AIを使っているのに仕事が変わった実感がない理由。それは業務効率化という発想そのものに限界があるからです。

多くの人が自分の仕事を「開発業務」と「それ以外」に分けて考えている。でも本当は全てが価値提供という一本の流れの中にある。ドキュメンテーションも要件定義もマネジメントも、全てがプロダクト開発なんです。

議事録を要約しても仕事が終わらないのは、そこで人間を挟んで処理が止まっているから。人間という遅くて賢くないパーツを使い続けている限り、フローが途切れてしまう。

メンバーにタスクを渡すのもAIにタスクを実行させるのも、本質的には同じコンテクストエンジニアリング。違いは処理速度だけです。

必要なのは既存業務の効率化ではなく、仕事そのものの再定義。インプットを増やし、処理を速め、アウトプットを増やす。価値から逆算して業務範囲を決める。

AIは単なる便利ツールではない。これまで不可能だった価値提供を可能にする存在です。今ある仕事を早く終わらせるのではなく、どんな仕事をすべきかを問い直す時代。

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心理的安全性について語るとき、よく誤解されるのは「居心地の良い職場」という意味で捉えられることです。

本質は「些細な問題でも提起される状態」にあります。

航空業界では「権威勾配」という概念でこれを分析してきました。機長と副操縦士の関係で、勾配が急すぎると重要な情報が上がってこない。緩すぎると意思決定が遅れる。

ソフトウェア開発でも同じです。

権威勾配を構成する要素は想像以上に多岐にわたります。職位の差はもちろん、部門のオーナーシップ、契約形態、組織文化、個人の性質差まで。

特に注意したいのは文化的権力格差です。「部長」「課長」という尊称を使う職場、年功序列的な発言順序、異質性への不寛容さ。これらが積み重なると、技術的に正しい意見も言いづらくなる。

改善のカギは観測可能な行動の変化です。自己開示、個人名での呼びかけ、多様性への明示的なコミット。

喧々諤々の議論ができるチームこそが、真の意味で心理的に安全なチームなのかもしれません。
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PDCAが嫌われる理由を考えてみると、本質的な問題は言葉の劣化にある。

もともとは継続的な学習と適応のループだったのに、いつの間にか官僚的な文書作成と形式的な振り返り会議の代名詞になってしまった。

デジタル時代のスピード感では3ヶ月のサイクルは確かに遅い。だから「フェイルファスト」や「とりあえずやってみよう」が魅力的に見える。

でも面白いことに、これらの新しいアプローチは実質的に超高速PDCAと変わらない。

違いはスケールとスピードだけ。

世代間のギャップも大きい。高度成長期の世代には計画は成功の王道だったが、アプリが毎週更新される環境で育った世代には、計画と素早さは対立概念に感じられる。

言葉の意味変容は自然な現象。確実性より可能性を、安定より変化を重視する文化的傾向の表れでもある。

大切なのは表現の違いに惑わされず、根底にある永続的な知恵を見出すこと。

PDCAも「何はともあれやれ」も、目指すところは同じなのだから。

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AIによって仕事が奪われると不安がる人は多いけれど、実は仕事はいつだって奪われ続けてきた。これは人類史上の普遍的な真実。

蒸気機関が生まれた時も、電動ミシンが登場した時も同じような不安があった。でも振り返ってみると、技術が奪ってきたのは「人類がやりたくない仕事」ばかり。電話交換手や飛脚のような仕事を、今さらやりたいと思う人はいない。

重要なのは、新しい道具で新しい仕事を見つけ続けること。それこそが本当の仕事とも言える。技術によって非人間的な営みがアップデートされ、私たちはより創造的で文化的な活動に時間を使えるようになる。

常に学び続け、新しい技術にオープンマインドでいること。自分のスキルや経験を活用して次の仕事を見つけていく姿勢が大切。

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人生100年時代のキャリアを考えるとき、合理性だけでは限界がある。

僕の経験では、ポッドキャストやコミュニティ運営といった趣味的な活動こそが、予想もしなかった仕事や人間関係を生んでいる。

最初は経済的利益を狙ったわけではない。楽しさや好奇心、仲間との時間が目的だった。でも不思議なことに、そこから自然とキャリアの機会が広がっていく。

キャリア形成って、エンジニアかマネージャーかみたいな狭い二者択一ではない。もっと流動的で曖昧なプロセス。

大切なのは、やりたいという素直な感情に耳を傾けること。情熱を持って取り組めることを軸に、他者との関わりを大切にしながら、大きなうねりの中に自分を取り込んでいく。

僕がいま行っている活動の多くは、子供の頃の趣味の延長線上にある。好きだったからこそ創造性と情熱が伴い、持続可能なキャリアになった。

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なぜ？という問いかけが相手を萎縮させてしまう経験、ありませんか

