AIツールを導入しても生産性はあがらない？カオナビが直面した 3つの壁と乗り越え方。/ Overcoming 3 Barriers to AI-Driven Productivity at kaonavi

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AIツールを導入しても生産性はあがらない？カオナビが直面した 3つの壁と乗り越え方 AI DevEx Conference 2026 | 2026.07.23 プロダクトデベロップメント本部TalentHRグロース部エンジニアリンググループ1 宇谷有史 © kaonavi, inc.

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自己紹介宇谷有史プロダクトディベロップメント本部 HRグロース部エンジニアリング1グループマネージャー ● SNS ○ X: @gennei ● 趣味 ○ ⚽サンフレッチェ広島 ○ 📚積読 ○ 📻Podcast ■ readline.fm ○ ☕コーヒー © kaonavi, inc. 2

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Purpose 私たちが社会に対してすべきこと “はたらく ”にテクノロジーを実装し個の力から社会の仕様を変える私たちが思い描くのは、性別や学歴といったラベルにとらわれず、誰もが社会で活躍できる未来。テクノロジーによって、一人ひとりの個性や才能を深く理解することで、個人の自由なキャリア形成や多様な働き方が共存する社会に向けて事業を行っています。

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タレントマネジメントシステム⼈事業務の効率化から戦略⼈事の実現まで、幅広い⽬的で利⽤できるタレントマネジメントシステムです。 https://www.kaonavi.jp/

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「カオナビ」で解決できる人事課題人材情報の人事評価労務管理エンゲージメント最適配置一元化勤怠管理向上スキル管理・離職防止・活躍人材の分析・経営の意思決定人材育成分析採用支援

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今日話すこと目次 ● カオナビの開発現場の現状 ● カオナビが直面した3つの壁 ○ ① 現場に浸透しない「不使用の壁」 ○ ② 活用が一部の人にとどまる「属人化の壁」 ○ ③ 全体の停滞を招く「レビューの壁」 ● 乗り越えることができた背景にあった文化 © kaonavi, inc. 6

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カオナビの開発現場の現状 © kaonavi, inc. 7

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組織体制プロダクトデベロップメント本部の組織体制 TalentHRカイゼン部 TalentHRベース部 TalentHRグロース部 CoreHR部ユーザーの体験向上につながる開発を通じて、最短で全社浸透を実現する⼈事データベース強化に向けた「お⽫」の機能開発を担う「お団⼦」の機能群のうち、市場的に関⼼度の⾼いグロース領域の開発を担う労務‧勤怠に関する企画、開発、運⽤を⼀貫して担う研究開発部技術基盤部プロダクトQA部プロダクトデザイン部 AIやシステム間連携など新規性の⾼い技術を⽤い、新たな価値創造をリードするプロダクト全体の開発及び運⽤を技術⾯でリードし、ユーザーが安⼼して利⽤できる基盤を提供する組織としてナレッジと専⾨性を蓄積‧進化させ、品質保証活動を通じてプロダクトの価値を⾼める再現性のある個のチカラを結集し、事業‧開発‧顧客を繋ぐデザインでプロダクトの価値を⾼める

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組織規模人数チーム 200〜300人約30チームコード開発スタイルモノレポモジュラモノリススクラムカンバンチケット駆動 ※一部サブシステムとして切り出されている © kaonavi, inc. 9

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使用ツール開発組織の使⽤⾔語‧ツールバックエンドフロントエンドモバイルアプリインフラ AI関連その他

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カオナビでの AI活用の変遷 https://speakerdeck.com/kaonavi/ai-at-kaonavi-past-and-present?slide=6 © kaonavi, inc. 11

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カオナビでの AI活用の変遷 https://speakerdeck.com/kaonavi/ai-at-kaonavi-past-and-present © kaonavi, inc. 12

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カオナビが直面した 3つの壁 © kaonavi, inc. 13

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① 現場に浸透しない「不使用の壁」 © kaonavi, inc.

