全エンジニア約1,200名のAI活用レベルを計測。2028年までの全社開発プロセス完全自動化を目指して

── エンジニア一人ひとりのAIスキル底上げを図ることになった背景を教えてください。また、一連の取り組みはどのようなものなのでしょうか。

サイバーエージェントでは、「2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化する」という目標を掲げていますが、もちろん、ただ放置していればAIが勝手に自動化してくれるわけではありません。エンジニア一人ひとりが、AIを前提とした開発スキルを身につけ、自らの手で実現していく必要があります。そのためサイバーエージェントでは、組織と個人の両面からAI活用を底上げする取り組みを進めています。

── 個人向けAI活用レベルの計測について詳しく教えてください。

大元はグループ会社の一社で始まった取り組みで、それをグループ全体に展開しました。設計者の意図とはずれてしまうかもしれませんが、実行者としての見解を回答します。

大きな特徴として一般的なテスト形式ではなく、自己評価アンケート形式を採用しています。その理由は大きく3つあり、1つ目はこの取り組みにおける最大の目的として、振り返りに重きを置いているからです。テストで点数を出して序列を決めるのではなく、自分の現在地と会社が求めるレベルのギャップを振り返ることが重要であり、組織の評価と自分の評価に差があるという気づき自体が、自己成長のチャンスになると考えています。

2つ目は、業務や組織ごとの違いに柔軟に対応するためです。AIエージェントの使用頻度はプロダクトや業務によって異なります。そのため、組織全体で共通の指標（AI前提で開発できるスキル）を定義しつつ、必要に応じて各組織でカスタマイズして活用してもらえば良いと考えています。

3つ目は、サイバーエージェントが社員を信頼して任せる性善説のカルチャーで運営されているという点です。正直、自己評価は見栄を張ろうと思えば張れます。でも、当社の社員は「素直でいい人」が多く、アンケートの設問意図を深く考えすぎて私たちに質問が来るほど、真面目に答えてくれます。仮に見栄を張ったとしても、そのレベルに合わせてスキルを上げようと努力する社員の気質に合っていると感じています。

また、この取り組みは一度レベルを計測し終わりではありません。一定期間ごとに計測とフィードバックを繰り返し、エンジニア自身が現在地を振り返りながら成長していくサイクルを作っています。

当初は3ヶ月に1回のサイクルを想定していましたが、2026年6月の初回はエンジニア版「AI番付」に参加した44組織のみを対象としたため、7月に参加外組織も含めて再度計測を行いました。以降は、例えば立ち上げフェーズの子会社は開発ライフサイクルが安定するまで待つなど、各組織のフェーズに合わせて伴走しながら、個人の成長を継続的に支援していく予定です。

── 初回の計測が終了し、Level3未満のエンジニアが共通してつまずいているポイントなどは見えてきましたか？またその対策については、どう考えていますか？

年次や職種に関係なくレベルの高い人がいる一方で、Level3未満の方に共通していたのは、日常業務にAIを組み込む機会が少ないという環境要因です。

ビジネスサイドの要件やステークホルダーとの関係でAIが使いづらいプロダクトもありますし、技術投資の状況によって活用機会に差が生まれることもあります。一方で、開発業務が中心ではないにもかかわらず高いレベルでAIを活用している社員もいるため、環境だけでなく、自ら活用の機会を見つけて試していく姿勢も大事になると感じました。

今後の対策としては、Lv.1～2相当のエンジニア向けに、AIを使う前提となる基礎知識のカリキュラムや、通常業務から離れてAI活用と向き合う1dayイベントなどを準備しています。全体向けのカリキュラムを公開しつつ、各組織のAI推進担当者と連携し、組織ごとの開発環境や課題に合わせた最適なレベルアップ方法を個別に模索していく予定です。

── 現場エンジニアからはどのような声がありましたか？

一番多かったのは、自分の現在地と、会社が求めるレベルが明確になって良かったという声です。自分では十分AIを活用していると思っていたけれど、Level3の基準と照らし合わせることで「まだ伸ばせる部分がある」と気づくきっかけになったようです。

また、計測頻度についてもフィードバックがありました。当初は毎月計測する予定でしたが、1ヶ月で劇的に変化するものではないし、フィードバックや話し合いの時間が負担になるという意見をもらい、頻度を落とす決断をしました。2027年3月までに全員がLevel3になるという長期計画の中で、振り返りに重きを置いて現場が考える時間をしっかりと確保できたのは良かったと思います。

── 続いて、「AI駆動開発 いいラーニング」について詳しく教えてください。

Developers Expertsが作問する上で大切にしたのは、テスト内容を最新トレンドではなく考え方や概念に絞ったことです。AIのトレンドは切り替わりが非常に早く、特定のツールに関する知識を問うテストを作っても1～2ヶ月後には陳腐化してしまいます。一方で、AI駆動の考え方や概念は簡単に変わらない普遍的なものです。例えば、スクラム開発のベース知識があれば様々な開発スタイルに適応できるのと同じで、ベースの考え方さえしっかりしていれば、新しいAIツールが出てもすぐに対応できると考えました。

また、もし概念や用語の理解にズレがあると、後々そのズレが大きくなってしまいます。だからこそ、1,200名の全エンジニアが共通言語として考え方や概念を持つことが、2028年の目標に向けた組織の強い足腰になると確信しています。

さらに、メインで作問を務めた担当者は、問題の難易度設定にもこだわっていました。あえて、資料をしっかり読み込まないと正解できないレベルに設定し、「理解したつもり」で終わらないように設計されています。受講者からは、骨太な資料で実務に活かせそう、AI駆動開発の用語の中身がクリアになったという声を多くもらい、難易度設定は適切だったと感じています。さらに、全エンジニアのうち、受講率95%という目標を超える結果を残すことができ、AI駆動開発の共通言語を開発組織全体へ浸透させる第一歩として、大きな成果になったと考えています。

── 最後に、今後の展望を教えてください。

AI時代に誰一人取り残さないという点においては、受講率100%の達成は非常に大事なゴールですが、あくまで短期的な指標に過ぎません。私たちが目指すのは、”2028年までに全社の開発プロセスを完全自動化すること”に加え、AIリーディングカンパニーであることです。現在の取り組みは、そこへ向けて1,200名全員がAIオーケストレーターに到達するための土台作りであり、まだまだ道半ばです。

AIによって開発のあり方が大きく変わる今こそ、開発組織そのものを変革する絶好のタイミングだと考えています。個の突出した技術力に頼るだけでなく、一人ひとりの成長がチームの力に繋がり、それが会社全体の競争力につながる、そんな足腰の強い開発組織を作っていきたいです。

社員一人ひとりの “挑戦と安心” を大切に守りつつ、共に大きな目標に挑戦してもらう。今回の取り組みを、会社の次なる大きな挑戦を支える強固な土台にできればと強く願っています。