組織におけるAI活用の課題とサイバーエージェントの事例
こんにちは、三長です。
こんにちは、博崎です。
ゆるテクは、緩く技術の話をするポッドキャストです。 よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、というわけで、話をしていきたいなって思っております。
お願いします。
はい、でですね、早速トピックの方に 先に入っちゃおうかなって思います。
今日は早めにいきましょう。
はい、いきましょう。
はい、で、今日話してみたいなって思う、 また答えのなさそうなトピックはですね、
AIのお話で、組織でAIをフル活用していくには、 どういう力の入れ方があるんだろうねっていうのを、
博崎さんと2人で話してみたいなって思ってます。
難しそう。
でも、今すごいホットというか、 ここに悩んでいる人は多そうですよね。
ですね、ですね。
はい。
ちなみに、なんで僕が急にこんなの持ってきたか。
このチャンネル、このポッドキャストって結構ね、 AIのことはなるべく言わないように。
そういうわけでもないけど。
そういうわけではないけど、世の中みんな言ってるから、 俺らは言わないどこね、ぐらいの謎のね。
はい。
謎の抵抗があったんですけど、
たまたま、いつだっけ、 先月AWSサミットがあったんですよね。
はいはい。
そこでの発表の資料とか、発表されてる内容とか、 もろもろざっとキャッチアップしてると、
基本みなさんもAIのお話が中心になっておりまして、
そこで一つ面白かったのが、興味があったのが、 サイバーエージェントさんのAIの発表があってですね、
そこまで資料の中身に対しては言及しないんですけど、
サイバーエージェントにおけるAI推進戦略と 変革への取り組みみたいなタイトルで発表されてる資料がありました。
だから、エンジニア組織だけではなくて、 前者的にってことですかね。
そうですね。前者的にっていうところではあります。
ただ実際資料の中身とかを見ていくと、 前者的にではありつつ、
エンジニアリング領域の計測の方法であったりとか、 取り組みは結構多かったりはしてました。
なるほど。
この発表の内容自体はめちゃめちゃ参考になるので、 ぜひみんな読んでみてほしいなと思いつつも、
割と僕らでいうと、AI駆動開発していくにはどうしたらいいかとか、
AIのナレッジどうしていったらいいのかみたいな話って結構出てるかなと思ってて、
出てるって言うとちょっと違うか。
インプットしてる人も多いかなって思っていて、
今日ちょっと博多家さんと話したいなって思ってたのが、
そっちじゃなく、非エンジニア向けに、
どういう風にAIをうまく使ってってもらったらいいんだっけ、
そこにフォーカスした話が2人でできたらなって思ってます。
なるほど。
AI活用の二つのパターンと教育の重要性
いかにこの、なんていうか、
AIを使いこなして開発の生産性を上げていくみたいな話ではなく、
話せるかな?
そう、話せるかなっていう不安もありつつ持ってきてるんだけど。
もしかすると、そういう現場でも最終的には何か開発につながってって、
それこそPR数の増減に影響していくみたいなところは一定数収束するのかなと思ってるんですけど、
とはいえ、例えばプラットフォームとして、
AIをなるべくラッピングしてあんまり意識せずに使って、
裏でちゃっかりAIが動いてるようなものを提供して使うパターンもあれば、
ある程度AIっていうことを認識した上で、
それこそクロードコードみたいな使い方って言ったらちょっと行き過ぎですけど、
自分なりにスキルをうまくカスタマイズしてみたりとかっていうのを、
エンジニア以外の方がやるみたいなケースって、
2パターンあるのかなと思ってて、
その辺ってどうやって組織的に伸ばしていくのがいいんだろうねとかって思います?
前者の方がちょっと想像できなくて、
AIを使っているということを意識せずに、
そういうことをどういう感じの具体例っていうかイメージしてますか?
僕だと例えばすごい雑なイメージでいくと、
なんとなくユーザーの人が欲しいと思っているプロダクトが例えばあったとしたときに、
それをなんとなく社内のスラックのワークフローをちょっとキックして、
もろもろ自分の解決したい課題を書いたら、
裏でAIがよしなに分析して、
スペック書いて、コード書いてみたいなことをやってるとか、
そんなイメージもあったりします。
動いてるかもしれないけど、
AIが動いてますって言わなければいいっていう感じですか?
