葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア

ハイヤールー（ | Ex-ディー・エヌ・エー AIエンジニア, メルカリ TechLead | エンジニアのスキルが正当に評価される社会を実現すべく、2020年12月に共同創業。エンジニア採用に関するノウハウひたすら呟きます。

[HireRoo | AI協働力を可視化する、唯一のコーディング試験サービス @HireRooinc]

「AI時代におけるスーパーエンジニア」は雲の上の存在ではなく、意外と身近なところにいる？

AI時代で10倍の成果を出すようなスーパーエンジニアの特性と、見極め方について #QiitaConference でハイヤールー代表の葛岡が話した内容を公開します！

ぜひご覧ください！！
https://t.co/j6OWofiYjR

[Shunya Kimura @kimuras]

本日6月1日、メルカリのCHRO兼CAIO（Chief AI Officer）に就任しました。

これまでCTOとしてAI活用の推進を担ってきましたが、ここ半年ほど、AI-Nativeを抜本的に進めるには、組織変革を並行しておこなわなければならないと痛感していました。

そこでこの度、CAIOとして全社のAI活用の戦略と推進を引き続き担いつつ、それを根本から実行するための組織変革をCHROとして進めていきます。

AIのリスクを認識し、これまでHRが作り上げてきた組織をリスペクトしながら、大胆に組織変革を起こしていけたらと思います。

まだまだAI-Native Companyになるためにはやらなくてはいけないことがたくさんある！今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

■プレスリリース https://t.co/BJF9pBo47B

■mercan(インタビュー記事): https://t.co/qtX8CC79EQ

[株式会社メルカリ @mercari_inc]

メルカリは、執行役員 CTO Japan Businessの木村俊也が2026年6月1日付で最高人事責任者（CHRO：Chief Human Resources Officer）および最高AI責任者（CAIO：Chief AI Officer）に就任することをお知らせいたします。

木村は、CHRO 兼 CAIO 兼 CTO Japan Businessとして新たに掲げるビジョン「HR for an AI-Native Company」のもと、AI戦略と人事戦略の責任者を一体化し、働き方、意思決定・承認プロセス、組織構造、リソース配分といった人と組織の運営基盤をAI前提で再設計することで、AI-Native Companyへの変革を加速させてまいります。

また、新体制のもとAI-Native人材の採用も本格的に強化してまいります。

プレスリリース：https://t.co/C7dwIyqPrI
CHROメッセージ：https://t.co/lWsyfW7e6d

[cv usk @cv_usk]

「AIでコード生成が爆速になったのに、リリースのペースや事業成果が変わらない……」

導入から半年ほど経った開発組織で、今こんな壁にぶつかるケースが多発しています。これこそが「コーディングエージェント・パラドックス」です。

ツールは革命的に素晴らしい。エンジニア個人の体感速度も間違いなく上がっている。それなのに、なぜ組織全体の生産性やビジネス価値に比例しないのか？

その理由は、エージェントが高速化するのは「コードを書く」という1工程だけであり、チーム開発における本質的なボトルネックは別の場所にあるからです。

特に重要な2つの地殻変動を紐解きます。

1. 「個人では爆速」なのに「チームで伸びない」のはなぜか？個人開発は1人の頭の中に完璧な文脈（コンテキスト）があるため、エージェントは最高効率を発揮します。しかし企業開発では、ドキュメント、過去の経緯、暗黙のルール、他チームの事情など、文脈がバラバラに散らばっています。 この「コンテキストの統合コスト」は人数が増えるほど指数関数的に膨らみ、エージェントが吐き出したコードを「組織に適合させる」ための差し戻しやレビューの山を生み出します。
2. 自動化が進むほど「意思決定の渋滞」が悪化する逆説デバッグ、テスト、ドキュメント生成など、周辺工程をAIで自動化すればするほど、唯一自動化できない工程に負荷が殺到します。それが「人間の判断と合意形成」です。 材料が大量かつ高速に供給される結果、意思決定の排水溝が詰まり、組織全体のリードタイムは結局テックリードやマネジメント層の判断スピードで頭打ちになります。

ソフトウェア企業の本質は、コードを大量生産する「工場」ではなく、何を作るべきかを学習して「意思決定する機械」です。

AI投資のROIを本当の意味で回収するために必要なのは、単にアカウントの席数を増やすことではありません。コストの重心が移った「検証基盤」へ投資し、ワークフローと組織設計そのものをエージェント前提にアップデートすることです。

ブログでは、このパラドックスの構造を7つの切り口で解剖し、組織がこれから打つべき「9つの処方箋」を一気通貫でまとめています。

開発組織のマネジメントや、AI活用のネクストステップに悩む方はぜひご一読ください！👇 https://t.co/Tq1hsBO35d

#生成AI #AIエージェント #ソフトウェア開発 #エンジニアリングマネジメント #プロダクトマネジメント #生産性 #テックブログ

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

Google CloudのAI投資ROIは3年間で平均727%、Payback期間は平均8ヶ月—DORAレポートより。ただしJカーブ通り、学習・検証・パイプライン統合を経てこその数字だ。AIが従量課金化される今、ROIを定量モニタリングできる組織とできない組織で生産性の格差が広がる
https://t.co/rTzLwyySwz

