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AI Native なプロダクト組織の立ち上げ方 : 生産性 100 倍への挑戦
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mikesorae
July 22, 2026
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AI Native なプロダクト組織の立ち上げ方 : 生産性 100 倍への挑戦
mikesorae
July 22, 2026
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Transcript
AI Nativeな プロダクト組織の⽴ち上げ⽅ ⽣産性 100 倍への挑戦 © CADDi Inc.
• ビズリーチ、エムスリーを経て、2022年9月にキャディ に入社。 • DDD、Scrum、QA、アーキテクチャ設計、会計等、幅 広い専門性を活かしつつ開発組織の意思決定や能 力開発をリード。 ⻄名 順平 Jumpei
Nishina テクノロジー統括本部 VP of Growth Enablement • CTO室技術戦略チームにて技術方針や組織戦略の 決定に関わりつつ、製造業の深い経営課題を解決す るためEnterprise Solution開発組織を立ち上げ、テク ノロジーとビジネスの両面から事業成長にコミットして いる。 趣味: ドライブ、ピアノ(初⼼者)、オタマトーン © CADDi Inc. 2
製造業AIデータ プラットフォーム CADDi® 製造業の知⾒とAI‧テクノロジーの⼒で、 モノづくり産業に眠るデータを資産化、 活⽤することで、部⾨を超えて、全社変⾰を実現する AIネイティブプロダクトです。 企業を変え、産業を動かし、世界のモノづくりを 進化させる挑戦が、いまグローバルで広がっています。 ©
CADDi Inc. 3
⽣産性と⽣産量 © CADDi Inc. 4
⽣産性100倍までのロードマップ STEP 1 STEP 2 GOAL ⽣産量の100x 労働⽣産性 の100x 付加価値⽣産
性の100x 同じ⼈数のエンジニアで 100倍のアウトプットを ⽣み出す ⼀⼈当たり売上を 100倍に引き上げる 企業全体の付加価値を 最⼤化する © CADDi Inc.
「作らない美学」という幻想 © CADDi Inc. 6
製造業に存在する課題 • 世界の競合メーカーとの価格競争、開発競争 • 設計とシミュレーションの往復 • E-BOM/M-BOM/P-BOM間の不適合 • EOL対応における影響範囲の調査 •
製品設計と要求や仕様の紐付け管理 • 認証取得のための試験データ管理 • 環境規制対応における規制物質含有量の調査‧追跡 何も作らずに解決することが困難な問題が多い 医療、⼩売、物流など、リアルワールドを扱う 多くの業界も本質的には同じ構造を抱えている © CADDi Inc.
統合の難しさ それぞれの分野で異なる⽂化、ルール、要求がある 製品カテゴリ 加⼯カテゴリ バリューチェーン 企業規模 グループ企業 リージョン 究極的には美しい世界を⽬指すべきだが、 そこまでのトランジションも含めて責任を持つ必要がある
© CADDi Inc.
⽣産量とビジネススケーラビリティ © CADDi Inc. 9
Value CreationとValue Capture • Value Creation (価値の創造) ◦ どのような価値を⽣み出すか •
Value Capture (価値の獲得) ◦ ⽣み出した価値をどれだけ収益化できるか 例えばサブスクリプション型のサービスに同質の新しい機能を追加しても、 機能追加による収益化の効果は逓減しやすい。 (=⽣産量が⽣産性につながりにくい) © CADDi Inc. 10
SaaSとソリューション SaaS事業 ソリューション事業 より広く、多くのユーザの課 特定の業界や顧客課題を、課 題を、共通するマネージドな 題に特化したソフトウェアや ソフトウェアを通じて解決す サービスを通じて解決する る
異なるタイプの価値提案チャネル © CADDi Inc.
ソリューションの提供形態 © CADDi Inc. Package Software パッケージ化されたソフトウェアを改変することなく 各テナントに提供 Customized Package
Software 顧客要望に応じてソースコード改変した Package Softwareを提供 Package + Customized Software Package Softwareだけで解決できない顧客別要求に Customized Softwareをセットで提供 Bespoke Software 顧客要望に応じてゼロからソフトウェアを設計して提供
⽣産量にまつわる課題 © CADDi Inc. 13
⽣産量を上げる上でのボトルネック • 個社ごとのガバナンスレベルへの対応 • 個々のソリューションにあわせたリソースプロビジョニング • 個々のソリューションごとの要件定義、品質保証 • 個々のソリューションごとの運⽤保守 ©
CADDi Inc.