言わなければいいとか、あるいは別にAIをそんなに意識しなくていいみたいな。
なるほどね。
それでいくと、やっぱ、
でもチャットベースのインターフェースになるかと思うんですけど、
エンジニアじゃない人がやりやすそうな。
でもそれでうまく使うっていうと、どういう感じになるんですかね?
それでうまく使うとどういう感じになるのかなって、
結構難しいと思ってて実際。
もしチャットとかを提供できてたとしても。
ってなった時に、うまく使ってもらっていくためには、
結局そういうものを学習してもらうとか、
あるいは自分たちが伴奏してティーチング、コーチングしていくみたいな環境を整えないと、
組織全体としてのそういうAIのスキル底上げって、
結構難しいんじゃないかなってちょっと思ってる。
そうですね。
どういう風にAIが仕事をしやすいとはどういうことか、
みたいなことからまず知らないといけないと思いますしね。
どういうのが得意で、どういうのが不得意で、
じゃあどう任せるのが効率的なのかみたいな話。
そういうのを考えてると、
AIとかって言ってるんだけれども、
結局人の教育に戻ってきた感もあるなって思ってて、
そこって博多家さん事例とかって聞いたことあります?
AIじゃなくて人の方とかってことですか?
とかとか、教育とAIが掛け合わさってる社内のパターンとか?
全然聞いたことはないですが、
AI活用を促進する組織的アプローチと人材育成
ただAIが仕事しやすい環境を目指したら、
人間にも良かったみたいな話はちょこちょこ見てる気がしますね。
ほうほうほう。
AIに任せるためには、
現状何がしたかったかということを明確に、
ゴールを明確にしないといけないし、
ゴールを明確にするということは官僚条件を明確にすることだし、
ワークフローというか、
そこに行くまでにこういう作業が必要ですみたいなのも、
書かないといけないし、やり方も含めて。
みたいなことを明文化していく作業そのものが、
人間にとってもうれしいことだったみたいな話は見る気がしますね。
確かにですね。
そうか。
それがあるとというか、
その考え方自体は多分あんまり職種、職能には縛られていなくて、
結局どの仕事をしてる人も一定、
自分の頭の中であったりとか、
あるいはドキュメントに書いてるかもしれないんですけど、
同じことやってるよねってことですかね。
ということをですね、
ローコンテキストにしていくっていうんですかね。
明文化していくみたいな。
確かに。
ハイコンテキストだったりしますもんね。
暗黙のうちにみんながやってることを、
ちゃんと明文化しないとAIはわからないから、
みたいなところから着手していく、
みたいなのは見た気がしますけどね。
なるほどな。
そうすると、
なんかそういうのってあれか。
AIの使い方とか、
AIの得意不得意はおそらく一定学習というか、
研修はするものの、
意外と最終的に徹底したルールを敷いてるのって、
そういうところかもしれないですね。
そうですね。
なんかそれで、
実際やらせてはみたものの、
効果が薄かったとか、
やらせるコストに対して、
全然メリットの方が少なかったみたいな、
そういう失敗じゃないけど、
わかったことみたいなのはありますけど、
とりあえずやらせてみるまでは、
ほとんどの組織が同じことをまずやっている気がするな。
なるほどな。
じゃあそこはわかってはいたけれども、
あんまりシルバーブレッドみたいなものはやっぱりなくて、
地道に泥臭く向き合いながら、
伴奏していくのが良さそうな気がしますね。
そうですね。
いや、銀の弾丸というのは自分は愚直だと思ってますけどね。
確かに。
一歩一歩着実に。
うん。
やったら終わるんだよっていうのが、
銀の弾丸だと思ってますね。
ひたすら終わらせにいくってことですね。
はい。
なんか、実際その、
例えばこの三田さんが言ってた、
AWSサミットの資料とかだと、
どういうことから始めるとか、
こういうのが大事だったみたいなのって何か書かれてたんですか?
