太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援

数社のSaaS企業で技術責任者を経験｜経営者のための「技術と組織の参謀」｜採用・技術選定・組織崩壊の火消しが得意｜フリーのCTO顧問として技術顧問やってます（月20万円/月2回MTG） | 意思決定の背中を押してほしい経営者の方、DMで30分壁打ちしましょう

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

【CTO顧問の概要を紹介します】

・経営チームの中に、技術を理解できる人材がいない。
・採用では候補者の実力が見極めきれず訴求も感覚頼り
・どんな開発体制が自社に最適か判断できない。

CTO顧問は、経営と開発のあいだをつなぐ戦略的ブリッジとして、月額で伴走するサービスになります。

🔹 ① 経営に技術をインストールする
意思決定にエンジニアリングの視点を加えることで、「何ができるか」「どこまで投資すべきか」を明確化し、経営判断の精度とスピードを引き上げに貢献する。

🔹 ② 採用の評価軸と訴求軸を最適化する
スキルだけを見ない。カルチャーと成長ポテンシャルを含めた採用の仕組みを構築し、候補者にも刺さる採用を設計します。

🔹 ③ 開発チームを自走型へ変革する
属人化を防ぎ、学びが循環するチームへ。短いサイクルで試し・学び・改善する文化を根づかせて開発スピードと成果の再現性を最大化します。

「導入のメリット 」

✅月額制で柔軟に導入できる経営伴走型サポート
✅初期費用ゼロでリスクを抑え、すぐに実行フェーズへ
✅雇用契約ではないため、解約・切替もスムーズ

ただのアドバイザリーではなく経営、現場にも参画し、エンジニア組織の成長に協力させてもらってます。

📩 詳細はDMにて共有させていただいております。
ご興味ある方はDMからお願いします！

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

採用面接で双方が建前を並べた結果、入社後に「思っていた仕事と違う」が起きる。この問題は面接の設計で防げますね。時間軸・課題・スキルのすり合わせを入社前に終わらせているかどうかは、定着率の分岐点です。
https://t.co/VqysWs7wdw

[コニシ/最強のN0.2（CXO)と共に @honesty_saiyou]

採用面接でよくある光景。「ビジョンに共感」「長期で貢献」「成長環境を求める」「年収を上げたい」。
個人のおかれる環境は様々、ライフステージの変化もある、全ての理由がとても健全だと思う。建前も大切、ビジョン共感はとても大切、成長も大切、報酬もとても大切。

その上で時間軸（いつまでに何を得たい、提供できる）、課題とスキルがお互いにマッチしているのか、上記の優先順位をお互いに提供できるのか、企業側が大切にしたいことも理解できているのか（組織で動く以上ビジョン共感は必須だと思う）などを、きちんとすり合わせ、入社だけがゴールではなくその後の期待値と実態の合意をとれること、それが大切な気がします。

[しょうパパ @Meizing2Gen]

業務課題ってのを
うまく伝える技術がない人もチラホラ

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

AIが普及するほど、指示待ちのメンバーが多い組織は機能しなくなります。オーナーシップを持つ一人がAIを使って三人分の仕事を回す時代に、人数を増やす採用戦略は機能しません。

採用で見るべきは経験年数やスキルではなく、不確実な状況で自分で判断して動いた経験があるかどうかです。仕様が決まっていない中で動けたか、誰にも言われず問題に気づいて動いたか。この問いへの答えにオーナーシップが現れますね。
https://t.co/PyPmwpVhHS

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

https://t.co/0NtJgqkp6r

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

SaaSにAI機能を追加するとき、最初に決めるべきことは「どの業務課題を解くか」です。AIを入れること自体が目的になると、使われない機能を作ることになります。既存ユーザーが最も時間をかけている作業を特定し、そこをAIで削減できるか検証する。この順番がAI機能企画の起点です

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

開発組織が健全に機能している状態には共通点があります。問題が起きたとき、誰かに言われる前にエンジニア自身から報告が上がってくることです。逆に、経営者が聞きに行かないと何も出てこない組織は、情報が滞っているサインです。報告の流れを見るだけで、開発組織の状態はある程度わかります。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

エンジニア採用で予算を抑えながら質を担保する方法があります。成約報酬型のスカウト媒体を使いつつ、XやYOUTRUSTで直接アプローチする併用戦略です。いずれの媒体も、社長自ら継続してスカウトを送り続けることが前提です。採用は媒体の問題より、経営者がどれだけ本気で動くかで決まります。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

ROIの合わない技術投資に共通するパターンがあります。「将来のために必要」という理由で進める開発です。将来の備えは必要ですが、事業の成長が止まっている状態での先行投資は回収できません。技術判断の基準は「今の事業フェーズで、この投資が半年以内に効いてくるか」に置いてください。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

