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組織の中で自分を経営する技術

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 組織の中で自分を経営する技術

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May 27, 2026

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Transcript

  1. © Findy Inc. フロントエンドリード、スクラムマスター、エンジニ アリングマネージャーを経験 フルリモート in ⻘森 2 ⾃⼰紹介

    熊野 修太 [くまの しゅうた] ファインディ株式会社 プロダクト開発部 / フロントエンドリード @shoota @shoota
  2. © Findy Inc. 6 AIとの付き合いを振り返る 2024.12 GitHub Copilot登場時 AIのコーディングはほぼ信⽤していなかった 2025.02

    〜 DevinやClineの普及 ⾮同期作業や⾯倒な作業を任せられるように 2025.11 〜 Claude Codeの進化(Opus)によって、技術選定やバグ解析、 リファクタリングなどの⾼度な作業にも⾼い能⼒を発揮 ルーティンの委託 むしろ邪魔 思考の委譲、設計の検証
  3. © Findy Inc. ⏺ React v19で追加された主なAPIを紹介します。 Actions - useActionState -

    フォームアクションの状態管理(pending状態、結果、エラー)を簡潔に扱える Hook.. .. • 調べて教えてくれる「メンター」 • 作業を任せられる複数の「実装者」 8 リードの視点で⾒える現在地 新たなComponentを作成しテストを修正します。まずは現在の コードを確認します.... 現在のテストを収集し、テストコーディング規則との⽭盾がない かを確認します。 Pondering... 個⼈のなかで成⻑と改善、実績が循環する
  4. © Findy Inc. AI時代、教育に何が起きているか シニア to ジュニア After Before シニア

    to AI • コードレビュー • ペアプロで知識共有 • 質問や職能ごとの共有 • コーディングガイドの明確化 • ガードレールやLinterの強化 • プロンプト設計 ⼈間同⼠の直接の教育機会は構造的に減っていく AI to ジュニア • AI教育 (コンテキスト) を元に したOJT
  5. © Findy Inc. AI時代の格差 ⼒量があるひとほどAIによるブーストが掛かる。 仮に、⼒量⽕20%の加速が得られるとする [with AI] = [Base]

    * (1 + 0.2 * [Base] ) Lv. Base with AI 1 1.0 1.2 2 2.0 2.8 3 3.0 4.8 4 4.0 7.2 5 5.0 10 6 6.0 13.2 7 7.0 16.8 8 8.0 20.8 9 9.0 25.2 10 10.0 30
  6. © Findy Inc. AI時代の格差 Lv. Base with AI 組織補正 1

    1.0 1.2 3.0 2 2.0 2.8 6.0 3 3.0 4.8 9.0 4 4.0 7.2 12.0 5 5.0 10 15.0 6 6.0 13.2 18.0 7 7.0 16.8 21.0 8 8.0 20.8 24.0 9 9.0 25.2 27.0 10 10.0 30 30.0 組織による補正(再分配)によって、⾒かけ上は個⼈差が⽣まれな いように [組織補正] = [Base] * (1 + 0.2 * 10 )
  7. © Findy Inc. AI時代の格差 Lv. Base with AI 組織補正 Lv.

    ギャップ 1 1.0 1.2 3.0 1.8 2 2.0 2.8 6.0 3.2 3 3.0 4.8 9.0 4.2 4 4.0 7.2 12.0 4.8 5 5.0 10 15.0 5.0 6 6.0 13.2 18.0 4.8 7 7.0 16.8 21.0 4.2 8 8.0 20.8 24.0 3.2 9 9.0 25.2 27.0 1.8 10 10.0 30 30.0 0.0 ⾃⾝のアウトプットと⾃⾝のLvの格差が広がる [Lv.ギャップ] = [組織補正] - [with AI] ミドル層ほど現在地のギャップが発⽣する
  8. © Findy Inc. • AIを通して教材が豊富になっても、待っているだけでは何も変わらない • 「⾃分を経営する」とは ◦ ⾃⼰の学習サイクルを設計し、回転を早めること ◦