えっと、ちょっとどういうことからっていうところまでは、
AI成熟度モデルとキャリアパスの再定義
しっかり書かれてたか怪しいんですけど、
やっぱり良かったのが、計測するための定義とか目標を定めるための定義を
一定しっかり立てておりましたと。
はいはい。定義か。
一つは、じゃあそのAIすげえ使っていきましょうね、
AIネイティブになっていきましょうねって歌うだけだと、
じゃあどういう状態になったらOKみたいな話じゃないですか。
はいはいはい。
なので、そこに対して、
まずそのAI成熟度っていうのをちゃんと立ててました。
レベル1からレベル5まで。
よく聞く成熟度。
この資料を今見ていってますけど、どこだ。
成熟度。
16ページとかですかね。
1から5まである頃ですか。
そうそう。まさにそのAIとかを使い始めた当時のレベル、
どれぐらいですかね、23年とか?
おお、すげえ前だ。
ぐらいとかだと、せいぜいコード保管ぐらいだったじゃないですか。
ですね。
コード保管から始まってタスクレベルでコード作れて、
プロジェクトレベルで自動生成できて、
最終的には開発プロセスを完全自動化してとか、
みたいなのを成熟度として定めていて、
結構それを多分チームの目標であったりとか、
観測するときの評価ポイントとして、
まずちゃんと定めてたっていうのは、
これはやっぱり自分たちの組織でも、
もしやるってなったら、なるべく真似したいなと思いました。
なるほどね。
これは何でしょうね、いわゆるチャンピオンみたいな制度っていうか、
あったりするじゃないですか。
ありますね。
進めていく人、そういう人は多いんですかね。
それに近しいものは、近しいのかな。
チャンピオンを置いてたかどうか。
それは多分AI推進室みたいなのがあった気がするんですよね。
違ったかな。
AI推進戦略を進めたのは。
やっぱありますよね。
AIオペレーション室とかそういうのも作ってるから。
だから組織というかあるんですね、進めていくところが。
専用の横断組織はちゃんと作ってるんですよね。
じゃないとここまで定義とかってなかなか片手間じゃできないですよね。
ですよね。だからそれをチームごとに置いたのではなく、
組織がいて各部署とかをサポートしていったっていう感じなんでしょうね。
です。
あと2つ個人的に面白いなって思ったのが、
先ほどのAI成熟度の次のページにあるんですけど、
これはエンジニアにフォーカスしてるんですけど、
新しくキャリアを作ってる。
ビジネスリード、エンジニア、スペシャリスト。
なんかビジネスリードというのが聞き慣れないかも。
ビジネスリードとはって思いつつも、
あれなんですかね、結構このAIが出てきて一定のスキルがあると、
横への染み出しって以前よりも容易になってきた感はあると思っていて、
そういったところも込みでビジネスに染み出してきたエンジニアが、
そのプロダクト、ビジネスを引っ張っていくみたいな役割を明確に新しく作ったのかなと思いました。
これやっぱりあれなんですかね、エンジニアの評価制度って書いてあるからそうなのか。
エンジニアがなるものなんですかね。
エンジニアじゃない人がこっちに来ることはなさそうなのかな。
なってもいいんじゃないかなと思いつつ。
どっち側から来てもいい気がしますよね。
これ見た時にちょっと個人的に気になっているのは、
今までで言うPM的な立ち位置は、
どういう役割をこの組織だと期待してるんだろうな、
ちょっと興味深いです。
ビジネス、プロダクトの現場に深く入り込みって書いてあるから、
それを今までやってた人はどうするんだろうっていう。
そう。
じゃあそれをやってた人は、
このビジネスリードエンジニアで言うと、
エンジニアリングもちょっと覚えていってねって話なのか、
より範囲が広い何かをしてるのかみたいな感じなんですかね。
っていうのはちょっと興味深かったけど、
他のキャリアの職能のビフォーアフターってどうなんだろうは気にはなる。
そうですね。
そしてやっぱあれなんですね、
サイバーさんほどではないにしろ、
組織構造の変化とチームトポロジー
どの会社もこうやって評価制度とか、
ラダーだけじゃなくて、
組織そのものの構成とかも今かなり変わってるんですかね、こうやって。
