【当日資料】260818_O'Reilly主催イベント_Findyと考える「Tech Leadership Tuesday」：個人を超えたAIの生産性をどう測定するか #oreilly_chomado_findy #生産性

2026/08/18にO'Reilly Japan, Inc.様主催で実施した、「Findyと考える「Tech Leadership Tuesday」：個人を超えたAIの生産性をどう測定するか」のイベント当日資料です。

イベント概要ページはこちらです。
https://www.oreilly.com/live-events/findy%E3%81%A8%E8%80%83%E3%81%88%E3%82%8Btech-leadership-tuesday%E5%80%8B%E4%BA%BA%E3%82%92%E8%B6%85%E3%81%88%E3%81%9Fai%E3%81%AE%E7%94%9F%E7%94%A3%E6%80%A7%E3%82%92%E3%81%A9%E3%81%86%E6%B8%AC%E5%AE%9A%E3%81%99%E3%82%8B%E3%81%8B/0642572417154/

イベントに関するX投稿はこちらからご覧いただけます。
https://x.com/hashtag/oreilly_chomado_findy?src=hashtag_click

Transcript

1. © Findy Inc. 1
2. ⾃⼰紹介 マイクロソフト Developer Advocate 千代⽥まどか（ちょまど） • 新卒で⼊った会社を (プログラミングやりたくて) ３ヶ⽉ で辞め、翌週スタートアップに転職。エンジニアとし て、iOS, Android アプリを開発する • 2016 年にマイクロソフトに転職、現在に⾄る • 現在は、GitHub Copilot など AI 周りの製品の DevRel 活 動が中⼼ © Findy Inc. 2
3. ⾃⼰紹介 ファインディ株式会社 専⾨役員 内⽥ 博咲也 • 新卒でデロイトトーマツコンサルティング合同会社に ⼊社 • 2021年にFindyへ⼊社 • 旧 開発⽣産性の可視化‧向上SaaS、現 開発資本プラッ トフォーム「Findy Team+」の0→1、1→10を牽引 • 現在はAIコスト最適化プラットフォーム「Findy AI+」の 責任者 • ⽇々、開発組織の⽅々と対話しながら、AIと協働 © Findy Inc. 3
4. そもそものお話：測定はゴールではなく⼿段 測ること⾃体が⽬的化すると、うまくいかなくなる 可視化から改善までのループが 回る 可視化‧ 計測 ステークホルダーと⽬線が揃う ステークホルダーと合意 した⽣産性の向上と、 それを続けられる状態を 作ることが⼤切 次の投資判断につながる © Findy Inc. 4
5. ある指標が⽬標になると、その時点でその指標は “良い指標”ではなくなる When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure. グッドハートの法則（Goodhart's law） © Findy Inc. 5
6. ⽣産性は Return ÷ Investment で考える どちらの数値を議論しているかを常に意識することが重要。 Return（効果）の定義‧計測は、業界内でもとっても難しく根深いテーマ。 Return（効果） Investment（投資） 何を指すか：開発のアウトプット、ビジネ 何を指すか：AI利⽤料、⼈件費、環境整備 ス成果など の⼯数（特にある程度の組織規模だと必須 測り⽅：PR数、Four Keys、開発ロード マップ進捗、売上貢献 ⾒落としがち：AI導⼊前の基準値を取って いないので⽐較できない になってくるが軽視しがち） 測り⽅：個⼈‧組織‧チーム単位のコスト 集計 ⾒落としがち：個⼈のトータルAIコストや 環境整備の⼯数が⾒えづらい © Findy Inc. 6
7. 投資額の⼀例（1/2） 個⼈利⽤額だが、平均課⾦額は1万円以上 「AI駆動開発の現状と、エンジニアのキャリアに対する向き合い⽅（n=943）」（ファインディ株式会社 、実施：2026年6⽉、公開：2026年8⽉） © Findy Inc. 7
8. 投資額の⼀例（2/2） 個⼈利⽤額は増えている 2025 2025 「AI駆動開発の現状と、エンジニアのキャリアに対する向き合い⽅（n=943）」（ファインディ株式会社 、実施：2026年6⽉、公開：2026年8⽉） © Findy Inc. 8
9. 企業のAI投資に対するスタンス（1/3） AIコストが⼈件費を超える企業が出てきていたり、AIコストの利⽤上限を 設ける企業が出現 メルコア （Mercor、⽶国、従業員300⼈規模） 〜ホストのハリー‧ステビングス（Harry Stebbings）から 「AIエージェント向けのトークン⽀出は⼈件費を上回ってい るのか」と問われ、「その通りだ。実に信じがたいことだ」 と答えた。〜 「Amazonやウーバー、社員の｢AI無駄遣い｣抑制 〜 ウーバーが従業員のAI利⽤について、ツール1種類あたり 「⼀⼈⽉1500ドル（約24万円）」の上限を設けた 同社幹部は⽣産性向上が確認できなければ、⼈件費に対する 「AI費」の割合をさらに上げていくのは難しいと説明 〜 1⼈⽉24万円の制限も」（⽇本経済新聞、2026/6/6）、「AIトークンへの⽀出が⼈件費を上回った！」（Businness Insider、2026/6/22） © Findy Inc. 9