    AI従業員にコーディングを任せ、⾃分は判断と学びに集中すること ◦ エンジニアは⾃分事業の経営者になる 15 問われるのは「⾃分で取りに⾏けるか」 1. ⾃分のパフォーマンスを知る 2. 数字の裏にある課題を分析する 3. AI向けドキュメントを⾃分の学習に活⽤する
  9. © Findy Inc. 16 1. ⾃分のパフォーマンスを知る • 現在地を客観的に把握する • プルリクエスト作成数

    ◦ チーム内で⾃分はどの位置にいるか • プルリクエストのリードタイム ◦ ⾃分のPRはスムーズに流れているか 主観ではなく事実として⾃分を捉え、 セルフマネジメントの起点にする
  10. © Findy Inc. • AI従業員によって、コード変更速度に差はなくなってきている ◦ もちろんAIの使い⽅は都度アップデートしていく • では何がパフォーマンスに影響しているのか? ◦

    要件の認識がずれている ◦ 事前設計の不備、既存アーキテクチャの理解不⾜ ◦ AIの⼿戻り数 17 2. 数字の裏にある課題を分析する メトリクスは⼊⼝であってゴールではない
  11. © Findy Inc. 18 2. 数字の裏にある課題を分析する • レビュー依頼からマージまで ◦ PRの粒度が⼤きすぎる

    ◦ 変更の意図が伝わっていない ◦ その他の組織的な要因 • コミュニケーションと段取りの問題 ◦ PRを⼩さく分割する ◦ 変更意図をコメントで明記する ◦ レビュアーが読みやすい構成にする 数字をきっかけに、⾃分の「仕事の進め⽅」を振り返る
  12. © Findy Inc. 19 3. AI向けドキュメントを⾃分の学習に活⽤する • CLAUDE.mdやカーソルルールなどのAIコーディングルール • アーキテクチャの設計⽅針書

    • コーディングスタイルガイド • レビュー基準の定義 • テストの書き⽅‧作法のドキュメント AIの教育を通して、シニアエンジニアの暗黙知が明⽂化されている
  13. © Findy Inc. 学習 20 シニアの暗黙知を「⾃分の教師」にする .claude/ 実績 学習 実績

    暗黙知を理解しているAIを学習利⽤にシフトする その⽐率が経営判断になる アーキテクチャ設計 ライブラリ ベストプラクティス コーディング規約 レビュー観点 テスト作法 サポート外のもの Output Input
  14. © Findy Inc. 1. 数字で⾃分の現在地を知る(Findy Team+のメトリクス) 2. 数字の裏にある課題を分析する(認識‧コミュニケーション) 3. 組織内のナレッジを⾃分の教材にする(AI向けドキュメント)

    4. コーディング実⾏をAIに任せ、判断と学びに集中する ⾃分⾃⾝の開発プロセスを⾃分でマネジメントする 21 セルフエンジニアリングマネージャー セルフエンジニアリングマネージャーの実践 待つ姿勢からコロニーを経営する姿勢へ
  15. © Findy Inc. 23 • AI時代は対⼈教育のコスパが著しく悪い • 同時にシニアの暗黙知がかつてないほど明⽂化されている • この教材を活かせるかどうかは、セルフマネジメント次第

    ◦ ⾃分のパフォーマンスを数字で把握 ◦ 数字の裏にある本質的な課題を発⾒ ◦ 組織のナレッジを⾃分の成⻑に最⼤活⽤する • AIに任せられることは任せ、⾃分は学びと判断に集中する ⾃分の育成を⾃⼰プロデュースする時代 ⾃⼰改善と反復のコストが⼩さいいま、 これまでの時代よりも圧倒的な成⻑環境が整っている
  16. © Findy Inc. • 過剰な情報に踊らされない ◦ 「ジュニア不要」論 ◦ これからは「コードを読まなくていい」 ◦

    エンジニア採⽤は⼀気に落ち込む or 跳ね上がる • エコーチェンバー • 能⼒を⾼めていくことはこれまでと変わらない まずは落ち着いて 25 まとめ
  17. © Findy Inc. 26 まとめ • 危機感を持つ ◦ AI時代、直接の教育機会は構造的に減っていく •

    視点を変える ◦ AIのために明⽂化された暗黙知は、最⾼の教材になる • ⾏動を変える ◦ メトリクスで⾃分を知り、ナレッジを⾃分で取りに⾏く ⾒えにくくなっているけれどAIはただのツール ツールの使い⽅を覚えるのは今までと変わらない