ですよね。
そう、だいぶ変わっている。
多分今年とかはまさにあれですよね。
AIがある前提だったらどういう組織体系、体制にしていくのが、
リソース効率とフロー効率でいいのかみたいなことを考える組織が増えてきそうですよね。
自分はあんまり大きな会社とか大きなチームにいたことないんであれですけど、
チームが小さくなっていく気はしますよね、なんとなく。
なっていく気がしますね。
3、4名ぐらいで十分な気はするけど。
その代わり、多分1領域にしか作用しませんが、許されなくなってくるというか、
よっぽど専門性が高くて、それ用のチームじゃないと結構難しくなってきそうな気もしてます。
チームが増えて、担当範囲も広くなるとなると、
今までの動き方とだいぶ変わる気がするんですけどね。
そうなんですよね。
それがいいことなのかどうかもちょっとまだ分かってないです、僕は。
全然チームトポロジーのあれにのっとった感じにならないのではっていう。
とはいえ、AIをフル活用していくってなった時に、
AIを簡単に使えるような状態にするプラットフォーム提供であったりとか、
あるいはより専門性の高いシステム領域の研究とか開発をするチームって、
でかくなってくるとやっぱり必要だと思っているから、
そこが割とチームトポロジーの哲学というか、あれには合うんじゃないかなと思ってますけどね。
チーム分けはほとんどがストリームアラインドっていうのは同じで、
プラットフォームも必要か。
それはでもかなり組織的にも大きくなっていって、
プロセスもある程度型化できてる組織だったらって感じはしますよね。
そうですね。コミュニケーションパターンはどうだ?
Xアザサービスが増えるか?
が増える気はしますよね。
だって密にやってたらチームの数が増えるから、
すごい爆発しそうですよね、コミュニケーション爆発が起きそう。
なるべくもう素結合にしていきたいってところなんでしょうね、そういうパターンって。
大変そうだな。
ただそれはね、そういうふうに小さいチームをたくさん作れそうになってから考えてもいいかなって思ってます。
チームが増えるということは被るところも多くなるんですかね。
多くなる気がしますよね。多くなりますよね、きっとね。
明確なここから、例えばこの、分かんないけど、
Aプロダクトの一つの機能を見るだけのチームじゃなくて、
このチームはこの機能1,2,3を見ていて、
こっちのチームは機能2,3,4を見ているとか、そういう感じになったりするのかな。
一つの機能を複数のチーム。
どうなんだろう、理想論で言っちゃうと、そこはうまくドメインを分けたいですよね、きっとね。
やっぱり一つの機能を複数のチームで見ているという感じにはならない。
にしないがただしいのかもしんない。
それは責任が分からなくなるからとかそういうことですか。
責任が分からなくなるからとかだと思ってますね。
そりゃそうだよな。
そこを暗黙的に吉田にやれたらそれはすごいんだろうがみたいな感じですよね。
なるほどね。はいはい。
AIエージェントスキルとガバナンスの必要性
っていう話があったのと、もう一つだけ面白かったのが、
バン付けを作って、
バン付け?なんか見たな、横綱とか見えた気がする。
そうそう、25ページ目ぐらいとかですかね。
25ページ、これか。
AIバン付けを作って、誰が横綱レベルでみたいなやつを確か作ってた気がするんですね。
すご。
ある意味緊張感ありそうですよね。
緊張感ありそうだな。
受験とかの呼び子みたいじゃん。
そうそうそうそう。
これをエンジニア組織以外とかにも応用できたりするんだろうか。
レベルはできるか。
レベルはできるけど個人的に思うのは、
AIが出てきたことによって現場のペインポイントの解消の手段が
プロダクトオンリーじゃなくなったと思ってるんですよね。
今までだとプロダクトに落とし込んで
そういうのを使ってもらって
業務効率化しましょうだったと思うんですけど
意外と個人個人、標準化されないような
痛みを伴っている方が圧倒的に多いじゃないですか。
それ系って開発の順番がプロダクトに届いてくるかというと
なかなか届いてくるケースって少ないと思っていて
