こんにちは、ファインディでFindy Toolsの開発をしている本田です。 このたび、Findy Toolsの新機能として「アーキテクチャAI」をリリースしました。要件を入力するとAWSのアーキテクチャ図と設計の提案が生成される機能です。 findy.co.jp 今回の開発では、PM・仕様策定・スコープ定義・インフラ・FE/BE開発・テストまで、ほぼ一人で1か月で担当しました。そして、コーディングはほとんどClaude Codeに任せ、私自身はほぼコードを書いていません。 この記事では、そんな開発を進めるなかで分かったこと、難しかったこと、そして改めて実感したエンジニアの仕事について紹介します。 アーキテクチャAIについて 一人開発の全体像 エンジニアが価値とコストを自分で判断する 対話で判断の視野を広げる 動くもので共通認識を作る 自分の仕事は減らず、判断と意思決定の時間が増えた まとめ アーキテクチャAIについて 本題に入る前に、リリースした機能を軽く紹介させてください。 アーキテクチャAIは、Findy Toolsの中で提供している機能の1つで、「作りたいシステムの要件」を入力するとAWSを使った構成案とアーキテクチャ図、そして設計の考え方の解説がまとまった形で得られるものです。 ai-architecture.findy-tools.io アーキテクチャの設計はサービスの土台を決める工程で、経験や周辺知識の広さが問われる領域です。そうした知見を持った人に相談しづらい場面でも、構成の検討を前に進める助けになることを目指しています。 ここから先は、この機能を一人で1か月で作ったなかで気づいたことを中心に書いていきます。 一人開発の全体像 今回は、PMから開発、テスト、リリースまでを一人で担当しました。具体的には次のような範囲です。 プロダクトの方向性・優先順位の決定 仕様策定、スコープ定義 インフラの構築 フロントエンド・バックエンドの実装 テスト、リリース作業 開発のワークフローはシンプルで、だいたいこのサイクルを回していました。 GitHub Issueに「なぜ作るのか」「何を作るのか」を、PRDやユーザーストーリーの形で書く Claude CodeにIssueを渡して実装してもらう 自分は差分をレビューし、必要に応じて指示を出す 別チームのメンバーにレビューしてもらい、PRをマージする 実装の途中でも、作りたい背景やユーザーに届けたい価値に立ち戻って方針を調整することはよくありました。 仕様策定やUIのモック作成も、AIと壁打ちしながら進めていました。結果として、自分でコードを書いた量はごくわずかで、ほとんどの実装はClaude Codeが書いています。 一方で、「自分はほぼコードを書いていない」からといって仕事が少ないわけではありませんでした。むしろコーディング以外にやることが山ほどあるというのが実感です。 何を作るか、何を削るかの判断 仕様の細部に関する意思決定 技術選定 コードレビューと品質の担保 スケジュール管理とリリース計画 ここからは、この進め方で1か月やってみて感じたことを書いていきます。 エンジニアが価値とコストを自分で判断する 最も強く感じたのは、 エンジニア自身がユーザー価値と実装コストのバランスを判断しながら開発に携わることの強み です。 今回は一人で担当していたので、事業やプロダクトの意図、技術的な実現可能性、実装コストが、すべて自分の頭の中に揃っていました。「ユーザー価値として外せない部分はどこか」「コストをかける価値があるのはどこか」を、自分の中でつなげて考えながら開発を進めることができます。 具体的には、開発の途中でアーキテクチャ図の描画ライブラリを切り替える判断をしたり、リリースの2週間前になってからSNSで共有されたときに見栄えの良い画像を生成する機能を追加する判断をしたりと、方針転換を素早く進められました。技術的に成立するかをClaude Codeで素早く検証しつつ、プロダクトとして本当に必要かを自分で判断できたことで、価値とコストの両取りを狙える選択肢を見つけやすくなっていました。 体制を一人にしたことが本質ではないと思っています。大事なのはやはり、作る側のエンジニアがユーザー価値や事業価値を理解したうえで、コストと価値のバランスを判断しながら開発に携われているかだと、今回の開発を通じて改めて感じました。 