ClaudeCode/Cursor全社利用80% 組織でついやってしまう仕掛け AI Engineering Summit Tokyo 2026 Summer 2026年06⽉09⽇ 株式会社ログラス 社⻑室 AI Opsチームマネージャー 荒⽊慎平 

しんちゃん ● 慶應義塾大学 /大学院 & Leibniz Universität 󰎲 ● TOTO：ウォシュレット生産本部 エンジニア ● freee： freee会計 プロダクトマネージャー ● ログラス：社長室 AIOpsチーム マネージャー 【 専門：組織全体への AI実装と定着 / AI駆動経営の実装 】 <好きなこと / 特技> ・テニス🎾（ベンチ100kg） ・ハンバーガー🍔 ・スマブラ🎮魔卒 （X：@shim_surprise ） 公式アンバサダー コミュニティ運営 <経歴> <社外AI活動> ・AtCoder 水色 ・トナカイの国際運転免許 🎅 書籍 (予定) 

ツール導入・ PoCじゃなくて、しっかり AIを定着させたい方 ● 「ツールを導入」フェーズを超えて「ちゃんと浸透させて成果」を出したい方 ● 一部の熱心な人/部署だけが使って、全社成果につながらないので、改善したい方 ● PoCを本番運用に定着させたい方 今日の想定視聴者 3 ＊ 組織のフェーズや役割によって大きく変わるので、 noteもご参照ください <私のX> ● 発表スライド ● 解説note (約26,000字) ● その他色々 

4 １　私のしくじり ２　大事な3つのポイント ３　まとめ：今日から始められること 本編 

こんなこと社内で起こってないですか？ 事例1：ムーブメント・熱量だけで押し切る！ ● SNSなどでAI活用の事例をみかける。せや、ツール導入するぞ！ 全社勉強会やるぞ！ ● 1回やって終わり、熱量・勢いが継続しない。 有志的に勉強会が始まるが一定期間経つと自然消滅する 事例２：AIで今の業務を全自動化しよう！ ● 丸ごとなくしたい！効果が測りやすい！ 「全自動化1000時間削減」なんかかっこいい。SNSでも見かける。 ● AIに丸投げして構築したけど、むっちゃ時間がかかった。 出来上がっても、AIのアップデートでうまく動かない or 不要になる 事例３：最新のツール・機能をたくさん紹介するぞ！ ● SNSで、最新のアップデートを知る。すごい機能が出てる！ いろんなAIサービス、ツール、MCP、スキル、機能を紹介する。 ● 結局、業務にどう活かすかわからない・・・・ 5 「組織のAI活用」 || 「個人の活用 × 人数」 本当に？？？ 

「個人的」に遊んでいる AI・便利ツール AI Coding & Agentic IDE ● Cursor ● Google Antigravity / Windsurf / Codex ● Roo Code (Cline) / Devin / OpenDevin ● Factory / Manus / Prism ● Amazon Q Developer / Quick Suite ● OpenCode / JetBrains ● Copilot / CopilotStudio ● CodeRabbit Generative UI & Full-stack Dev ● Bolt.new / Lovable / Replit Agent ● v0 / Figma Make ● Google Code Wiki ● MCP App (Interactive App) ● Streamlit Automation & Workflow ● Google Workflows・Studio ● n8n / Make / Zapier / sim ai ● Dify / Langflow / Flowise ● Mastra / Argo ● GAS / clasp ● MCP (Model Context Protocol) ● CrewAI / MGX / ChatPRD ● GitHub Actions ● Claude Code GitHub Actions ● OpenClaw (moltbot, clawdbot) Generative Media ● Video: Runway / Hailuo AI / Veo / Vids / HeyGen / Sora / Genie3 / Remotion ● Image: Midjourney / Stable Diffusion / Adobe Firefly / Canva AI / Seadream / Flux / Pencil / Stich ● Audio: ElevenLabs / Suno / kits / Whisper / Amazon Transcribe / Grok Speech ● Voice: superwhisper / aquavoice / Genspark Speakly Search & Data Collection (RAG) ● Google File Search API / Tavily ● Perplexity / Genspark / Murquery / Felo ● Firecrawl / Watercrawl / Jina Reader / Graphiti LLM Ops & Evaluation ● LangChain / LangGraph / LangGraph Studio ● LangSmith / Langfuse ● Hugging Face / OpenRouter ● LM Arena / Design Arena / MagicArena ● Ragas / vLLM ● Comet / Computer ● SQLite Developer Tools & Infrastructure ● Ghostty with glow and yazi ● Jujutsu ● Snowflake ● GA4 Knowledge & Productivity ● NotebookLM / Obsidian (Clipper) ● Mapify / Napkin / Gamma ● Page Sidebar ● Kiro / Opal / Nano-banana ● Notion AI / Slack AI LLM & Foundation Models ● OpenAI (GPT-4o / o1 / Realtime API / GPT-OSS) ● Google Gemini (Pro / CLI / Extension / AI Mode / nano) ● Anthropic Claude (Opus / Claude Code / App / Desktop / Cowork / Plugin) ● xAI Grok / Cohere / Mistral ● Kimi ● Nemotron / Qwen / Gemma / Ollama ● Meta Llama 3 / DeepSeek / Phi Others ● Lakera Guard ● Microsoft Security Copilot ● Snyk ● Menlo Security ● CrowdStrike Falcon ● GitGuardian ● Atlas / dia / Arc / commet ● Heptabase ● agentresistry ● Lovart ● ailbreak などなど 

