alys｜小さな会社の外部開発室

社内にエンジニアを雇うほどではない。 でも、毎日の手作業は減らしたい。 そんな小さな会社のために、 alysは「外部の小さな開発室」として、業務改善・AI活用・小さなWebアプリ開発を毎月伴走しています。 Excel、スプレッドシート、SaaSの隙間にある面倒な作業を減らします。

@misojiyuu めちゃくちゃわかりますw ただ、本当に強いSEは屁理屈で押し通すというより、「それっぽい屁理屈」を、最終的に誰も困らない仕様・運用・例外処理に着地させる人だと思います。 現実の業務、だいたい教科書通りに動かないので。

信じられないかもしれませんが システムエンジニアという職業は プログラミング力や理解力よりも 変な動きを仕様として押し通す 「屁理屈力」が最も大切です。

若手エンジニアが設計で詰まるのは、能力不足というより、訓練されていないからだと思う。 多くの現場では、実装タスクは渡す。 でも、 業務を分解する 用語を定義する 文脈を分ける 状態を設計する 例外を考える 権限を切る AIと人間の責務を分ける みたいな訓練は、意外と体系化されていない。 だから、AIで実装だけ速くなっても、設計レビューでシニアに依存する構造は変わらない。

AIでコードを書くことは、かなり簡単になりました。 Claude CodeやCodexを使えば、若手でも実装スピードはかなり上がります。 でも最近、逆に強く感じるのは、 「実装できる人」は増えても、 「設計できる人」は簡単には増えない ということ。 むしろAI駆動開発では、設計が弱いと“それっぽいコード”が高速に量産されて、あとから手戻りが増えます。 これからのエンジニア育成は、コードの書き方だけでなく、設計力をどう育てるかが重要になると思います。

@sogitani_baigie 非エンジニアがミニアプリを作れること自体は価値がありますが、問題はその後の運用ですね。 誰が保守するのか、データはどこに残るのか、権限やセキュリティは大丈夫か。 「勝手に作るの禁止」ではなく、小さく作っても運用できるルールと受け皿が必要になりそうです。

私の雑な予想、Claude CodeやCodexを使って非エンジニアがミニアプリを作るのは一過性のブームで、ほとぼり冷めたら衰退しそう。もちろん一部の人や会社は続けるだろうけど、大きな流れにはならなそう。運用とか考えるとアプリの乱立にも問題あるし、「勝手に作るの禁止」とかいう会社も出てきそう。

AIでコードを書く時代は、「速く作る」だけでなく、「速く作ったものをどう安全に保つか」が重要になります。 小さなチームほど、レビューを気合いで回すのではなく、開発フローの中にセキュリティチェックを組み込んでおきたい。 code.claude.com/docs/en/securi…

Claude Codeに、開発中のセキュリティ課題を見つけるためのSecurity Guidance plugin が追加されています。 ざっくり言うと、Claudeがコードを書きながら、自分の変更を同一セッション内で見直し、脆弱性っぽい箇所を見つけたら、その場で修正までつなげる仕組みです。

ただし、これは「AIに全部任せれば安全」という話ではないです。 公式ドキュメントでも、このプラグインは defense in depth の一層であり、PRレビューやCI、静的解析、依存関係スキャンを置き換えるものではないと整理されています。 大事なのは、AI・人間・PRレビュー・CIの役割分担を設計すること。

チェックは主に3段階。 1. ファイル編集時。 eval、pickle、innerHTML、document.write などの危険パターンを即チェック。 2. ターン終了時。 そのターンで変わった git diff を背景でレビュー。 3. Claudeが commit / push した時。 周辺コードまで読む深いレビューが走ります。

ポイントは、PRレビューの前に効くこと。 従来は、AIでコードを書く ↓ 人間がレビューする ↓ PRやCIで問題に気づく という流れになりがちでした。Security Guidance pluginは、コードがPRに届く前の段階で、危険な変更を早めに見つける“手前の防御”として使えます。

Claude Codeが「書く」だけでなく、開発中にセキュリティまで見にいく流れ。 AI駆動開発で重要なのは、コード生成の速さだけではなく、脆弱性・設計崩れ・運用リスクをどう検知するか。 これからの開発は、人間が全部レビューするのではなく、AI・テスト・静的解析・人間の判断を組み合わせた品質保証の設計が重要になる。

中小企業の6割がAI導入予定なし、という調査。 これは「AIに興味がない」というより、何から始めればいいか分からない会社が多いのだと思う。 いきなり全社AI化ではなく、まずは毎日発生している手作業を1つ選ぶ。 問い合わせ整理、転記、報告書作成、社内確認、資料作成。小さな業務にAIを組み込むところからでいい。 中小企業のAI活用は、ツール導入ではなく業務設計から始まる。

AIでコードを書く時代に大事なのは、 「人間が全部レビューするか」ではなく、 「どこを人間が判断し、どこをAI・テスト・静的解析に任せるか」を決めること。 これは開発だけでなく業務設計も同じ。 AIを入れるほど、人間の仕事は作業から設計へ移る。 エンジニアの価値は、コード量ではなく品質を担保する仕組みづくりに移っていく。

