テックリードが語る、社内業務AX化とAI駆動開発のリアルな裏舞台。

今回は、エンジニア歴20年以上のキャリアを持ちながら、新たにAI領域へ飛び込み、社内業務のAX（AI Transformation）化プロジェクトを牽引するテックリードにお話を伺いました。

グロースピリットのAX化や、AI駆動開発を通して得たエンジニアとしての本音を赤裸々に語ってもらいました。
是非最後までご覧ください。

経験20年以上。未知のAI領域へ飛び込んだワクワク感

ーーまずは、この「社内業務をAX化する」というプロジェクトが立ち上がった背景について教えてください。

世間的にAIがめちゃくちゃ流行っている中で、「うちの会社でもやっぱりAIをやっていかなきゃダメだよね」という危機感があったのがきっかけですね。せっかくなら、今社内でやっている色々な業務をAIで効率化することで、会社全体にAIを使うノウハウやプロダクトを作るノウハウをつけていこう、というところから始まりました。

経営層も現場も同じように危機感を持っていましたが、AIはどちらかというとエンジニアサイドの方が馴染みがある分野だったので、現場のエンジニアサイドから声が上がった形です。

ーーリーダーとしてこのプロジェクトを牽引することになった時の心境はいかがでしたか？プレッシャーなどはありましたか？

私自身、エンジニア歴は20年以上あるのですが、その中でAIという技術には触れてこなかったので、「ここで初めて触れて、しっかり物にしたいな」という気持ちが強かったですね。

初めてのことでしたけど、特にプレッシャーは感じなかったです。これまで20年間、難しい課題にいろいろ取り組んで解決してきた経験があるので、「まあ大丈夫だろう」と。どちらかといえば、新しい技術に対するワクワク感の方が大きかったですね。

最初のミッションはHRソリューション事業におけるデイリー業務の自動化

ーー数ある業務の中から、なぜ上記の業務を最初のターゲットに選んだのでしょうか？

社内で今一番多く発生している作業であり、複数のアルバイトメンバーにお願いしているものがHRソリューション事業の業務だったからです。HR事業の業務は、日次・週次で多種多様な業務があり、かつクライアントごとに要件が異なっており、一見単純なようで一つ一つの業務にノウハウや知識が必要な業務でした。
そこをAIで効率化できれば、会社全体の業務効率化へのインパクトが一番でかいと考え、最初のターゲットに絞り込みました。

ーー開発や検証はどのようなステップで進めていったのですか？

最初はRAG（検索拡張生成）などの技術調査から始めました。過去にうちの会社で作ったコンテンツや実績はたくさんあるので、その特徴やトンマナをClaude AIに読み込ませて共通点や成果が出やすいポイントを抽出してもらい、それを知識ベースとして設定するアプローチを取りました。

システムとしてはGCP上に構築することも考えたのですが、社内のみんながGoogle Workspaceを使っていてGeminiに慣れている環境だったので、使い勝手を優先してGeminiの「Gem」を使う形に行き着きました。

Gemも特定の業務に特化したものや汎用的なものなど複数パターンを作って検証したのですが、思ったよりいい感じの精度が出ましたね。
ビジネスサイドでもGemは既に使っていたのですが、RAGの導入やClaudeも活用した形は更にサービス品質の向上とスピードの向上に繋がっているようで、良かったですね。

ーー現場のメンバーに使ってもらった反応はいかがでしたか？

割と好意的なフィードバックをいただきました。やっぱり、1つの作業を終えるまでの時間が圧倒的に短くなったという声が多く、業務効率化の手応えを感じています。たまにアウトプットの内容が微妙な部分もありましたが、プロンプトを調整しながら改善を繰り返しています。
引き続き社内業務のAX化は、事業側でも検討したいですし、バックオフィス業務にもスコープしていきたいと思っています。

次なる挑戦。音声AIによる「インタビュー自動化」への展開

ーー社内業務のAX化が一つ形になり、現在は「音声AIによるインタビュー自動化」に取り組まれていると伺いました。これはどのようなシステムなのですか？

当社では、お客様の採用ブランディング支援をすることも多く、その際には先方の代表や社員と1on1のインタビューをする工程が発生します。ここをAIに代行させ、記事を完成までさせることができれば、人間の工数が大幅に削減できます。