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使われない…の声アカウントを発行したがすぐには使われなかった ● 「今は開発が忙しいので新しいものを使う余裕がない」 ● 「Claude Code をどのように使っていいのかわからない」 ● 「従量課金なので使いすぎてしまわないか不安です」最初の1ヶ月での新規利用者数はわずか14人 © kaonavi, inc. 15

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ClaudeCodeの利用者の推移 © kaonavi, inc. 16

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ClaudeCodeの利用者の推移いきなり沢山の人が使ったわけではない検証で配布全社展開 © kaonavi, inc. 17

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利用者を増やすための施策 1. トップダウンメッセージ 2. AIの利用の情報発信 3. データを用いたアプローチ © kaonavi, inc. 18

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１. トップダウンメッセージ経営層・本部長からメッセージを発信 2026/02 本部会 ● 「コストを気にせずどんどん使おう！」 ● 「全社的にAIへの投資フェーズと経営層も認識している」 2026/03 本部会 ● 「アウトプットもアウトカムも 10倍の世界に変わることを目指します！」 © kaonavi, inc. 19

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2. 情報発信 ● AI週報 ● 社内勉強会 © kaonavi, inc. 20

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AI週報内容 ● 新規作成スキル ● ClaudeCode動向 ● Tips紹介 © kaonavi, inc. 21

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カタリバ（社内勉強会） 2週間に1回開催される勉強会 ● Claude Code の完了と承認待ちに気づけるようにする ● Go Best Practices を参照し、code review / suggest してくれる MCP サーバー ● APIv2のMCPを実装してみた ● Claude Code にタスクを渡して消化するデモ ● AI-DLC、モブエラボレーション実演 ● 斧を研いで感じたこと（チームでAIの使い方を学習する時間を作る） © kaonavi, inc. 22

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3. データを用いたアプローチ利用状況の可視化と活性化施策 ● 定期モニタリング ○ 現状の利用率を定点観測し、利用状況を把握する。 ● 未利用者の特定 ○ 利用していないチームや個人を可視化し、その要因をヒアリング調査する。 ● 利用促進のアプローチ ○ AI活用週報などの情報を共有し、アカウント開設を促す。 ○ 他チームの成功事例を紹介することで、利用意欲の向上を図る。 © kaonavi, inc. 23

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結果: 2026年７月現在 90%以上がアカウントを作成し使っている © kaonavi, inc. 24

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② 活用が一部の人にとどまる「属人化の壁」 © kaonavi, inc.

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一部の人がたくさん使っているみんながアカウントを作成しはじめたが使い方に偏りがある ● 活用し始めた人はものすごくトークンを使用している ● アカウントを作成したが毎日使うほどではない人がいる ● すごく活用している人がどのように使っているのか見えない © kaonavi, inc. 26

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トークンベースの利用推移スキルなどの整備が活発になる全社展開 © kaonavi, inc. 27

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① 社内コミュニティ ● Slack Channel #fun_claude_code が盛り上がる ○ Claude Code 新しい使い方の共有 ○ Claude Code の最新の話題を共有 ○ 実際に画面共有しながらClaude Code を使用したデモ結果、Claude Code を使ってみようかなと思う人増えた。情報が流通するようになった。 © kaonavi, inc. 28

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② プラグインマーケットプレイスの構築 ● プラグインマーケットプレイス ○ Claude Code が提供している機能 ○ Git リポジトリ、ローカルパスを指定してプラグインを追加できる ● スキルを共有 ○ 自分が作ったスキルを他の人と共有 ○ スキルをどうやって作成するかのヒントになる © kaonavi, inc. 29

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作られたプラグイン ● gitlab-workflow ○ チケットを渡すと実装をしてレビュー依頼まで出してくれる ● Redmine ○ 手作業で起票していたチケットをAIに任せる ● Confluence ○ ドキュメント作成、編集 ● JIRA ○ チケットの作成、編集 © kaonavi, inc. 30

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Claude Plugin 数の推移 4月までは増加傾向だった一通り出揃ったので最近は落ち着いている © kaonavi, inc. 31

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③勉強会「サワカイ」若手エンジニアが中心となって立ち上げた勉強会 ● AIエージェントで個人でやっている工夫LT会 ● チームでのAI利活用について紹介 ● AIにブラウザを操作させてテストをする方法 ● ハーネスエンジニアリングについて ● AIエージェントとお金の話 ● statuslineでclaude codeの利用状況を可視化しようハンズオン © kaonavi, inc. 32

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結果: 利用状況の改善 P75, P50 で見ても上昇傾向。つまり全体での利用がされている。 © kaonavi, inc. 33

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③ 全体の停滞を招く「レビューの壁」 © kaonavi, inc.