単純な「なぜ？」は、意図せずに説明義務を突きつける印象を与えてしまいます。受け手にとっては評価されるプレッシャーとして感じられることも。

コードレビューでも1on1でも同じです。理由を直接尋ねるのではなく、意思決定のプロセスや背景を聞く。「どのような考えでその判断になったのか教えていただけますか？」といった言い回しの方が安心感を与える。

立場関係への配慮も重要。上司には敬意を示しつつ探求心を表現し、部下には信頼感と安心感を明示する。

実は「確認ですが」といったクッション言葉も要注意。静かな詰めとして機能してしまう場合があります。

むしろ「私の理解が浅いので教えていただけると助かります」と自分の理解や目的を直接伝える方が効果的。

問いは批判ではなく価値の共有。この意識の共有が、健全で前向きなコミュニケーションを可能にします。

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継続的デプロイは単なる技術の話ではなく、組織全体の価値提供スピードを決める重要な要素です。

デプロイ工程の自動化から始まり、カナリアリリースやブルーグリーンデプロイメントで安全性を確保する。ダウンタイムを最小化してユーザー体験を守る。

しかし技術的な改善だけでは限界がある。デプロイ頻度が上がると、広報やサポートチームなど関連部署との連携が課題になってくる。

結局、開発者だけの最適化では組織全体の最適化にはならない。疎結合アーキテクチャでデプロイ範囲を縮小し、適切な権限委譲でチームが自律的にリリースできる体制づくりが重要です。

デプロイ頻度と成功率を継続的に測定しながら、他チームとのコラボレーションも含めて改善していく。そうして初めて仮説検証サイクルの高速化が実現できます。

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以前のインタビュー記事なのですが、悩んでいる状態と考えている状態の違いについて話しました。

悩んでいるときって、頭の中でぐるぐると思考が回っているけれど手が止まっている。一方で考えているときは、必ず手が動いている。メモを取ったり、問題を分解したり、調査したり。

プログラムのデバッグを思い浮かべてみてください。エラーが出て、それを読んで理解して、原因を特定して、次のアクションを決めて実行する。手が動いているから状況がどんどんクリアになっていく。

でも悩んでいるときは新しい情報を得るためのアクションができていない。無限ループみたいな状態。

私たちは観測できてコントロールできるものを、観測しながらコントロールすることしかできません。他人の内心や未来は観測もコントロールもできない。だから行動に着目する。

手が止まっているなと思った瞬間に、一緒に次の行動を考えてみよう。
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ユーザビリティは「あれば嬉しいけどなくても困らない」要求ではない

これは使用可能性の問題なのです

思い込みに頼りがちなデザイン分野でも、効果・効率・満足度という3つの尺度で数値的評価が可能になります

タスク成功率、実施時間、学習効率の継続的な計測

リリース後の入力エラー率やタスク時間の監視

そして自己申告メトリクスによる印象評価

ユーザが離脱する要因を早期発見し、製品を健全な状態に保つ基盤

ただし3名以下の少数テストに振り回されたり、事業KPIと関連の薄い些細な項目に時間を割いてしまうのは本末転倒です

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読む本
- エンジニアリング組織論への招待 ~不確実性に向き合う思考と組織のリファクタリング
- https://t.co/90pBxybyYN
- AIエージェント　人類と協働する機械
- https://t.co/A1U1m5Vscu December 12, 2025

以前のインタビュー記事なのですが、AIの時代こそ歴史の教訓が生きると感じています。

インターネット、YouTube、スマホアプリの時代でも同じことが起きてきました。新しいツールが登場すると、90の人は見ているだけ、9の人がちょっと触って、本当に使いこなして成果を出すのは1の人だけ。

AIでも全く同じパターンが起きています。

「どうせ使いものにならない」「もっと性能が上がってから」と言っている間に、すでに差は開いている。でも実は、上位1％に入るハードルは思っているほど高くありません。

月数千円のクラウド費用を躊躇している間に、飲み会で1万円使っている。新しい技術書を会社の経費で買えるまで待っている間に、トップ集団から脱落している。

おもちゃのような技術ほど早めに触っておく価値がある。その技術が成熟した頃には、あなたが生き字引になっている。クラウドもRailsも最初はおもちゃ扱いされていたのに、気がついたら東証も政府もそれで動いている。

