Findy Freelance 利用シーン別AI活用例

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1. © Findy Inc. 2025.08.04 Findy AI Meetup in Fukuoka #1 Findy Freelance 利⽤シーン別AI活⽤例 1 ファインディ株式会社 フロントエンドエンジニア & サブマネージャー 主計 義⾼ @nesskazu
2. © Findy Inc. 2 ⾃⼰紹介 主計 義⾼ Kazue Yoshitaka @nesskazu Findy Join時にiOSアプリ開発からフロントエンド開発メインに転⾝ 趣味：邦楽ロック、ガジェット、ドライブ（Tesla Model 3）
3. © Findy Inc. ファインディが展開するエンジニアプラットフォーム サービス紹介 ToC / ToB 正社員エンジニアの採⽤ 約12万⼈のエンジニアと880社以上のテッ ク企業をマッチング。 マッチングサービス フリーランスエンジニアの採⽤ 5万⼈以上のフリーランスエンジニアの成 功報酬型の⼈材紹介サービス。 外国籍エンジニアの採⽤ インドを中⼼とした海外のハイスキルエン ジニアと⽇本企業をマッチング。 SaaS / ToB エンジニア組織の⾒える化 GitHubやJiraを解析し、エンジニア組織の ⾒える化と⽣産性向上をサポート。 組織分析SaaS ToC / ToB 開発ツールのレビューサイト 実際に利⽤している企業の声を元に、開発 ツールの導⼊や検討に必要な情報を集約。 企業の技術選定をサポート。 開発ツールメディア ※ 各種数値は、2024年6月時点のFindy転職、Findy Freelance、Findy Team+、Findy Globalの4サービスの累計での社数及び登録者数です。 
 　 なお、1社又は1名の方が複数のサービスに登録している場合は、そのサービスの数に応じて複数のカウントをしています。 β版 3
4. © Findy Inc. まえおき 4
5. © Findy Inc. 5 まえおき • この⼀年さまざまなAI関連のツールが登場 • Findy Freelanceチーム内でもAIツールの積極利⽤を推奨 ◦ Copilot Agent ◦ Cursor ◦ Cline ◦ Devin ◦ Claude Code ◦ kiro ◦ etc… • コーディング時のAI活⽤以外にも⽇々の業務をAI化orAIで省⼒化できないか模索 ◦ その中からいくつかの事例を紹介 • Findy Freelanceチームでは週2で10分勉強会を実施 ◦ 5分LTを正社員メンバーで回す ◦ 2025年からは原則AI関連をテーマに発表 ◦ スキップ可/記事紹介可のゆるい会 ◦ https://findy-code.io/media/articles/uchisemi-findy
6. © Findy Inc. 6 まえおき • 話すこと ◦ コーディング以外でのAI活⽤例 ◦ 活⽤の⼤枠と考え⽅ • 話さないこと ◦ 詳細なプロンプトの内容 ◦ 詳細なAIのアウトプット ◦ コード ◦ CI設定
7. © Findy Inc. 不具合初期調査 7
8. © Findy Inc. 8 不具合初期調査 • 不具合発⽣に対する考え⽅ ◦ 不具合は0にはできない ◦ 致命的な不具合は仕組みで事前に防ぐ ◦ 重⼤な不具合が発⽣後はポストモーテムを実施し再発防⽌の仕組みを構築 ◦ 不具合が発⽣したらすぐに修正できる体制を整える https://tech.findy.co.jp/entry/2024/05/29/110313
9. © Findy Inc. 9 不具合初期調査 • 不具合発⽣時はなるべく早く原因を特定して修正したい ◦ 不具合報告があったらとりあえずAsk Devinへ不具合内容を投げて原因調査を依頼
10. © Findy Inc. 10 不具合初期調査 • 不具合報告があったらまずDevinに投げるフローになった ◦ 体感8割くらい的を得た回答が返ってくる ◦ フロントエンド、バックエンドの原因切り分けができる • Ask Devinを使う理由 ◦ 複数リポジトリをまたいで調査しやすい ◦ 専⾨領域以外の範囲も⼀次調査してくれる ◦ エディタで開いてないリポジトリも調査しやすい ◦ エンジニア以外にも扱いやすい ◦ 履歴が残ってあとから追いやすい ◦ Claude Code等の他のAIでも問題はない
11. © Findy Inc. dependabotレビュー 11
12. © Findy Inc. 12 dependabotレビュー • dependabotやRenovateで定期的なライブラリのアップデートしていますか？ ◦ メジャー、マイナー、パッチがあてにならにことも ◦ リリースノート確認するのも地味に⼤変 ◦ Auto Mergeも不安 ◦ 担当者固定化されてない？
