生成AIに「技術」を任せ、 「非技術」で仲間を集める

スタートアップの一人目SREとして入社すると、膨大なシステムのキャッチアップや構築に追われ、「何でも自分一人で解決しなければ」という孤独やプレッシャーを抱えがちです。SRE界隈では「高い技術力で負債をなぎ倒す」スーパーマンが求められがちですが、そのアプローチでは属人化が進み、開発チームへの価値提供やSRE組織の拡大（採用）まで手が回りません。

私はそんな「一人で全てを解決しなければ」という思い込みを手放し、インフラ構築の手足を生成AI（Claude Code等）に委ねました。AIを相棒にブラックボックスだったインフラの技術課題を次々と乗り越える中で、誰も触れなかった負債が徹底的に整理され、インフラからアプリ層に至る「システム全体の課題」が可視化されていきました。

その結果、インフラ専任の領域を越えてバックエンド開発チームの負債回収にも自ら参画し、非技術的な強みであるコミュニケーションで開発者を巻き込む越境的な立ち回りが可能になりました。

さらに、技術的負債を一人で全て解決しようとせず、結果的に残った「明確化された課題」を"次の仲間が活躍できる余白"として提示した結果、採用のカジュアル面談からの選考移行率が「0%」から「80%」へと劇的に向上。新規で入社したメンバーも爆速でオンボーディングを完了させ、さっそく組織の課題解決に貢献してくれています。

本セッションでは、この2024年10月から現在までの軌跡を通じ、「生成AI」を武器にして採用・チーム組成という「非技術的な要素」を磨き上げた事例から、これからの時代における新しいInclusive SREの体現方法を共有します。

