AI x Platform Engineeringでスケーラブルな組織を作るには

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AI x Platform Engineeringでスケーラブルな組織を作るにはアーキテクチャConference 2025 - Findy Tools @ 25’ 11/20 株式会社タイミープラットフォームエンジニアリング 1G Group Manager 橋本和宏

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Copyright © Timee All Rights Reserved 2 自己紹介   2002〜2014：SIer x 2社ネットワークエンジニア 2015〜2024：ゲーム会社 x 2社サーバインフラ / SREリード 2024/07〜：株式会社タイミー Platform Engineering 1G にICとしてJOIN 2024/11〜：同、株式会社タイミー同チームにてGroup Manager SRE / Platform Engineering AWS / GCP IaC / GitHub Actions プロダクトセキュリティ

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1 そもそも Platform Engineeringって?

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Copyright © Timee All Rights Reserved 9 Platform Engineering？（つづき）   SRE・インフラエンジニアな職能。開発チームの認知負荷を軽減し、スケーラブルなプラットフォームを提供する。 AWS クラウドインフラの設計・運用 Terraform IaC Infrastructure as Code によるインフラ管理 Datadog モニタリング可観測性 GitHub Actions CI/CDパイプラインの構築・運用主なスキルセットチーム・ミッション ※AWS、Terraform、Datadog、GitHub Actions の名称・ロゴは各社の商標です。

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Copyright © Timee All Rights Reserved 10 Platform Engineering？（つづき）   PFEの支援モデル feat. チームトポロジー Embedded High Cost / 乱発するとリソース枯渇 Enabling Medium cost XaaS Low cost / 最もスケーラブル Embedded は「できれば最後に切りたいカード」通常は XaaS・Enabling で回す構造が理想

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2 いまさらですが弊社タイミーについて

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3 PFE x スケーラブル？

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Copyright © Timee All Rights Reserved 18 なぜこのテーマなのか - 問題意識・モチベ（つづき）   PFEは「少数」になりやすく詰まりやすい PFEは7名（約5%）組織全体の開発者に対して少ない制約・ガードレール基盤でありˮ枠ˮ組みになるもの属人化で全体スピードが落ちる知識の偏在が組織のボトルネックに → 開発速度の隠れた律速条件になるかもしれない・人を増やすのも難しいし、人を増やした場合のオーバーヘッドも

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Copyright © Timee All Rights Reserved 21 中間まとめ - 長いまえおきはここまで   ● Platform Engineeringは開発者の認知負荷を軽減し、スケーラブルな基盤を提供する ○ 比較的少数のPFEチームは開発組織のボトルネックとなりうる（人がnot スケーラブル 😢） ● 理想的なPFE支援モデルはよりXaaS（工数少なめ）にすること。であるが... ○ Embeddedが一周回って早い説 etc. ● “手厚い”支援を開発者が受けられる状態にしつつ、 PFEもスケーラブルに ○ これ、AIでなんとかできないかな？

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4 22 AI x スケーラブル？

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Copyright © Timee All Rights Reserved 27 やりたい世界観はこう - 結構まだ遠いけれど ...  本番環境のDBの可用性担保はどうなっていますか？ 😀 日次バックアップが〜〜で設定されています。〇〇の目的により△△による保護がされています。 ◯◯というs3バケットはどういう用途ですか？なぜ〜〜な設定なんでしょうか？ △△環境で〜〜な用途で利用されています。 public accessが〜〜は XXのためになります。ここまで背景と設定を AIが理解していれば HCL等IaCコード生成もスムーズ（なはず）

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Copyright © Timee All Rights Reserved 28 支援モデル x AIで考えると   PFEの支援モデル feat. チームトポロジー Embedded High Cost / 乱発するとリソース枯渇 Enabling Medium cost XaaS Low cost / 最もスケーラブル Embedded は「できれば最後に切りたいカード」通常は XaaS・Enabling で回す構造が理想ココをAI支援でブーストコラボモードの選択肢を増やす

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5 31 まとめ

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Copyright © Timee All Rights Reserved 32 まとめ  ● Platform Engineeringは開発者の認知負荷を軽減し、スケーラブルな基盤を提供する ○ 比較的少数のPFEチームは開発組織のボトルネックとなりうる（人が not スケーラブル 😢） ○ PFEのスケーラビリティ（複数のドメイン知識の同期・キャッチアップ etc.）をAI支援で担保 ● 理想的なPFE支援モデルはよりXaaSにすること。ではある”が” ○ AIが開発者に対してEmbedded/Enablingをしてくれるとより良い開発体験となるのでは ○ 開発者がAI支援によりフルサイクル性を獲得することで開発・価値提供速度が上がるのもアリ ● SDD（仕様駆動開発）と似ているがアプローチ・扱うものが少し異なる ○ AI-DLCは今後の開発のキーになると思うので、これも一つの AI-DLC（かも） ● AIの活用は知識共有を加速し、 AIによってPFEをスケーラブル 😀にしていく！

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積極採用中です！！タイミーの開発組織は新しいフェーズに突入しており、新しい仲間を募集してます！是非お気軽にお声がけください！