対話で判断の視野を広げる 意思決定が速いのは良いことですが、速ければ良いわけではありません。一つの視点だけで速く判断を続けていると、気づかないうちに筋の悪い方に流れてしまいます。 ここで効いてきたのが、一人で担当していても孤立はしていないという体制づくりでした。 開発中は、事業部長・PO・デザイナと定期的に相談・共有できる場を持ち、それ以外の場面でもいつでもコミュニケーションを取れるようにしていました。 プロダクトとして何を大事にしているか 事業としてこの機能にどういう期待があるか デザインとして譲れない部分はどこか こうした観点を継続的にすり合わせることで、自分一人では見えていなかったより良い選択肢を見つけやすくしていました。 自分の頭の中だけで判断すると、どうしても視野が狭くなります。そこに他の立場の視点が入ると、「他にもっと良い選び方はないか」という問い直しができます。スピード重視の体制であっても、というよりスピード重視だからこそ、チームとの対話は欠かせないと感じました。 動くもので共通認識を作る もう1つ強く感じたのが、 速く見せられるもの・動くものを使って共通認識を作ることの効果 です。これ自体は昔からよく言われる話ですが、AIの力でぐっとやりやすくなりました。 今回は、実プロダクトの開発を始める前に、別リポジトリでPoCアプリを作り、ステークホルダーやインタビューにご協力いただいた方に、実際に見たり触ったりしてもらう時間を取りました。 PoCアプリの画面。デザインは作り込まず、ユーザーに価値を体験してもらうことを優先した。 文章やスライドだけで議論すると、どうしても抽象的になり、認識のズレに気づきにくくなります。動くものがあると、「これは欲しい」「ここは期待と違う」というフィードバックが具体的に返ってくるだけでなく、「どういう価値が得られそうか」という部分でも共通認識を作りやすくなります。 PoCを見たり触ったりしてもらうなかで見えてきたのは次のようなことです。 ユーザーが本当に価値を感じるのはどの部分か 最初はあると便利そうに見えたが、実際はなくても困らない機能 技術的に見落としていた制約や、逆に想定より軽く実現できそうな部分 PoCで得られたこれらの情報が土台になって、本開発のスコープと方針が定まっていきました。 AIで「仮に動くもの」を高速に作れるようになった強みを活かして、動くものを中心に仮説検証のサイクルを回せたこと が、1か月という限られた期間のなかで特に効いたポイントだと思います。 自分の仕事は減らず、判断と意思決定の時間が増えた ここまで書いてきたことを踏まえて、改めて感じたのは 少なくとも今回の自分の経験では、コーディングをAIに任せても、エンジニアとしてやることは減らなかった ということです。むしろ、本質的な判断に集中する必要が出てきた感覚でした。 今回の開発で自分が時間を使っていたのは、次のような部分です。 この機能を作る意味は何か、誰のどんな課題を解くのか スコープをどこまで広げ、どこで切るか どの技術を選び、どの技術を見送るか 出てきたコードが本当に要件を満たしているか、将来の運用に耐えるか どれも、意思決定と判断の仕事です。コーディングそのものをAIに任せられるからこそ、こうした判断に集中できる時間が増えました。 AIと協業するなかで変わる部分と変わらない部分があり、「コードを書く時間」は確実に減りますが、「エンジニアリングを行う時間」は減らない、むしろ増えている感覚でした。 まとめ ほぼ一人で1か月かけてアーキテクチャAIをリリースしてみて、次のことが学びとして残りました。 エンジニア自身がユーザー価値と実装コストのバランスを判断しながら開発に携われると、価値とコストの両取りを狙える選択肢を見つけやすい 速さだけを追うのではなく、複数の視点を対話で取り込んで選択肢を広げていく AIで仮の動くものを高速に作れるようになった強みを活かせば、短期間でも動くものを軸に仮説検証を回しやすい 少なくとも今回の自分の経験では、コーディングをAIに任せても仕事は減らず、判断と意思決定に集中する時間が増えた AIと一緒に開発する時代になっても、「何を作るか」「どう作るか」「なぜそれを選ぶか」を考え抜くことの大切さは変わらないなと、今回の開発を通じて改めて感じました。 アーキテクチャAIは次のページから触れます（Findy Toolsの会員登録が必要です）。ご興味のある方はぜひ試してみてください。 findy-tools.io ファインディでは一緒に会社を盛り上げてくれるメンバーを募集中です。興味を持っていただいた方はこちらのページからご応募お願いします。 herp.careers