10. 企業のAI投資に対するスタンス（2/3、Uber事例の深堀り） Uberの⼀⼈当たりのAIコスト上限は給与の約5%。 ⼀律のAI利⽤⾦額上限だと、年収が低い⼈が相対的に恩恵が⼤きくなる。 ⼀⼈あたりのAIコスト上限は 給与の約5% 「Uber, ソフトウェアエンジニアの給与」（Levels.fyi、2026/06/04） 年収が低い⼈が相対的に 恩恵が⼤きくなる © Findy Inc. 10
11. 企業のAI投資に対するスタンス（3/3） NVIDIAではAIコストをさらに使っていく⽅針 〜 ジェンスン‧フアンは業界に対し、50万ドル（約 8110万円）のエンジニアは年間少なくとも25万ド ル（約4050万円）分のAIトークンを消費すべきであ り、 Nvidiaはエンジニア組織向けに年間20億ドル（約 3240億円）のトークン予算を⽬指していると語って いる。 〜 開発組織のAIコストは、⼈件費の半分程度、OPEXの10％が基準になりそう？ 「トークン浪費と⼤量解雇――AIコストが⼈件費を超えた⽇」（Forbes JAPAN、2026/07/01）、「NVIDIAのFY2026決算」（NVIDIA、2026/01） © Findy Inc. 11
12. トークンマキシングとトークン最適化（1/2） トークンマキシングの観点では、⽉に10億トークン以上使うユーザーが15％ 以上というデータも存在 「AI駆動開発の現状と、エンジニアのキャリアに対する向き合い⽅（n=943）」（ファインディ株式会社 、実施：2026年6⽉、公開：2026年8⽉） © Findy Inc. 12
13. トークンマキシングとトークン最適化（2/2） AIで成果が出てるのであれば最適化、途上であればマキシング 「AI駆動開発の現状と、エンジニアのキャリアに対する向き合い⽅（n=943）」（ファインディ株式会社 、実施：2026年6⽉、公開：2026年8⽉） © Findy Inc. 13
14. AIコストを決める要素 様々な整理の仕⽅があるが、企業での活⽤を踏まえると以下の3つに分類する のが妥当と現時点では判断 ① LLMモデルの最適化 ② キャッシュ効率 ③ Harness Engineering • AIに実⾏させる業務‧タ スクの難易度に応じて最 適なモデルを使い分けら れているか？ • 同じ⽂脈を何度も送り直 していないか？ • LLMがインプットする データは最適化されてい るか？（内容‧圧縮等） • AIが⾃律的にムダなく動 ける環境が整っている か？ LLMモデルの進化などに 合わせてアップデートさ れているか？ 今⽇のイベントでもディスカッションして深めていきたいです！ © Findy Inc. 14
15. Harness Engineeringへの企業の取り組み 組織でAI⽣産性を上げる（=投資を最適化する）には、Harness Engineering への取り組みが重要だが、組織全体で取り組めてる割合は10〜20%程度 「AI駆動開発の現状と、エンジニアのキャリアに対する向き合い⽅（n=943）」（ファインディ株式会社 、実施：2026年6⽉、公開：2026年8⽉） © Findy Inc. 15
16. 組織/チームの⽣産性をどう計測し、ゴール（向上/持続化）に到達するか？ 各社‧ステークホルダーごとに状況は異なるので、まずはステークホルダー との議論‧合意から。 開発⽣産性 レベル エンジニア組織内の ⽣産性 プロダクト開発組織全体 の⽣産性 期待･実現付加価値の ⽣産性 観測指標例 •プルリク数 •Four Keys（デプロイ頻度 など） •個⼈‧チーム毎のAIコスト •消化イシュー数 •プロダクトロードマップ 進捗 •チーム/部署‧PJ‧組織全 体でのAIコスト •期待‧実績 ◦ 売上‧利益、事業KPI ◦ PJ納期 •組織全体でのAIコスト ボリュームゾーン、AI時代の新たな 基準を作って⽬指していくのが第⼀歩 としては良いかもしれない このレイヤで語れる 組織も少数 実現できている企業は ほとんど存在しない 「開発⽣産性について議論する前に知っておきたいこと」、@hiroki_daichi(広⽊ ⼤地) © Findy Inc. 16
17. 司会の @chomado さんがQiitaに イベント内容をまとめてくれてるので、 ぜひぜひご覧ください🙏 https://qiita.com/chomado/items/a91a87e2 2faf4b622640 © Findy Inc. 17
18. 本⽇はご参加いただきまして ありがとうございました。 今後もよろしくお願いします！ © Findy Inc. 18