Coding Agentだけで解決しにくい問題 • 製品そのものの重要なコンセプトやトレードオフの意思決定 • 重要な⾮機能をいつ実装すべきかの判断 • リスクや不確実性の認識 • 求められる要件や品質を保証するプロセス
その他、⼈間が⽇々⾏っている暗黙的な意思決定 © CADDi Inc.
⽣産性を上げるための仕掛け ソリューションプラットフォーム 開発⽀援Agentシステム 個社ごとの要求に応じてテナント の分離レベルや認証‧監査、プロ ビジョニング機能を提供する社内 向けPaaS 社内の開発規定に合わせた要件定義 や品質保証、プロジェクトマネジメ ントを⽀援するAgent群およびエコ
システム © CADDi Inc.
ソリューションプラットフォーム © CADDi Inc. 17
社内向けPaaSを⾃作する理由 想定する提供⽅式 想定する開発形態 SaaS Package Software IaaS Customized Package Software
セルフホスト Package + Custom Software オンプレミス Bespoke Software 既存SaaSのデータや認証との⾼度な統合が求められるため、 ⼀般的なPaaSではビジネス要求を満たせない © CADDi Inc.
ソリューションプラットフォームの構成 Admin Console(管理画⾯) ↓ プラットフォーム共通機能 テナント管理 認証認可 監査 ↓ クラウドインフラ(IaC)
© CADDi Inc. プロビジョニング
開発⽀援Agentシステム © CADDi Inc. 20
AI Nativeな開発に必要な要素 © CADDi Inc. 21
開発エージェントを⾃作する理由 Claude/Codexを直接利⽤ • 個⼈の技能や導⼊済みSkillに依存 しやすく再現性が低い • IssueやPRに閉じた作業になりや すく、プロジェクト全体や⼯程へ の関⼼が薄くなる Devinなどの既成ツールを利⽤
• 社内のツールやインフラにアクセ スするための権限設定や作り込み が必要 • 提供されるモデルや仕組みへの ロックインリスクが⾼い 21 © CADDi Inc.
Ambient Awareness シニアエンジニアは、プロダクトの要件だけでなく 様々な情報を俯瞰し、実装の優先順位やリスクを判断している 組織構造 事業状況 プロジェクト 進捗 Metrics Agentが社内の周辺情報にアクセスできることが重要
© CADDi Inc.
開発⽀援Agentシステムを⽀える要素 © CADDi Inc. Development Agents Knowledge Base Slackやwebhook経由で起動する開発⽀ 援Agent群。PM
Agent、QA Agent、 Coding Agentなど 開発プロセスや開発標準、運⽤⼿順の 知識。MCP経由でAgentから参照可能 Agent Worker Admin Console Lambda MicroVMs上の隔離された SandboxでCoding Agentを実⾏ Agent WorkerやAgent、Knowledge Baseの管理を⾏うWebUI
Agent System の全体構成 © CADDi Inc.
没にした案: DAG型Agent Orchestrator ‧Claude Codeの /goal でほぼ同じことができるようになった ‧中央集権型Orchestrationはチーム開発や並列開発と相性が悪い © CADDi
Inc. 26
開発プロセスと体制 © CADDi Inc. 27
超⾼速イテレーション型開発 Plan → Execute → Verify • イテレーションのPlanning、実⾏、Reviewを⾼速で回す • Release計画に対して実⾏計画を⽴て、AIを中⼼に実装を進める
• 計画の網羅性やリスクアセスメント、品質保証をAgentがサポートする 26 © CADDi Inc.
Small Team with Agents 3‒4⼈ Small Team + Agents Development
Agents + 1名 ドメインエキスパート 最少⼈数でAgentをフル活⽤しながら探索と開発を⾏う © CADDi Inc.
まとめ © CADDi Inc. 30
⽣産性の⾼いAI Nativeな組織を実現するために • AIの活⽤でスケールするビジネスモデルを構築することが重要 • AIが⾃律的に物事を判断できるようにするために、Ambient AwareなAgentエコシステムが必要 • シニアの判断をAgentができるようにするためには、あらゆる プロセスやルールの⾔語化が必須
© CADDi Inc. 31