アウトプット増からトークン消費効率改善までを可視化する基盤整備の実践.pdf

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1. © Findy Inc. 1 アウトプット増からトークン消費効率改善 までを可視化する基盤整備の実践
2. © Findy Inc. ⾃⼰紹介 2 菅本 隆⽂ （すがもと たかふみ） Findy AI+ 新規事業開発 @sugamoto_ta 好きなツール Claude Code / Notion AI
3. © Findy Inc. 3 今⽇伝えたいこと 1 （理想は）アウトプット量増→トークン消費最適化 アウトプットが少ない状態で「効率化」すると、AIを使わない方向の最適化に陥るリスク 2 観測基盤（オブザーバビリティ）を組織で持つ 「コストを下げる」前に、まず「状態を観測できる」基盤を整える。
4. © Findy Inc. 前提：AIオブザーバビリティとは（この登壇での定義） 「使った分だけ増える」AIコストを「妥当だと言える状態」に保つこと。 軸 何を見る 例 生産量 ↑ AIを使ってアウトプットが伸びているか AI PR数 ／ 人 消費量 ↓ 生産量への寄与が少ない無駄なトークン消 費が削れているか Token≒Cost ／ PR
5. © Findy Inc. 5 （前置き） まだまだ試⾏錯誤の段階です 今⽇は、 ‧アウトプット量とトークン消費効率を可視化‧改善する基盤 のお話 ‧実際にどうアウトプット量を増やし、トークン消費効率につ いて⽬を向けているのかの試験的なお話
6. © Findy Inc. 6 大事なのは「順序」 ❌ 消費量↓から入る アウトプットが少ない状態で「効率化」すると、AIを 使わない方向の最適化に陥るリスク ⭕ 生産量↑から入る ① まずアウトプットが本当に伸びているかを確認 ② その上でボトルネックを特定しさらにアウトプット を伸長 ③アウトプットが安定した段階で消費効率のナレッ ジを蓄積 → 今日はこの順番で 2つの軸 を話します。 5 / 12
7. © Findy Inc. 7 ＜軸①＞ 生産量↑ AI PR数、本当に伸びていますか？ ファインディも、導入から 半年、（全体では）ほとんど伸びなかった なぜか？ • 一部メンバーの「個人技」に依存（特にジュニアメンバーの生産性↓） • 「実装フェーズ偏重」— 仕様整理／レビュー／テストでAIが使われていない • 組織としての生産量が天井に当たっていた • 参考：https://note.com/yuichiro826/n/n635339d3473a
8. © Findy Inc. 8 ＜軸①＞ 生産量 まずは観測基盤を整え、生産量↑の改善を回す
9. © Findy Inc. 9 ＜軸①＞ 生産量↑ どう改善したか — 2つの打ち手 1 レビュー周りのSkill整備 • ボトルネックだったコードレビュー工程にSkillを 整備 • Skill利用量が伸び、レビュー詰まりが解消 → 後工程のPRが流れ始める 2 多様な作業タイプ・工程のプラグイ ン整備 ・AIが使える作業タイプを組織全体で拡張 ・仕様整理 / テスト / 設計など、実装以外の工程 でもAIが効く環境を整備 → ボトルネックを順番に潰していく 7 / 12
10. © Findy Inc. 10 ＜軸①＞ 生産量↑ 作業タイプごとのAI活用状況を把握→対応するSkill整備 活⽤初期〜中期では機能開発で は活⽤⼤だが、テストやリファ クタなどでは伸び代
11. © Findy Inc. 11 以下公開されているテックブログ Findyの爆速開発を支える AIによるタスク分解 の粒度設計 https://tech.findy.co.jp/entry/2026/03/04/070000 Findyの爆速開発を支える セルフレビュー自動化 の仕組み https://tech.findy.co.jp/entry/2026/03/13/070000 Findyの爆速開発を支える AIフレンドリーなIssue生成カスタムコマンド https://tech.findy.co.jp/entry/2026/01/21/070000 ＜軸①＞ 生産量 プラグインをガシガシ整備