歴史は繰り返す。だからこそ、今度こそ波に乗る側でいたいものです。
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CTOの本質は技術と経営の「翻訳者」だと思います

見えないソフトウェアの進捗を
経営層にも理解できる形で可視化し
組織のギャップを埋めていく

ストレスフルで報われない部分も多いけれど
誰かが買って出ないと組織は良くなりません

新しい会社には当たり前にCTOがいるのに
古い大企業ほどいない現実

変化を望むなら創業時の理念に立ち返り
テクノロジーを通じた価値提供を
考えるべき時代だと感じています
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「悩む」と「考える」の違いは
手が動いているかどうか

悩んでいる時は思考が無限ループして
手が止まっている非生産的な状態

考えている時は次のアクションが明確で
手が動いて状況がどんどんクリアになる

観測・コントロール可能なことに
フォーカスして具体的に動く
それだけで不確実性は下がっていく
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テクノロジーの進化で労働時間は短縮されたのに、なぜ現代の働き手はより忙しさを感じるのか。

答えは労働の密度にあります。1900年代初頭の年間労働時間は約3000時間でしたが、現在は1700時間まで減少。それでもヨーロッパでは「高いスピードで作業している」人の割合が44％から54％に増加しています。

メールやチャットツール、ビデオ会議の普及により、業務の空白時間が圧縮され、一息つく瞬間が奪われているのが現実です。スマートフォンやクラウドサービスは職場と私生活の境界を曖昧にし、常時応答可能であることを求める文化を生み出しました。

AIなどの最新テクノロジーは単純作業を代替する一方で、職務の高度化と意思決定の高密度化を促進します。

今後、仕事の密度はさらに高まるでしょう。その変化に個人が適応するためには、組織が心理的安全性の確保と業務負荷の適切な管理、そして従業員の裁量権を重視した新たな働き方の仕組みを構築することが不可欠です。

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「AIエージェント 人類と協働する機械」読了
本編だけで試したくなるネタがたくさんあって、AIとの向き合い方も前向きに考え直せてめちゃくちゃよかったのだけど、最後の付録の充実度がすごい。
AIを本気で活用したノウハウがそのまま詰まってて、これだけでAI本数冊分の価値があると思う。 December 12, 2025

microservicesという言葉がバズワード化していくのを見ていると、本質的な課題が見落とされがちだなと感じています。

マーティンファウラーの提唱したmicroservicesは確かに美しいアーキテクチャです。しかし実際に導入する際は、コストと効果のバランスを冷静に見極める必要がある。

まず避けて通れないのがインフラコストの増大。プロセス間通信が大量発生し、サーバー台数は確実に増えます。これは経営レベルの判断が求められる領域。

技術的な課題はさらに複雑です。グレースフルデグラデーションをサービスレベルで設計できるか。部分障害が頻発する環境で、サービス全体を守れるか。

デプロイも要注意。単一サービスでもメッセージキューの残留タスクが問題になるし、複数サービスの同時デプロイではタイムラグが必ず発生する。

そしてサービスディスカバリ、APIバージョニング、被呼び出し元管理といったインフラが整備されていないと破綻します。

何より重要なのは組織パターンとの整合性。Conwayの法則が示すように、アーキテクチャとチーム編成が一致していなければ足かせにしかならない。

大抵の組織では、すぐに適応できない高度なアプローチだと理解しておくべきでしょう。
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ビジョンを伝えることの難しさについて考えています。

なぜ多くの組織でビジョンが空回りしてしまうのか。それは「伝わらない」という現実を受け入れていないからかもしれません。

論理的な「Why」から始めることが大切だと言われますが、実際の原動力は「これをやりたい」「この状況は気持ち悪い」といった感情的な部分にあることが多い。

もっと重要なのは、ビジョンを語る前に「前提」を共有すること。どのような事実認識や価値判断のもとにそのビジョンが生まれたのか。この土台が共有されていなければ、どんなに言葉を尽くしても異なって解釈されてしまいます。

ビジョンは美辞麗句ではなく、実践的な判断基準であるべきです。リーダーがいない場面でも、メンバーが同じ方向を向いて意思決定できるための拠り所。

コミュニケーションは基本的に意図通りには伝わらない、という厳しい現実認識から始める。だからこそ、繰り返し伝える根気強さが必要になる。完璧な伝達ではなく、不完全さを前提とした継続的なプロセス。

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