AI導入だけでは価値提供が速くならない ― Findy Team+活用でわかった、アウトカムにつながる土台とプロセス再構築のポイント

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1. 株式会社LegalOn Technologies CTOオフィスグループ 責任者 時武 佑太 AI導入だけでは価値提供が速くならない ― Findy Team+活用でわかった、 　 アウトカムにつながる土台とプロセス再構築のポイント
2. 2 発表者紹介 時武 佑太（Yuta Tokitake） 株式会社LegalOn Technologies プロダクト基盤セクション CTOオフィスグループ 責任者 X: @tokichieto 2017年10月~ 株式会社LegalOn Technologies 初代CTO、その後EMとしてプロダクト開発、開発組織の立ち上げからマ ネジメントまで会社のフェーズごとに様々な役割を歴任。 現在はCTOオフィスで開発横断でのAI活用支援を行う。 2016年4月 株式会社DeNA ヘルスケア事業部にて、iOS・Androidアプリからバックエンドの 開発までを幅広く担当。
3. 株式会社LegalOn Technologiesについて
4. LegalOn Technologiesは、AI分野における⾼度な技術⼒と法律‧契約の専⾨知識を兼ね備えたグローバルリーガルAIカンパ ニーです。設⽴当初から、AIを活⽤したリーガルAIサービスの開発に注⼒し、⼤規模⾔語モデル（LLM）やAIエージェント など最先端のAI技術を製品開発に取り⼊れ、多様な企業課題に応えるソリューションでお客様のビジネスを⽀援します。 会社名 株式会社LegalOn Technologies 設⽴ 2017年4⽉21⽇ 従業員数 636名（役員含む∕2025年12⽉時点） 所在地 〒150-6219 東京都渋⾕区桜丘町1-1       渋⾕サクラステージSHIBUYAタワー19F 資本⾦ 201.5億円（資本準備⾦等含） About LegalOn Technologies 〜Our Purpose〜 すべてのプロフェッショナルに、 驚きと感動を。
5. 5 本資料は貴社の便宜のためのみに提供されるものであり、複写、引用または第三者の閲覧に共される際は株式会社 LegalOn Technologiesの了承を得てください。また、当該資料の利用により直接または間接に生じた損害や損失等について、株式会社 LegalOn Technologiesは一切の責任を負いません。 ©LegalOn Technologies, Inc. all rights reserved. *On TechnologiesはLegalOn Technologiesのグループ会社です。
6. AI導入から活用支援・そして成果への繋げ方
7. 7 2025年の振り返り 2025年は発散の年 様々なAIエージェントが登場 市場動向についていくだけで精一杯
8. 8 LegalOnでも2025年は様々な AIツールを導入 2025 Cursor Devin Claude Code Gemini Slack AI ChatGPT Enterprise Codex 2月 3月 4月 6月 7月 9月
9. 9 AIコーディングエージェントの普及率はほぼ 100%に ~10% 2024 ~100% 2025 社内における AIコーディングエージェントの普及率
10. 10 個人レベルでの生産性は目に見えて向上するケースが出てきた 個人の生産性向上を着実に実感 （とある開発メンバーの2025年6月 / 7月のアクティビティを比較）
11. 11 組織全体でみると、デプロイ頻度は微増にとどまっている 一方、組織の生産性は … （とあるプロダクトの2025年4月〜12月のデプロイ頻度）
12. 12 • PR数が増えた結果レビューがボトルネックに？ • コーディングが速くなった結果、前後のプロセスで詰まっている？ （企画、設計、検証） • アウトプット向上は実は幻想だった …？ 考えた要因
13. 13 実はそれほど PR数も増えていなかった → プロセス自体、もしくは個々人の AIリテラシーにフォーカス 同期間での PR数を見てみる
14. 14 現場へのヒアリング AIツールをあまり使いこな せていない もっとDeepDiveしたいが、 タスクに追われてできてい ない AIで生成したコードの品質 が懸念 現場の 声
15. 15 社内のToken利用量集計 token AIを使いこなして大量の Tokenを消費している人と、まだ波に乗り切れていない 人の差が大きい
16. 16 見えてきたこと AI活用支援は結局のところ以下の 2点に収束 • 組織とプロセス • 個々人のAI活用スキル
17. 17 社としての方向性を示す AI-native Development Manifestoを定義 組織とプロセスの理想形を定義・周知 Layer3: Workflow & Principles 全社共通のプロトコルとガバナンスルール Layer2: Rules (Team level) チームごとのコンテキスト Layer1: Execution Methods AIエージェントごとの具体的な仕事の流儀
18. 18 • Manifestoの実践方法を解説する Handbookを策定 • CI/CDの改善にこれまで以上にリソースを投下 • 既存のプロセスをテックリード主導で 1から見直し 理想形をもとに地道な啓蒙・改善を実施
19. 19 AI駆動開発 Challenge Week 現場向けに AI活用に集中できる環境を半強制的に提供 プレッシャーなく AIを触り倒せる機会を作る 普段の開発とAI活用の並行は現場にとっては負担に感じる人も多い中、 いかにしてノープレッシャーでAIのことだけを考えてもらう時間を確保するかを考慮 施策後も継続的に活かせる成果物を 成果物として、期間中のmainマージ（リリース準備OK）だけでなく、チームの開発プロセスに 必要かつ継続的にメンテナンスできるAgent Skillsを成果物の1つとした
20. 20 チームリーダー・マネージャー向けにも AI活用研修を（半強制的に）実施 組織を変えるにはまずリーダー・マネージャーから 丸1日時間を確保 ミーティングラッシュから離れ、 丸1日真剣にAIと向き合えるための時間 を確保 現場からタスクを持ち込み ワークショップ向け題材ではなく、実際 の開発現場で積まれているタスクをAIを フル活用して開発
21. 21 PR作成数、デプロイ数ともにきれいな右肩上がりに
22. まとめ
23. 23 まとめ • AIツール導入は手段でしかない • 真に大変なのは組織とプロセスの変革 • 方向性を見定めるときに定量評価は大きな武器になる
24. We are hiring!
25. 25 AIを活用する様々なポジションで積極採用中！ • Software Engineer • Site Reliability Engineer • Platform Engineer • Engineering Manager • Product Manager • AI Engineer • AI Productivity Engineer
26. 株式会社LegalOn Technologies https://legalontech.jp/