まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』

『強いチームを育てる組織開発ガイド～経営層・管理職のためのアジャイルな組織づくり』 / エンタープライズ変革コーチ / Scrum inc. 認定スクラムトレーナー / 『ONE-AGILE®』/

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

AIによって、一人ひとりの仕事はこれまで以上に速くなろうとしています。
一方で、部門間の依存関係や複雑な調整、意思決定の遅さがそのままであれば、個人やチームの効率化が、組織全体の成果につながるとは限りません。
では、AI時代に必要な組織とは、どのような組織なのでしょうか。
このワークショップでは、Star Model と Org Topologies を手がかりに、組織設計について参加者同士で考えます。
https://t.co/aNF1M1wb90 #OrgTopologies

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

freeeやマネーフォワードみたいなところが、税務知識を詰め込んだ会計帳簿の入力や出力をAIでやってくれるようになれば、税理士も要らなくなるのに。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

@panipani1976 うそやろオレ30代やん．．．

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

AI時代にチームワークは必要か？

チームワークは不要にはならず、それを発揮する場面が、作業の分担から顧客やステークホルダーとの共同学習と適応へ移ります。

https://t.co/a8VUGR7NAv

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

@kyousuke_kujou 赤は退色しやすいのです。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

@ryuzee 二択なら(2)。普段からやってるし．．．

[Gant Laborde @GantLaborde]

Okay, this made me LOL

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

アジャイルコーチとしては、チームが自分で原因を考えて、仮説を立てて実験して．．．という能力を身につけて欲しいところなのだけど、そういう時代でも無くなってきてるのかもしれん。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

立派だなあ。本当に立派。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

一部界隈では、「カスタマイズしました」は、「骨抜きにしました」とだいたい同じ意味なんだよなあ。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

@ryuzee 「下請法」は「取適法」になったし、無関心というわけではないのかと。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

FDEという言葉が流行り始めてから、「FDE募集」なんていう求人記事を見ることも増えたが、FDEはその定義から考えて事業としてひとりで完結しているので、そういう人物にとって会社組織なんて重荷でしか無いんじゃなかろうか。

[IT技術屋のボヤキ @IT_BOYAKI]

「テスト自動化ができていない現場は、実際どれくらいあるのか」

公開3日で2万再生、コメントも129件集まったのでまとめてみました。

読んでいて一番重かったのが、
「自動テストを書く技術がない」より、もっと手前の問題でした。
21いいね集まっていたのが、

「仕様書さえ更新されない業界で、自動テストが更新されるわけがない」

というコメント。

そもそも仕様書が最新じゃない。
その状態で、テストコードだけ正しく保守され続けるのか。

コメント欄でも、この話にかなり反応が集まっていました。
実際に先週テストを整備したという方からは、

引き継いだシステムにテストコード自体はあった。
でも、ちゃんとメンテされているのか分からず使えなかった。

その後、大規模リファクタリングをして何度かデグレを経験し、ようやくテスト整備に踏み切ったという話もありました。

「テストコードが存在する」と
「そのテストを信用できる」は別の話のようです。
自動化が難しい理由も、現場によってかなり違っていました。

E2Eは壊れやすい。

DBが絡むとテストデータの準備が難しい。
組み込み系では、プラントモデルの精度次第でテスト結果そのものが変わる。

単に「自動化すればいい」で終わらない事情がかなり出ていました。

さらに、

「バグが出たら立場上キツくなるから」
「進捗が見えにくくて上に報告しづらいから」

という声も。

テストを書く時間が、成果として見えにくい。

その結果、後回しにされるという話です。

AIを使ったテストについては、かなり意見が分かれていました。
「テストコードが何を守っているか分からないままAIに丸投げして、テストできたつもりになるのが一番やばい」

というコメントに対して、

「手動でガバガバテストしかしてない現場なら、AI丸投げでもテストがある方が億倍マシ」

という返信。

さらに、

「AIが警告しているのに無視する人間側が一番ガバい」

という声までありました。

AIに任せること自体が問題なのか。
テストの意味を理解していないことが問題なのか。
そもそも何もテストしないことが問題なのか。

同じ“自動化できていない”でも、129件のコメントを見ると理由はかなりバラバラでした。

仕様書が更新されない。
テストが更新されない。
メンテされない。
最初から書かれない。

「自動化していない現場が多い」という数字だけでは見えない事情が、かなり集まったコメント欄になっていました。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

うへえ。

[voxium @v0xium]

I am done with this shit. It is over. The state of engineering right now is horrible. It has been half a month since I started a new role at a big company. Nobody knows anything here. The specs, code, tests, PRDs, tickets, resolution of those tickets, reports, etc., everything is made by Claude Code. Nobody on my team likes this. They are being forced to ship as much as they can. I have heard multiple times from higher management that pushing code is not a bottleneck, so why are we slow? People are working 12 to 13 hours a day just to press enter. Nobody is reading anything. Humans in corporate are doing nothing on their own. Everyone, literally everyone, from an L1 to an L7 engineer here is doing the same thing. Talk to Claude. There is no sense of victory. Nobody is resolving bugs. In reality, nobody is thinking anymore. Everything is done by LLMs. It is so soul-sucking. I would not mind it, to be honest, if we were at least given the time to check out the code and see what is going where. But no, the goal is to just ship. No matter what happens.