具体的には、管理画面で質問リストを作成し、自動発行されたURLをインタビュイーに送ります。URLを開くと、Webページ上でAIが音声で質問し、人間とやり取りをしながらインタビューを進めてくれる仕組みです。終わるとMarkdown形式でレポートが上がってきます。

ポイントとしては、テキストベースでのQ＆Aだけだと、どうしても一問一答になってしまうケースが多い一方で、このシステムでは深堀りをしてくれる点になります。
インタビュイーの潜在的な要素を引きだすことができたり、自身が発言し、深堀りされることでインタビュイーの内省や気付きに繋がることもあります。
このインタビューという工程には、インナーブランディングの効用もありますが、その要素は同システムにも含まれたものになります。

ーー人間の対話特有の深掘りやニュアンスをAIにやらせる上で、技術的な壁はありますか？

実際に人間がインタビューしているぐらいスムーズにやり取りさせたいのですが、どうしてもTTS（音声合成）でAIに喋らせたり、人間の音声をテキストに起こしてAPIで渡したりする過程でラグが発生してしまうんですよね。

ちょっとした待ち時間が生まれてしまうので、そこはリアルタイムTTSのAPIなどを活用して、より自然な対話になるように改善を図っている真っ最中です。深掘りに関しても、管理画面からパラメータを持たせることで調整できるようにしています。

ーーこのシステムのサービス化も検討していると聞きましたが、その内容に関しても教えてもらえますか？

はい、このシステムは社内の業務効率化はもちろんのこと、「お客様にもご活用いただけるのではないか」という考えのもと、現在サービス化に向けてプロジェクトを進めています。 グロースピリットには開発とビジネス双方のメンバーが揃っており、職種間の垣根もありません。そのため、自分が開発に携わったものが実際にプロダクト化・サービス化されていく過程を、肌で経験していただける環境だと思います。

AI駆動開発がもたらすパラダイムシフトと今後の野望

ーーこのプロジェクトを通して、自身が一番「やってよかった」と感じる瞬間はどこですか？

作ったシステムが広く使われることよりも、これを作ることによって「AIを使ったシステム構築」や「AI駆動開発」のやり方が自分自身に身についたなと感じる時ですね。そこが一番やってよかったと思う瞬間です。

これまでの開発だと、事前に仕様書を完璧に作らないと実装フェーズで手戻りが発生して面倒でした。でもAI駆動開発（CursorやClaude Codeなどの活用）だと、AIが設計書も修正してくれるし、実装もやってくれます。手間がかからない分、気軽に仕様変更や追加ができるのは、これまでの開発とだいぶ違うなと感じました。

ーー最後に、これから一緒に働くかもしれない未来の仲間へメッセージをお願いします！

業務のAX化やAI導入と聞くと、難しく考えたりビビったりする人も多いかもしれません。でも、実際に色々なAIサービスを自分で使ってみると、実はそんなに難しくないんですよね。大事なのは、組織の色々な人に業務内容を聞いて「現場の解像度」を上げることです。

今後はこのプロジェクトを成功させて、うちの会社で「ゼロからAIサービスを作れた」というモデルケースにしたいです。そして、そのスキルやノウハウを他のエンジニアにも伝授して、社員みんながAIを使ったサービスの開発ができちゃうような世界観を作っていきたいですね。一緒にAI技術をキャッチアップして楽しめる方、お待ちしています！

構想を語るだけでなく、実行で示す環境

これらの挑戦の根底にあるのは、「新しい技術を恐れず、まずは触れて形にする」という強い想いです。AI駆動開発というパラダイムシフトの中で、自ら手を動かし、最新のテクノロジーを駆使して市場価値の高いエンジニアとして成長し続けること。グロースピリットは、会社としてそのための土台づくりに本気で取り組んでいます。

現在私たちは、社内業務のAX化にとどまらず、新たなサービス開発に向けた非常にエキサイティングなフェーズにあります。

この"リアルな成長フェーズ"を共に走り抜けてくれる仲間と出会えることを、心から楽しみにしています。少しでも気になった方は、ぜひお気軽に話を聞きにきてください！

最後に：この記事は「音声AIによるインタビュー自動化システム」によって作成したものです。

記事内にありました、音声AIによる「インタビュー自動化」システムによって開発されたものです。実際に開発したものを、このように社内広報のツールとして活用しています。