全社員がAIを「使う」の次へ ーノンエンジニア1,500人が安全に業務を作り変えるゴールデンパスとガードレール

リンクアンドモチベーション登壇資料（2026/9/26）
全社員がAIを「使う」の次へ　ーノンエンジニア1,500人が安全に業務を作り変えるゴールデンパスとガードレール

#リンモチ #リンクアンドモチベーション #PEK2026 #PlatformEngineering

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【株式会社リンクアンドモチベーション】
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Transcript

1. 全社員がAIを「使う」の次へ ノンエンジニア1,500⼈のAI活⽤を成果に繋げ、安全に広げるプラットフォームの作り⽅ 株式会社リンクアンドモチベーション 河野 © Link and Motivation Group 智則
2. ⾃⼰紹介 河野 智則(かわの とものり) @tomox1001 株式会社リンクアンドモチベーション 執⾏役員（AX推進担当） 2011年サイバーエージェント⼊社。 テックリード、エンジニアリングマネジャー、事業部CTOを経て、 2020年にリンクアンドモチベーション⼊社。 SREやイネーブリングなど、開発⽣産性の向上を担うチームの管掌と、 ⽣成AIによる⾮開発組織の⽣産性向上プロジェクトを統括。 © Link and Motivation Group 2 X icon: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0).
3. 会社紹介 株式会社リンクアンドモチベーション 創業年⽉⽇｜2000年4⽉7⽇ 上場市場 ｜東京証券取引所 プライム市場 従業員数 ｜ノンエンジニア1,500⼈、エンジニア100⼈ 売上 ｜415億 (グループ全体) ※2025年12⽉期 事業内容 ｜国内売上シェアNo.1の組織改善クラウド AI活⽤ © Link and Motivation Group ｜専⾨チームを⽴ち上げ、⽅針‧ツール‧ナレッジを⼀元化 3 X icon: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0).
4. 弊社のAI活⽤の現在地 AI活⽤の浸透が進み、成果に繋がり始めています AI活⽤の浸透 約 1,500名 事業の⽣産性 約 140% 約 1.8倍 AIを⽇常的に活⽤ 1⼈あたり売上⾼（前年⽐） 1⼈あたり商談数 グループ全体のノンエンジニア コンサルティング専⾨部隊 営業‧コンサルタント 約 3,000個 約 140% 約 50%削減 社内で作られたAIツール 1時間あたり売上⾼（前年⽐） オペレーション業務の⼯数 グループ全体‧2026年9⽉時点 RPO事業 アウトソース事業 ※ 数値ごとに対象組織と計測期間は異なります © Link and Motivation Group 4
5. 皆さんの悩みは？ こんな悩み、ありませんか？ 1 2 3 4 ツールを配ったが 使われない 使われているが 成果が⾒えない ノンエンジニアが作る ツールの管理や 安全が不安 ⾮開発組織の AI活⽤が進まない © Link and Motivation Group 5
6. 今回の問い 誰でもAIで「作る」ことが当たり前になった今、 成果に繋げる × AIを使うだけで終わらせない 安全に作る ノンエンジニアでも事故を起こさない この両⽴を、どう実現するか？ © Link and Motivation Group 6
7. 今回のお話の流れ 第1章 第2章 AI活⽤を ノンエンジニアが 成果に繋げるには 安全に開発するには © Link and Motivation Group 7
8. 今回のお話の流れ 第1章 第2章 失敗を繰り返し、 試⾏錯誤から得た知⾒と学びをお話しします AI活⽤を ノンエンジニアが 成果に繋げるには 安全に開発するには © Link and Motivation Group 8
9. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには AI活⽤を成果に繋げる上での2つの壁 定着の壁 AIツール 配布 ▶ AIツール 配布 © Link and Motivation Group 定着の壁 AIツールを配布しても AIツールを従業員に配布しても 使われなかった 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 成果の壁 成果の壁 AIツールを使っても AIツールを使っても 成果に繋がらなかった ▶ ▶ 成果創出 成果に繋がらなかった 使われなかった 成果創出 9
10. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには AI活⽤を成果に繋げる上での2つの壁 定着の壁 AIツール 配布 ▶ AIツール 配布 © Link and Motivation Group 定着の壁 AIツールを配布しても AIツールを従業員に配布しても 使われなかった 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 成果の壁 成果の壁 AIツールを使っても AIツールを使っても 成果に繋がらなかった ▶ ▶ 成果創出 成果に繋がらなかった 使われなかった 成果創出 10
11. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 1つ⽬：定着の壁 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 配るだけでは、使われなかった 全社員にChatGPTを配り、座学研修もしたが、 約7割の⼈は1⽇1回も使っていなかった ※ 2024年1⽉の社内アンケート © Link and Motivation Group 11
12. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ⽅針転換：まず⼀つの部⾨を最初の顧客にする 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 全社に広く浅く配るのをやめ、 特定の部⾨で深く始める 広く 浅く 深く 狭く 全社に⼀⻫展開 ⼀つの部⾨で深く 社内プラットフォームの「パイロットチーム」と同じ考え⽅：最初の顧客で価値を確かめてから広げる © Link and Motivation Group 12
13. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 定着の壁：使われなかった2つの理由 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには アンケートで⾒えた2つの理由に、 体制と育成で⼿を打つ 使わない理由 1位（57%） 使わない理由 2位（26%） 「活⽤できる業務が思いつかない」 「指⽰の出し⽅がわからない」 だから だから ①体制 ②育成 業務を知る推進者を事業部に置き、 約2か⽉伴⾛し、 使いどころを⼀緒に探す 毎⽇の業務で使う場⾯を決める ※ 2024年1⽉の社内アンケート。使いにくい理由の設問に答えた300⼈のうち、その理由を選んだ⼈の割合（複数選択） © Link and Motivation Group 13 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
14. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：①体制 部⾨トップと推進者に関わる 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 部⾨トップと⽬標を合意し、 AX推進者をイネーブリングで育てる 事業部 ⽬標と進め⽅をリクエストする 部⾨トップ 成果⽬標を決めて コミットする アサインし、 伴⾛して育てる 開発部⾨ AX推進者 仕組みと伴⾛を提供する AIの普及と定着を担う © Link and Motivation Group 14 現場メンバー 業務でAIを使い、改善する Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
15. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：①体制 部⾨トップに働きかける 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 部⾨トップに、 “リターン”と”リクエスト”をセットで伝える リターン リクエスト 何が良くなるかを、数字で⽰す そのために必要な協⼒を、具体的に頼む 開発 リリース総量を2倍に ⼈ AX推進者を専任で置く 時間 部⾨トップ⾃⾝がコミットする ⽬標 全員の⽬標に 「1⽇1回AIを使う」を⼊れる セットで アウトソース事業 営業 原価を半分に 伝える 営業アポのキャパシティを2倍に ポイント リターンは数字で⽰し、リクエストは「⼈‧時間‧⽬標」で具体的に頼む © Link and Motivation Group 15
16. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：①体制 内部にAX推進者をアサインする 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには AX推進者は、 スキルで決めず、周囲に働きかける特性で選ぶ AX推進者をアサインする際の3つの⼈材要件 ①貢献欲求がある 周りの役に⽴ちたい 気持ちがある © Link and Motivation Group ②試⾏錯誤が苦じゃない ③良さを広めてくれる 新しいものが好きで、 どんどん試す 試して良かったことを、 おせっかいなほど チームへ広める 16
17. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：②育成 約2か⽉伴⾛し、毎⽇の実践を⽀える 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 研修は座学で終わらず、毎⽇AIを使う習慣を定着させる 習慣化の研究 ⾏動が習慣になるまで（中央値） 使う業務と タイミングを決める だから 約2か⽉、伴⾛する 66⽇ 同じ場⾯で繰り返した⾏動が、 ⾃然にできるようになるまでの⽇数 AX推進者が伴⾛ 週次で振り返り、 次の⼯夫を決める 毎⽇、実際の 業務でAIを使う 範囲：18〜254⽇ *Lally et al. (2010)：⾷事、飲⽔、運動などの⾏動を調査。モデル適合が良好な39⼈で、⾃動性の推定上限の95%に達するまでの期間。 AI業務の習慣化期間を直接⽰す研究ではない。出典：https://doi.org/10.1002/ejsp.674 © Link and Motivation Group 17 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
18. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには AI活⽤を成果に繋げる上での2つの壁 定着の壁 AIツール 配布 ▶ AIツール 配布 © Link and Motivation Group 定着の壁 AIツールを配布しても AIツールを従業員に配布しても 使われなかった 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 成果の壁 成果の壁 AIツールを使っても AIツールを使っても 成果に繋がらなかった ▶ ▶ 成果創出 成果に繋がらなかった 使われなかった 成果創出 18
19. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 2つ⽬：成果の壁 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには AI活⽤で効率化は進んだが、⽣産性は横ばい。 成果には繋がっていなかった 現場からの声 「効率化した分、ゆっくりご飯を⾷べられるようになりました」 原因 原因 ⽣まれた時間の使い道を 決めていなかった 成果に変わったかを 誰も確かめていなかった だから © Link and Motivation Group だから ①⽬標 ②測定 得たい成果とアウトカムを繋げ、 部⾨トップと共に 時間の使い道を決める モニタリングする 19 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
20. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：①得たい成果とアウトカムを繋げる 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには AI活⽤から成果までのパスを、アウトカムマップで引く AI活⽤ アウトカム （先⾏指標） リサーチや提案資料を AIに任せる アウトカム （遅⾏指標） 社内会議と作業の 時間が減る インパクト 顧客接点の 時間が増える 1⼈1⽇当たりの 営業アポ件数が上がる 架電前の準備を AIで⽀援する 架電数と 通電率が上がる アポ獲得数が 増える 商談をAIで振り返り、 次の提案に活かす 検討時期や決裁者を 確かめた商談が増える 次のアポにつながる 商談が増える 受注粗利の ⽬標を達成する 受注率が上がる 成果から逆算して道筋を描く。パス‧トゥ‧アウトカム‧モデルと同じ考え⽅ © Link and Motivation Group 20
21. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 取り組み：②部⾨トップとともにモニタリングする 現場の変化（アウトカム）と業務上の成果を分けて、 部⾨トップと定例で確認する 営業組織の場合 確認する相⼿ 部⾨トップ（営業の事業責任者） 週次‧個⼈別にカレンダーから⾃動集計 現場の変化 （アウトカム） ‧社内会議と作業に使った時間 ‧顧客接点の時間（稼働時間に占める割合） ‧承諾済みのアポ数とアポ時間 業務上の成果 （遅⾏指標） 1⼈1⽇当たりの営業アポ件数 部⾨トップの判断 © Link and Motivation Group ⽬標：営業‧コンサルタントの商談数2倍 顧客接点の時間が増えていなければ、社内会議や作業の配分を⾒直す。 21 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには
22. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 第1章のまとめ 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには AI活用を成果に繋げるには 2つの壁があり、 2つの壁を、4つの取り組みで乗り越える 以下の取り組みで乗り越えることができました 定着の壁 定着の壁 成果の壁 成果の壁 効率化で生まれた時間が、 AIツールを従業員に配布しても、 使われなかった AIツール 配布 ▶ AIツール 配布 体制 成果に繋がらなかった 事業部に AX推進体制をつくる 壁を乗り越えるための取り組み ⽬標 ▶ © Link and Motivation Group ①目標 測定 得たい成果と 約2か月伴走する アウトカムを繋げる 22 ▶ 成果創出 壁を乗り越えるための取り組み 部⾨トップと共に ②測定 部門トップと共に モニタリングする ①体制 ②育成 育成 毎⽇の実践に伴⾛する 事業部側に AX推進 習慣化するまで 体制を構築する 得たい成果と アウトカムを繋げる モニタリングする 成果創出
23. 今回のお話の流れ 第1章 第2章 AI活⽤を ノンエンジニアが 成果に繋げるには 安全に開発するには © Link and Motivation Group 23
24. AI活⽤が進み、起きた問題 AIの活⽤が進んだことで、 情報漏洩未遂などのヒヤリハットが増えました 1 2 3 4 ツールを配ったが 使われない 使われているが 成果が⾒えない ノンエンジニアが作る ツールの管理や 安全が不安 ⾮開発組織の AI活⽤が進まない 会社が承認していないAIツールが使われている AIに⾔われるがまま、危険な操作を承認してしまう 野良ツールが⼤量に作られている © Link and Motivation Group 24
25. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 増加したリスクに対する取り組み 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには ノンエンジニアが安全に開発するために、 ノンエンジニアが安全に開発するために、 2つの仕組みを整備しました 3つのことに取り組みました ガードレール (権限) ゴールデンパス (標準手順 ) 課題の検証から利用定着まで、 開発の進め方を定める ゴールデンパス（標準⼿順） AI活用レベルに応じて、 提供するツールを分ける ガードレール（権限） 1 活⽤レベルでツールを分ける 3 課題の検証から定着まで、 2 相談体制でルールを更新する 開発の進め⽅を定める 「任せる範囲」「進め方」「困ったときの支援」をセットで整える © Link and Motivation Group 25
26. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 増加したリスクに対する取り組み 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには ノンエンジニアが安全に開発するために、 ノンエンジニアが安全に開発するために、 2つの仕組みで、 3つのことに取り組みました 3つのことに取り組みました ガードレール (権限) ゴールデンパス (標準手順 ) 課題の検証から利用定着まで、 開発の進め方を定める ゴールデンパス（標準⼿順） AI活用レベルに応じて、 提供するツールを分ける ガードレール（権限） 1 活⽤レベルでツールを分ける 3 2 相談体制でルールを更新する 課題の検証から定着まで、 開発の進め⽅を定める 「任せる範囲」「進め方」「困ったときの支援」をセットで整える © Link and Motivation Group 26
27. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ガードレール：AI活⽤レベルに応じて権限を分ける 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 全員に同じツールを配らず、 「スキルと実績」に合わせて提供する ノンエンジニアの レベル3 ノンエンジニアの レベル2 約20％ ノンエンジニアの レベル1 ノーコード Claude Cowork Gemini 約70％ ローコード プロコード Claude Code Dify / n8n 実績とリテラシーを 確かめた⼈に提供 共通業務を改善する ⼀部の⼈に提供 全社員に提供 © Link and Motivation Group 約10％ 27 ※ エンジニアは全員にClaude Codeを配布。
28. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには レベル1：個⼈の効率化に必要なツールを提供する 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 個⼈の業務効率化は、Coworkを基本にする 理由① やりたいことは、Coworkで⾜りる 理由② Coworkのほうが、安全に使える よくある声 Claude Cowork Claude Code 実⾏する場所 クラウド上の 隔離された仮想環境 利⽤者のPC上 触れられる範囲 許可したファイルと 接続アプリだけ PC内のファイルや 社内ネットワークまで 誤って 承認したとき PCや社内ネットワークには 被害が及ばない PCや社内ネットワークまで 被害が及びうる 「Claude Codeを使いたい」 やりたいことを聞くと 資料作成、情報収集、データ分析、etc ほとんどのユースケースは Coworkで充分 © Link and Motivation Group ※ Coworkの既定であるクラウド実⾏の構成に基づく。ローカル実⾏も管理者設定で制御できる。 ※ 接続したアプリ（メールなど）への操作は隔離環境の外で起きるため、接続権限は別途管理する。 出典：Claude Help Center「Claude Cowork architecture overview」 28
29. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには レベル1：管理設定でClaude Codeの利⽤を制限する 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには Cowork(Work)はアクセスできる範囲が限定的であり、 管理者の設定で、利⽤できる機能を分ける ノンエンジニアも安全に使えるため、積極的に配布しています ノンエンジニア⽤のOrganization 実行環境 Organization ごとに アクセス範囲 権限を設定する Claude Cowork / ChatGPT Work Claude Code / Codex Claude Cowork 隔離環境で処理を実行 Claude Code 利用者のPC上で処理を実行 利⽤を許可する アクセスを⽌める 接続を許可したフォルダやツールのみ PC全体のファイルやインストール済みソフト 誤操作や攻撃を受けた際の 運⽤の⼯夫 影響範囲を限定できる エンジニア⽤とノンエンジニア⽤で、Organizationを分けている。 ノンエンジニア⽤のOrganizationでは、Claude Codeへのアクセスを⽌めている。 © Link and Motivation Group 29 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
30. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには レベル2：Difyを⼀部の⼈に提供する 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 「AI活用レベル」に応じて、提供する AIツールを分けました 組織の効率化を担う⼈に、ローコード環境を提供する ローコード環境をセルフホストで提供する ノンエンジニア向けのAIスキルマップ AI活用レベル 現在の割合 Lv.1 85% 個人の効率化をする段階 社内の利⽤者 認証とアクセス制限 Lv.2 組織の効率化をする段階 10% Lv.3 事業成果を創出する段階 5% 利用可能なAIツール Claude Cowork / ChatGPT Work ⾃社管理環境のDify 実⾏ログを保存する Dify / n8n 社外からの直接アクセスを制限する Claude Code / Codex ⼀部の⼈に配布する背景 個⼈の効率化から、共通業務の改善へ進める⼈に提供する。 業務を仕組みにし、組織の成果へつなげられるかを⾒極める段階にする。 © Link and Motivation Group 30 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
