Hiroyuki TAKAHASHI@Findy

【再掲】 AIスクールのClaude Codeに関する動画で誤解してる人がいますが 「SHIFT」「SHIFT AI」「AI SHIFT」 の3社は全く別の会社です。 風評被害にご注意ください。

よく分からない人向けに、これがなぜ突っ込まれまくってるのか解説します。配信も見てますが、かなり適当ぶっこいてる（なんなら間違った）内容を企業名だしてやってるところがポイントで、自社ゼミへ誘導する流れです。 「Uber Eatsで注文するなら、マクドナルド vs モスバーガー vs 出前館 どれが最強？」って言ってるのと同じ構図です。 出前館はUber Eatsじゃなくて競合サービスだし、マックとモスはお店であって配達サービスじゃない。比較の軸がバラバラ。 AntigravityはGoogle製でClaude Codeとは別物（むしろ競合）。VSCodeとCursorはコードを書く道具であって、Claude Codeそのものじゃない。 全部カテゴリが違うものを並べてるので分かってる人たちに突っ込まれまくっています。 結局、配信ではどれが最強なのかには触れず、好きなのを使えとのことで、この点もオモシロポイントのひとつです。 個人的に良かった点は、世の中にはAIの情報が溢れているという前置きの後に、「信用できる発信を信用して、信用できない発信は信用しない方がいい」という素晴らしい構文の発言によって、果たしてこの人達は信用できるのかという問いに晒される点が大変良かったです。

Our developer conference Code with Claude returns this spring, this time in San Francisco, London, and Tokyo. Join us for a full day of workshops, demos, and 1:1 office hours with teams behind Claude. Register to watch from anywhere or apply to attend: claude.com/code-with-clau…

昔から SNS でよく見る SIer 批判ですが、意図的かどうか分かりませんが SI という業務を勘違いされているように感じます。一般的に SI はシステムの企画・要件定義・開発・導入・保守までを一括で請け負う業務形態です。 一方で投稿しておられるのは、典型的な「動くもの優先のアジャイル開発(小規模)」ですね。SIer も、最初から「製造だけやって動くものだけ納品すればいい」なら800 万円も請求しないと思います。作業実態が無いのに後で争いになったら負けますから。 つまり、比較している対象が根本的に違うのに、同じ土俵で批判してしまっているという話です。それと、この手の SIer 批判でよく抜け落ちている観点が、 「設計書は設計フェーズのアウトプットであると同時に、契約上の担保でもある」 という点です。もし納品後にエンドユーザーが 「この作業、要件を満たしてないから対価は払わないよ」 「それは別に頼んだつもりないから請求されても払わない」 と言ってきたときに、しっかり合意した要件定義書や設計書がなければ、お互いにとってかなり訴訟リスクになります。さらにバグが出た際に 「はぁ？どんなテストしたん？テスト仕様を今すぐ全部出せ！出せないなら払わないわ」 と言われた時に打ち返す材料が無いのも現実的なリスクです。 これこれこういう物をこれくらいの期間で製造し、こんなテストを実施してパスした物を納めます。定期的にセキュリティパッチもあてます、OS のアップデートも適用します、障害が出たらすぐ駆けつけます、そういった物を込み込みで 800 万円だと思いますよ。 もしそういうサポートを期待しない小規模システムなのであれば、単純に頼むべき相手が間違っていたという事だと思います。 ちなみにこれは IT や SI に限らず、一括請負契約とは基本的にそういうものです。

🏅今週のはてなブログランキング〔2026年3月第2週〕より、おすすめエントリーを紹介します🏅 Findyの爆速開発を支えるセルフレビュー自動化の仕組み - Findy Tech Blog tech.findy.co.jp/entry/2026/03/… Findy(ファインディ) @findy_code さん

見出し4 がついに登場！ 😤 「とりあえず太字でごまかす」時代、これで終了。

ファインディ、エンジニア組織のAI活用度を見える化 - 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…

「Findy AI+」β版 #FindyAIPlus リリース🎉 AIツールの活用状況を診断、改善自動化までを実現するサービスです！ 具体的には、 ・Agents/.mdなどのAI環境を整備する ・人とAIの最適な業務分担状況を判断して改善する など、定量×定性で横断分析できます！ 無料で始められます！ 🔽詳細はリプへ

AIがコードを書く時代。 組織のプロダクト開発力で本当の差がつくのは「誰が何をAIに任せるか」へとシフトしています。 一方でその判断を支えるデータを集めきれていない、ツールがどんどん進化するのでキャッチアップが大変という声が聞こえてきます。 現状は開発組織内でAIの活用方法が個人に属人化しており、AI駆動開発に取り組むエンジニアのポテンシャルを活かしきれていません。 本日、主要な7つのAIツールの活用状況を横断分析し、上記の課題を解決し、チーム全体のAI駆動開発レベルを底上げするAIエージェント『Findy AI+』β版をリリースしました。 Claude Code / GitHub Copilot / Cursor / Devinなど7つのAIツールに対応しています。 また、α版の先行事例では人とAIの境界線を再定義することで、チーム効率が「39%向上」することを実証しました。 日本から、まずは世界5,000社のチームへ。 エンジニアが、人にしかできない挑戦に没頭できる世界を。 Findy AI+は、AI駆動開発の新しいスタンダードづくりに挑戦します。 詳細のリンクはスレッドに