はじめに こんにちは、2026年1月入社のI.Kobayashiです！ 本記事では、2026年1月入社のみなさまに入社直後の感想をお伺いし、まとめてみました。 KINTOテクノロジーズ（以下、KTC）に興味のある方、そして、今回参加下さったメンバーへの振り返りとして有益なコンテンツになればいいなと思います！ YY  自己紹介 デジタル戦略部 データグロースグループでプロデューサーをしています。 各サービスの成長に向けて、データドリブンな意思決定を支援する施策を企画・推進しています。 また、社内ツールのプロダクトマネージャー（PdM）も兼任しており、社内業務効率化のためのツール開発や改善にも取り組んでいます。 所属チームの体制は？ ビジネス支援を行うチームに所属しており、デジタルマーケティングに強みを持つプロデューサー、定性調査に強みを持つプロデューサー、データサイエンスに強みを持つエンジニア達などに囲まれて仕事をしています。 それぞれの専門性を活かしながら、チーム一丸となってサービスの成長を支えています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 制作・開発に比重の強い会社だという印象を持っていましたが、実際にはビジネス側との距離も近く、連携が密である点にギャップを感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 私が所属するデータ活用チームは、複数のサービスチームと横断的に関わるため、日常的にコミュニケーションが活発です。データで支援する立場から、サービスの理想の姿やデータから見える実像について、普段の会話の中で自然に議論が交わされています。 オフィスで気に入っているところ スカイツリーを眺めながらランチできる休憩スペースがお気に入りです。 眺望の良さはもちろん、リフレッシュしやすい雰囲気があり、午後の仕事への切り替えにも役立っています。 天野さん　⇒　吉川さんへの質問 普段の業務でAIってどうやって使われていますか？ データ分析をAIに任せて、プロジェクトの進む方向性や現在地を一緒に考えることを行っています。 壁打ち相手としても、分析担当としても利用しており、自分の役割を忘れてしまいそうになるぐらいに多用しています。 会議に向けたアジェンダ作成、それに伴うデータ分析、示唆出しまで、一言のプロンプトで完了してしまうのは革命的だと感じています。 Mizoguchi Hiroki  自己紹介 KINTOを開発するグループで新車サブスクのWebフロントエンド開発チームに所属しています フロントエンドチームにいますがバックエンドもインフラも全般好きです 自転車に乗って走り回るのが趣味です！走り回りすぎて最近骨折しましたが、治ったら懲りずに走り回ろうと思っています 所属チームの体制は？ 東京6名・大阪3名のフロントエンドエンジニア9名で構成されています バックエンド・フロントエンド・PdM・QAなど職種によってチームが分かれていて、開発する機能ごとに各チームから数名集って開発を進めるような体制になっています KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 行動力がある大人が集まっているという印象でした。経験値からくる冷静さと、周りを巻き込んでやりたいこと・やるべきことを進めるアクティブさを持った人が多い印象を受けています 現場の雰囲気はどんな感じ？ チームメンバーそれぞれで異なったタスクを進めることが多いので、主にモクモクと作業しています。協力が必要なことや相談したいことをslackや対面で声を掛けると皆さん積極的に会話に参加してくれるのでコミュニケーションは円滑です オフィスで気に入っているところ とにかく開放感があって、外の景色を見渡せるところが気に入っています オフィス全体が車をテーマにデザインされていて、遊び心があるところが気に入っています。イベントも頻繁に開催しているので、ぜひ覗きにきてください 吉川さん ⇒　溝口さんへの質問 フロントエンド開発において、AIと人とどのように作業を分担されていますか？ 