Transcript

1. SRE NEXT 2026 生成AIに「技術」を任せ、 「非技術」で仲間を集める クロスマート株式会社 SRE 長野太一
2. 今日お話しすること 私が一人目SREとして過ごした2024年10月〜現在までを5つのパートでお届けします 01 一人目SREが直面した「見えない壁」と心理的負債 02 生成AIを手足とするパラダイムシフト 03 AIとの協働で課題の深堀りを前進させる 04 技術がもたらした「人間的貢献」— 採用・オンボーディング 05 直近のAI活用とコミュニケーション '24.10–12 '25.1–3 '25.4–9 '25.10–'26.3 '26.4–6
3. こんな方に届けたいセッションです 新しい環境で立ち上がろうとしている方 一人目SRE、あるいは新参者として、 既存の組織・システムに一人で向き合っている方 キャリアの転換点で不安を抱える方 技術も主体性も求められる環境へ踏み出したいが、 「自分にできるのか」と迷っている方 AI活用にお悩みの方 効率化だけでなく、課題を整理し仲間を迎える プロセスでAIを活かす具体像を知りたい方
4. 自己紹介 （長野太一 / SRE） クロスマート株式会社 SREチーム 背景：SIerでオンプレDC、AWS、GCPを経験 好きなソース：タルタル
6. Confidential おかげさまで、飲⾷店導⼊数が 全国140,000店舗突破！ ※LINE友達数は約38万⼈ 外⾷産業のプラットフォームとして クロスオーダーのシェアは急拡⼤中。 最新の利用店舗数について 6
7. 私について 20年近くSIerで働いてきた オンプレDCにて運用員 → 営業 → インフラエンジニアへ その後、AWS・GCPを扱うSIerで クラウドエンジニアとして働く 受託では味わえない、自分事として サービスを育てる経験がしたくなった 2024年、クロスマートにジョイン
8. ジョイン当時の状況 当時のSRE体制 • 正社員SREはゼロ、業務委託SREが2名 • 歴の長い業務委託SREが、ほぼ一人でインフラ構築を担っていた • 正社員エンジニアもインフラ専門ではなく、構成には踏み込みづらい → 基盤の全体像を把握しているのは、実質ひとりだけ 「この属人化した基盤を、 SIer出身の自分が引き継いで回せるのか …？」
9. ジョイン当時の状況 当時のSRE体制 • 正社員SREはゼロ、業務委託SREが2名 • 歴の長い業務委託SREが、ほぼ一人でインフラ構築を担っていた • 正社員エンジニアもインフラ専門ではなく、構成には踏み込みづらい → 基盤の全体像を把握しているのは、実質ひとりだけ 「この属人化した基盤を、 SIer出身の自分が引き継いで回せるのか …？」 正直とても不安だった そんな状況を、どう乗り越えていったか
10. 一人目SREが直面した 「見えない壁」と心理的負債 2024年10月〜12月 01. 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.4–9 04 '25.10–'26.3 05 '26.4–6
11. 一人目SREが直面した壁 01 属人化された基盤構築 業務委託メンバーが構築した癖の強い Terraform、古い構成図、最低限のオンボーディン グ。 02 動いているからこそ「問えない空気」 システムは正常に動いている。だからこそ疑問を口に出せない。 稼働中の基盤に波風を立てること自体への「気後れ」。これが最も根深い負債だった。
12. 属人化された基盤構築 ① Terraform
13. 属人化された基盤構築 ① Terraform モジュール構成が独自で、 IDEがリンクしない … どこで何を定義しているのか 追うだけで半日かかった
14. 属人化された基盤構築 ② 構成図・ドキュメント
15. 属人化された基盤構築 ② 構成図・ドキュメント 基本構成はわかったけど … マイクロサービスごとの差分は どこにも書かれていない 1から調査するしかなかった
16. 属人化された基盤構築 ③ オンボーディング • プロなんだからよしなにね！ • わからなかったらきいてね
17. 属人化された基盤構築 ③ オンボーディング • プロなんだからよしなにね！ • わからなかったらきいてね 尊重してくれているのは伝わる でも背景は自分で追うしかなく 常駐ではないため聞きづらい 聞きたくても聞けないことも、、、
18. 動いているからこそ「問えない空気」 水　面 ✓ 表面的には問題なし • サービスは安定稼働 • 大きな障害は起きていない • クレームもない ? 内側に潜む疑問 • Terraform構成は本当に安全？ • 障害時のリカバリ手順は？ • スケール時のボトルネックは？
19. この時を振り返ってみると ▪ 「気後れ」しちゃってるな • 心の中の声：「これ大丈夫？」と聞きたいけど… ▪ 気後れしてしまう要因 • 今動いてるもの「壊したら」という恐怖 • 先人への敬意（触れられない） • 「動いてるからOK」を問えない空気
