り: 主要ツールの標準機能で始められる KINTO Technologies Corporation 持ち帰り: 既存のリポジトリ運用に乗せられる
22. ロングテール業務は、 4 段階で組織知に昇格する 1 2 3 4 チャット Skill 化 配布 ワークフロー化 議事録・稟議・提案 「効く型」を Skill 社内マーケットプレ 利用が積もったもの 資料 まず個別に解決 として書き起こす イスで 誰でも呼び出 を 自動運用に昇格 せる形に 個別解 → 形式知 → 共有資産 → 自動運用 巨大な基盤を最初から作るのではなく、小さな Loop を回すことから始める KINTO Technologies Corporation
23. 私の定常業務も、 Skill × トリガー(定期・都度)で回っています ① 分析 ② 反映 ③ 活用 業務ログを AI 分析 Agent Skillに反映 一言/スケジュールで起動 3 ヶ月分 — 会議 数百 件・数 百~数千スレッド。反復パター ンから Skill 化対象を選定 ロングテールな日常業務も、 Skillの柔軟性があれば仕組みに できる 私は判断と加筆だけ Daily レトロ PMO週報・MGR週報 定例資料作成 KINTO Technologies Corporation 1on1 ログ ブログ化テーマ提案 PJ起案・PJフェージング 自己複製（AI-Wada）
24. 案件の学びは、Central Kitchen に還流する 還流は個人の善意ではなく、「仕事のルール」として設計する ▪ 学びを 顧客固有 / 業界共通 / 組織知に仕分けて残す ▪ この振り返りを専門に担う、ナレッジマネジメント責務の役割も整備中 ▪ 知見・経験の還流 が貯まるほど、次の案件は同じ仕込みを必要としなくなる KINTO Technologies Corporation
25. Loop の設計が、設計者のスキルになる 境界・観測・昇格の閾値・撤退条件。 どこに引くか ▪ 主戦場は、モデルの選定でもハーネスの細部でもない ▪ 設計が貧弱なら、Loop は小さいまま終わる ▪ どれだけ大胆に組み、どれだけ自律に任せられるか KINTO Technologies Corporation
26. Agent & Human セントリックなデータ管理 Agentだけが楽でも、人だけが楽でもNG。両者が高め合うことを前提に、データ管理を設計する。 01 02 03 データは全網羅 責任所在で切り分け 人の目は要所だけ Agentから見える場所に、データ 「人間品質」データと「AI品質」 AIの成果物すべてを人に確認させ をすべて置く。検索力とロングコ データを区別する。品質の高低で ない。本当に必要なところにだけ、 ンテキスト処理を前提に、量は気 はなく、責任の所在を明確にする 人のチェックを入れる。丸投げで にせず「抜け漏れゼロ」を最優先。 ため。AI Slopな議事録で溢れさ も全確認でもない。 せない。 人 と A I が 互い に高 め 合う 、協 業 のデ ザ イン ニンベンの付いた自働化 KINTO Technologies Corporation
27. 03 Loop を駆動する「人」
28. Can は均される。Will は均されない これまで — 差は Can でついた これから — 差は Will でつく Will → 個人ごとの Can（できること）に高低差 AI と並走すれば、誰でも一定水準に届く 何を作るかを決められるのは、何を作りたいかを持っている人だけ KINTO Technologies Corporation
29. Agent と同じ熱量で、 「AI を使って人間側を理解する」 経営思想を模した壁打ち・レビュー 個人の強み × チーム分析 社長の判断軸をAIに写し取り、誰でも・いつでも壁打ちできる 個人の強み診断を、AIが“組織の地図”に描き直す。 状態に。 • 強みの補完関係から最適なチーム編成を提案 • 構想段階から経営視点でレビュー（壁打ち／批評の2モード） • 「この人に聞こう」が生まれ、協業のきっかけを可視化 • 社長レビュー前に“リハーサル”、手戻りを最小化 • 単発の診断を、継続的な対話と運用の仕組みへ • 判断のばらつきを抑え、意思決定を加速 KINTO Technologies Corporation
30. AI社長 – AI小寺クン (Executive in the Loop) 代表取締役社長 小寺 信也 1984年トヨタ自動車に入社。営業などの経験を積んだ後、経営企画部BR明日の トヨタ準備室主査、営業企画部中長期計画室室長、BR次世代環境車事業室室長、 営業企画部部長、新興国企画部部長、常務役員、第２トヨタPresident、東アジ ア・オセアニア本部本部長などを歴任。「トヨタウェイ2001」策定プロジェク ト、トヨタIMVプロジェクト、テスラとの共同開発プロジェクトなどを担当。 2018年より、トヨタファイナンシャルサービス取締役上級副社長（現在も兼 任）。2019年1月、株式会社KINTOの設立に携わり代表取締役社長就任（現 任）。2021年4月、KINTOテクノロジーズ株式会社の設立に伴い現職。 開発生産性カンファレンス 2025 KINTO Technologies Corporation