7 ①：可視化 ③：小さな成功体験 ②： Gap（課題）の特定 「自分の組織の課題」に沿った 「明確な仕掛け」 「世の中の情報」を用いた 「漠然とした打ち手」 不安・焦り 課題を研ぎ澄ませ！ 

8 １　私のしくじり ２　大事な3つのポイント ３　まとめ：今日から始められること 本編 

まず、徹底的な可視化 9 例えば ● 利用回数（定量） / 利用状況（定性）は？ ● 部署別だと違いはある？ ● 活用している人は誰？ ● 何はできて/何ができてない？ ● 誰が協力してくれる？ ● CXO、部長、メンバーのレイヤーでの違いは？ ① 可視化 サンプル：エンジニアのプロセスごとに分割して、レベルを可視化する 利用状況に応じて、適切な対策ができる AI利用率 ①：可視化 ③：小さな成功体験 ②： Gap（課題）の特定 

10 ● ユーザーはAIが使いたいのではなく、いい感じに困ってることを解消した いだけ ○ AIで素早くPoC作り、理想と GAPの言語化を行う ● PoCが定着しないのは、 ○ 本番運用を見据えすぎてるのかも。 一撃では言語化と適切なHowはでてこない ○ とりあえずやってみようで作ってるのかも。 現実の課題に沿ってない可能性あり。 やるべき「課題」を１つ特定する ①：可視化 ③：小さな成功体験 ②： Gap（課題）の特定 ② 課題特定 

11 ツールも「課題」の段階ごとに開放する AIレベルを可視化 ナレッジ蓄積 ● 徹底的にChatGPT、Gemini、NotebookLMなどの「AI活用」を行う ● 「ナレッジ蓄積」をしたくなったらCursor、ClaudeCode、Codexなど 

12 ● 1番時間がかかっている or 簡単に効率化できそうな業務を１つ効率化しましょう！ ● 実装も操作もシンプルなもので「1つ」成功体験を！ ● 1つ成功体験が持てれば、自然に浸透します その職種にあった、シンプルなユースケースで 「自己効用感」を！ ③ 成功体験 ①：可視化 ③：小さな成功体験 ②： Gap（課題）の特定 例） エンジニア： AIレビュー自動化、rules/skills展開、mdじゃなくてhtml/drawio、仕様書Github管理 Biz： メール・議事録、業界分析、入力・アラート、 AIマネージャーレビュー、 AIロープレ （お客様の業界分析： 3日の開発で年間1000時間の業務削減　→　事業数値目標の大幅達成も） 

13 １　私のしくじり ２　大事な3つのポイント ３　まとめ：今日から始められること 本編 

今日から何を始めれば良いか？ ❏ 「徹底的に」可視化する ❏ 自分・チームがどれくらいAIを使っているか知る ❏ 何ができて、何ができないのかを把握する ❏ 他の人に説明できること/できないことを整理する ❏ 「課題」の特定する ❏ 理想を決める ❏ 課題を洗い出す ❏ 優先度をつける ❏ 「小さな」成功体験を積み上げる ❏ 1個のAIを使い込む ❏ 新しいAIを1つだけ5分触ってみる ❏ 簡単な事例1つを周りに広める 14 ①：可視化 ③：小さな成功体験 ②： Gap（課題）の特定 <私のX> ● 発表スライド ● 解説note (約26,000字) ● その他色々 

よく聞かれる質問 ❏ CursorとClaudeCodeの使い分けは？ ❏ Cursor：UIが使いやすい + モデル切り替えできる。ビジネス職は使いやすい ❏ ClaudeCode：Cursor慣れた + AI活用とナレッジ蓄積が一定できてきた ❏ AI活用がちゃんとできてるとは？ ❏ 他の人/チームに教えられる ❏ 機能だけでなく、どう業務に落とし込めば良いか説明できる ❏ AI初心者は何から始めれば良いですか？ ❏ ChatGPTを徹底的に ❏ 慣れてきたら聞いたことあるツールから ❏ ChatGPT/Claude → Codex/ClaudeCodeなど ❏ 音声入力でタイピングを減らそう 15 

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