ID:1926さん

## 概要 全社員200名をターゲットにしたプロジェクト。 ChatGPT リリース直後からプロジェクト立ち上げを実施。 利用して貰えるか不明な段階では全社員にChatGPTの有料アカウントを発行することが難しかったことから、APIを利用した社内向けの生成AI利用プラットフォームの整備を実施した。 ## 進め方 初期段階は Slack の BOT から開始し、ユーザーの利用状況やフィードバックを元に Web アプリケーションを用意した。 単独で企画から運用、利用頻度向上のアクションまで全て単独で行っていたことから、最終的には負担を経験するために OSS の LibreChat を社内向けにカスタムした物を利用する方向にシフトし、現在も継続して利用している。 利用実態を向上させるために、各チームに「生成AI利用推進担当」を配置し毎週各担当とMTGを行いながら利用実態の改善を積み重ねた。 ## リザルト 2024年末時点では月あたり全社員が月あたり20回生成AIに問い合わせている状況を達成、2025年末では全社員が月100回以上かつWAU100％を達成。 LibreChat上に構築した業務補助AIエージェントは全社員の9割以上が継続的に利用しています。

社内向け生成AI利用プラットフォームと並行して進めていたプロジェクト。 各チームに生成AI推進担当を選出して貰い、1対1でコミュニケーションを取りながら「各チームで求められているAX」を抽出し、単独で実装・展開・運用を行った。 生成AIを的確に利用する事で、1年間で約100件の生成AIの業務への組み込みを実現した。 主要な成果は以下の通り。 * 画像生成アプリ * 動画生成アプリ * 音声生成アプリ * スライド自動生成 * 朝一の予定確認と準備れのレコメンド * SNS運用補助スクリプト生成 * 顧客のSNS投稿情報からのCEP抽出アプリ

所属部署責務は全社対応がミッションであったが、元CTOとして継続的に開発組織へのサポートも行った。 CTO時代に組成したPM方面ではなくスペシャリスト方面を志すメンバーを集めたTech会という組織を経由し、開発メンバーへの生成AIの導入及びスキルアップを実施した。 主な実績は以下の通り * GitHub Copilot全開発メンバーへ導入（Cursor、windsurf移行に伴い廃止） * Cursor 導入（後に Claude Code へ移行） * Windsurf 導入（後に Claude Code へ移行） * Devin 導入 * Claude Code 全開発メンバーへ導入 * AI道場（生成AI利用スキル育成の為のテストとコンテンツを用意し完了状況を評価指標に導入） * 生成AIの利用事例のエンジニア間での共有を評価指標に導入

数年間、教育リソースがないことや失敗したときのリスクが中途採用よりも大きいことから新卒採用を行っていなかったが、求めるエンジニアとしてのスタンスと必要な技術スタックを満たした中途エンジニアの安定的な採用は難しいと判断し、マインド面が自社にフィットしているプログラミングに対してアレルギーのない人材を採用・教育することにした。既存エンジニアからは教育リソースや現場配属後の負担を理由に反対されたが、将来的な懸念をしっかりと共有し不安点を払拭するための研修プランを立案することで同意を得て実行に移した。 新卒採用のノウハウがまったくない中での採用だったため、初期は思ったような結果を残すことができなかったが。 MeetUp を企画したり、募集のタイトルやJDを随時改善していくことで、面接などをすべて担当し採用予定人数を達成することができた。 その後、新卒エンジニアの教育担当も自身で行い、座学ベースではない実践型カリキュラムを策定し実際の現場での開発工程に近い形で小規模なアプリケーションを全員がそれぞれ開発できるよう半年程度トレーニングを行った。昨今の事情からすべてのトレーニングはリモートで行ったがチャットによるテキストベースのコミュニケーションでは進みが悪かったことから、バーチャルオフィスを導入して音声による質問や相談がしやすい環境を整備し進捗を大きく改善することができた。（その後、研修での効果が大きかったことから全エンジニアでバーチャルオフィスを利用する体制に移行した）結果として、新卒エンジニアが現状自社で大きな収益を上げているプロダクトのコア部分のイチから簡易実装する経験を積むことができた。また、プロダクトを開発していく上で本来やるべきであるが、自社では行えていない取り組みに関しても研修中は実施することを徹底し、各プロダクトに配属されたあともそれを継続するのが当然であるという教育を行うことによって、今後エンジニア全体で行う様々な改善を実施する際に実働してもらえる人材としての教育も成功した。 実践型の研修を行ったことで受け身ではなく自分で考えてアクションを起こすことのできる新卒エンジニアの育成に成功し、現場に配属されたあとの受け入れ先エンジニアの負担減少及び早期立ち上がりが実現でき配属から数ヶ月おきに行っているヒアリングで良い評価を得ている。また、今回の成功をうけ次年度以降も新卒採用を継続して行うことが決定し組織組成の戦略に取り入れることに成功した。 2021年から2026年まで継続中。