20. この時の気づき 「気後れ」こそが組織最大の負債だった 技術的負債よりも 「心理的負債」 のほうが根深い
21. 生成AIを手足とする パラダイムシフト 2025年1月 〜 3月 02. 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.4–9 04 '25.10–'26.3 05 '26.4–6
22. 2025年 生成AIの進化の振り返り 1月 GPT-4o / Gemini が主力の時代 2月 Claude 3.7 Sonnet Claude Code 登場 RooCode / Cline 5月 Claude 4 Claude Code GA 本格的に使い始める 7-9月 各社「 AI縛り」施策 ハッカソン開催 AI活用が加速 11-12月 Gemini 3 / GPT-5.2 Claude Opus 4.5 競争が激化 →2026 まだ不安定 → 信頼構築期 → 当たり前に
23. 2025年1月〜3月頃までの生成 AI事情 ▪ 当時のAI状況 • 今ほど賢くなかった！！ ▪ AI利用時に困ったアレコレ • ツールが乱立 ◦ 「どれを使えば？」状態が続き比較・検証だけで時間を消費 • 出力品質のムラ ◦ 同じ質問でも回答が安定しない • コンテキスト限界 ◦ コードベースを渡せず、部分的な理解しか得られない
24. 2025年1月〜3月頃までの生成 AI事情 ▪ 当時のAI状況 • 今ほど賢くなかった！！ ▪ AI利用時に困ったアレコレ • ツールが乱立 ➢ 「どれを使えば？」状態が続き比較・検証だけで時間を消費 • 出力品質のムラ ➢ 同じ質問でも回答が安定しない • コンテキスト限界 ➢ コードベースを渡せず、部分的な理解しか得られない それでも自分にとっては 部分的にでもコードベースを理解して 壁打ち相手になってくれる AIは 非常に頼もしい相棒だった！
25. AIとの共闘の中で得られたこと ▪ AIを壁打ち相手にすることで自分が成長する • AIの生成物はすべて人間が理解すべし ◦ AIが出した調査結果が本当に正しいかを後追いすることで自分自身の インフラ構成の理解につながった • 「AIに相談 → 自分で答え合わせ → 合っている」を積み重ねる ◦ この蓄積がAIに対する信頼感につながった • 信頼できる相棒をもったので広範囲に関与する ◦ わからないことがあってもAIとともに前進できるという自信により、広範 囲に活動の幅を広げることができた
26. 結果：社内「月間 MVP賞」を受賞
27. この時の気づき AIを相棒にすることで今わからないことでもなんとかなる AIの技術力と自分のコミュニケーション力を かけあわせることで周囲を助けられる！
28. AIとの協働で課題の深堀りを前進させる 2025年4月〜9月 03. 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.4–9 04 '25.10–'26.3 05 '26.4–6
29. AIが残したドキュメントが課題を可視化した 1 AIがブラックボックスを 調査・解読 生成AIを相棒に インフラの構成や設定を ひとつひとつ紐解いていった 2 過程で生まれた ドキュメント AIとのやりとりの中で 構成の意図・課題・改善案が 自然とドキュメント化された 3 「システム全体の 現状課題」の可視化 インフラからアプリ層まで 何が課題で何が理想かが 明確に整理された
30. BEFORE｜個人の砂場 AFTER｜SRE情報 散らかった一次情報を、誰もが辿れる構造に整理 調査メモが、チームの「地図」になった
31. 課題は見えてきた ① タスクの洗い出し（一覧） ② 時系列で計画（タイムライン） 「動いているから触れない」から、「やるべきことが並ぶ」状態へ
32. 課題は見えてきた AIとの調査で見えた課題を、一覧化 → 時系列で計画できる状態に ① タスクの洗い出し（一覧） ② 時系列で計画（タイムライン） 「動いているから触れない」から、「やるべきことが並ぶ」状態へ タスクが消化できない ... 一人では回らない → SRE採用が本格化した！
33. この時の気づき 課題が整理できたからこそ、課題の多さから 2人目SREの重要性を理解してもらうことができた 一方で、自分がスーパーマンのような SREであれば この課題すら 1人で解決できたはずなのに …
34. 技術がもたらした 「人間的貢献」 2025年10月 〜 2026年3月 04. 採用・オンボーディング 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.4–9 04 '25.10–'26.3 05 '26.4–6