13. © Findy Inc. 13 dependabotレビュー • SlackからDevinのPlaybook利⽤して dependabotやRenovateのレビューを依 頼 • 週⼀dependabotが動くのでそのタイミン グに合わせてopenしているPRをすべて確 認してレビュー https://docs.devin.ai/product-guides/creating-playbooks
14. © Findy Inc. 14 dependabotレビュー • DevinのPlaybookでは不便な点もあった ◦ 発⽕⾃体が⼿動 ◦ Claude Code等とくらべると精度がいまいち？ ▪ Storybook v9へのメジャーアップデートが必要な変更も承認されたことも。。。
15. © Findy Inc. 15 dependabotレビュー • Claude Code Base Actionを利⽤するように変 更 ◦ GitHub Actionsに組み込めるため⾃動実 ⾏になった ◦ レビューの正確性も向上 ◦ マージ時の⼼理的安全性向上 Claude Code ActionはBotから呼び出せないので注意 Roadmapには対応予定の記載あり > Support triggering @claude from bot users - Allow automation and bot accounts to invoke Claude https://github.com/anthropics/claude-code-action/blob/main/ROADMAP.md
16. © Findy Inc. AIリファインメント 16
17. © Findy Inc. 17 AIリファインメント • 毎週リファインメントをPdMとエンジニアで施策のリファインメントを実施 ◦ 要件の説明、すり合わせ ◦ 実装観点やよりよい⽅法がないか ◦ 実装コストに対する効果は得られるか ◦ そもそも必要な施策か • 事前にAIに施策のフィードバックをさせて後戻りを少なくしたい ◦ PdMメンバーが任意のタイミングでAIリファインメントを実⾏できるように整備したい
18. © Findy Inc. 18 AIリファインメント • Google MeetやZoomも⽂字起こしのテキストデータをNotebookLMへ • NotebookLMのチャットからどのような観点でリファインメントされているか要約 ◦ ユーザー体験の向上 ◦ 業務効率化‧運⽤改善 ◦ ビジネス機会の拡⼤‧ニーズ対応 ◦ データ品質‧信頼性向上 ◦ リスク軽減 ◦ etc… • Claude CodeにNotebookLMのアウトプットを渡して整理してもらう ◦ ⼀般的なリファインメントの観点の追加 ◦ コメントフォーマットや⼿順を整備 • Claude Code Actionで実⾏できるようにGitHub Actionsを整備 ◦ ラベル付与で実⾏して任意のタイミングで実⾏ ◦ 実⾏完了後はラベル削除
19. © Findy Inc. 19 AIリファインメント • Findy Freelanceチームのリポジトリ構成 ◦ プロダクト管理リポジトリ（docs, Project等） ◦ フロントエンドリポジトリ ◦ バックエンドリポジトリ ◦ インフラリポジトリ（Terraform） ◦ etc… • コードを理解した状態でリファインメントしてもらいたい ◦ 1. ラベル付与 ◦ 2. GitHub Actions発⽕ ◦ 3. 各リポジトリをチェックアウト ◦ 4. Claude Code Actionによるリファインメント ◦ 5. ラベル除去 • 最初はプロンプト内で必要なリポジトリだけチェックアウ トさせていた ◦ tokenの無駄遣い、 ◦ 事前に全リポジトリcheckoutの⽅が簡単
20. © Findy Inc. 20 AIリファインメント • 良かった点 ◦ 任意のタイミングかつ低コストでリ ファインメントできる ◦ 関連リポジトリをcheckoutしているの でコンテキストを理解した状態でリ ファインメントできている • 課題 ◦ ⽂量が多いので読むの⼤変 ◦ 肯定的なフィードバックが多い • 改善予定 ◦ 要点だけ簡潔にまとめて、詳細はトグ ルで隠す ◦ 厳しめにフィードバックするようにプ ロンプトを調整 アウトプットコメントの⼀部
21. © Findy Inc. まとめ 21
22. © Findy Inc. 22 まとめ • コーディング以外の場⾯でも⼩さなAI活⽤で⽣産性向上できる ◦ AIへの依頼はコストが低いので依頼しやすくなる ◦ コミュニケーションが定期的に発⽣しているタスクはAI導⼊のチャンス • ひとつひとつのAI活⽤は難しいことやっていない ◦ AIが利⽤できる環境であれば誰でも試せる内容 ◦ いままでの改善活動に +AI する ◦ 塵も積もれば⼭となる • 導⼊も⼤事だが保守運⽤も ◦ チームで利⽤する場合はフィードバックをもらいつつチューニングが⼤切 ◦ メンバー全員がAIにコミットするような環境作り • AI活⽤を推進したい⽅のカジュアル⾯談お待ちしております
23. © Findy Inc. ご清聴ありがとうございました 23 We’re hiring!