Why 組織全体でのコーディング側の設計方針が明文化されておらず、コーディングの方針が統一されていない問題があった為、明文化と理解を助けるためのサンプルプロジェクトを用意する必要があった。 ビジネスサイドの一部のメンバー内で予算は取れなさそうだが、小さな売り上げに繋がりそうな要望があったので丁度良いのでサンプルプロジェクトの題材として選定した。 What 各種SNSのアカウント情報ページをクロールし、必要な数値をトラッキングする。 How 運用が軌道に乗った時点で若手エンジニアに運用を引き継ぐためと社内で多くのエンジニアに出来る限りローコストで内容を理解して貰うため、社内で広く使われている言語として PHP を、Webアプリケーションのフレームワークとして Laravel を採用した。 ミニマムプロダクトではあるが、目的がコーディング方針のサンプルであるため設計は中規模以上のプロジェクトを想定したものになっている。設計（コーディング方針）はClean Architectureを元に、Laravelの仕様や組織内のエンジニアに理解しやすいようにするという方針を元に決定した。あわせてコーディング方針の文書資料をサンプルプロジェクトを元に記述して日本・ベトナム両拠点に対して展開した。 リリース及び展開後も、各メンバーから方針に関して質問があった際は作成した文書とプロジェクトのアップデートを行い周知を行っている。

Why Twitter側の仕様変更により従来利用していたAPIが廃止されることになった。そのため新しいAPIへの乗り換えとサービスの提供方式を変更する必要が発生し、事業が順調に成長したことからより大きなトラフィックに耐えられるようにする為、より多くのユーザーにとって使いやすい物にする為にフルリプレイスを行った。 What 既存の無料APIを用いて構築していたサービスを有料APIを利用する形式に変更した。UIも刷新し、社内の運用メンバーだけでなく顧客側の運用担当者が利用することを前提として利用者が迷わないデザインを心掛けて開発を行った。また、リプレイスを機にこれまで単独で開発から保守まで行っていた体制から、開発チームを新たに立ち上げ自身は技術面と仕様策定時のサポートに回る事が決まっていた為、開発と並行して引き継ぎの準備を進めた。 How 既存のプル型のサービス提供方法から、Twitter側からのPushを受けてサービスを行う形式への変更を行ったり、パフォーマンスの更なる向上とスケールアップに対応する為EC2上に構築したMySQLからAuroraへの移行を行った。 Result ベースがあったとは言え、フルリプレースを一月半で完了させたこと自社運用体制から顧客に対して月額のセルフマネージドでのサービス提供を可能にしたこと、売り上げが堅調に推移していることから2018年上半期の全社MVPを獲得。

Why Twitter社がインスタントウィン形式のキャンペーンの拡販をはじめた際、提供しているサービス内容と価格帯を直接聞く機会があり、標準的に提供されているAPIを利用することで全く同種のものを作成する事が可能であり、また単独で開発することにより開発費用を抑える事でより安価に提供できる可能性が高いと判断して企画を立案し承認を受けて開発を開始した。 What Twitter社が拡販していたインスタントウィン形式のキャンペーンを行う事ができるツールを開発した。開発終了後は社内に対して作成したツールの機能説明を行い、ビジネスメンバーから案件化する為に必要な機能のフィードバックを得て対応し本稼働を開始した。 How 本形式のキャンペーンは瞬間的に大量のアクセス及びリクエストを発行する事が有るため、各処理を適切な粒度のキューに分割する事で処理の遅延を防ぎ高いパフォーマンスを発揮できている。また、価格によって市場優位性を握る為に単独且つ高速で開発を行い、開発にかかるコストを極限まで圧縮した。 Result 自社で初のマーケットインプロダクトの企画立案かつ、企画から開発までを単独で行ったことにより2017年度下半期の全社MVPを獲得した。