@luckysurprising 秘伝のExcelマクロ、もはや部署専用の古代遺産ですね。 ただ本当に怖いのは、誰も仕様を知らないのに、毎月の重要業務がそれで回っていること。

大企業に入って驚いたこと第10位 → 誰が作ったか分からない「秘伝のExcelマクロ」が、部署の命運を握っている

@Nicotama222 「繰り返す作業をそのままにしない」も大きいと思います。 仕事が早い人ほど、毎回ゼロから考えずに、前例・テンプレ・手順・チェックリストにしていく。 速さは個人の能力だけでなく、次に同じ作業をするときに楽になる仕組みを残せるかで決まる気がします。

仕事が早い人の特徴 １．前例をすぐ探す ２．マルチタスクをしない ３．こだわりが強すぎない ４．自分でボールを持たない ５．行き詰まったらすぐ相談する ６．完璧と完成の違いを理解している ７．苦手なことは自分でやらない 他にありますか？

AIで人件費が下がる、というよりAIで「試せること」が増えすぎて、仕事量も判断量も増える。 MicrosoftのClaude Code利用制限の話は象徴的で、AIはコスト削減ツールというより、業務の進め方そのものを変えるツール。 小さな会社ほど、AI導入前に ✅「何をAIに任せるか」 ✅「どこで人が判断するか」 ✅「どこまで使うと採算が合うか」 を設計する必要がある。AI活用は、ツール契約ではなく業務設計。

@kanazawa_LE 忙しいリーダーほど、任せる前の「整理」を飛ばしがちだと思います。 何を任せるのか、どこまで任せるのか、どの状態なら相談するのかが曖昧なまま渡すので、結局あとで全部巻き取ることになる。 任せる力というより、任せられる業務フローを作る力が大事ですね。

忙しいリーダーほど“全部自分でやって疲弊しがち”。でも本当に危ないのは、仕事量じゃなく「自分しかできない」という思い込み。目的の不明確な会議、結論の出ないMTG、トラブル対応。結局リーダーが全部回収してる。思い切って任せられる人ほど、チームは育つ。 ほかに、忙しいリーダーがやりがちなことって何かありますか？

@takaichi_sanae 研究成果を「技術」で終わらせず、実際の現場で使われるところまでつなげる導線が重要だと感じます。 特に政府や大企業が初期の試験導入先になることで、スタートアップ側も実績・改善機会・調達予見性を得やすくなる。 日本発の技術を、実装まで進める仕組みづくりに期待しています。

本日、スタートアップ４社（Atomis、Sakana AI、Oceanic Constellations、OptQC）の経営者の皆様と、日本のスタートアップ戦略について、意見交換の機会をいただきました。 進行役は、経団連スタートアップ委員長の南場DeNA会長にお務めいただきました。 高市内閣では、基礎研究を含めた科学技術研究の基盤を強化し、イノベーションを通じた経済成長や国際的地位の確保を目指す「新技術立国」を掲げています。 本日お話を伺い、「スタートアップ」は、日本が誇る優れた研究成果を実用化していく「主要な担い手」として極めて重要であることを改めて強く認識しました。 また、お集まりいただいた４社が取り組まれている、次世代材料、国産ＡＩ、無人水上機、光量子コンピュータといった先端技術が、高市内閣が掲げる17の戦略分野の勝ち筋を切り拓くものであることを確信しました。 政府の役割についても、 ・技術シーズを産業化するための大規模投資を実現するための投資促進 ・政府がスタートアップの製品を試験導入する仕組みを新たに導入することによる政府調達の予見可能性の拡大 ・（私が先日お会いしたアンドリーセン・ホロウィッツのような）ベンチャーキャピタルが日本のスタートアップのエンジンとして世界市場への展開を後押しする金融環境の整備 など、重要な御示唆をいただきました。 また、スタートアップ担当大臣である城内大臣が先週とりまとめた『スタートアップ総力創出パッケージ』では、SBIR制度を抜本強化して、従来の研究開発支援を超えて本格調達につなげる試験導入の新たな枠組みを創設することとしています。 いずれも『日本成長戦略』に、しっかりと反映させていきます。 日本のスタートアップ・エコシステムの更なる発展に向けて、官民一体となって取組を進めてまいります。

「AIに仕事を奪われるか」より、「AIを前提に仕事を再設計できるか」。 変化に適応できる人は、自分の作業を守るより、自分が出す価値の形を変える。 これは個人も会社も同じだと思います。

@Nicotama222 即食いと即排便が2回出てくるあたり、相当仕事できそうです。 個人的にはここに「即仕組み化」も入れたい。 毎回“即”で頑張る業務ほど、仕組みにしたときの効果が大きい。

仕事ができる人の特徴 ❶即決断 ❷即レス ❸即報告 ❹即連絡 ❺即相談 ❻即改善 ❼即行動 ❽即完了 ❾即撤退 ❿即食い ⓫即排便 ⓬即起床 ⓭即就寝 ⓮即謝罪 ⓯即お礼 ⓰即承認 ⓱即支度 ⓲即食い ⓳即実験 ⓴即排便