こんにちは！アンドドット技術広報です。
社内Podcast「Dot talks」では、アンドドットで働くメンバー同士の会話を中心に、日々の取り組みや考え方をリアルにお届けしています。今回のテーマは「生産性を上げるためにこだわっていること」。共同創業者の東川、CTOの高根沢、SHIFT AIの石井が、雑談のようにこれまで以上にゆるっと日々の工夫や“生産性の源泉”について語り合いました。
本記事では、音声の書き起こしをもとに一部編集・再構成し、会話の雰囲気をお届けいたします。
移動時間×AIで生産性を最大化
石井：
早速本題に入っていきますね。生産性を上げるための工夫みたいなのはあったりしますか？
高根沢：
爆速で短い時間でやり切るぞ意識することを習慣づけることですね。
例えば電車での移動時間があるじゃないですか、この前も幕張でイベントがあって1時間くらい乗っていたんですけど、その時間内でやれる作業は絶対やり切るというのは意識しています。
東川：
僕の場合タクシーに乗ることが多いんだけど、タクシー広告って情報収集には良くって。けっこうAI関連の新サービスとかも流れてくる。自宅から渋谷まで5-6分だから、タクシーに乗って情報収集をしながら、別のタスクをオフィスに着くまでに終わらせるっていうのを徹底してる。
あともう一つは、カレンダーの自分のタスクを必ず2つ重複させるようにしていて、ChatGPTに何か頼んでる間に別のことを自分で進めることかな。
石井：
それ、すごい大切だよね。ある意味ChatGPTとかって、これまで自分がタスクをしてようしようとコミットした部分をある程度、代行してくれるわけじゃないですか。その代行をさせる勇気というか、一旦頭からそのタスクは忘れるという勇気もめっちゃ大事。
あとは、タクシー広告をインプットの時間に使うっていうのは、斬新な視点だった。でも確かに、市況というかトレンドはもろに出るよね。
毎週水曜夜の“全社AI勉強会”
石井：
アンドドット社内で、生産性を上げるためにやってる取り組みたいなのはある？
高根沢：
開発側の話をすると、開発チームでは、毎週水曜の夜に1時間、AI勉強会をやっていますね。
で、勉強会でツールの使い方を知ってもらって、実際に試すところまでやってもらう。
勉強会終わる時には、もう次から使いますみたいなところまで持っていくことで、参加メンバーの生産性がめちゃくちゃ上がるみたいなのはあったかな。
石井：
1時間取るのか、だいぶちゃんがっつりやってるんだね。直近だとどんな話をしたの？
高根沢：
今週だとClaudeCodeが熱いので、みんなの環境にClaudeCodeをインストールしましょうの話かな。あとはターミナルでClaudeCodeを操作する時の画像入力方法（screenshotと言われるパスを与えてあげると、自動で読み取ってマルチモーダルで使えますよ）みたいな話だとか。
AIアンバサダー的な、ツールをリードして使っている人中心に広めていく感じかな。
「快適な空間」も生産性の一部
石井：
ちなみにみんなはオフィスで仕事することあるの？そういう時の生産性の工夫ってある？
高根沢：
自分はオフィスができた当時、夏の時期だったと思うんですけど、オフィスが蒸し暑すぎて。エアコンの除湿とかまあ効いている状態では合ったんでしょうけど、自分には耐え難い状態でして。
それで自分の家とオフィスが近かったので、自分の家の除湿機をオフィスまで持っていったことがありました。湿度は快適な環境を作るために大事ですね。
環境といえば、自分の家もブレードサーバーを設置してるから、常に一定の温度です。常に23〜25℃に保つようにしていて、これがブレードサーバーを運用する際の秘訣なんです。
石井：
あんまりないよね。家にありますよみたいな人。
高根沢：
いないね。ただ、そういう界隈はいます。
ブレードサーバー、すごく消費電力が大きいし音もうるさいから、家で運用するとなると色んな課題が出てくるんだけど、それをうまく回避している方の話は勉強になりますね。
東川：
自分が意識しているのは、自分が「寒いな」と思う気温にするというか。生物学的にも出ていて、働き方改革が出た時に実際に検証されていて、男性と女性で生産性が高い気温が2度くらい違うんだよね、男性の方は24・25度。だから、自分がちょっと寒いなと思う外気温で過ごすように意識している。
高根沢：
ブレードサーバーを設置した時の気温とほぼ一緒じゃん（笑）新しい発見だったな。
まさかサーバーを運用することでね、自動的に寒くなるから作業にも集中できるようになってるとは。
課題は、属人性のあるやり方をどう再現可能にするか
石井：
ちなみに、生産性関連のインプットってするの？みんな勉強とかする？
高根沢：
自分はあんまりないかな。自分のやり方をやっている人が周りにいないっていうのはある。GitHubのコントリビューション数も2万超えてるんですけど、他のエンジニアは多くても2000くらい。だいたい10倍近い差がある。
だからこそまだ再現性がないというか、逆に「どうやってこのやり方を開発組織に根付かせるか」は自分にとっての課題かな。自分流を貫いてる部分はある。
石井：
その属人性が消えたら最強になるよね、みんなで。
高根沢：
そう、それを目指してる。最近は9割以上AIにコーディングしてもらって、それをレビューして本番に出す、という流れでやってるけど、品質は全く落ちてない。アンドドットが求める高いクオリティも十分出せている。相性はすごく良い。
石井：
すごいね、9割任せても品質落ちないんだ。
高根沢：
むしろAIが自分の思いつかないようなパターンで試行錯誤してくれる。最近も音声ファイルを喋ってる時間と無音時間に分けたくて、スペクトラム解析でやってくれた。自分は方法を指定してないのに、適切なフィルターを使って提案してくれたりして。学術的なアプローチや、大学でやってた自然言語処理の知見と結びつくケースもあって、普通なら論文読んで実装が必要なレベルのことも1分でできてしまうからすごく革命的だと思った。
業務効率や生産性の議論は時代遅れ？
石井：
今その話を聞いて思ったけど、生成AIがある今、業務効率化や生産性って語る意味があまりなくなってきてるんじゃない？量より質。できなかったことができるようになることの方が重要。
高根沢：
本当にそう。マルチタスクの話もそうで、前までは一つのウィンドウでコーディングするのが普通だったけど、今はClaudeやCursorなどで同時に複数の作業を回せる。これはAIが出てきて初めて可能になったよね。
東川：
ロジカルシンキングみたいなものは、今はほとんどAIに任せっちゃってるよね。前は人間が頑張ってロジカルさを求められてたけど、AIの方が正確だったりする。だから僕たちにはもっと上段の、クリエイティブでラテラルな発想の方が求められてる気がするな。
高根沢：
最近は自分がやっていることも、創造的で難易度の高いものが増えている。でもAIがまるっとやってくれる。自分がチャレンジングに感じる領域でも、どんどん支援してくれる。まあ、できたものに関しては、まあしっかりと人間の方で見ていくスタンスはしっかりあるけど。
石井：
まあ人がやるべきことを最後ちゃんと決めるっていうのは、大事だろうね。
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