一人で完結させないAI活用。仲間の成功体験を作る仕組み作り

2026/9/15 データ界隈LT祭 第一回

STORES 株式会社
データ本部 データ基盤グループ
小野 嵩征（ono.takayuki）/ データエンジニア

3分間LT
社内でビジネス職の方に向けてAI推進を行う際の考えについて発表しました

1. データ界隈LT祭 一人で完結させないAI活用。 仲間の成功体験を増やす仕組みづくり 2026.9.15 STORES, Inc.
2. Q. Claudeを全社員に配りました 使いこなしてもらうためにはどうします か？ 2
3. 答え 「やりたいこと、わからないことをAIに聞いてみて使ってみてください！！」 3
4. 答え 「やりたいこと、わからないことをAIに聞いてみて使ってみてください！！」 本当にそれで正解？ 4
5. 大前提：みんな、専門性のある仕事で忙しい エンジニアは、たまたま恵まれていた ビジネス職は、そうじゃない • 開発という通常業務に、そのまま組み 込める形で製品が出てきた • 「聞けばいい」は正解。でも初学者に は正解じゃない • しかも、長く使ってきた • 聞くと「AWS」「Google Cloud」 「Python」と知らない単語だらけ • それも聞けばいいが、聞くとまた知ら ない単語が増える 自分だって、突然 法務や経理の仕事を渡されたら分からない。 この状況で、どうやって活用できる人を増やすのか？ 5
6. 何もしなければ、AI活用は一人で終わる 仕組み化をすること&熱量をあげること 6
7. 1 泥臭く伴走して成功体験を作る 7
8. 泥臭く伴走して成功体験を作る 手を動かすところまで、一緒に行く • ドキュメントを用意するなら、セクションごとに分けた動画で展開する • アプリを作るのが不安なら、一緒に作る • AIへの指示の出し方や、AIが出した提案を自分ならどうするかも伝える • 課題を聞いて、一緒に取り組んで、達成してみる → 忙しい業務時間の一部でも、少しずつ進めればチーム全体の効率が上がると 実感してもらう 8
9. 2 自分で成功体験を作る 9
10. 自分で成功体験を作る 守るところは守って技術的な壁（デプロイ・権限）を、極限まで下げる DB つきのリッチなアプリ → Terraform の PR が 自動で立つ → 承認は 1 つだけ → コンテナ・認証・ログが 一式そろう DB も同じ流れで足せる 作りたいものを 言う データを可視化する静的ページ Claude に 話しかけるだけ → 最初に権限申請 一度だけ → HTML と データ取得コードができる → PR のプレビューで確認し 自分でマージして公開 日次で自動更新 エンジニアが手を動かすのは、赤字のところだけ。あとは自分で公開までできる → 自分で自走して、チームにツールを届けられる 10
11. 3 成功体験を可視化して全社に広げる 11
12. 成功体験を可視化して全社に広げる 出来上がったアプリは、社内のアプリストアに掲載される 12
13. 成功体験を可視化して全社に広げる • 毎週の新着通知と、アクセスランキングで見つけてもらう • せっかく作ったアプリを、気づいてもらえないのは悲しい 社内アプリストアの人気ランキング 毎週の新着アプリのSlack通知 13
14. 4 人の熱量を広げる 14
15. 人の熱量を広げる AI活用系の社外イベントに、経営企画のメンバーが登壇 チームのお仕事を徹底的に言語化してGitHub管理 CLAUDE.md 全AI共通の⾏動指針 Rules 禁⽌事項の線引き Skills ×119 業務⼿順書 Agents ×45 観点別の専⾨レビュアー 鮮度管理つきの参照知識 Knowledge Workflows ×25 ⽇次‧⽉次で⾛る処理 Xで #p_UG_FES を検索するとイベント当日の反応がみれま す 15
16. 人の熱量を広げる 全社MTGで事例を共有する • • 共有するのは技術的な事例ではなく、 どんなマインドで進めたか・どのくら い頑張っているか 職種が違うと、技術的な事例は真似で PR数 TOP3 1位 2位 3位 きないことが多い • みんなの成功を称え、熱量を伝える 急上昇期待のルーキー 先月 今月 16
17. 成果 17
18. 成果 90%+ 70+ 直近1ヶ月に Claude Code か社内AIエージェン ト kuro を使用 社内で動いているアプリ うち 25% は、エンジニア組織以外のメンバーが開発。 ダッシュボードの共有まで含めると、もっと多い 18
19. 最後に 19
20. AI推進は、データエンジニアに最高の恩恵をもたらす 「AIで何をしたいか」を考える やりたいことの根っこは、データ • 業務の生々しい課題を知るチャンス • • 単なるデータの依頼対応を超えて、ド メイン理解が一気に深まる 相談に乗る中で「じゃあこのデータを 用意しよう」と先回りできる • 次に作るべき基盤が決まっていく データエンジニアこそAI推進をやろう！！ 20