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デブサミ福岡2025登壇資料.pdf

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September 26, 2025
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 デブサミ福岡2025登壇資料.pdf

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  1. 岡田 直緯| Naoi Okada 株式会社スマレジ 執行役員CTO • 2017/04 iOSエンジニアとして スマレジに入社

    • 2021/05 CTO室へ異動 • 2025/06 CTOに就任(6年ぶりに現代表から交代!) • 趣味はボードゲーム 自己紹介 2 スマレジボードゲーム部で も活動中(^^)
  2. • 2016年に博多ショールームを開設 ◦ フランチャイズ運営 • 2021年に直営に切替 ◦ 同時に開発メンバーの採用を 開始 •

    2022年に開発1人目を採用 • 2025年に現在のオフィス(写真) に移転 ← イマココ スマレジの福岡オフィス 23 天神駅からすぐの好立地! ショールームも兼ねています
  3. • 現在開発メンバーは10名ほど在籍 ◦ エンジニア、インフラ、品質管理 • 担当プロダクト ◦ 飲食店向けオーダーエントリーシステム ◦ デジタル会員証/配信アプリ

    ◦ プラットフォームアプリ スマレジの福岡オフィス 24 小規模ならではのアット ホームさが売り! 営業など他部署メンバーと の交流も盛んです。
  4. ということで、福岡をもっと盛り上げたい! ほぼ全てのポジションで積極採用中です 🔥 • エンジニア ◦ iOS/Android ◦ バックエンド ◦

    フロントエンド ◦ インフラ ◦ 品質管理 25 • デザイナー ◦ WEB ◦ UI/UX • プロダクトオーナー
  5. 上野 裕貴| Hiroki Ueno 株式会社スマレジ CTO室 • 2022/02〜(3年半くらい) • 福岡開発拠点で立ち上げで入社

    • 普段は福岡で主にWeb系開発。 • ビールと焼き鳥(特に福岡のぐる ぐる巻いた皮)が好物 • 二児の父 自己紹介 27
  6. 過去の登壇 28 • 福岡IT交流会 弊社の話を聞けLT大会 #3 (2024/11) ◦ 【朗報】生涯現役のエンジニアを目指せる件 •

    チャリチャリLT会 #3 チャリチャリ×FFG『テクノロジー と想い』(2025/2) ◦ 【議題】なぜスマレジはキラキラしないのか • 福岡で働く、つくる、届ける喜び (2025/8) ◦ 福岡にいながら全国にプロダクトを届けるとい う選択
  7. • GitHub Copilot、Cursor、Claude Code … など AI を活用 した開発が日常に •

    仕事の進め方そのものが変わってきている • 世の中の変化としても、働き方や評価の観点に変化を感じ る • エンジニアとしてどう生きるか、について変わってきている のではないか AI での開発が “当たり前” になってきた 30
  8. スキルの変化 31 • 生成 AI の出現により約4割の採用担当者が「エンジニア に 求めるスキルが変化した」 と回答 •

    より重要になったと感じるスキル ◦ コミュニケーションスキル(48.3%) ◦ プロンプトのスキル(38.5%) ◦ ピープルマネジメントスキル(29.8%) レバテック「生成AI時代における、IT人材の採用動向と働き方に関する調査」 2025.02.12 https://levtech.co.jp/research/2383985/
  9. • 2024年、AIは組織の技術職にどのような影響を与えました か? -> 初級技術職において19%の正味の雇用が減少す る傾向 採用の変化 32 • 予算が削減され、AI

    機能が向上するにつれて、企業は新 卒採用の機会への投資を削減 • 管理職の37%は、Z世代の従業員を採用するよりもAIを活 用する方が良いと回答 The Linux Foundation 「日本の技術系人材の現状レポート」 2025.6 https://www.linuxfoundation.jp/wp-content/uploads/2025/06/Tech-Talent-Report-Japan-2025-jp.pdf SignalFire「The SignalFire State of Tech Talent Report - 2025」 2025.5.20 を翻訳 https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2025
  10. 自分(立場=マネージャ側 )の感覚 • ちょっとしたものを情報収集する・作ることはすごく楽になっ た ◦ (ちょっとしたものを作るなら AI で OK?)

    • AI に情報渡すためにドキュメント(特に.mdファイル)書くこと が増えたが、情報を言語化して伝達するという意味では対 人のコミュニケーションと同じ。 ◦ (コミュニケーションや言語化能力より大事) • なので、「採用する/人に任せるより AI に任せたほうがいい な」と思うケースは正直出てきた。 ◦ (やはり採用に影響している感覚はある) 33
  11. • 実装はAIメインでやる、なのでその周辺が変わる • 実装前 ◦ 実装指示 ◦ → そもそも設計、どう作るか ◦

    → そもそもなぜ作るか、目的 • 実装後 ◦ 実装物のレビュー → 作ったものは妥当か、価値評価 AIがもたらした開発の変化 37
  12. • 実装はAIメインでやる、なのでその周辺が変わる • 実装前 ◦ 実装指示 ◦ → そもそも設計、どう作るか ◦

    → そもそもなぜ作るか、目的 • 実装後 ◦ 実装物のレビュー → 作ったものは妥当か、価値評価 AIがもたらした開発の変化 38 人間の活動は 意思決定や判断にシフトしている
  13. こういうスキルが求められているのでは 39 フェーズ 活動 こういうスキル 実装前 実装指示 AI業務改善推進者 AIツールを使い組織の業務効率を上げる、使い方の 工夫や展開も行う。

    そもそも設計、どう作るか アーキテクト どう作るかを定め、AI/人含めシステム秩序と持続可能 な構造を保つ そもそもなぜ作るか、目的 課題解決エキスパート ビジネス理解に強く、ユーザー課題や事業の目的を展 開する 実装後 実装物のレビュー → 作ったものは妥当か、価値評価 品質保証者 アウトプットの価値を、ビジネス目的を満たしているか も含め評価する
  14. • 技術スタック売り込み型 ◦ 特定の言語・フレームワーク・ライブラリを知っているこ とを売りにする人 • 意志なし型 ◦ 言ってくれれば /

    仕様があればそのとおりに作りますと いう人 • 価値判断困難型 ◦ 良し悪し・価値・妥当性が判断できない人 逆にこういう人はつらくなってくるかも ... 40
  15. • 技術スタック売り込み型 ◦ 特定の言語・フレームワーク・ライブラリを知っているこ とを売りにする人 • 意志なし型 ◦ 言ってくれれば /

    仕様があればそのとおりに作りますと いう人 • 価値判断困難型 ◦ 良し悪し・価値・妥当性が判断できない人 逆にこういう人はつらくなってくるかも ... 41 要は意思決定・判断・目的に絡まない人
  16. • 開発チームが全方位と関与し決定 ◦ マネジメントのみの専任者(PM/EM など)を置かない ◦ エンジニアチームが直接営業・CS 部門からの直接ヒア リング ◦

    エンジニアが自分たちで考え、ヒアリングし、対応内容 を決め、実装する エンジニアが意思決定に関与する体制をとる 47
  17. • 開発チーム内でも主体性を重視 ◦ 各チームは 3〜5 人くらいの少数で構成する。 ◦ チームみんなでスケジュールも仕様も負債返済も検討 する! ◦

    チームリーダーも含めコード書かない人いない。上流下 流みたいな構図にしない。リーダーのコードもメンバー がレビューする。年齢も関係ない。 エンジニアが意思決定に関与する体制をとる 48