31. レベル3：実績とリテラシーを確認してCodeを提供する 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 「成果に繋がった AIツールを開発した経験があるか？」 「事故を起こさないリテラシーがあるか？」の 2つを基準に配布しています 成果を⽣む⼒と、安全に使うための知識や判断⼒を確認する。 ① 実績を確認する Claude Codeを セキュリティテスト(全問正解で合格) 成果に繋がったAIツールの事例 成果に繋がったAIツールを ①全社FAQツール ローコードで開発した経験がある 提供する <成果> ・年間3,000時間の問い合わ せ工数を削減 ② 知識と判断⼒を確認する ・数千万円規模の外注開発 を内製化 危険な動作を理解し、実⾏してよいかを コードの作成、修正、 テストを⾏い、 業務ツールを開発する ⾃分で判断できるかをテストで確かめる。 ②アンケート分析ツール <成果> ・90分かかっていたアンケー 配布の背景 ト集計を半分に短縮 より広い操作権限を渡すため、期待できる成果とリスクの両⾯から対象者を決める。 ・20名規模の部署に浸透 © Link and Motivation Group 31
32. 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ガードレール：問題を拾って更新する相談体制 AI活⽤で⾼まるリスクに、 開発者が不安や問題を抱え込まず、専門チームに相談できる体制をつくる 部⾨横断のセキュリティチームで備える Action AIセキュリティチーム 現場の声 未承認AIツール を報告する Point AX推進者が 現場の声を 集める 開発部⾨ 情シス 未承認AIツールの 発⾒と注意喚起 法務 開発者から寄せられた相談や懸念に加え、各担当者の懸念も含めて全て洗い出す 社内で予兆を拾えた事例 利⽤ログ おかしな挙動を⾒つける 社員 参考：社内の対応例 公開リポジトリを ⾮公開に変更 ヒアリングとデータをもとに 共有リンクの 社内資料の共有リンクが ✅公開設定ができるツールの調査 対応⽅針を決める 全世界公開になっている ✅管理設定の見直し 公開範囲を点検 ✅社内への注意喚起 リンクを発見したが大丈夫か 専門チーム インシデント対応に加えて、監視（SOC）や製品の脆弱性対応（PSIRT）も束ねる。 世の中でいうCDC（サイバーディフェンスセンター）に近い体制 © Link and Motivation Group 32 Icons: Font Awesome Free 6.7.2 by Fonticons, Inc. (CC BY 4.0). Colors modified.
33. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには 増加したリスクに対する取り組み 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには ノンエンジニアが安全に開発するために、 ノンエンジニアが安全に開発するために、 2つの仕組みで、 3つのことに取り組みました 3つのことに取り組みました ガードレール (開発) ゴールデンパス (標準手順 ) 課題の検証から利用定着まで、 開発の進め方を定める ゴールデンパス（標準⼿順） AI活用レベルに応じて、 提供するツールを分ける ガードレール（権限） 1 活⽤レベルでツールを分ける 3 課題の検証から定着まで、 2 相談体制でルールを更新する 開発の進め⽅を定める 「任せる範囲」「進め方」「困ったときの支援」をセットで整える © Link and Motivation Group 33
34. ゴールデンパス：ノンエンジニアの開発で起きていた問題 開発の進め⽅を学ぶ機会がないまま作ったことで、 野良ツールや使われないツールが量産されていました 野良ツールが増える 会社が認めた基盤の外で作られ、 誰も把握や監視ができない 原因 開発の進め⽅を 学ぶ機会がなかった 作れるようになったが、 進め⽅は教わっていない 使われないツールが増える 課題を確かめないまま作り始め、 使われずに残ってしまう © Link and Motivation Group 34
35. 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ゴールデンパス（標準⼿順）：フィットジャーニー 誰が作っても同じ⼿順で価値まで届くように、 ノンエンジニア向けの開発標準⼿順を策定しました フィットジャーニー：新規プロダクト開発のプロセスを、社内ツールの開発に応⽤ PSF/SPF PMF ツールの浸透 © Link and Motivation Group 35
36. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ゴールデンパス（標準⼿順） 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 4つのフェーズを順に進み、完了条件を満たしたら次へ進む CPF 課題特定フェーズ 完了条件 ‧ユーザーが強く共感する業務の課題を特定している ‧To-Be業務フローと期待するアウトカムを、部⾨トップと合意している PSF/SPF 価値検証フェーズ PMF 浸透フェーズ GTM 他部署展開フェーズ © Link and Motivation Group 36
37. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ゴールデンパス（標準⼿順） 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 4つのフェーズを順に進み、完了条件を満たしたら次へ進む CPF 課題特定フェーズ PSF/SPF 価値検証フェーズ 完了条件 ‧2~3名の検証ユーザーが価値を実感し、想定した⼯数削減が実現している ‧利⽤者に渡す前に、セキュリティとコストのレビューを通過している PMF 浸透フェーズ GTM 他部署展開フェーズ © Link and Motivation Group 37
38. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ゴールデンパス（標準⼿順） 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 4つのフェーズを順に進み、完了条件を満たしたら次へ進む CPF 課題特定フェーズ PSF/SPF 価値検証フェーズ PMF 浸透フェーズ 完了条件 ‧ショーン‧エリステストで「とても残念」が40%以上 ‧WAUが登録ユーザーの70%以上 GTM © Link and Motivation Group 他部署展開フェーズ 38
39. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには PMF（浸透フェーズ）のポイント 本当に使われるツールかどうか、 定性/定量の両⾯から検証する ‧ショーンエリステスト 定性 （Google Forms） ‧1回あたりの実削減時間 （ヒアリング/Google Forms） ‧DAU（Daily Active User） ‧WAU（Weekly Active User） 定量 ‧継続率 ‧利⽤回数 ※すべて利⽤ログから算出 © Link and Motivation Group 39 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには
40. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには ゴールデンパス（標準⼿順） 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 4つのフェーズを順に進み、完了条件を満たしたら次へ進む CPF 課題特定フェーズ PSF/SPF 価値検証フェーズ PMF 浸透フェーズ GTM 他部署展開フェーズ 完了条件 ‧展開先の部署ごとに、PMFと同じ3条件を満たしている （アウトカムの達成、ショーン‧エリステスト40%以上、WAU70%以上） © Link and Motivation Group 40
41. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには GTM（他部署展開フェーズ）のポイント 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 単にツールを配布するだけではなく、 AX推進者が伴⾛し、普及‧定着まで⾏う なぜ、配るだけでは使われないのか 提供した機能の だから、展開先でAX推進者が伴⾛する 展開先で、ツール推進者を⽴てる 2 インストール会で、最初の1回を⼀緒に使う 3 使えていない⼈に、個別にヒアリングする 80% は使われない ソフトウェア機能の利⽤実態調査（CHAOS Report） 出典：The Standish Group International, Inc., Exceeding Value. © Link and Motivation Group 1 41
42. 第1章：AI活⽤を 成果に繋げるには フィットジャーニーのまとめ 第2章：ノンエンジニアが安全に 開発するには 4つのフェーズを順に進み、完了条件を満たしたら次へ進む CPF PSF/SPF PMF GTM 課題特定フェーズ 価値検証フェーズ 浸透フェーズ 他部署展開フェーズ 完了条件 完了条件 完了条件 完了条件 ‧ユーザーが強く共感する 業務の課題を特定している ‧利⽤者に渡す前に、 情報漏洩とコストの レビューを通過している ‧想定していた アウトカムを達成している ‧展開先の部署ごとに、 PMFと同じ3条件を 満たしている ‧To-Be業務フローと 期待するアウトカムを、 部⾨トップと合意している ‧ショーン‧エリステストで 「とても残念」が40%以上 ‧検証ユーザーが 価値を実感し、想定した ⼯数削減が実現している ‧WAUが 登録ユーザーの70%以上 誰が作ったツールでも、この4つの完了条件を崩さずに進める © Link and Motivation Group 42 （アウトカムの達成、 ショーンエリステスト40%以上、 WAU70%以上）
43. 最後に プラットフォームエンジニアリングは ⾮開発組織のAX推進にも活かせる チームトポロジー 伴⾛と共通基盤で、 現場の実践を⽀える ガードレールと ゴールデンパス 安全に進めるための ルールと⼿順を整える 43 プロダクト マネジメント 計測 フィットジャーニー メトリクス （DORA/SPACE/DevEx） 課題から始め、 価値を確かめて広げる アウトカムと成果を分けて、 部⾨トップと共に⾒る
44. 最後に プラットフォームエンジニアリングは ⾮開発組織のAX推進にも活かせる チームトポロジー ガードレールと ゴールデンパス プロダクト マネジメント 計測 開発で当たり前のことが、隣の部⾨では武器になる。 フィットジャーニー メトリクス （DORA/SPACE/DevEx） まずは⼀つの部⾨に、話を聞きに⾏こう。 伴⾛と共通基盤で、 現場の実践を⽀える 安全に進めるための ルールと⼿順を整える 課題から始め、 価値を確かめて広げる 44 アウトカムと成果を分けて、 部⾨トップと共に⾒る
45. ご清聴ありがとうございました ご質問‧ご感想は、ぜひXへ（@tomox1001） © Link and Motivation Group 45