2025/09/03_生成AI時代を生き抜くエンジニアの基礎力：速さと柔軟性を支える土台づくり

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1. © Findy Inc. 2025.09.03 ⽣成AI開発の現在地とこれから ─エンジニアリソースを最⼤化する、現場での⽣成AI活⽤ #Women@AWS Building with Impact ⽣成 AI 時代を⽣き抜くエンジニアの基礎⼒ ~ 速さと柔軟性を⽀える⼟台づくり ~ 1 ファインディ株式会社 ⼭岸 真悠⼦
2. © 2024 Findy Inc. 挑戦するエンジニアの プラットフォームをつくる。 ビジョン つくる⼈がもっとかがやけば、 世界はきっと豊かになる。 経営理念 会社概要 会社名 ファインディ株式会社 / Findy Inc. 代表取締役 ⼭⽥ 裕⼀朗 設⽴ 2014 年 2 ⽉ ※ 本格的な事業開始は2016年7⽉ 社員数 297 名 資本⾦ 18 億 5,043 万円 ※ 資本準備⾦含む 住所 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階 事業許可番号 13-ユ-308478 サービス ‧ スカウト型リクルーティングサービス「Findy」 ‧ ハイスキルな業務委託エンジニア紹介サービス「Findy Freelance」 ‧ エンジニア組織⽀援SaaS「Findy Team+」 ‧ 開発ツールに特化したレビューサイト「Findy Tools」 投資家 グローバル‧ブレイン、ユナイテッド、SMBCベンチャーキャピタル、KDDI、JA三 井リース、みずほキャピタル、博報堂ＤＹベンチャーズ、Carbide Ventures、等
3. 挑戦するエンジニアの プラットフォームをつくる。 テクノロジーによる社会変⾰の時代に最も必要なことは、エンジニアの可能性を拡げることです。 Findyは、アルゴリズムとヒューマニティの融合によって、 すべてのエンジニアが不安なく挑戦できる世界共通のプラットフォームをつくります。 個⼈のチャンスを⽣み出し、組織の⽣産性を向上させ、社会の⼈材資産を好循環させる。 エンジニアプラットフォームが、デジタル社会の発展を加速していきます。 ビジョン © Findy Inc. 3
4. © Findy Inc. ⾃⼰紹介 4
5. © Findy Inc. 5 ⾃⼰紹介 • ⼭岸 真悠⼦（Mayuko Yamagishi） • ファインディ株式会社（2024年10⽉⼊社） • React / TypeScript • スペシャル可愛いネッコと暮らしている
6. © Findy Inc. 6 今⽇話すこと • プロダクト事例紹介： ◦ 最先端技術を取り込んだ Findy AI+ ◦ ⽣成 AI で Findy AI+ をこう開発した！ • AI を使った開発で学んだこと • AI 時代のキャリアを考える • まとめ： ◦ ⽣成 AI 時代のエンジニアの在り⽅
7. © Findy Inc. プロダクト事例紹介： 最先端技術を取り込んだ Findy AI+ 7
8. © Findy Inc. 8 サービス概要 • ⽣成AIの活⽤度を可視化するサービス ◦ GitHub Copilot ◦ Claude Code ◦ Devin ◦ Codex • ⽣成AIアクティビティを可視化し、⽣成AI利活⽤のボトルネック発⾒‧利活⽤推進をサポート • ユーザーがプロンプトで指⽰して、Findy AI+のMCPサーバー経由で⽣成AIの利活⽤状況を定量‧定性 両⾯から⾃動取得
9. © Findy Inc. 9 Findy AI+ MCP Server 出⼒結果
10. © Findy Inc. 10 MCP とは • Model Context Protocol • AI モデルとツールやデータソースを安全に接続するための通信規格 ◦ 「USB for AI integrations」 - AI 統合における USB のような役割 ◦ https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
11. © Findy Inc. 11 従来の管理画⾯