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3月末時点での仮説 AIの利用が進んだ結果、マージリクエストが増加し、レビューされず生産性が頭打ちになる © kaonavi, inc. 35

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仮説検証: アウトプットの推移未だに1月からMRの数は増加傾向にある © kaonavi, inc. 36

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仮説検証: アウトプットの推移６月の時点でも増加している正式採用 GWの影響で下がる未だに1月からMRの数は増加傾向にある © kaonavi, inc. 37

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仮説検証: レビューのリードタイム(P50) コーディング ➡ マージまでのライフサイクル大きな変化は見られなかった © kaonavi, inc. 38

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仮説検証: レビューのリードタイム(P50) コーディング ➡ マージまでのライフサイクル大きな変化は見られなかった正式採用 © kaonavi, inc. 39

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仮説検証: レビューのリードタイム（P75）コーディング ➡ マージまでのライフサイクル大きな変化は見られなかった © kaonavi, inc. 40

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仮説検証: レビューのリードタイム（P75）コーディング ➡ マージまでのライフサイクル大きな変化は見られなかった正式採用レビュー時間が短くなる © kaonavi, inc. 41

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数値からわかることカオナビの開発ではレビューがボトルネックになっていない ● AIの導入前後でレビュー時間は大きく変わっていない ● 開発のレビューのリードタイム削減施策が効いている © kaonavi, inc. 42

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なぜ仮説と違ったのかカオナビでの開発におけるレビューのリードタイム削減施策 ● マージリクエストのガイドライン ● 設計レビュー ● レビュー体制の改善 © kaonavi, inc. 43

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マージリクエストのガイドラインガイドラインから一部抜粋 ● レビュー依頼時のマナー ○ MRの説明文だけでなく、コミットメッセージも変更点が解りやすいように記述する ○ 1MR辺りの差分はなるべく少なくする ■ レビュアーから素早くフィードバックを得るため ■ 目安としては200〜300行までが理想 © kaonavi, inc. 44

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設計レビュー設計レビューの効果 ● どんなものが作られるのかが事前に共有される ○ コードレビューをするときに何のためにこのコードを書いているのかの助けになる ● 手戻りを防げる ○ マージリクエストのコメント欄で議論が始まって、方針が変わってしまうのを防げる © kaonavi, inc. 46

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レビュー体制の改善フロントエンドチームのレビュー体制の改善 ● ペアレビュー ○ 若手が自信をつけた ● エリアレビュー ○ 担当するエリアが分かれたことによって見逃しが減った ● レビュースキルの整備 ○ フロントエンドのエキスパートがスキルを整備 ○ スキルがあることでレビューの障壁が下がった © kaonavi, inc. 47

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結果: レビューはボトルネックにはなっていない ● レビューはボトルネックになっていない ● ボトルネックにならなかったのは以下の施策があったから ○ マージリクエストのガイドライン ○ 設計レビュー ○ レビュー体制の改善 © kaonavi, inc. 48

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データを見て改善する文化 https://speakerdeck.com/kaonavi/building-a-data-organization-from-scratch-the-journe © kaonavi, inc. y-to-securing-investment-and-a-vision-for-the-future?slide=5 51

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データを見て改善する文化 https://speakerdeck.com/kaonavi/building-a-data-organization-from-scratch-the-journey-to-securing-investment -and-a-vision-for-the-future © kaonavi, inc. 53

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データを見て改善する文化なぜ改善ができたのか ● 使えるデータが既に蓄積されていた ○ Claude Codeの利用料金、トークン使用量 ● データを見て改善することは日頃からやっていた ○ CIの時間短縮、チームのアクティビティの可視化 ● Claude Code の利用率を見て改善していくことは当たり前のようにできた © kaonavi, inc. 54

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エンジニアに対する成長支援の仕組みの充実結果 ● 勉強会・カンファレンスへの参加する人が多い ○ 外から情報を持ってくる人が増える ● 登壇することを強く後押ししている ○ アウトプットする人が増える ○ 社内に情報が流通するようになる ● 学習する人・向上心が高い人が増えた © kaonavi, inc. 59

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まとめ AIを導入しただけでは使われないし生産性はあがらない改善するためには ● 丁寧なオンボーディングが必要 ● 数値を見ながら改善し、効果的な打ち手を実行する ● 社内で知識を広める文化を作ることが大事 © kaonavi, inc. 61

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ご覧いただき、ありがとうございました！選考を希望する⽅まずは話を聞いてみたいという⽅ https://recruit.kaonavi.jp/careers/ https://hrmos.co/pages/kaonavi/jobs/casual21 42

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まとめ AIを導入しただけでは使われないし生産性はあがらない改善するためには ● 丁寧なオンボーディングが必要 ● 数値を見ながら改善し、効果的な打ち手を実行する ● 社内で知識を広める文化を作ることが大事 © kaonavi, inc. 63