草w #SBTechNight speakerdeck.com/jacopen/puratu…

DORA Reportの系譜図をアップデートしたのだけどAIのインパクトを分かるようにしてみた。

1時間を5分に短縮！Claude Code × Notion MCPで実現した業務自動化の全貌 - Findy Tech Blog tech.findy.co.jp/entry/2026/03/…

4月イベント公開しました💁 ／ Claude Code Skills実践！業務を効率化する活用事例 ＼ 実際の業務の中でSkillsをどのように活用されているのか、具体的な活用事例をお話しいただきます🧑‍💻 ぜひご参加ください🙌 findy.connpass.com/event/387334/ #Skills_findy

OSSで世界と戦うには。ccusageの舞台裏 findy-code.io/media/articles… #findy #findy_media

Slop Fork のおかげで最悪の時代に入ってしまった

人間は、レビューを「こなす」から「結果を判断する」時代へ Findyの爆速開発を支えるセルフレビュー自動化の仕組み - Findy Tech Blog tech.findy.co.jp/entry/2026/03/…

低っ！？ 【Findy AI Career】 AI駆動開発偏差値を診断しました！ ai-career.findy-code.io/annual-income-… #Findy_AI_Career #AI駆動開発偏差値

この後の発表スライドはこちらです 『AIコードレビューの導入・運用とAI駆動開発における「AI4QA」の取り組みについて』 speakerdeck.com/hagevvashi/ai-… #AI駆動開発の最前線_レビュー負荷_findy

Anthropic のデザイナーが出ているPodcastで、"The design process is dead. Here’s what’s replacing it." という ep から： ・従来の「リサーチしてモックアップを作る」というデザインプロセスはもはや通用しなくなっている ・AIの進化でエンジニアの開発スピードが劇的に上がり、デザイナーはそれを邪魔せずに支援する役割へと変化している ・以前は業務の60〜70%がプロトタイプ作成だったが、現在は30〜40%にまで減少している ・今のデザイナーの主な仕事は、モックを作るだけでなくエンジニアと一緒に実装をやり遂げること ・数年先の壮大なビジョンを作るよりも、3〜6ヶ月先の方向性を示す動くプロトタイプを作ることが求められている ・デザイナー自身もコーディングツール（Claude Codeなど）を使い、コードレベルで実装の最終調整を行うようになっている ・完璧なデザインを作ってから開発に渡すのではなく、走りながら一緒に考えるアプローチが主流である ・Anthropic社内では、常に最新のAIモデルや社内プロジェクトの進捗をキャッチアップすることが日課の一部になっている ・AIモデルは予測不可能な動きをするため、事前にすべてをデザインするよりも実際に触ってもらいユーザーの用途を発見する方が良い ・コードの修正が簡単なため、デザイナーがIDEに直接入り込んで作業する機会が増えている ・一方で、複数のアイデアを並行して検証したり、細かなビジュアルを追求したりする作業には依然としてFigmaが必要 ・プロダクトの品質や信頼性は、リリース前の完璧さではなく、リリース後のフィードバックへの素早い対応によって構築される ・AIは今後デザインの「センス」や「判断力」を向上させていく可能性が高い ・しかし、最終的に「何を開発するか」を決定し、その結果に責任を負うのは引き続き人間の役割である ・ソフトウェア開発のハードルは技術そのものより人間同士の意見調整にあり、そこはAIには解決しきれない ・チャットボットというインターフェースは無限の柔軟性をもたらしたため、今後も無くなることはない ・今後はAIが必要に応じて、その場に適したUIを自動生成するようになっていく ・デザインマネージャーは、AI時代の新しいプロセスを理解するために、現場（IC）に戻って手を動かす経験が必要である ・マネージャーがあえてバグ修正やテストといった「低レバレッジ」な作業を行うことが、結果的にチームからの信頼を生む「高レバレッジ」な行動になる ・採用において魅力的な人材の1つ目は、複数のスキルを高いレベルで併せ持つ「強力なジェネラリスト（ブロック型）」である ・2つ目は、エンジニアリングなど特定の分野に突出した「深いスペシャリスト（深いT字型）」である ・3つ目は、過去のプロセスに縛られず、新しいツールを素早く吸収して物を作る「優秀な新卒・若手」である ・これからのデザイナーには、自分自身でAIツールを使って実際に動くプロダクトを作ってみる経験が求められる ・まだ言語化されていないが熱量だけがある「理解しがたい（Illegibleな）アイデア」にこそ、次の大きなチャンスが眠っている ・デザイナーは社内のプロトタイプを見る際、VCのように隠れた価値を見つけ出す視点を持つと良い lennysnewsletter.com/p/the-design-p…

「AIによってPdMの仕事がなくなる。」と最近よく言われるけど、「PdMなんて元々が妥協の産物では。」という話を建設的に書きました。職種問わずの話なので、ぜひみなさま読んでね！！ディスじゃないよ！大好きだよPdM！ PdMは時代の徒花である｜柳川慶太 @gimupop note.com/gimupop/n/n974…