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

DORA AI ROIレポートが明言:「エンジニアのヘッドカウント削減戦略は強く推奨しない」。士気低下・効率悪化・改善意欲の喪失を招く。正解は浮いた開発時間を新機能・イノベーションへ再投資すること。既存エンジニアの維持と育成は採用コストより安く、組織の知識資産を守る
https://t.co/rTzLwyySwz

[及川卓也 / Takuya Oikawa @takoratta]

本日の18:20から #qiitaconference でお話しさせて頂きましたが、スライドを https://t.co/PW45wuYoY0 に置いてあります。AI時代のナレッジマネジメント＆プロダクト倫理について、いろんな方とお話したいので、お気軽にお声がけください。

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

AIの使用量をトークンで測定しても意味がないという内容をブログ記事にしました。
DORAのレポートでは、AIを日常使いするエンジニアの割合は9割程度いるということがわかっています。
使うことが当たり前の時代、測るべきは「質」です。最新の海外動向と合わせてご一読あれ
https://t.co/vFPnBYfcvv

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

Qiita Conference 2026で登壇したスライドを公開しました！AI時代に10倍の成果を出せるエンジニアをどのように見極めるか、海外の事例と日本の現状をまとめましたので、ご一読ください！

[HireRoo | AI協働力を可視化する、唯一のコーディング試験サービス @HireRooinc]

「AI時代におけるスーパーエンジニア」は雲の上の存在ではなく、意外と身近なところにいる？

AI時代で10倍の成果を出すようなスーパーエンジニアの特性と、見極め方について #QiitaConference でハイヤールー代表の葛岡が話した内容を公開します！

ぜひご覧ください！！
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[及川卓也 / Takuya Oikawa @takoratta]

「AIの利用量が増加しても消費者向けの便利な機能が比例して増えるわけではないことが判明」→私が危惧している奴。アウトプットが増えてもアウトカムが増えてないのではないか。すなわちそれはゴミの量産。

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

DORA AI ROIレポートが明言:「エンジニアのヘッドカウント削減戦略は強く推奨しない」。士気低下・効率悪化・改善意欲の喪失を招く。正解は浮いた開発時間を新機能・イノベーションへ再投資すること。既存エンジニアの維持と育成は採用コストより安く、組織の知識資産を守る
https://t.co/rTzLwyySwz

[及川卓也 / Takuya Oikawa @takoratta]

はてなブログに投稿しました #はてなブログ
アイデンティティシフトを生きる — Google I/O 2026 二日目に思ったこと - Nothing ventured, nothing gained.
https://t.co/7wR40r7rsX

[及川卓也 / Takuya Oikawa @takoratta]

はてなブログに投稿しました
Disruptする側、される側 — Google I/O 2026 初日に思ったこと - Nothing ventured, nothing gained. https://t.co/LvuVP5N3PW
#はてなブログ #生成AI #Google

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

OpenAIが19の投資ファーム・SI企業（SoftBank含）とDeployment Companyを設立。自らFDEを送り込み現場のオペレーションに入り込み、AXを加速させていく方向性。AWSがSolution Architectを抱えて現場に入り込み、DXを進めていくAI時代版と整理した。
https://t.co/KCpzgPcCkT

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

AI導入直後「生産性が下がった？」と感じる時期がある。DORAのROIレポートはこれをJ-Curveで説明する。学習・ツール統合・パイプライン再設計のコストが先行、一度生産性が下がった後に元の水準を大きく超える。この一時的な落ち込みを「失敗」と誤読し、投資をやめてしまう
https://t.co/rTzLwyySwz

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

DORAがAI開発投資のROI測定レポートと計算ツールを公開した。ROIは線形ではなくJカーブ型で回収され、学習・検証・パイプライン統合を経て初めて効果が出る。ROIの本質はエンジニアの人員置換ではなく、定型作業をAIにオフロードし潜在的な人間の創造性をどれだけ解放できるか
https://t.co/rTzLwyySwz

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

OpenAIがAI導入支援会社DeployCoを設立しコンサル企業Tomoroも買収。AnthropicもGS等の投資銀行と組みAIサービス会社を設立した。LLMベンダー自身が導入のラストマイルまで手掛ける垂直統合が本格化し、独立系AIコンサルや大手SIとの競争構図が変わる予感
https://t.co/KCpzgPcCkT

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

AI-Nativeとは開発フロー全体がAI前提で設計されている状態を指す。エンジニアは設計書を書きプロンプトを入れ、AIの成果物をレビューするのが基本フローだ。多くの企業がAI-Nativeを標榜するが、実態はAI-augmentedに留まるとLarridinは指摘する。比較表がわかりやすい
https://t.co/Gfa36gpy8J

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

LarridinがAI Code Share Metricを提唱。AI生成コードの割合を行・コミット・PRの3段階で計測する指標体系だ。Adoption→Acceptance→Code Shareのファンネル分析で、AIツール投資のROIを定量的に可視化できる点が実務的に有用とのこと。
https://t.co/931i7q7Ufv

[葛岡 宏祐 | ハイヤールー代表 | Ex-エンジニア @kkosukeee]

OpenAIのエンタープライズAIレポートで日本は米国外の企業向けAPI顧客数が最多と判明。AI活用上位者は中央値の6倍の利用量で格差は拡大中。一方、生産性データは自己申告の定性評価止まりで定量的なAIスキル測定の市場ニーズは明確だ。エンジニアの73%がリリース高速化を実感
https://t.co/LE31nO7lLO