35. うまくいかない SRE採用 01 母集団がつくれない SRE・インフラ人材は そもそも母数が少ない。 複数媒体・リファラル・ エージェントを併用しても、 候補者が集まりにくい。 02 技術力を見極めにくい SREは職種特性上、 短時間の技術試験で力量を 測ることが難しい。 選考に試験を組み込めず 断念した。 03 面談通過率が20% VPoP＋部長の少人数で カジュアル面談を実施したが、 一次面接に進む候補者は 少なかった。 → 現場のリアルな声を伝える人間が、面談に入る必要があった
36. カジュアル面談の変革（ 2025年12月〜） ▪ 私自身がカジュアル面談に参加 • これまで蓄積してきた課題を率直に共有 ◦ タスク管理表もお見せして、今の課題感を共有 • 明確になった課題が候補者の解像度を上げる ◦ 「ここに入ればこういう課題に取り組める」が明確に見える状態 ◦ これまでの経験でこの課題でバリューを出せそう
37. カジュアル面談の変革（ 2025年12月〜） Before 20% 選考移行率 After 80% 選考移行率 ▪ カジュアル面談から一次面談への移行率アップ！
38. この時を振り返ってみると 改修しきれず、課題が残った 一人で全ては手が回らず、 「結果的に残ってしまった」課題があった それが『活躍の余白』に見えた 候補者から見れば「ここに入れば こういう課題に取り組める」と映る 共感する2人目SREが入社 課題感に共鳴し、 一緒に解決したいと思える仲間が来た 残った課題が、意図せず 次の仲間の 「活躍の余白」 になっていた
39. この時の気づき 1人目SREの最大のミッションは 1人ですべてを解決することではなく 「次の仲間を迎え入れる環境を整える」ことである
40. 直近のAI活用 とコミュニケーション 2026年4月 〜 6月 05. 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.4–9 04 '25.10–'26.3 05 '26.4–6
41. 直近のAI活用：Devinとの協働 コードベース・ JIRA・Notion・AWS・GCPをDevinに連携 プロダクトの 調査依頼 コードベースと各ツールを 横断した調査をDevinに 依頼し、迅速に回答を得る アラートの 一次対応 アラート発生時の初動を Devinが担当し、 対応スピードを向上 クラウドコストの 見直し AWS・GCPのリソースを Devinが分析し、 コスト最適化を推進
42. Devinを通じた「チーム越境」の実践 自分たちの効率化だけでなく、他チームの困りごとを助ける動き SREチームの動き 自チームの業務効率化に加え、 プロダクトチームの困りごとを Devinを活用して積極的にサポート もたらされた成果 SRE × プロダクトチームの信頼向上 チーム間コミュニケーションの円滑化 SREの存在価値が組織に浸透 「技術」と「コミュニケーション」の両輪が SRE文化を組織に根付かせる
43. 2人目SREの大活躍 Amazon Q × Devin で実現する、AWS エラー調査の自動化 - クロスマート Tech Blog
44. この時の気づき 自分が整備した課題に共感して入社してくれた仲間が 今まさに組織を動かしていることに感謝感激！
45. まとめ これまでの歩みを、ひとつに 01 '24.10–12 02 '25.1–3 03 '25.3–10 04 '25.10–'26.4 05 '26.4–6
46. ここまでやってきて、どうだったか 1 人 3 人 正社員SRE ゼロ / 業務委託ほぼ一人 正社員3名の SREチーム いい感じの SREチームになった（2026年7月現在）
47. 気づきのまとめ 一人目SREがなんでも解決すると気負わなくていい。一人目 SREの 最大のミッションは「次の仲間を迎え入れる環境を整える」ことである。 一人では対応しきれなかった課題も、良い言い方をすれば「余白」 となり、次の仲間たちの活躍の場となる。 その仲間を迎え入れるための課題を整理する際に、 AIは最高の相棒となる。
48. (再掲) こんな方に届けたいセッションです 新しい環境で立ち上がろうとしている方 一人目SRE、あるいは新参者として、 既存の組織・システムに一人で向き合っている方 キャリアの転換点で不安を抱える方 技術も主体性も求められる環境へ踏み出したいが、 「自分にできるのか」と迷っている方 AI活用にお悩みの方 効率化だけでなく、課題を整理し仲間を迎える プロセスでAIを活かす具体像を知りたい方
49. (再掲) こんな方に届けたいセッションです 新しい環境で立ち上がろうとしている方 一人目SRE、あるいは新参者として、 既存の組織・システムに一人で向き合っている方 キャリアの転換点で不安を抱える方 技術も主体性も求められる環境へ踏み出したいが、 「自分にできるのか」と迷っている方 AI活用にお悩みの方 効率化だけでなく、課題を整理し仲間を迎える プロセスでAIを活かす具体像を知りたい方 同じような状況にいる方の 一歩を踏み出すきっかけに なれたら幸いです！
50. Thank You! ご清聴ありがとうございました。