構想段階で技術的な実現可能性を確認しない会社は、開発の終盤に問題が集中します。スケジュールの遅延、予算オーバー、仕様の大幅変更。これらは運が悪いのではなく、開発前の確認が足りなかった結果です。構想を固める段階に技術視点を入れることが、最も安価なリスク管理です。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

「採用したいタイプがシフトしていく」という指摘はエンジニアだけの話ではありませんね。前提条件が揃わないと動けない人は、職種を問わずAIで代替されていきます。自分で問いを立て、情報を集め、判断して動ける人の価値が上がる。この変化は採用基準だけでなく、社内の評価基準も見直す必要があると思います。

[杉本啓 @sugimoto_kei]

AIが広がるとジュニアエンジニアの採用が減るという。
知識豊富でも「僕の仕事の前提条件を明確にしてください。出ないと仕事になりません」と言っちゃうタイプは、確かに要らなくなるよね。AIで代替できる。
一方で、自分で考えてAIに問いを発し、物事を組み立てていくひとなら、ジュニアでも、AIと組んでシニアを凌駕する仕事ができるようになりそうだ。そういうひとは採るよね。
要は、採用したいタイプがシフトしていくってことじゃないかな。

[ぐらめる｜フリーランスSREエンジニア @gla_mel]

同意です。実際に使ってみました。

スライド資料を作るとき、
最初はClaude Codeでやっていました。

でもデザインの一貫性がなかなか出ない。

Claude Designに切り替えたらかなり改善しました。

デザインシステムが崩れにくいし、
チャットで修正指示もできる。
手動で細かい調整もできる。

一点だけ注意。

まだプレビュー版なので、
pptxやpdf出力は実用レベルではない印象でした。

今のところは
HTML出力
↓
ブラウザ拡張でPDF化
が安定しています。

スライド作成も、
「作る」より「直す」が中心になるのかもしれない。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

SaaSで既存顧客の単価を上げるには、プラン設計の段階で機能を3つに分ける必要があります。「全員に使わせる機能」「もっと使いたい人向けの機能」「業務に深く組み込みたい企業向けの機能」。この3層を意識せずに機能を作り続けると、単価を上げる構造が生まれないまま開発コストだけが積み上がります。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

AIを使いこなせない人に共通しているのは、任せるタスクを思いつけないことだという視点は同意です。経営者やビジネス職が最初にすべきことはツールの習得ではありません。自分の業務の中で「毎回同じ手順を踏んでいること」を一つ特定することです。そこがAIエージェント活用の起点になります。https://t.co/R6cORZTiEn

[広木 大地/ エンジニアリング組織論への招待 @hiroki_daichi]

AIエージェントが使いこなせない人の多くは、リテラシーの問題ではなく、「そもそもエージェントに任せられるタスク」を思いつけていない。

ローカルPCでの複数ツール連携や、数時間かかる繰り返し作業は、従来「手作業でやるもの」と認識されてきた。そこに委譲する発想自体が生まれにくい。新しい自動化ツールの普及に必要なのは機能拡充だけでなく、「こういうことができる」というユースケースの提示と、認知の再構築を促す仕組みだ。

ツールではなく、想像力が壁。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

@megumiya_ooura おっしゃる通りです！

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

あるスタートアップがサービスをリリースして3ヶ月後、顧客データが外部に漏洩しました。原因はパスワードの管理設定が初期のままだったことです。セキュリティ対策は難しくありません。経営者が最低限知っておくべきことは「誰がどのデータにアクセスできるか」を管理する仕組みがあるかどうかです。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

Claude Designが面白いのは、デザインツールでありながらClaude Codeとシームレスにつながる点です。会話でプロトタイプを作り、そのまま開発に渡せる。これはデザイナーだけでなく、エンジニアリソースが限られるスタートアップにとって、開発スピードを上げる現実的な選択肢になります。

[AI Edge @aiedge_]

https://t.co/cMBOzdLVfN

[平山耕司 | TAKE A 取締役エンジニア × 共同創業者 @hirayama_takea]

これ痛いほどわかります。営業が約束した機能と実装状況がずれる事故、僕も当事者になったことがあります。誰が何を約束したかが技術側に届く仕組みがないと起きるんですよね。GTMと開発を同じ情報の上に乗せるのが地味に効きます。

https://t.co/UNKP7OK6fN

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

GTM戦略を技術開発と切り離して考えると、必ずどこかで詰まります。顧客への提案内容とプロダクトの実装状況がずれる、デモで見せた機能が実は未完成、リリース後に想定外の改修が発生する。これらを防ぐには、GTMの計画段階から技術的な実現可能性を確認する仕組みが必要です。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

権限なしで組織を動かす仕事の本質は、相手が自発的に動きたくなる状態を作ることです。課題とリスクを見える化し、判断基準を絞り、背景と目的を伝える。これは管理ではなく設計の仕事です。PMOが機能するかどうかは、まさにこの設計ができるかどうかにかかっています。https://t.co/5zjxZCM7cM

[わんこPM @dx_saru]