31. AI社長 – AI小寺クン (Executive in the Loop) Before: 最終盤で社長レビュー 構想 企画書作成 部内承認 社長レビュー 対話のシフトレフト After: Executive in the Loop 構想 企画書作成 部内承認 社長レビュー リハーサル済みの案が届く AI小寺クンと壁打ち Brainstorming型 Review型 柔らかい構想を広げる 固まりかけの案を鋭く絞る 社長レビューを代替せず、前倒しでリハーサル可能にする KINTO Technologies Corporation
32. AI社長 – AI小寺クン (Executive in the Loop) KINTO Technologies Corporation
33. Agent と同じ熱量で、 「AI を使って人間側を理解する」 経営思想を模した壁打ち・レビュー 個人の強み × チーム分析 社長の判断軸をAIに写し取り、誰でも・いつでも壁打ちできる 個人の強み診断を、AIが“組織の地図”に描き直す。 状態に。 • 強みの補完関係から最適なチーム編成を提案 • 構想段階から経営視点でレビュー（壁打ち／批評の2モード） • 「この人に聞こう」が生まれ、協業のきっかけを可視化 • 社長レビュー前に“リハーサル”、手戻りを最小化 • 単発の診断を、継続的な対話と運用の仕組みへ • 判断のばらつきを抑え、意思決定を加速 KINTO Technologies Corporation
34. 個人の強み × AI分析で、チームビルディングを拡張する 単発ワークショップを、継続的な対話と協業発見の仕組みに 課題 得られた価値 個人の強み 推奨ロール 個人結果はあるが、 組織の俯瞰がない ワークショップが 単発で終わりやす い 既存業務の妥当 性確認 ミッション トップメッ セージ 社外発信 協業補完線 AI組織分析 対話の キックス ターター 90日アク ション 新メンバー追加時 に再分析しづらい 診断で終わらせず、協業設計の起点に変える KINTO Technologies Corporation 向いている役 割・協業相手の 発見 「この人に聞こ う」が生まれや すくなる
35. 個人の強み × AI分析で、チームビルディングを拡張する 分析イメージ KINTO Technologies Corporation
36. 【再掲】Can は均される。Will は均されない これまで — 差は Can でついた これから — 差は Will でつく Will → 個人ごとの Can（できること）に高低差 AI と並走すれば、誰でも一定水準に届く 何を作るかを決められるのは、何を作りたいかを持っている人だけ KINTO Technologies Corporation
37. HITL は人を「部品」にする — Loop を駆動するエンジンは、人の Will HITL 人は Loopの部品 承 認 誰が・何をやりたいかは、設計 に入らない Will-Driven Will が駆動する → Will Will が中心から Loop を回す AI で品質は上がったが、品質だけで仕事は前に進まない。 HTMLも重要。しかしLoopの部品だけを人にさせない。人の想いで駆動するPJは強い KINTO Technologies Corporation
38. Will を持つ人に、AI は武器になる — 気づかない人には「奪う道具」に見える ▪ Can が均される速度は、Will が育つ速度より早い ▪ AI を届ける仕事には、”Will に気づく場”を作る仕事が含まれる ▪ 見落とすと、届けているつもりで奪う側に見られてしまう KINTO Technologies Corporation
39. Will は内発的でなくていい — 「なぜ、あなたがやるのか」を問い続ける 遠い Will — 内発的な大志 目の前の Will — いま手にある仕事 「x 年後のなりたい自分は？」 アサインされた PJ、回ってきたタスク 「この時代に何を成し遂げたい？」 激動の時代、答えを持てる人ばかりではない → 隣の席の困りごと — なんでも あなたが今、手を動かす仕事から見つめ直す 「なぜ AI でもなく、他の人でもなく、あなたがやるのか」 「あなたがやる理由」を自分で言語化し、自分で納得感を持つ 納得していない人の仕事は、あらゆる AI に劣る。納得して完遂する信念が、人の強さになる KINTO Technologies Corporation
40. 最初は小さな変化から 明日、自分の業務を 1 つ、 チャットでこなして Skill にして配る ▪ 多能工の協業モデルも Central Kitchen も、最初は不要 ▪ 作って見せると「自分も欲しい」が集まってくる ▪ 解く過程で、自分の Will にも気づく ▪ あなたのWillが、周囲のWillも惹きつける AIの時代にこそ、あなた自身の意思や想いが問われる KINTO Technologies Corporation
42. Thank you.