_Findy_登壇資料_エンジニアの役割の変化に向き合うconference_jinjer_20260617.pdf

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1. 「SaaS is Dead」を勝ち抜く 「1DB×AI」戦略と「開発組織の進化」 ⽞ 章夫 / プロダクト開発部 VPoT jinjer株式会社 1 1 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
2. ⽞ 章夫 / Akio Gen jinjer株式会社 プロダクト開発部 VPoT エンジニアとして30年以上のキャリアを有し、BtoB向け Webシステムやスマートフォンアプリなど多岐にわたる 開発に従事。2023年6⽉にjinjer株式会社へ⼊社し、現在 は「ジンジャー勤怠」および⽣成AI関連プロジェクトを 担当。キャリアの成熟期においてAIという新たな技術⾰ 新と出会い、更なる探求⼼を持って⽇々の開発業務に邁 進している。⼤阪府出⾝‧韓国籍。 Presenter Profile 2 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
3. 会社概要 情報セキュリティマネジメントシステムに関する国際基準規格 『ISO 27001（ISMS）』の認証を取得しています。 また、個人情報保護に取り組む企業を示す『プライバシーマーク』を取得しています。 導⼊企業の⼀例（2025年10⽉時点） 受賞歴 加賀市 3 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
4. プロダクトについて 4 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
5. 「SaaS is Dead」の真意と我々の現在地  AIが真価を発揮するための条件 「1DB」だからこそ実現できるエンジニアの進化 「作る組織」から「決める組織」へ。次世代の発明家集団 アジェンダ  本登壇の⽬的  最後に 5 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
6. 圧倒的強みの提⽰ jinjerの「1DB×AI」がなぜこ れからの時代において最強の 武器になるのか、その本質を お伝え。 組織の魅⼒を発信 「決める組織」としての開発 ⽂化と、内製化によって⽣まれ たエンジニアの新しい価値を 提⽰。 次世代の仲間を募集 指⽰待ちではなく、⾃らの意 思決定でプロダクトを創りた い「発明家」の意欲を醸成。 本登壇の⽬的 6 6 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
7. UI特化の限界 ユーザーインターフェース （操作性）に特化しているだ けのSaaSは限界を迎えてい る。 AIによる代替 表⾯的な機能は、AIによって 容易に代替‧置き換えられて しまう可能性がある。 ⽣存競争 「ただ便利なだけのツール」 は⽣き残れない時代へと突⼊ している。 なぜ「SaaS is Dead」なのか？ 7 7 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
8. AIはインプットや処理は得意だが、データそのものを持っているわけではない。 良質なデータ基盤があって初めて、AIは本領を発揮できる。 我々はこの状況を 「⼤きなチャンスであり、追い⾵」 だと捉えている。 AIは「ピンチ」か「チャンス」か？ 8 8 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
9. 統合されたデータ基盤 分散したデータではなく、組織横 断で活⽤できる統合されたデータ 環境が重要。 回答品質の向上 データやシステムが分断されてい ると、AIが参照できる情報に不⾜ や偏りが⽣じ、回答品質の低下に つながる。 ⽰唆の精度向上 データの網羅性と正確性が、AIが 提供する分析や⽰唆の精度を⼤き く左右する。 AIが真価を発揮するための条件 9 9 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
10. 評価だけ、勤怠だけといった「1つの情 報」の分析には限界がある。 例えば離職アラートを出す場合、パルス チェックの結果だけでは不⼗分。 勤怠の乱れや上司の変更など、多⾓的な 情報を総合して初めて精度の⾼い予測が 可能になる。 統合型⼈事データベース AI活⽤ ⼈事領域における AI活⽤の課題 統合⼈事データベースがあることで、AI の⽰唆をハイコンテクストにできる。 10 10 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
11. jinjer最⼤の強み「1DB」 他社が直⾯する「バラバラなデータを集めて統合する」という巨⼤な壁が存在しない。 すでにAI Friendlyな基盤が完成している。 11 11 Ⓒ jinjer Co., Ltd. 単⼀の⼈事マスター 即座に同期する唯⼀の情報源。 どこを更新しても、常に「最新‧正確」な状態を維持します。 「最初から統合」 後付けではない⼀貫した設計。 データの継ぎ⽬をなくし、情報の不整合を根本から防ぎます。 AI Friendlyなデータ AIが迷わず理解‧活⽤できるよう設計された、構造化データ。 ⽋損やブレを防ぎ、分析‧予測‧意思決定の精度を⾼めます。 「ジンジャー」は10年前から⼀貫して「データベースそのものを⼀つにする」ことにこだわってきた
12. 完全な同期 基盤が1つだからこそ、AIの 進化がそのままジンジャーの サービスの進化と同期する。 ⼀気通貫の価値 定型業務の⾃動化から⾼度な 予測分析まで、⼀気通貫でAI 価値を提供できる。 「1DB」がもたらすAIとサービスの進化 × 12 12 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
13. 作業の⼤幅代替 AIがコーディング、テスト作 成、コードレビューなどの開 発作業を⼤幅に代替。 時間の創出 定型業務から解放され、エン ジニアに思考するための⼤き な「時間」が⽣まれた。 波及するインパクト 開発体制を内製化したからこ そ、この変化のインパクトが 組織全体に波及した。 AIの進化によって変わる働き⽅ 13 13 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