12. © Findy Inc. 12 Findy AI+ 管理画⾯ • VScode > Copilot Chat - Agent モード
13. © Findy Inc. 13 Findy AI+ • チーム ◦ エンジニア: 2名 ◦ PdM: 1名 • 期間 ◦ 1ヶ⽉で α 版リリース
14. © Findy Inc. 14 Findy AI+ • チーム ◦ エンジニア: 2名 ◦ PdM: 1名 • 期間 ◦ 1ヶ⽉で α 版リリース 最⼩チームで爆速リリース 🎉
15. © Findy Inc. 15 Findy AI+ 爆速リリースの裏側 - good • 開発⼯数が激減 ◦ MCP によって画⾯や API の実装をする必要がなかった ◦ 最⼩コストでプロダクトの需要を測ることができた
16. © Findy Inc. 16 Findy AI+ 爆速リリースの裏側 - good • 開発⼯数が激減 ◦ MCP によって画⾯や API の実装をする必要がなかった ◦ 最⼩コストでプロダクトの需要を測ることができた • コミュニケーションコストの激減 ◦ チームメンバーが少ない分、下記の確認作業が不要に ▪ タスクの振り分け、スケジュール管理、認識確認...etc ◦ MTG よりも、開発している時間を多く確保できるようになった
17. © Findy Inc. 17 Findy AI+ 爆速リリースの裏側 - good • 開発⼯数が激減 ◦ MCP によって画⾯や API の実装をする必要がなかった ◦ 最⼩コストでプロダクトの需要を測ることができた • コミュニケーションコストの激減 ◦ チームメンバーが少ない分、下記の確認作業が不要に ▪ タスクの振り分け、スケジュール管理、認識確認...etc ◦ MTG よりも、開発している時間を多く確保できるようになった • 新しい領域へのチャレンジ ◦ ⾃分の専⾨外の仕様を⾃分で取りに⾏けるようになった ◦ ⽣成AIが教師的なポジションを担うことで、専⾨外の領域まで⼿が出せるようになってきた
18. © Findy Inc. 事例紹介： ⽣成 AI で Findy AI+ をこう開発した！ 18
19. © Findy Inc. 19 ⽣成 AI で Findy AI+ をこう開発した！ • API 仕様把握 • コードを書く • コミットする • プルリクを作成する • リポジトリを横断してアーキテクチャパクる...etc
20. © Findy Inc. 20 ⽣成 AI で Findy AI+ をこう開発した！ • API 仕様把握 • コードを書く • コミットする • プルリクを作成する • リポジトリを横断してアーキテクチャパクる...etc ほとんど⾃分で⼿を動かしていない （楽になったどころではない）🤔
21. © Findy Inc. 21 Claude Code のカスタムスラッシュコマンドとは • .claude/commands/ ディレクトリに Markdown ファイルを配置することで、個⼈またはチーム独⾃の コマンドが作成できる ◦ 例：/create-branch のようなコマンドを実⾏すると、事前に定義したルールに従って Claude Code が作業 ◦ https://docs.anthropic.com/en/ docs/claude-code/slash-commands
22. © Findy Inc. 22 claude code カスタムスラッシュコマンド① • ブランチ作成 ◦ Conventional Branch の命名規則に従って作成 https://tech.findy.co.jp/entry/2025/07/23/070000
23. © Findy Inc. 23 claude code カスタムスラッシュコマンド② • コミットメッセージ作成 ◦ コミット前に必ずコーディングガイドラインをチェックするよう指⽰ https://tech.findy.co.jp/entry/2025/07/23/070000
24. © Findy Inc. 24 claude code カスタムスラッシュコマンド③ • プルリクエスト作成 ◦ プルリクエストテンプレートを参照させることで統⼀性を担保 https://tech.findy.co.jp/entry/2025/07/23/070000
