「生成AIのおかげで開発スピードが上がった! 」そんな賛辞の裏側で、現場のエンジニアたちは静かに疲弊しています。「コードを書く楽しみが減った」「AIが生成したコードをひたすらレビューするばかりで神経がすり減る」──。そんないわゆる「AI疲れ」の正体と解消法について、ファインディで数々の組織支援を手掛けるあーやさんにその処方箋を聞きました。

〈お悩み相談メンター〉

(写真)挨拶するあーやさん

あーやさん(ファインディ株式会社 中村綾香氏)
Findy Team+事業部の副事業部長。
ITアウトソーシング、SaaSスタートアップのカスタマーサクセスを経て現職。ビジネスと開発の“橋渡し”をしながら、データに基づいた開発組織支援を提供するプロフェッショナル。エンジニアの“ギブの精神”が大好き。

〈今回の相談者〉


(イラスト)笑顔のツカレタさん

ツカレタさん
エンジニアチームを技術面でまとめているテックリード。
チームのエースとして生成AI活用を推進し、デプロイ頻度を劇的に向上させた実績を持つ。
しかしその裏で「AI疲れ」に直面中。

「魔法の杖」だった AI が、「部下」に変わった日

ツカレタさん:最初、生成AIが出てきた時って、みんなすごくワクワクしていたじゃないですか。「めちゃくちゃいいプロンプト見つけた! 」ってSNSで共有し合ったりして。

あーやさん:まるで、夢のおもちゃが降ってきたようでしたね。

ツカレタさん:どう指示すれば良いものが生まれるか、トライアンドエラーは新しいプログラミングみたいで、純粋に楽しかったんですよ。あの頃は。

あーやさん:“あの頃は”ということは、今は違うということでしょうか……?

ツカレタさん:そうですね。実際に仕事で使うようになると、なんか違うなって。今は、Devinなどの自律型AIエージェントにタスクを投げておきつつ、自分はCursorを複数画面で動かして……って、複数のAIを走らせています。すると僕は、AIが生成したコードをひたすらチェックする、「AIチームの管理人」みたいになっているんですよね。

あーやさん:なるほど。部下が急に何人も増えたような状態ですね。

ツカレタさん:これまでは頭をフル回転させて、仕事終わりは「今日はコードをゴリゴリ書いたなあ! 」っていう能動的な仕事による疲れだったんです。でも今は、AIが生成したコードの微妙なズレを見つけたり、コンテキストが合ってるかを確認したりで、どちらかというと受動的な仕事がメインになってしまって、日々神経を使ってばっかりというか。

あーやさん:分かります。実際、私たちが支援している企業様からも、AIを活用することで開発生産性の数値は上がっているのに、チームメンバーのバーンアウト(燃え尽き)や体調不良の兆候を感じる、という声を聞くケースもあります。

ツカレタさん:やっぱり、うちだけじゃないんですね。でも「AI疲れ」っていっても、自分だって何がどう不調なのか分からないし、我慢するしかなくないですか。

あーやさん:いえ、実はそんなことないですよ! 無理をする前に、開発組織の「健康度」を検知しておけば、いくらでも事前に手を打つことができます。

15クリックで終わる、開発組織の“健康診断”

あーやさん:私たちが提供している開発生産性の可視化・分析ツール「Findy Team+」 には、「サーベイ分析」という機能が用意されています。この機能がチームの健康度をチェックするのにすごく役立つんです。

ツカレタさん:なぁんだ……サーベイですか。あーやさんだから正直に言うんですが、アンケートってめんどくさいんですよね。「忙しいときにいちいち答えてられないよ」「答えて何が変わるんだ? 」って思っちゃうというか……。

あーやさん:ふふ、「書いて終わり」で何も起きないアンケートなら、私も絶対にやりたくないです(笑)。でも、このサーベイは、「エンジニアを守るため」に設計されているんですよ。

ツカレタさん:エンジニアを守る???

あーやさん:はい。このサーベイは、“SPACE”というフレームワークに基づいて、開発者体験を「満足度・活動量・パフォーマンス・効率・協働」という5つの視点で可視化します。

質問項目の例
  • ・バグや障害対応による通常の開発タスクへの影響は少ない
  • ・開発タスクは適切なサイズに分割されていて、レビュー負荷は小さい
  • ・チームにおいて、強い疲労感や燃え尽き感を感じることは少ない