14. ⽣産性が桁違いに エンジニアの⽣産性が10倍ではなく、桁違いに なる未来が来ている。 「⽣産」から「決定」へ 仕事の内容は単なる「⽣産（作る）」から、「決 定（選ぶ）」へと完全に変化する。 最適解を「選ぶ‧決める」 ゼロからコードを「書く」ことよりも、無数にある選択肢の中から最適解を「選ぶ‧決める」ことが最 も重要になる。 これからのエンジニア組織の未来像 14 14 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
15. 「作る組織」から 「決める組織」へシフトする ⾔われたものをただ「作る組織」は、AI時代には⽣き残れない。 プロダクトの価値を最⼤化するために何をすべきかを「決める組織」になる。 ⾃らの意思決定がダイレクトにサービスへ反映される環境。 15 15 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
16. トップダウンではなく、現場主導でフラットに議論し決定するティール組織。 ⼀次情報を基に、エビデンス（根拠）を⽤いて最適解を導き出す。 全員が「より良いものをどう⽣み出すか」を真剣に考える⾵⼟。 役職ではなく「根拠」で決める⽂化 16 16 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
17. エンジニアは 作業員から「発明家」へ AIを使いこなし、世の中がびっくりするような価値を創出する。 エンジニア⾃⾝がビジネスの成⻑を牽引する主役となる。 17 17 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
18. 使っているAIツールと基盤 用途に応じてAIツールを活用。プロダクト・運用向けAIの基盤としてAmazon Bedrockを採用。 Claude Code エージェント型コーディング 実装に加え、運用・障害対応・調査ま で全領域で活用。 Codex エージェント型コーディング OpenAIのコーディングエージェント。 実装やタスクをAIに任せる。 Kiro 仕様駆動開発 IDE 仕様(spec)を起点にAIが設計〜実 装。仕様駆動開発と好相性。 GitHub Copilot コード補完 エディタ上でコードを提案・補完。日々 の実装を高速化。 サービス・運用で使う AIの基盤 ｜ Amazon Bedrock プロダクトへのAI組み込みや運用で使うモデルを動かす実行基盤 道具と基盤は、すでにある。 次は、これを使って開発のやり方そのものを作り替える ▶ 18 18 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
19. 築いてきた土台と道具の上で、AIを開発の全領域へ。何から変えるかは、制約理論（ToC）で見極める。 開発の型を整備 仕様駆動開発 何を作るかを先に 明確化 SSOT 情報源を一つに集約 ＝ AIが正確に動く土台 AI駆動開発で全領域 AIを前提に、プロセスと組織を再設計する。 DD｜開発 OPS｜運用 SRE｜信頼性 ToCで優先順位 全部を一度に変えない。最も大きな制約から 着手する。 制約 大 まず着手 制約 中 制約 小 AIを「使う」から、 AIで「作り替える」 この環境こそが、次世代エンジニアの最高の成長フィールド SSOT‧仕様駆動開発から、AI駆動開発へ 19 19 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
20. 300⼈規模の開発において、2024年から 2026年までの2年間で内製率を19%から 50%まで引き上げることに成功。 プロダクトの成⻑と組織の拡⼤を同時に実 現する難易度の⾼い挑戦。 この⼤規模な内製化は、jinjerだからこそ成 し遂げられた実績。 300⼈規模の開発体制と⼤規模な内製化 218 199 232 20 20 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
21. 主体性 受け⾝で指⽰を待つのではな く、⾃ら課題を⾒つけ主体的 に動ける⼈。 熱い思い 「こんなものを作りたい」と いう熱い思いとアイデアを 持っている⼈。 成⻑への渇望 AI時代の最前線で、これまで にない圧倒的な成⻑を遂げた い⼈。 求めるメンバーの特徴① 「成⻑と挑戦の渇望」 21 21 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
22. 失敗を学びに変える 果敢な挑戦による失敗を恐れ ず、要因を分析して「同じ失 敗を繰り返さない」マイン ド。 防ぐ思考 ミスをしても「次はどう防ぐ か」を考え、プロセスを改善 し成⻑の糧にできる⼈。 未知への勇気 正解がない未知の領域にも果 敢に⾶び込んでいける勇気と 探求⼼。 求めるメンバーの特徴② 「失敗を恐れないスタンス」 22 22 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
23. 我々が⽬指すのは、⽇本で最も 価値を提供するHRテックカンパニー。 ⾃分が成⻑したと常に実感できる環境で、 ⼀緒に⽇本⼀を⽬指すワクワクを味わいましょう。 クロージングメッセージ 23 23 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
24. 質疑応答 本⽇の内容について、気になる点や ご質問があればお気軽にお尋ねください。 ネクストステップ カジュアル⾯談や採⽤イベントを 随時開催しております。 皆様からのエントリーをお待ちしております。 Q&A / ネクストステップ 24 24 Ⓒ jinjer Co., Ltd.
25. Thank you! ご清聴ありがとうございました 25 25 Ⓒ jinjer Co., Ltd. 出展オフラインイベント jinjer採⽤ページ ⾃社開催イベント Findy上の企業ページ 気になった⽅はぜひエントリーを！ プロダクトヒストリーカンファレンス 登壇とブース設置をしています！ 沖縄オフィス移転記念 @宜野湾 CEO‧CPOと語る夜です！