25. © Findy Inc. 25 biz との共有① • シーケンス図作成 ◦ CLI でコードを読ませてシーケンス図作成を指⽰
26. © Findy Inc. 26 biz との共有② • モックを作成しプロダクトの⽅針を決める ◦ claude code アーティファクトで叩きを作成
27. © Findy Inc. AI を使った開発で学んだこと 27
28. © Findy Inc. 28 AI を使った開発で学んだこと • 基礎⼒がベースとして必要 ◦ AI が提案してきたものは悪くない、動くけど...🤔 ▪ 公式が発表しているベストプラクティスではない ▪ 思わぬバグを⽣む...etc
29. © Findy Inc. 29 AI を使った開発で学んだこと • 基礎⼒がベースとして必要 ◦ AI が提案してきたものは悪くない、動くけど...🤔 ▪ 公式が発表しているベストプラクティスではない ▪ 思わぬバグを⽣む...etc AI の出⼒結果を判断する⼒が必須
30. © Findy Inc. 30 基礎⼒（AI の出⼒結果を判断する⼒） • 即効性のある基礎⼒ ◦ ⾔語、フレームワークの使い⽅ ◦ 遭遇した例： ▪ 古い⾔語バージョン → Syntax エラー発⽣ ▪ 公式が発表しているドキュメント（1次情報）を⾒に⾏く判断
31. © Findy Inc. 31 基礎⼒（AI の出⼒結果を判断する⼒） • 即効性のある基礎⼒ ◦ ⾔語、フレームワークの使い⽅ ◦ 遭遇した例： ▪ 古い⾔語バージョン → Syntax エラー発⽣ ▪ 公式が発表しているドキュメント（1次情報）を⾒に⾏く判断 • 持続性のある基礎⼒ ◦ 基本情報技術者試験に載っているような知識 ▪ 正規化、DB 操作、CORS、Cookie ...etc ◦ AI によって新しい領域にチャレンジしやすくなったからこそ、 事前の知識に⼤きく助けられた（⼀⼈でタスクを遂⾏できた）
32. © Findy Inc. AI 時代のキャリアを考える 32
33. © Findy Inc. 33 ⾃⾝のキャリア観点 • 最新技術が使える環境に⾝を置けたのは⼤きなチャンス ◦ ⾃然に AI の最新情報が⼊ってくる環境 ▪ AI が組み込まれていないプロダクトチームと⽐べると使い倒せている実感あり🤔 ▪ 少⼈数チームだからすぐに試せる
34. © Findy Inc. まとめ： ⽣成 AI 時代のエンジニアの在り⽅ 34
35. © Findy Inc. 35 まとめ • 普遍的な基礎技術の⼟台作り ◦ AI の出⼒の妥当性を判断するために基礎⼒が要に ▪ 例：⾔語、1次情報を取りに⾏く姿勢、基本情報技術者試験...etc ◦ 基礎⼒を固めた上で幅広くタスク遂⾏できるようになる
36. © Findy Inc. 36 まとめ • 普遍的な基礎技術の⼟台作り ◦ AI の出⼒の妥当性を判断するために基礎⼒が要に ▪ 例：⾔語、1次情報を取りに⾏く姿勢、基本情報技術者試験...etc ◦ 基礎⼒を固めた上で幅広くタスク遂⾏できるようになる • 新しい技術にすぐに⾶びつく ◦ とはいえ毎⽇のアプデに全て⾶びつくのはハード🤔 ◦ 勝⼿に情報が流れてくる環境に⾶び込む ▪ 例：チームリーダーが AI ヘの感度が⾼い...etc
37. © Findy Inc. 37 まとめ • 普遍的な基礎技術の⼟台作り ◦ AI の出⼒の妥当性を判断するために基礎⼒が要に ▪ 例：⾔語、1次情報を取りに⾏く姿勢、基本情報技術者試験...etc ◦ 基礎⼒を固めた上で幅広くタスク遂⾏できるようになる • 新しい技術にすぐに⾶びつく ◦ とはいえ毎⽇のアプデに全て⾶びつくのはハード🤔 ◦ 勝⼿に情報が流れてくる環境に⾶び込む ▪ 例：チームリーダーが AI ヘの感度が⾼い...etc • 少⼈数チーム ◦ AI によって作業効率が上がったので、新しいサービスを少⼈数で最速リリース ◦ 新しい技術を取り込めるチームの軽やかさ ▪ この半年で1年前の開発スタイルが⼤きく変化
38. © Findy Inc. ご静聴ありがとうございました 38