12. © Findy Inc. 12 ＜軸①＞ 生産量 結果、PR/人が1.5倍に伸長
13. © Findy Inc. 13 ＜軸①＞ 生産量 結果、PR/人が1.5倍に伸長
14. © Findy Inc. 14 ＜軸①＞ 生産量 質の部分はどうか？ Agents + Skills 14 以上のリポジトリ は、マージ率89〜 94%と安定して⾼ い⽔準を維持
15. ＜軸②＞ 消費量 では、消費効率はどう測る？ アウトプットが一定水準以上を担保した先、今後のテーマの一つは「消費効率」 トークン消費量 / PR数 → トークン消費効率（PR） 🧪 ただし正直、最近見始めたばかり。完全に試行錯誤フェーズです。 9 / 12
16. © Findy Inc. 再掲：AIオブザーバビリティ（この登壇での定義） 生産量を落とすような形のトークン消費効率の推進は勿体無い。。 軸 何を見る 例 生産量 ↑ AIを使ってアウトプットが伸びているか AI PR数 ／ 人 消費量 ↓ 生産量への寄与が少ない無駄なトークン消 費が削れているか Token≒Cost ／ PR
17. © Findy Inc. 17 ＜軸②＞ 消費量 では、消費効率はどう測る？
18. ＜軸②＞ 消費量 検証中の 2つの仮説 仮説 ① ハーネス整備度 × 消費効率 • AGENTS.md / Skill / MCP / Plugin の整備度が高 いリポジトリほど、消費効率が良い？ • 整備されていないリポジトリは、コンテキストを毎回 フルロード → トークンを浪費している説 仮説 ② Skillの種類 × 消費効率 • 自律駆動型Skillを多用する人 → 効率が高い？ • 対話型に依存する人 → 同じアウトプットでも多く トークンを使う？ → Findy AI+ の基盤を使って計測を開始したところ。 10 / 12
19. © Findy Inc. 19 ハーネス整備が進むほどトークン消費効率は減少傾向？ ＜軸②＞ 消費量 サンプル数が少ないため断定はできませんが、 AI設定ファイルが少ないリポジトリでは、指示を毎回ゼロから組み立 てる必要があり、結果的にトークン消費とコストが膨らむ可能性 を示唆
20. © Findy Inc. 20 Skillの種類 × 消費効率 ＜軸②＞ 消費量 PR作成数も多く、トークン消 費効率の⾼いメンバーを特定
21. © Findy Inc. 21 Skillの種類 × 消費効率 ＜軸②＞ 消費量 PR作成数も多く、トークン消 費効率の⾼いメンバーと伸び代 のあるメンバーを⽐較
22. © Findy Inc. 22 Skillの種類 × 消費効率 ＜軸②＞ 消費量 ハイプレイヤーと伸び代のあるメン バーとのAI活⽤の違いを可視化 →⽣産量とトークン消費効率を両⽴ できる活⽤法のヒントに
23. ＜軸②＞ 消費量 この先に見えそうなもの 01 組織内の「妥当な消費量ライン」 個人・チーム・組織を横断して比較できる基準が見えてくる。 02 効率の高い人のナレッジを横展開 Skill・プロンプトパターンを蓄積し、組織知に変える。 03 「数値で妥当だと言える状態」へ 「使った分だけ」を、納得感のある形で説明できるようになる。 11 / 12
24. まとめ Summary • AIオブザーバビリティ = 「使った分だけ」を妥当と言える 状態 • 順序が大事：生産量↑ → 消費量↓ • 軸①: レビューSkill ＋ 作業タイプ拡張 → PR/人 1.5倍 • 軸②: トークン消費効率は試行錯誤フェーズ 告知 Findy AI+ AI活用の可視化・改善基盤 🎁 本イベント参加者向け 90日間 無料利用特典あり ご質問・事例交換は、懇親会で 🙌 ありがとうございました ／ takafumi.sugamoto@findy.co.jp
25. © Findy Inc. 25 Claude Code Codex GitHub Copilot Cursor Devin ご利⽤は こちらから👉