AI駆動開発で 「速くなった」のに、 なぜ評価に悩むのか

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1. AI駆動開発で 「速くなった」 のに、 なぜ評価に悩む のか みんなの試行錯誤から学び合おう！ AI時代の育成・評価の事例共有会 LT枠：10分
2. 私たちは、クリエイターの皆様とユーザーの皆様の架け橋となり、 日本が誇る文化を国内外に発信し、夢と感動をお届けすることで、 viviONに関わる全ての人々を幸せにし、世の中に貢献します。 ユーザーとクリエイターが 楽しみながら、 幸せに生きていける 社会にする。
3. 事業内容 OUR BUSINESSES 作品・プロフィールを登録すれば、企業から 仕事のオファーが届くサービス comic（コミック）とpop（音）の要素を併せ持つ電子コ ミックアプリ 「おもしろければ、何でもあり！」のスタイルを貫く バーチャルYouTuber 電子書籍からPCソフトまで毎日更新、国内最大級 の二次元総合ダウンロード販売サイト クリエイターの創作活動を金銭的に支援できるプラッ トフォーム 他にもサービスいろいろ！
4. 自己紹介 01 本日の前提 「成功事例の発表」ではありません きれいにまとまった話をするつもりはありません リアルな「現在地の共有」です 現場の「生々しい学び」 と「未解決の課題」 を持ち帰ってください 登壇者 藤田 泰三 株式会社viviON 技術戦略室 Sr.Mgr DLsiteを中心にプロダクトの技術刷新を推進 AI駆動開発を全社横断で導入中 評価と育成を “個人” から “チーム” の視点へ
5. 起きたこと： AI導入で評価の前提が崩れた 02 ! 問題提起 AIで出力が「速く」なった でも「速さ」を評価していいのか？ Goodhartの罠 AI利用量をKPIにすると… 効率的にタスクを終わらせた人より、多くToken消費した人 が「活用してい る」と評価される 本来の目的（生産性向上）と逆行する本末転倒な事態 に 実際に社内で起きた現象 現象① レビュー負荷の偏り AIの出力を そのままレビュー提出 レビュー負荷が 特定の人に集中 現象② 評価軸の混乱 どちらを高く評価すべきか？ たくさん作った人 アウトプット量重視 ? 質の高い設計をした人 コンテキスト設計重視 VS
6. 気づき：評価すべきは「学びの速度」と「チームの成長」 03 個人の評価軸シフト 従来のKPI（ベロシティ） 量産最適化の罠 アウトプット量をKPIにすると、チームは「学び」ではなく「量産」に走り始める AI時代のコア・スキル AIに何を聞くか（プロンプト力） コンテキスト設計力 判断力・品質の目利き チーム成長への比重 AI活用で1人あたりの認知負荷増 → チーム規模を小さくしたい力学が働く → 個人依存・属人化のリスク増大 成果を左右する要素 チームとして知識を共有する力 誰が何を見るかのレビュー設計 属人化を防ぐ仕組みづくり KEY INSIGHT 評価すべきは「速度」ではなく 「学びの速度」 ×「チームとして回す力」
7. 育成の試行錯誤：「サポート」を個人の善意から組織課題へ 04 構造的な問題 AI導入で見えた課題 AI駆動開発でジュニアでもアウトプットは出るようになったが、 基礎を飛ばせばAIのミスに気づけない 品質担保・レビュー・フォローが特定のシニアに集中し、 属人化が再生産される 従来の対処法 「シニアが頑張ってサポートする」 ⚠ これでは持続しない 組織課題として解決 組織として設計すべき機能 標準化・テンプレ整備・相談導線づくりは、「個人の善意」ではなく「組織の機 能」へ。 1 AI時代の開発品質を担保するイネイブリングチームの立ち上げ 2 チームのサポートを役割として定義 型をつくる 基準を揃える 相談導線 結論 育成やサポートを「善意」に頼らず、「仕組み」と「役割」に落とし込む
8. 未解決の問いとまとめ 05 ぶっちゃけ、まだ解けていない問い AI活用力の定量評価 「使いこなす力」をどう数値化するか？ チーム成長の可視化 個人の総和ではない「チーム力」をどう測る？ 認知負荷への対処 少人数化＋AI＋リアーキの同時進行による負荷増 心理的安全性の醸成 「失敗から学ぶ」を許容する文化作り 「正解はない。だからこそ、試行錯誤を共有し合うことが今一番価値がある」 評価の軸シフト アウトプットの量 意思決定の質 × 試行からの学び 育成の逆回転 基礎 → 応用 AI付きで実践 → 基礎に気づく 個人からチームへ 個人が速くなる チームとして学び・回す力
9. viviONでは仲間を募集しています