私は大枠の設計は完全に人間、業務ロジック設計やコードのレイヤー分割などはAIの提案をもとに対話して決定、具体的な実装は殆どAIに任せるなど具象度に応じてAIへの依存が高まっていくような分担になっています。 地味にUIの見た目チェックや操作時の挙動確認は具象な作業なものの、人間がポチポチ画面操作して担当しています。（なんとかAIを使って自動化できないか模索中） Kosuke Kihara  自己紹介 新サービス開発部 FACTORY EC開発G所属です。 趣味は自作キーボード・ヴィオラ・園芸、ヴィオラは市民オーケストラで演奏していました。 所属チームの体制は？ 新サービス開発部 FACTORY EC開発Gで、TOYOTA/LEXUS UPGRADE FACTORYのEC基盤を開発・運用しています。 フロントエンド、バックエンド、PdM、SRE、QA、ディレクター、マネージャーなど合わせて15名ほどの体制です。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前に受けていた説明と大きく印象が異なることもなく、戸惑うことはなかったです。 あえて言えば、自分が勤務しているOsaka Tech Labでは特に遊び心を大事にしているところが良い意味でギャップに感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ チームではバーチャルオフィスのGatherを利用しており、リモートでも気軽に相談できる空気感があります。 オフィスで気に入っているところ Osaka Tech Labのパークです。 ヨギボーを持っていってリラックスしながら仕事すると、頭が柔らかくなっていろんな発想ができる（気がする）。 溝口さん ⇒　木原さんへの質問 最近AIを使ってうまくいった仕事や作業あれば教えてください！ JiraチケットやPRのURLから紐づくConfluence・Jira・Slack・コードを自動で追わせてまとめるスキルを作成しました。 案件の周辺コンテキストの理解にかかる時間を大幅に削減できています。 やまそと  自己紹介 プラットフォーム開発部Cloud Infrastructure Gのやまそとです。 トヨタグループへのクラウド領域の技術支援を担当しています。 前職まではSES/SIerでバックエンドの開発エンジニアとして働いていましたが、気づいたらインフラエンジニアになっていました。 プライベートではビールとバイクにハマってます！ 所属チームの体制は？ 大阪4名東京2名の体制です KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ コミュニケーションが活発でアクティブな人が多いなーという印象でした トップダウンではなくフラットに意見を言えますし、自律的に行動する人が多いのは良いギャップでした 現場の雰囲気はどんな感じ？ 普段はみんなそれぞれの案件に携わっていますが、社内のチームミーティングはワイワイやってます オフィスで気に入っているところ OsakaTechLab勤務ですが、全体的にキレイでテンションが上がります 駅と繋がっていて雨に濡れずに済むので助かります 木原さん ⇒　山外さんへの質問 バイクが趣味とお聞きしましたが、最近バイクで行ったおすすめの場所などあれば教えてください！ 去年の秋頃に兵庫の須磨に行きました！海沿いを走るのは気持ちよかったです。 あったかくなってきたので淡路島か琵琶湖にいきたいですね。 やまと  自己紹介 my route開発部でAWSインフラアーキテクトとして働いています。 国内旅行が趣味で、アーケードゲームの全国行脚機能で43都道府県、スターバックスのアプリでは14都県巡っています。(2026年4月現在) インドア趣味のほうでは某オンラインゲームの/playtimeが執筆時点で10,047時間でした。 所属チームの体制は？ 所属しているバックエンド開発チームでインフラを主に担当するのは私一人で、サーバサイドアプリケーションを開発する他のメンバーと密にコミュニケーションを取って仕事を進めています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前の想像よりも、チームメンバーの一人ひとりが開発しているアプリケーションのことをもっとこうしたい！