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

興味深い記事だった。が、気になるのは、なぜ600ものPlaybookが必要なのか、かな。AIに与えるcontextを増やす方向だと、結局いつか限界が来るので、逆にそれを必要とする構造的な問題を解いて、必要なcontextを減らす方向に行った方が良いんじゃなかろうか。

[TAKAKING22 | Takao Oyobe @TAKAKING22]

LinkedInでは、全エンジニアにAIコーディングツールを配っても、最初はうまくいかなかった。足りなかったのはAIの性能ではなく、「LinkedInで仕事をするための知識」だった。LinkedInが構築した「組織のコンテキスト層」の話が面白い。

以下、詳細です。

LinkedInには、
・数千のリポジトリ
・数千のマイクロサービスやアプリ
・大量の社内フレームワーク
・独自のデータベースや監視、実験、設定管理基盤
が存在する。

人間のエンジニアでさえ、入社後1週間以上のブートキャンプを受け、その後も実際に生産的になるまで数週間かかる。当然、AIエージェントも同じ。
単にコーディングAIを導入しても、「LinkedInではどう実装するのか」という社内固有の知識を持っていない。

結果として、質の低いコードや誤ったコードが生成され、人間が毎回プロンプトやコンテキストを与えてAIを“お守り”する状態になった。

そこでLinkedInはMCPを使って、
・コード検索
・ドキュメント・Wiki
・機能フラグ
・タスク管理
・データ基盤
などをAIエージェントから利用できるようにした。
しかし、それでも足りなかった。

実際の仕事には、「この作業は、社内ではこうやる」という暗黙知が大量に存在するから。
依存関係の入れ方、ビルド方法、テスト方法、障害調査の手順……こうした知識はドキュメント、Wiki、Slack、そしてベテランエンジニアの頭の中に散らばっていた。

そこで作ったのが、Playbook（プレイブック）という仕組み。
「Airflowのパイプラインを作る」
「このサービスの障害を調査する」
「この移行作業を行う」
といった仕事ごとに、その仕事をLinkedInでどう進めるのかを手順として保存する。つまり、単なる「情報」ではなく、組織の“仕事のやり方”をAIの手続き記憶にする。

さらに重要なのが、すべてのコンテキストを最初からAIに渡さないこと。
情報を詰め込みすぎると、コンテキストがあふれ、AIの性能が落ちる。そのためプレイブックを小さく分割し、必要になったときだけ、必要なコンテキストを取得する。

LinkedInではこれを積み重ね、組織の知識を、AIがたどれるプレイブックのネットワークとして構築している。

現在は、
8,000人以上が毎日利用
600以上の業務フローをプレイブック化
している。用途もコーディングだけではない。
・障害調査、デバッグ
・コード生成
・コード整理、移行
・インフラやパイプライン管理
・開発環境、リポジトリのセットアップ
などに使われている。
特に利用が多いのは、意外にも障害調査・デバッグ。

既存のRunbookをPlaybook化し、
ログを見る
→ メトリクスを見る
→ 最近の変更を調べる
→ 関連サービスを調査する
→ 原因を特定する
という仕事をAIエージェントに任せている。

そしてLinkedInによると、生産性は約20%向上し、システムの信頼性は低下していない。

一言でいうと、AIエージェント導入とは、AIツールを社員に配ることではない。重要なのは、
「この会社では、どう仕事をするのか」
という暗黙知や手順を、AIが使える組織のコンテキストとして整備すること。
モデルはこれからも変わる。
コーディングツールも変わる。

でも、会社固有のContextは会社に残る。
だからAI時代には、コードやドキュメントだけでなく「組織の仕事のやり方」そのものが、重要な資産になる。

https://t.co/7EGo2GAzaV

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

えっ、小指以外考えられないんだが．．．

[元無職の社内SE（役職付） @motomushoku_se]

【エンジニア検定】
『ｶﾁｬｶﾁｬｶﾁｬ…ｯﾀｰﾝｯ!!』の『ｯﾀｰﾝｯ!!」に最も適切な指を選べ

① 人差し指

② 中指

③ 薬指

④ 小指

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

みんな未来を知りたいんだね。その気持ちはよく分かるのだけど、未来がわかった気になるのが一番リスクが高いんだということをもっと知るべきだ。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

なんでWFのほうがアジャイルよりリスクが低いと思えるのか、不思議でしょうがないんだよなあ。

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

ま実際のところ、アジャイルの理念はより重要になる反面、スクラムはこのままだとヤバいかもなあという気もする。人間側の判断サイクルを短くしないとエージェント時代には付いていけなくなるので、スクラムイベントなんてのんびりやってる場合じゃない。顧客もステークホルダーも融合して一体化した高速な学習サイクル（≠開発サイクル）が必要になるんだと思う。
https://t.co/kBkzCWlfwK

[まつなー🛞『強いチームを育てる組織開発ガイド（技術評論社）』 @matsunaaaa]

忙しくないのに忙しい。