生成AI時代を勝ち抜くエンジニア組織マネジメント

by coconala_engineer

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 2 村上正敏（むーさん）株式会社ココナラ執行役員 VPoE / VP of Product Engineering ● 〜2014 (株)日立製作所 / 研究者 ● 〜2015 (株)リブセンス / EM ● 〜2019 スタートアップ / CTO ○ 同時期にフリーランス（ココナラ、 freee、メドレー） ● 2019〜現職 / EM → VPoE

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 開発生産性に関する「AIパラドックス」問題 7 個人コーディング速度は向上生産性20%アップ* 組織/開発全体 PRレビュー時間は 91%増加バグは 9%増加* Faros AI "The AI Productivity Paradox" (2025) 「速くなった気がする」けど「楽になっていない」理由 ⚠　局所最適が全体最適を殺している可能性がある GitLab "Global DevSecOps Report: The State of AI in Software Development" (2024)

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 【Gap】実力格差の拡大 9 Fastly "AI & Security Survey" 2025 基礎力があるほどAI活用によるレバレッジが効きやすい注）おそらく AI活用力次第で結果は変わりますタスク短縮度合い（完了時間短縮割合） AI活用度合い（コード生成50%以上）シニア (48%) ジュニア (35％) シニア (33%) ジュニア (13％) AIは「指示待ちの部下」ボトルネックが変化している正確な指示ができて始めて機能する「書く速度」から「判断速度」に変化（手戻り少なさも重要）データが示す現実なぜこの差が生まれるか Zinnov & Ness "Harnessing the Power of GenAI in Transforming Software Engineering Productivity" 2024

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 【Risk】脆弱性の蔓延 10 脆弱なコードも学習に使われており、安全であることが欠落しがち 45% のAI生成コードが脆弱性を含む存在しないライブラリ基本防御の欠落存在しないパッケージを導入サプライチェーン攻撃の標的に XSSやSQLiなど初歩的な脆弱性が見落とされがち ● Veracode "2025 GenAI Code Security Report" データが示す現実主な脅威の例公開リポジトリの脆弱なコードがトレーニングデータに使われている弱い暗号化アルゴリズム SHA-1など古いアルゴリズムを使った実装により無防備な状態に

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 11 AIが1分で書いたコードのデバッグに、人間が3日費やす未来技術負債 (Technical Debt) 理解負債 (Comprehension Debt) 【Debt】理解負債の増加（生成AI活用で新たに生じている負債）実装品質が低く、修正コストが高い状態動作するが、誰もロジックを説明できない状態レビュー時間91%増の背景には、この「理解」コストの急増があるのではないか？

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Copyright coconala Inc. All Rights Reserved. 13 [従来] 指導者（Reviewer） [今後] 指揮者（Orchestrator）「正解」を知る指導者として正誤判定する「正解」がない中で AIと共に最適解を探索 LOCやVelocityなどで速さを評価単位時間当たりの課題解決量で評価「どれだけ書いたか」ではなく「どれだけ価値を生み出したか」が重要【Skill Shift】評価とスキルの変革（Gapの解消）