と考えていると感じました。 現場の雰囲気はどんな感じ？ メンバーが2人以上出社すれば一緒にランチに行って雑談をしているので、仕事の依頼や質問もしやすく過ごしやすい雰囲気だと感じています。 オフィスで気に入っているところ 神保町オフィスは集中しやすくもあり孤独を感じるほど少なくもない、ほど良い出社率です。レストエリアがお洒落でアップルティーを取りに行くのがリフレッシュになります。 山外さん ⇒　大和さんへの質問 おすすめの旅行先を教えてください！ 美味しい酒・魚を求めるなら四国地方 or 日本海側、綺麗な景色を求めるなら海沿い、が良かったです！ その土地の名産であれば、味はもとよりお値段も都市圏より安くてたくさん食べられます。 ただし、食を堪能する旅には登山やハイキングも取り入れた方が、よいです（戒め）。 I.Kobayashi  自己紹介 クラウドセキュリティG所属のI.Kobayashiです。 KTCで利用しているクラウドのセキュリティ改善や改善活動の効率よくするためのツール開発などを行っています。 所属チームの体制は？ クラウドセキュリティGは現在、大阪2名、東京3名が在籍しています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社前にチーム状況・求められていることなど共有いただいていたのでギャップ全然ありませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 皆さん優しいので仕事がしやすいです。 利用したことないサービスや技術であっても一緒に調査してくれます！ オフィスで気に入っているところ １階コンビニ、２階レストランがあるので雨で外出たくない時によく利用しています！ 大和さん　⇒　小林さんへの質問 ご趣味は！（アウトドアでもインドアでも構いませんので！） 音楽・ポッドキャスト聴きながら目的もなく歩くのが好きです！ HOKAMA  自己紹介 開発支援部企画管理Gの外間です。 主に会社の予算管理や業務フローの調整などを担っている部署となります。 休みの日は小学3年生の息子の町クラブ（サッカー）でコーチをやっています。 趣味はフットサルとゴルフで夏になると日焼け止めを塗っても真っ黒になります。 所属チームの体制は？ 企画管理Gは室町2名、大阪1名、名古屋1名です。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ ある程度のミッション内容を入社前に伺っていたので、あまりギャップは感じませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 全員中途採用なので落ち着いた雰囲気です。 オフィスで気に入っているところ 室町7階の休憩室が気に入っています。マッサージ機もあるので体を労わりながら仕事が出来るので！ 小林さん　⇒　外間さんへの質問 室町周辺でおすすめのお店教えてください！(行ってみたいお店でも大丈夫です！) 室町オフィスから少しあるきますが、「新日本橋中華 龍龍龍龍 TETSU」の炒飯が美味しいです。 週一回は通ってます。 きーた  自己紹介 2026年1月入社のきーたです。 セキュリティ・プライバシー部に所属し、福岡オフィス（Fukuoka Tech Lab）で勤務しています。 アビスパ福岡が好きな方、お待ちしてます！ 所属チームの体制は？ 所属チームは3名体制です。 TFSグループが定める基準をベースとしたセキュリティのアセスメントを主に担当しています。 少人数なのでコミュニケーションも取りやすく、日々連携しながら進めています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 会社のカルチャーや雰囲気など、良い意味で入社前に抱いた印象とのギャップはありませんでした。 入社後のフォロー面談でも「ギャップはありましたか？」と聞かれますが、いつも「何もないですね」と答えていますｗ 現場の雰囲気はどんな感じ？ 「個々がプロフェッショナルでありつつ、しっかりチームで連携して動ける」といった印象です。 困ったときはすぐに相談に乗ってもらえるので助かっています。 オフィスで気に入っているところ 立地がいいところ。