「Findy AI+」がAI活用の「個人技化」「ブラックボックス化」を解消する5つの新機能を提供開始

開発ツール

新機能提供の背景

AIツールの急速な普及に伴い、組織内でのAI活用が「個人技化」し、「ブラックボックス化」する課題が顕在化していました。成果を出しているエンジニアのノウハウが組織全体に共有されず、生産性の差が拡大する状況が見られました。

また、AIエージェントの利用拡大により、トークン消費量の増加に伴うAIコストの急増も経営課題となっています。どのAI利用が成果に寄与しているのか、コストに対する効果が出ているのかを定量的に把握する手段が不足していました。さらに、AIエージェントの効果を最大化するハーネス（AI指示ファイル、AI指示フォルダなど）の整備状況もリポジトリやチームごとにばらつきがあり、その投資対効果を数値で把握することが困難でした。

これらの課題に対し、ファインディ株式会社は、長年蓄積してきた「Findy Team+」のGitHubデータ解析技術と「Findy AI+」が収集するAIエージェントのセッションログを組み合わせることで、AI活用実態を多角的に可視化し、改善アクションまで自動化する5つの新機能を提供します。

新機能の概要

Webダッシュボード

  1. セッションログ分析｜組織のAI活用実態をデータで丸ごと見える化
    AIエージェントとの対話セッションログを組織全体、チーム、個人単位で解析し、AI活用の頻度・深度・傾向を継続的に可視化します。これにより、これまで感覚に頼っていたAI活用実態を客観的なデータで把握することが可能になります。

    セッションログ分析

  2. AIコスト効率分析｜費用対効果を可視化し、無駄なコストを削減
    AIの利用量（トークン量）を組織全体、チーム、メンバーごとに集計し、実際の成果物（プログラムコードの変更・追加やプルリクエスト数など）と紐づけることで、「成果あたりのAIコスト」を算出・可視化します。AIがコストに見合う成果につながっているかという経営課題に対し、投資対効果の改善余地が大きいチームや非効率な利用パターンの改善を支援します。

    AIコスト効率分析

  3. 利用AIエージェント分析｜整備したハーネス（Skills）が実際に使われているかを定量把握
    Claude Codeに特定の業務を任せるために社内で整備したハーネス（Skills）が、実際にどれくらい使われているかを組織全体、チーム、ユーザーごとに可視化します。これにより、活用度の低いSkillsの改善や、よく使われているSkillsの横展開に役立てることが可能です。また、Skills別の呼び出し回数とプルリクエスト数などの生産性指標を紐づけることで、アウトプット向上への貢献度を定量的に把握できます。

    利用AIエージェント分析

MCPサーバー

  1. ハーネス整備分析｜各リポジトリにおける「AIが自律的に動きやすい環境」の整備状況、改善点を一覧化
    各リポジトリのAI指示ファイル・フォルダを解析し、主要なAIツールごとの設定状況を組織全体で一覧化します。整備が遅れているリポジトリを特定し、先行しているリポジトリの設定をベースとした改善を自動的にレコメンドします。MCPサーバー経由でリポジトリに直接アクセスし、リアルタイムに整備状況を取得します。

    ハーネス整備分析

  2. ハーネス整備×生産性分析｜GitHubデータとの相関で投資対効果を定量把握
    リポジトリごとのCommands・Agents・Skills・MCPサーバーの設定数と、GitHubから取得したマージ済みPR数などの生産性指標を可視化します。ハーネス整備度と生産性指標の相関をデータで示し、どの要素の整備が生産性向上に最も効いているか、どのリポジトリ・チームに優先的に整備投資すべきかの意思決定を自動でサポートします。

    ハーネス整備×生産性分析

これらの新機能により、属人化していた生成AI活用のノウハウをデータと自動改善の仕組みで「組織知」へと転換し、AI駆動開発の成果を組織全体へ波及させることが期待されます。

お申し込みはこちらから：https://lp.ai-plus.findy.io/

主な対象と期待される効果

本機能群は、生成AIを活用しているエンジニア組織において、主に以下の対象者とその効果が期待されます。

  • CTO・VPoE: 組織全体のAI活用度を定量把握し、AIコストの最適化と投資対効果の経営報告への活用。

  • EM・テックリード: 自チームのコマンド利用状況・ハーネス整備度を他チームと比較し、具体的な改善アクションの実行。

  • AI推進組織: 高生産性チームやメンバーのベストプラクティスを全社へシームレスに横展開。

今後の展望

AI駆動開発が組織に浸透するにつれ、AIコスト管理や自社のAI活用度を客観的に評価するための基準作りが新たな課題として顕在化しています。ファインディ株式会社はこれらの課題を解決するため、2026年7月末までに以下の機能拡充を予定しています。

  • AIコストのリアルタイムモニタリングとコスト最適化: リアルタイム予算管理＆Slack通知、メンバー・API別のコスト内訳可視化、コスト削減効果の自動シミュレーションなどの新機能を順次実装し、AI投資の費用対効果の最大化を支援します。

  • 業界標準ベンチマークとの比較: 自社のAI活用度・ハーネス整備度が業界内でどの水準にあるかをリアルタイムで把握できる業界標準ベンチマーク比較機能を実装予定です。これにより、データに基づいた戦略的な意思決定を支援し、AI駆動開発における組織の競争力強化を後押しします。

ファインディ株式会社について

ファインディ株式会社は2016年に事業を開始し、「挑戦するエンジニアのプラットフォームをつくる。」というビジョンを掲げ、ITエンジニア領域における個人・組織それぞれの課題解決に取り組んでいます。

IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」、ハイスキルなフリーランスエンジニア紹介サービス「Findy Freelance」、経営と開発現場をつなぐAI時代の開発資本プラットフォーム「Findy Team+（チームプラス）」、開発ツールのレビューサイト「Findy Tools」、及びテックカンファレンスのプラットフォーム「Findy Conference」の5つのサービスを提供しています。サービスの累計会員登録数は約29万人、国内外のスタートアップ企業から大企業までの約5,400社に利用されています。

ファインディ株式会社コーポレートサイト：https://findy.co.jp/

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