Findy社のAgent活用成功要因と開発基盤の詳細分析

https://findy-inc.connpass.com/event/362784/

Findy AI Meetup in Fukuoka #1に参加して、各社のテックリードの方にAgentの活用方法についてお話を伺うことができました。
そこで、自分なりの意見が出てきたので、社内勉強会用にまとめてみました。
私個人がAgentに希望を見出しているからこそ、なんでも解決してくれる魔法ではないよね、という現実寄りの話です。

https://qiita.com/oga_aiichiro/items/7a6c15abd5e78b3b02d0
こちらも参考にされてください。

Transcript

1. Findy社のAgent活用成功要因と 開発基盤の詳細分析 2025.08.21 大賀愛一郎
2. 本日のアジェンダ • 1. なぜ彼らは成功したのか • 2. 5年前から整備した「快適な開発環境」 • 3. Agent活用の具体的戦略 • 4. 定量的な成果と投資対効果（ROI） • 5. AI活用の必須条件 • 6. 明日から実践できること 1 © 2025 oga_aiichiro
3. 01 1. Findy社 成功の本質 2 © 2025 oga_aiichiro
4. AI活用の成否を分けるのは、ツールではなく 「土台」 Findy社の成功は、長年かけて構築した 「快適な開発環境」という基盤の上に成り立っている • 生成AIの導入は、目的ではなく手段 • AIの能力を最大限に引き出すには、安全に失敗・検証できる環境が不可欠 • 「崖っぷちの道」から「安全な高速道路」への転換が、開発速度と品質を両立させた 3 © 2025 oga_aiichiro
5. 02 2. 土台となる快適な開発環境 4 © 2025 oga_aiichiro
6. 開発環境を「高速道路」に変えた4つの必須要素 AI導入以前から整備されていた、開発の品質と速度を支える4つの柱 1. 包括的なテスト体制 単体・統合・E2Eテストの三層構造で、 AI生成コードを安全に検証。テストカバレッジの 高さがAIの性能を3-5倍向上させることを発見 2. CI/CDパイプラインの完全自動化 GitHub Actionsによるビルド・テスト・デプロイ の自動化。AIが生成した大量のコードも品質を維 持しつつ迅速にリリース可能 3. コード品質の自動チェック機構 リンター、セキュリティスキャン、脆弱性チェッ ク等の多層的な「安全装置」。 品質を犠牲にしない高速開発を実現 4. モニタリングと可観測性 DataDog等を活用した監視体制。 本番環境でのAI生成コードの動作を即座に把握し、 問題の早期発見・解決を可能に 5 © 2025 oga_aiichiro
7. 03 3. Agent活用の具体的戦略 6 © 2025 oga_aiichiro
8. プロセス全体を最適化する戦略的アプローチ ツールの活用と、ワークフローのボトルネック解消を同時に推進 Agent活用アプローチ IDEに依存せずターミナルで直接利用 既存のCLIツール群とのシームレスな統合 マルチエージェント並列開発による速度向上 プロセス改善アプローチ ボトルネック理論（TOC）の適用 レビュープロセスが律速段階であることを特 定・改善 技術的負債の体系的な管理と戦略的返済 7 © 2025 oga_aiichiro
9. 04 4. 定量的な成果とROI 8 © 2025 oga_aiichiro
10. 生産性向上が生んだ具体的な数値成果 AI活用の効果は、開発者の行動変容と明確な投資対効果として現れている GitHub Copilot採用率 91.8% ほとんどの開発者が 日常業務で生成AIを活用 個人生産性1.5倍 適切な環境下で 個人のアウトプットが向上 年間347万円/人 試算された投資対効果 （生産性向上効果） 9 © 2025 oga_aiichiro
11. 05 5. 失敗から学ぶ、AI活用の必須条件 11 © 2025 oga_aiichiro
12. AIツールの効果を左右する環境の違い 成功の裏には、多くの失敗パターンの学びが存在する 成功を導く環境 • 包括的なテストコードが存在 • CI/CDパイプラインが健全に稼働 • デプロイプロセスが自動化 • ドキュメントが整備・最新化 • 明確なコーディング規約 失敗する環境 • テストコードが存在しない • CI/CDパイプラインが壊れている • 手動でのデプロイプロセス • ドキュメントが不十分・古い • コーディング規約が不統一 12 © 2025 oga_aiichiro
13. 二大懸念 信頼性（62.9%）とセキュリティ（52.4%） AIが生成したコードを信頼し、安全に使うための仕組みが不可欠 • 信頼性の保証：AIの提案を迅速に検証できるテストパイプラインが鍵 • セキュリティとプライバシー：自動化されたセキュリティスキャンや脆弱性チェックで担保 • 組織的な課題：経営層の理解不足や、個人のスキルアップだけでなくチーム全体のプロセス変革が必要 13 © 2025 oga_aiichiro
14. 06 6. まとめ 14 © 2025 oga_aiichiro
15. Findy社から学ぶAgent活用の本質 AIエージェントは「快適な開発環境」という土台があってこそ真価を発揮する • AI導入の前に、開発環境の品質に投資する • AIの効果を制限するワークフローの制約を特定し、解消する •高価値・低リスクのユースケースから始め、組織の信頼を醸成する • AIがもたらす変化に合わせ、レビュー等のプロセスを適応させる •AIの採用を一度きりの導入で終わらせず、継続的に最適化する 15 © 2025 oga_aiichiro
16. © 2025 oga_aiichiro