あとは地下街と繋がっていたら最高でした。 外間さん　⇒　紀伊さんへの質問 これまで仕事で一番やらかしたことはどんなことですか？（言える範囲でお願いします） 言えることだと…、某大手メーカーさんの重要拠点のインフラを数時間止めてしまったこと、でしょうか。 あの経験があったおかげて、作業は人一倍慎重になりました！！ sasanoshouta  自己紹介 AIファーストグループでAIエンジニアをしています、sasanoshoutaです。 社内外に対して生成AI活用の推進の為に折衝からPoC、実装までを幅広く行う業務に取り組んでいます。 所属チームの体制は？ AIファーストグループは東京9名、名古屋3名、大阪1名の体制を敷いています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 入社間もなく、チーム内にはいい意味で上下の関係がなく、相互に取り組んでいることについて共有しながら技術的な共有や議論について交わすことができる印象を持ちました。 また、事前に自分への期待値や会社・チームの状況を聞いた上で役割を想像しながら入社しているので、ギャップはありませんでした。 現場の雰囲気はどんな感じ？ チーム全員が同じ取り組みをしている訳ではないですが、共通言語として「誰の為のものか」を全員が常に意識しながら目の前の事に集中して取り組んでいる雰囲気が常にあります。 オフィスで気に入っているところ 日本橋の室町という歴史あるエリアにあるオフィスで、オフィスの内装もモダンで働きやすいですが、周辺のロケーションも気に入っています。 紀伊さん　⇒　笹野さんへの質問 今年のサッカーW杯で日本以外に注目している国はありますか？ たくさんあります。 優勝候補スペイン・フランスや、逸材を輩出し続けているアフリカ勢の国々、初参加国の中でもノルウェー・ウズベキスタン・エジプトがどこまでいくのか、数大会振り出場のチェコあたりに注目したいと思ってます！ satoshi  自己紹介 AIファーストグループの天野です！生成AIの活用推進を社内外に向けて活動しています。 非ソフトウェアエンジニアリング領域を中心に活動しています。 動画生成や記事執筆、顧客理解に対してのAI活用検証を行なっています。 所属チームの体制は？ AIファーストグループは東京9名、名古屋3名、大阪1名の体制を敷いています。 KTCへ入社したときの第一印象？ギャップはあった？ 皆さん主体的に新しい事に取り組む方が多いなと感じました！ 私もアイデアを出して試してみるのが好きなので、カルチャーに馴染みやすかったです。 現場の雰囲気はどんな感じ？ 皆さん和気あいあいとした感じがありながらも、しっかりと目的感を持っている印象でした。 オフィスで気に入っているところ オフィス周辺が綺麗なので帰宅時に優雅な感じに帰れる所です！ 笹野さん　⇒　天野さんへの質問 入社の決め手を教えてください！ AIの非ソフトウェア領域での活用や推進ができるポジションがあり、自分のやりたい事と重なった為です。 元々はソフトウェア領域でAIを活用していましたが、開発経験が浅く方向転換をしたかったので、私と同じような考えの方がいればAIファーストGオススメです！ さいごに みなさま、入社後の感想を教えてくださり、ありがとうございました！ KINTOテクノロジーズでは日々、新たなメンバーが増えています！ 今後もいろんな部署のいろんな方々の入社エントリが増えていきますので、楽しみにしていただけましたら幸いです。 そして、KINTOテクノロジーズでは、まだまださまざまな部署・職種で一緒に働ける仲間を募集しています！ 詳しくは こちら からご確認ください！

はじめに チューリングでは毎日、データ収集車両による走行データと走行実験による実験結果データが蓄積されていきます。私たちはこれらを可視化するツールに非常に力を入れて開発しており、充実した可視化ツールはAIモデルを開発するエンジニアにとってもデータ収集を担うドライバーにとっても多くの洞察と気付きを提供します。 本記事では、それらのデータ可視化実装の中から、走行動画と各種メトリクスを同期再生する「走行データビューア」を取り上げ、その実装事例と、Next.jsやMPEG-DASH、Databricks Lakeflow SDP(旧Delta Live Tables)などの技術スタックにつ