AI時代に抱える開発組織の新たな悩みを徹底解説! ―「レビュー疲れ」「品質不安」「見えないROI」

あーやさん：本日はお集まりいただき、ありがとうございます! ファインディの「あーや」です。

ミエナイさんとヒンシツさん：よろしくお願いします!

あーやさん：とんでもない! 私、長年カスタマーサクセスをして気付いたのですが、たくさんの“モヤモヤ”こそが、"伸びしろ"なんですよ。AIという大きな波が来て、皆さんも戸惑いや、「面白い! 」という気持ちが入り混じっているかと思います。今、どんなことに悩んでいるのか、ぜひ率直に教えてください。

あーやさん：では早速ですが、現場でエンジニアチームを技術面でまとめているツカレタさん。最近の調子はいかがですか?

ツカレタさん：ようやく、うちのチームもAIツールを本格導入しまして、確かにコードが生成されるスピードは上がりました。新しい機能や修正をどれくらいの頻度でユーザーに届けているかを示すデプロイ頻度も、体感で2～3倍くらいにはなっている気がします。

あーやさん：おおっ、それは素晴らしい成果ですね!

ツカレタさん：ただその分、メンバーがAIに書かせたコードのレビューが、ほとんど僕のところに回ってくるんです。AIが書いたコードって、一見よさそうに見えて、微妙にズレていたり、冗長だったりするんですよ。だから余計に大変というか……。それから、昔は自分が手を動かして「これだ! 」というコードを書くのが楽しかったのに、最近はその楽しい時間もなくなってしまって……。

ミエナイさん：あー、それ、すごく分かります。うちのチームの若手からも「コードを書くよりレビューしている時間の方が長い」なんて声があったり。

ツカレタさん：ですよね! あとは、プロンプトエンジニアリングも、指示出しの上手い・下手が大事みたいで、なんだかAIの面倒を見てるようで、気疲れします。

あーやさん：なるほど、ツカレタさん、ありがとうございます。エンジニアの役割が、"手を動かすプレイヤー"から"AIをマネジメントするリーダー"に変わりつつあるということは、今、多くの現場で起きていることだと思います。
今までとは違う役割を求められれば、そりゃ疲れますよ! でも、「作業」としてのレビューは辛いですが、さらにその先、「“顧客価値”を最速で実現するリーダー」という視点に立てば、別の楽しみが見えてくるかもしれません。この「エンジニアの役割転換」という課題については、次回でじっくりお話ししましょう。

あーやさん：続いて、VPoE（技術部門のマネジメント責任者）というお立場のミエナイさんはいかがでしょう? 経営視点だとまた違ったプレッシャーがあるかと思います。

ミエナイさん：そうですね。「AI活用はどうなってる?」「AI導入の効果をROI（投資対効果）で示せ」と毎日詰められています（苦笑）。AIツールのコストも、今はお試し価格でしょうから、この先どんどん上がっていくと考えています。その事も踏まえて、数字で判断していかなきゃいけないですよね。

あーやさん：そうですね。ROIを数字で示すプレッシャー、現場では本当に大きいですよね。

ミエナイさん：どれくらいAIのおかげなのか、どこまでを目指せるのか、もう少しはっきりさせたいんです。さらに、活用についても「現場で誰がAIをどう使っているか」見えにくいことが問題だと考えています。 ツカレタさんのチームのようにAIをどんどん活用している人がいる一方、たぶん、ぜんぜん使っていない人もいるはずなんです。

ツカレタさん：あー、確かに、現場では活用度の差が激しいですね。ナレッジのシェアなんて、とても追いついていないです。

ミエナイさん：だから、他社さんはどうやってるのかを聞きたくて、この場に来ました（笑）。どの業務にどのAIがフィットするのか、どれくらい活用されているのか。「活用状況」が可視化されないと、現場のサポートもこのまま投資を続けるかの判断さえもできない。見えないことだらけで困っています。

あーやさん：ありがとうございます。実は、「他社さんはどうやってる?」は、最も多くいただく質問の一つです。活用状況が見えにくいことは、開発組織でのAI活用を推進する上で最大のネックになりますね。

あーやさん：それでは最後に、EM（エンジニアリングマネージャー）のヒンシツさん。現場と経営、両方の視点をお持ちかと思いますが、いかがですか?

ヒンシツさん：お二人の話、うなずくことの連続でしたが、私はとくに、AI活用の結果生まれたもの、つまり「AIが生成したコードの品質」が心配で心配で……。

あーやさん：品質、ですね。

ヒンシツさん：AIって「銀の弾丸」とか「魔法の杖」みたいに思われがちじゃないですか。経営層も、「AIに頼めばポンと完璧なものを出してくれる」と思ってそうな節がある。でも実際には、一貫性のないコードや、将来的にメンテナンス性が著しく悪化しそうなコードが紛れ込んできます。

ツカレタさん：よく分かります! 長期的な運用を考えていないコード、ありますよね。

ヒンシツさん：今はスピードアップで喜んでいますけど、このままAIが生成したコードを野放しにしたら、1年後に「AIが作った技術的負債」の山ができて、結局、今よりひどいことになるんじゃないかって……。

あーやさん：とても大切なご指摘、ありがとうございます。やはりAIも人間もコンテキストを全て読み取ってくれるわけではないので、「人間が見てもAIが見ても理解しやすいようにする」ことに尽きると思います。適切なドキュメント化やリファクタリング、そして「ガードレール」として機能するテスト環境の整備など、「人間が開発しやすい環境」を整えることが、AI時代にはいっそう重要です。たとえば、AIを「新人」だと捉えて、オンボーディングする環境を整えてあげるような視点が、品質担保にも直結していきます。

あーやさん：皆さん、今日は“モヤモヤ”の打ち明け話をありがとうございます。まず安心してほしいのは、「悩んでいるのは一人じゃない」 ということ。お三方と同じように、日本中の開発組織が、AIの登場という大きな変化に戸惑いつつ、試行錯誤しています。でも、不安のすぐ隣に、面白さがあるのが、今だと思います。だって、AIのカンファレンスに行くと、「あのAIツールをこうやって使ってる」って、みんなキラキラした目で語り合っているんですから。AIという大きな波を純粋に楽しめるようにするために、これから一緒に考えていきましょう。

ツカレタさん：そう言ってもらえると、少し、気が楽になります……!

あーやさん：よかったです! 「次回はAI疲れとエンジニアの役割転換について掘り下げます。合わせて、「開発生産性」を可視化するツールのFindy Team+、「顧客のインサイト」を開発に繋げるツールのFindy Insightsがこれらのお悩み（課題）解決にどう役立つのかについても合わせて解説します。次回は、「AI疲れとエンジニアの役割転換」について、詳しく掘り下げていきましょう!