2025期 Q3 表彰

表彰時のセリフ

1分話す枠をもらったので考えていたもの

※実際には緊張して忘れたので、ちゃんと言えていない。

格言: 描いた未来は、"ついで"に仕込む

表彰ありがとうございます。

スライドに書いた「描いた未来は、ついでに仕込む」は、普段僕が大事にしているスタンスを言葉にしたものです。

日々の仕事の中で、「ここ、ちょっともったいないな」とか、「こうすればもっと良くなるんじゃないかな」と思うこと、皆さんにもあると思うんですね。

僕はそういう“描いた未来”を、自分で実行できるサイズに分解して、普段の業務の“ついで”に、こっそり仕込むようにしています。

今回取り上げられたAIエージェントの活用や、大きなシステム改善の取り組みも、そうした仕込みからつながったものでした。

大事なのは、自分の思う課題や描いた未来を、ちゃんと言語化して、実行できる形に落とし込んで、自分から動くことだと思っています。

小さな仕込みをそれぞれが重ねていけば、きっとチームもサービスも、もっと良くなるはずです。

ありがとうございました。

詳細

格言詳細：「描いた未来は、“ついで”に仕込む」

概要

日々の業務の中で感じる課題や改善アイデアを、実行可能なサイズに分解し、普段の業務の“ついで”に小さく仕込んでいくというスタンス。

目指すのは、将来解決したい大きな課題や実現したい未来を、日常の中に紛れ込ませて進めること。

背景・スタンスの要点

日々の業務の中で「もったいない」「もっと良くできる」と思う課題や仮説を、放置せずに言語化・分解する。

特に大きな課題や未来像に対しては、自分が実行できるレベルまで細かく分解し、普段の仕事に「紛れさせる」ように動く。

小さな改善だけでなく、長期的に解決したい本質的な課題の一部を“ついで”に仕込むという意識が大事。

「ついで」の質や量は、自分が関与するプロジェクトの規模や裁量によって変わるため、そこに応じた判断と設計をしている。

具体事例①：AIエージェントの活用

背景: ユーザーレビューページの実装中、AIエージェント技術が大きく進化。

仮説: 「AIエージェントを活用すれば、開発生産性が上がるのでは？」

実行:

要件整理・実装方針の検討・実装分解をAIと協働。

実装も一部AIに任せ、自分はレビューとテスト設計。

結果:

開発の生産性が大幅に向上。

知見をチーム・組織に展開可能な状態に。

kiiの生産性upを数値で作れたので、組織に展開する後押ししやすくなった。

仕込みのポイント:

普段の開発業務に、今後の開発体制改善の実験を「ついで」に組み込んだ。

具体事例②：大規模システム改善の布石

背景: 古い既存システムに対する構造的課題の認識。

仮説: 「開発しやすく修正しやすいシステムへとリプレースすべき」

実行:

管理画面プロジェクト等で新構成を実験的に導入。

カウカモJOURNALにて新アーキテクチャを本格試験。

実績を元に1〜2月に大規模改善を予算化・実行。

結果:

リプレースに必要な合意・リソースを獲得と完遂

仕込みのポイント:

「いつかやりたい改革」を実行に移すため、普段のプロジェクトの中で先に小さく検証を重ねておいた。

メッセージ

大きな未来像や課題も、分解して普段の業務の、ちょうどいいタイミングについでに実行すれば、実現に近づける。

小さな実績が、次のステップ（予算化・プロジェクト化）を引き寄せる。

チームの誰もが「小さな仕込み」を積み重ねれば、サービスも組織も、よりよく進化していく。

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自推薦メモ

取れる気がしたし、数値化手間かかりそうだったので、kiiの方で自推した。

結果として選ばれた。

個人的な感想

AI利用を、実際に推し進めて、数値的にわかりやすいOutputの成果を出している。

この結果を利用すれば、色々AI活用や生産性UP projectを推し進めやすくなる。

自分はAIを一番利用している社内のLead Playerとして、これを作ることを意識してた。

だから、今回自分で分析して、推薦もした。

Outcomeもだしてるのも、goodな点

主な推薦ポイント

今期の難易度の高い開発Projectの達成は予定通りに行いつつ、AI Agent 活用による開発生産性向上の社内の先駆的事例を作ったこと。

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3 Q に実施したこと

cowcamo共通フロントエンド基盤を構築

cowcamo / cowcamo JOURNAL など複数アプリで再利用できる設計

componentやモジュールをapp間で共有できる形にし、保守性と開発速度を両立

会員情報を各サービス間でシームレスに活用（ログイン連携の一部実装など）

ユーザーレビューページを新基盤で開発・リリース

新システムを利用しながらの開発という、不確実性が高い案件を予定どおり完遂

リリース直後に「cowcamo 評判」検索で上位表示 → サービスイメージ向上に寄与

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AI Agent 導入による生産性向上（2/24–3/08 → 3/11–4/12 の比較）

PR 作成数  xx → xx（約 1.5 倍）

マージ済 PR 数 xx → xx（約 1.2 倍）

コミット数  xx → xx（約 2.5 倍）

平均オープン→マージ時間 xx h → xx h（約 65 % 短縮）

※ 新フロントエンド基盤も効き、生産性をさらに押し上げた

⚠️1実際の推薦文では、xxは具体的な数値です。

⚠️2今回は、AI利用の検証や新アーキテクチャやパッケージの利用という不確実性対応もしていて、この結果なので、おそらく以降はもっとOutputの生産性上がると見込んでる。

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Enablement（組織展開）

AI Agent 活用ノウハウを社内で共有

BEが使うレポジトリにもFEの知見codeを実装し、横展開を推進

技術記事で社外へも発信（Zenn）

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総括

新基盤立ち上げと AI Agent 先行導入を同時にドライブし、

「開発スピード × 保守性 × 組織横展開」 の三拍子を実現。

AI 時代の開発スタイル変革を体現した先駆的事例として、推薦したい。