  • あーやさん:このサーベイは、こうした15の質問項目について、5段階評価をポチポチするだけなので、数分で終わります。

    ツカレタさん:うわぁ、確かに、どれも気になっているけど普段は口に出しにくい項目だ……。

    あーやさん:そうなんです! もし、みんなが「良くない」と思っていることがデータで判明すれば、対策も打ちやすいですよね。あるいは、チーム内で評価が真っ二つに割れているならば、その理由をきちんと追究したほうがいいです。ちなみに、「開発者体験に満足している」のスコアが高くて、ほかがとても低いようなら、「チームに対する愛はあるけど、今月はキツかったんだな……」ということまで分かっちゃいます。

    • サーベイ分析のスクリーンショット

      チームサーベイ分析 表示例

    ツカレタさん:あはは、分析結果を見るのにもコツがあるんですね。

    あーやさん:私たちFindy Team+のカスタマーサクセスは、こうしたスコアを一緒に読み解く、開発組織にとっての「かかりつけ医」だと思ってもらえると嬉しいです。

    リモート時代に失われた「温度」を取り戻す

    あーやさん:このサーベイ機能にはもう一つ、私が大好きな効能があります。ツカレタさん、最近チームメンバーに「助かったよ」とか「感謝しかないです」とか、感謝の言葉を改まって言いました?

    ツカレタさん:うっ……いや、メンバーがみなオフィスにいた頃は、「そうそう、あの件、マジでありがとう! 」って直接言えたんですけど、リモートだと、直接のリアクション以外はなんだか恥ずかしいというか……。

    あーやさん:ですよね! リモートが増えたことで雑談の機会が減って、感謝を伝えるハードルが上がってしまっている。これも開発者体験が下がってしまう要因の一つです。なので、このサーベイには、「チームやメンバーに感謝していること」「チームで取り組みたい開発者体験の伸びしろ」などを自由記述できる欄があるんです。

    ツカレタさん:ふむふむ、なるほど。ここに書くんですね。

    あーやさん:意外かもしれませんが、「直接は言えないけどここなら書ける」という方も多いんですよ。たとえば、「自分はいろいろ口出しすぎて、おせっかいだと思われてるんじゃないか」と心配していたエンジニアさんが、サーベイの結果を見て驚いたそうです。「いつも気にかけてくれて感謝しかない」「あのアドバイスでめちゃ助かりました」という言葉がずらっと並んでいたんです。

    ツカレタさん:それは……グッときますね。

    あーやさん:そうやって感謝が可視化されると、チームに「お互いを気にかけ、支え合う文化」が生まれます。個人の作業が分断されがちな時代だからこそ、こういう「体温のあるデータ」が組織の健康を守るんです。

    「書くこと」への未練を、「届けること」への喜びに変えていく

    ツカレタさん:サーベイの良さがすごく腹落ちしました。でも、あーやさん。やっぱり心のどこかで、まだモヤモヤがあるんです。AIにコードを書かせていると、「あれ、自分は今日、何もやってないんじゃないか……? 」って。自分では何も手を動かせていないむなしさがあるというか。

    あーやさん:ツカレタさん、それはエンジニアとしての誇りがあるからこその悩みですね! でも、少しだけ視点を変えてみませんか? 「コードをどれだけ早く正確に書くか」ではなく、「お客様にどんな価値が届いたか」に。

    ツカレタさん:価値、ですか?

    あーやさん:従来の開発組織には、「この機能のおかげで商談が取れました! 」とか「この実装、お客様がすごく喜んでました! 」といったフィードバックが、エンジニアまで届きにくい構造がありました。でも、たとえばファインディの社内には、営業やカスタマーサクセスが、エンジニアに対して積極的にリアクションをする文化があります。「お客様からお礼をもらったよ」とキャプチャで伝えたり、売上にどう繋がったかを共有したり。こういう声がエンジニアの耳に届けば、「自分がAIを使って素早くリリースしたおかげで価値を提供できたんだ」って実感できるのではないでしょうか。

    ツカレタさん:なるほど……。AIはあくまで手段で、その先の「喜んでいる人」が見えれば、別の達成感は得られるかも。

    あーやさん:その通りです! AIにコーディングを任せることで、「さらなる価値を提供するために、今、何に着手するのが一番大事か? 」という問いに集中できるようになります。企画や価値設計のプロセスに、これからの新しい仕事の楽しさが待っているはずですよ。

    ツカレタさん:いいですね。楽しみながら仕事したいですもんね。自分がノッてるときの方が、AIもうまく動かせるような気がするし。

    あーやさん:そうそう。結局、「人間が働きやすい環境」は、「AIが働きやすい環境(=高品質なコードを生み出せる環境)」でもあるんです。まずはサーベイでご自身のチームの健康状態をチェックして、ツカレタさん自身がご機嫌に働ける環境を作っていきましょう!

    ツカレタさん:まずはメンバーへの「ありがとう」を伝えるところから始めてみます。あーやさんに相談してよかったです。今日はありがとうございました!


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