Why SNS上でのマーケティングを行なっている企業だが、インスタグラム上の情報を収集したり分析したりするツールを自社内で保有しておらず、外部に委託している状態だったのを内製化しロングスパンで見た場合の経費の削減や、需要に合わせたカスタマイズを円滑に行いたかった。 同時にインスタグラム関連のツールを開発する事で、社内でのインスタグラム関連の相談をシステム側で受けられる体制であることをアピールしたかった。 What インスタグラム上でのキャンペーン補助や、アカウントの運用レポート補助、営業活動に必要なデータ分析などが行えるツールを開発した。 作成したツールに関する広報のため、全社的な会議などでツールの機能に関するプレゼンを行なったり、利用者を集めてのヒアリングを実施して機能改善に努めた。 How 運用が軌道に乗った時点で若手エンジニアに運用を引き継ぐため、社内で広く使われている言語として PHP を採用し、Webアプリケーションのフレームワークとして Laravel、フロント側は vue.js を採用（分析結果の表示には D3.js を採用）、デザイナーがアサインされていなかった為 AdminLTE を採用して工数を削減し、主にインスタグラムAPIを利用して収集した情報を使ってサービスを提供するものを作成した。その際、PHPに使いやすいインスタグラムAPIラッパが無かったため自作し Github 上に公開し、Packagist にも登録しています。 開発規模は3人月、開発メンバーは一人で企画から運用保守まで一貫して担当しています。 既に社内で実用されており、キャンペーン運用や営業活動に必要な情報の収集ツールとして広く使われています。

Why SNS上でのマーケティングを行なっている企業だが、Twitter上の情報を収集したり分析したりするツールを自社内で保有しておらず、外部に委託している状態だったのを内製化しロングスパンで見た場合の経費の削減や、需要に合わせたカスタマイズを円滑に行いたかった。 What Twitter上でのキャンペーン補助や、アカウントの運用レポート補助などが行えるツールを開発した。 作成したツールに関する広報のため、全社的な会議などでツールの機能に関するプレゼンを行なったり、利用者を集めてのヒアリングを実施して機能改善に努めた。 How 運用が軌道に乗った時点で若手エンジニアに運用を引き継ぐため、社内で広く使われている言語として PHP を採用しつつ、それまで社内フレームワークで行われていた開発を社内向けである事や今後の採用戦略に絡めてLaravelを提案し実際に採用された、Webアプリケーションのフレームワークとして Laravel、フロント側は jQuery を採用、デザイナーがアサインされていなかった為 AdminLTE を採用して工数を削減し、主にTwitterAPIを利用して収集した情報を使ってサービスを提供するものを作成した。 開発規模は7人月、開発メンバーは自分とジュニアメンバーの二人で、主に企画や要件定義・運用保守を担当し、設計やコーディング・テストに関してはジュニアメンバーに任せつつレビューを行いながら開発を進めました。 既に社内で実用されており、リツイートやハッシュタグをつけての投稿を条件としたキャンペーンのバックボーンをメインで担いつつ、営業活動に必要な情報の収集ツールとして広く使われています。

Why PHPでのWebアプリケーション開発のリハビリを目的として、Twitter上の情報を収集して分析するツールを個人的に開発していたが、分析結果が営業活動に利用できるのではないか？と思い提案したところ採用された。 What TwitterのAPIを利用して収集したデータを mecab や cabocha で分析し、dotを用いてビジュアライズして結果を表示するツールを開発した。 How 運用が軌道に乗った時点で若手エンジニアに運用を引き継ぐため、元々個人的に開発していたコードを元にして、社内で広く使われている言語として PHP を、Webアプリケーションのフレームワークとして Laravel を採用し、分析結果の表示には dot 言語を利用する事で複雑な分析結果の表示をできる限り工数をかけず、エンジニアではない他の社員にもわかりやすい形で実現した。