PMOの難しさは「自分では決められない・動けない立場なのに、プロジェクトを動かさなければならない」こと。

そのためには、腹落ちさせたうえで、相手が自ずと答えを見出していけるようなアプローチが必要。

調整力が甘いと起きること
・決まらないまま時間だけ過ぎる
・依頼しても動いてくれない
・結局PMOがこっそりやってしまう

PMOとしてやるべきこと
・状況の見える化。課題、リスク、タスクと担当者の明確化
・論点や判断基準を絞って決めやすい状態を作る
・背景、目的を伝え納得してもらう
・頼みっぱなしにしない
・現場のキーパーソンと日頃から関係構築する

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

営業・CS・開発の組織体制を設計するとき、技術視点が抜けると後から必ずズレが起きます。CSが顧客から受けた要望を開発に渡す仕組みがない、営業が約束した機能が実装されていない。CTO顧問が組織設計の段階に入ることで、技術・営業・CSの情報が正しく循環する体制を最初から作ることができます。

[太田：CTO顧問｜SaaS立ち上げ支援 @ctosaas]

AIエージェントの導入で成果を出している企業と出していない企業の差は、ワークフローを再設計しているかどうかです。デモでは動いてよく見えても、既存の業務フローにそのまま乗せるだけでは機能しません。どの工程にエージェントを入れ、人間が何を担うかを設計することが、導入より先に必要な仕事です。

[Shin丨AI×プロダクト開発の専門家🤵🏻 @shin_sasaki19]

「AIエージェントを入れたのに思ったほど効果が出ない」という声が、2025年に入ってから一気に増えました。マッキンゼーが先日公開したレポート『One year of agentic AI（エージェンティックAIの1年）』が、まさにこの違和感を真正面から扱っていて非常に面白い内容でした📝

50を超えるエージェント開発案件の現場から得られた教訓として、以下の6つが挙げられています。

1. 主役はエージェントではなく「ワークフロー」である
2. エージェントが常に正解とは限らない
3. 「AIスロップ」を防ぐには評価設計に投資せよ
4. 全工程を追跡可能にせよ
5. 最高のユースケースは「使い回せる」ユースケース
6. 人間は不要にならない、ただし役割と人数は変わる

1. 主役はエージェントではなく「ワークフロー」である
これが最も重要なポイントです。多くの企業がエージェントというツールそのものに注目しすぎて、肝心のワークフロー全体を見落としていると指摘されています。デモでは見栄えがよくても、業務フローが変わらないなら成果も出ない。逆にうまくいっている事例は、人・プロセス・テクノロジーの全工程を再設計しているとのこと。

2. エージェントが常に正解とは限らない
意外と見落とされがちな視点でレポートでは『業務がルールベースで反復的なら自動化、構造化されてないが抽出系なら生成AI、判断や創造性が必要なら生成AI、多段階で変動が大きいタスクこそエージェント』という棲み分けが明示されていました。低分散・高標準化な業務にエージェントを入れると、むしろ複雑性と不確実性が増すだけというのは、現場感覚に合致します。

3. 「AIスロップ」を防ぐには評価設計に投資せよ
個人的に最も刺さった部分でした。『エージェントの導入はソフトウェアの展開というより新人採用に近い』という言葉が出てきます。明確なジョブディスクリプションを与え、オンボーディングし、継続的にフィードバックする。グローバル銀行のKYC業務では、エージェントの判断が人間と食い違うたびに論理ギャップを特定し、判断基準を磨き直し、テストを再実行するという地道な運用がなされていました。

4. 全工程を追跡可能にせよ
エージェントが数十、数百と増えていくと、どこで何が間違ったのか追えなくなる。あるリーガルテック企業では、ワークフローの各ステップをトラッキングしていたおかげで、精度低下の原因がアップストリームのデータ品質にあると即座に特定できたそうです。

5. 最高のユースケースは「使い回せる」ユースケース
IT投資の永遠のテーマである『再利用性』の話です。タスクごとに専用エージェントを作ると、結局重複と無駄が膨らむ。データ取り込み、抽出、検索、分析といった共通動作を持つエージェント部品を中央集約しておくことで、本質的でない作業の30〜50％を削れるという数字が出ていました。

6. 人間は不要にならない、ただし役割と人数は変わる
個人的にもこれは強く共感します。人間の役割はなくなるのではなく『精度の監督、コンプライアンス、判断、エッジケース対応』にシフトしていく。ある損保会社では、レビュアーがAIの要約を素早く検証できるよう、ハイライトや自動スクロールといった視覚的UIを作り込んだ結果、ユーザー受容率が95％近くに達したそうです。

総じて感じたのは、エージェンティックAIは『魔法の銀の弾丸ではなく、地道な業務設計と評価設計の総合格闘技』だということ。導入したのに成果が出ない企業と、着実に成果を出している企業の差はここにあるのだと思います。プロダクト開発に関わる方は必読の内容でした。