それを解消できるのってなんだってなった時に
実はそういう痛みって
それこそAIのエージェントスキルを使うだけでも
めちゃめちゃ簡略化できるんですだったり
エージェント使うだけで実は解決できちゃうんですってことが
これからは増えてくるんじゃないかなって思ってますと。
社内にフォーカスして話すんだったら
社内が提供している機関システムだけで解決できないものであったりとか
機関システムで解決されるのを待っている間に
どんどん痛みが溜まってるんですみたいなものって
ぶっちゃけAIで解決した方が実は早いんじゃないのって
僕は結構あると思ってて
それをAIで解決しに行くってなった時に
多分歴史を繰り返しちゃうのが
ちょっと分かってる人が作った画数とか
誰々さんしか分からないお手製なんちゃらですよね
そうそう
きっとAIのエージェントスキルとかって
それと同じ道をたどるリスクは高いと思ってて
昔いた何々さんが作ってたなんちゃらスキルを使うと超早いんですみたいな
っていうのがあるから
そういうところに対してガバナンスを利かせるであったりとか
そういうものを作った時に
社内で管理しやすいプラットフォームに乗せられるみたいなところが
プロダクト開発以外で結構エンジニアがやらなきゃいけないんじゃないかなって
個人的には思ってますね
ガードレールと言わんか
もう最近ハーネスか
ハーネスも最近言わないのかな
最近あんま聞かなくなりましたよね
聞かなくなりましたね
ちなみにみずさん
非エンジニア向けAI教育と事例
非エンジニアの人にAIの使い方を教えたいみたいな
今モチベーションがある感じですか
そんなにない
なかった
教えたいはないですけど
教えないといけないんだろうなっていう危機感はあって
それは必要だと思ってるからやろうかなと思ってます
そうですね
なかなか
ちなみに事例みたいなものはそんなにないですか
自分は探したことないですが
事例は実はちょこちょこありました
どこだっけな
ちょっとパッと出てこないんですけど
社内でそういう人たちに対してAI勉強会をやって
かつその後にそういう
勉強会の中の内容の試験を作って
それにパスするとこういう
例えばクロードチームのこれが使えるようになるとか
なんかデミフィケーションで面白い
そういう系でやってるような事例は
ちょこちょこ出てきてますね
それの行き着いてるとこ見てると
最終的にそういうエンジニアじゃないレイヤーに対しても
Gitとかを教え始めてたりするんですよね
AIが使うからいいでしょうじゃなくて
その使う人たち自身もGitを覚えている
みたいな感じ
でも言われてみると確かに
コマンド自体はAIが叩けばいいでしょうあると思うんですけど
そのバージョン管理の仕組みとかは
多分頭に入ってないと
何やってるのには多分なるじゃないですか
みたいなところを込めて
多分教育してそうだなって思いました
事例見たとき
後で見つけたら貼っときます
どこまで人間側が知るべきかみたいなのって
結構大事なところだと思うんですよね
特にエンジニアでない人に教えるときとかっていうのは
そこまでは必要なのか
なんか面白いですね
そこに関してはあれですよね
その組織がどういう組織を目指していきたいかの
そういうビジョンが明確じゃないと
そこまで力を入れられるかっていうと
難しいですよねきっとね
こういうのも結局ね
自分の組織に当てはめて考えないといけないから
ですです
というところで1回しまった感じですかね
まとめと今後の展望
特にいい感じの結論は出なかった気がするけど
こんなもんでしょう
しばらくこれからはそういう情報に
アンテナを張っとこうかなとは思ってます
うちの会社ではこういうふうにして
AIの使い方が浸透するようにしてますみたいなのは
ちょっと面白そうだから探してみたいですね
ぜひ見つけたら教えてください
そしたらですね
そろそろ締めにしようかなと思っていて
今回はなんだろうこれ
組織でAIをよりうまく使うには
について話しました
ユルテクでは感想や話してほしいことなどを
募集しております
Xでハッシュタグユルテクをつけて投稿するか
Mixi 2のコミュニティまでお願いします
今日はありがとうございました
ありがとうございました