営業改革が成果創出フェーズへ――大型案件とAI案件が拡大

SHIFTがこの1～2年にわたり取り組んできた営業改革が成果として表れはじめています。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.4

売上高は前年同期比21.2％増と順調に推移しました。

なかでもAI関連事業の成長が顕著で、AI売上は第２四半期の約25.5億円から今期は約79.2億円へと飛躍的に上昇し、前四半期比で3.1倍に伸長。

AI売上総利益率も約43.0％と高い水準を維持し、SHIFTの成長を牽引する事業へと成長しています。

SHIFTでは月額プロジェクト単価とプロジェクト数を重要なKPIとしていますが、いずれも継続的に成長しています。特に注目すべき点は大型案件の増加です。 

従来は小規模案件を得意としてきましたが、今後はSIerにとどまらず、お客様の経営課題を解決し利益貢献まで支援するサービスインテグレーターを目指し、さまざまな施策を進めてきました。 

その結果、月額3,000万円以上の大型案件が売上構成比の約20％を占めるまでに拡大。しっかりと大型案件が取れる体制、営業力、デリバリー力が備わってきました。

さらに、案件終了後も継続的に提案することで売上の減少を抑制し、リピート率も向上。新規案件の獲得だけでなく、既存のお客様との取引拡大により安定的な成長基盤を構築しています。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.17

営業組織については、トップアプローチ営業、アカウント営業、フォローアップ営業と3つの役割を明確化した体制へ変更。

生産性向上を重視し、人員を大幅に増やすのではなく営業力の強化に取り組んできました。 

現在181名体制ながら、営業1人当たり年間5.6億円の売上を創出。一般的なSIerでは約2億円程度とされるなかで、約3倍の売上を作れるような営業のケイパビリティを構築しました。 

また、小型案件の獲得や既存案件の深耕を担うフォローアップ営業の強化にも注力しています。

フォローアップ営業は、大型案件の合間を埋める案件獲得や、稼働率向上に向けた営業を担う重要な役割を果たし、安定した売上基盤の構築に貢献しています。 

フォローアップ営業については、再現性の高い営業モデルを構築できています。既に仕組み化が進んでおり、現在98名体制ですが、来期に向けては倍程度まで増員する計画です。

コンサルティング事業――上流支援の拡大で、顧客数・顧客単価が伸長

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.19

総合コンサルティングと業務・専門特化型コンサルティングを合わせた国内市場は約1.7兆円規模とされています。

SHIFTはこの市場において、ITコンサルティング（RFP作成・プロジェクト支援）およびPMO・推進支援領域でのシェア拡大を目指しています。 

今年に入り、コンサルティング領域の売上成長が加速。その背景として、特に3点が挙げられます。 

1.　現場経験を活かした上流支援

SHIFTはこれまでテストや開発の現場で培った豊富なノウハウを蓄積。

現在では、その知見をRFP（提案依頼書）の作成や業務改善などの上流工程にも活用できるようになり、コンサルティングサービスの競争力が高まっています。 

2.　中小企業向け需要の取り込み

大手コンサルティングファームは大規模案件への対応が中心となる傾向があり、中堅・中小企業が気軽に相談できるパートナーは不足しています。

SHIFTは企業規模を問わず幅広いサービスを提供するため、こうした需要を着実に取り込んでいます。 

3.　AI活用コンサルティングへの需要拡大 

AIソリューションを活用した業務変革・生産性向上への関心が高まるなか、「AIを活用したサービスを構築したい」といったお客様からの相談も増加中です。

SHIFTはこうしたニーズに対応し、AI活用を含むコンサルティングサービスを提供することで、新たな成長機会を創出しています。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.21

これらの強みを背景に、SHIFTは上流戦略企画領域へのシフトによる単価向上と顧客基盤の拡大を両輪に、コンサルティング事業の成長を加速させていきます。

AIモダナイゼーション――レガシーシステム刷新市場で存在感を拡大

AIモダナイゼーションは、取り組み開始から約半年で受注残高28.3億円を積み上げるなど、順調に拡大しています。その背景には、主に以下の3つのポイントがあります。 

① 中堅企業向けの一気通貫支援が評価 

大手SIerでは人材不足、中堅ベンダーでは技術力不足といった課題があるなか、SHIFTはAIを活用したリバースエンジニアリングによって、既存システムの課題を可視化するサービスを提供。

システムの現状を迅速かつ正確に把握できることから、お客様から高い評価を得ています。

参考：SHIFT DQS for リバースエンジニアリング

② システム可視化から保守運用まで支援を拡大 

AIモダナイゼーションによるシステム可視化を起点に、保守運用まで支援できる点もSHIFTの強みです。

ブラックボックス化したシステムを可視化することで、明朗会計な見積りで保守コストの適正化を実現。その結果、すでに約10件の案件を獲得しています。 

③ 公共系を中心とした大型案件の獲得 

高い技術力とコスト競争力を強みに、公共分野を中心とした大型案件の入札でも成果を上げています。AIモダナイゼーション領域における実績と提案力が評価され、着実に案件獲得が進んでいます。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.25

SHIFT DQS for リバースエンジニアリングの提供スキームが順調のため、解析済ソースコード量は2026年8月期第2四半期の1億STEPから2億STEPへ倍増しました。 

オポチュニティを受注から実行に繋ぐ専属体制の構築を強化し、非常に高い技術力をもつストラテジックアーキテクト（ST）人材の採用を強化し、受注率の向上とさらなる売上成長を目指します。

テスト――AI時代でも高まる品質保証ニーズ

AIの普及によりソフトウェア開発の進め方は大きく変化していますが、品質保証・テストの重要性は変わらず高く、SHIFTのテスト事業も堅調に成長しています。 

1.　AI活用の拡大に伴い、テスト需要が増加

企業のAI活用に伴うシステム開発件数の増加により、品質保証・テスト需要が急拡大しており、SHIFTへの外注が堅調に増加しています。 

2.　AIでは代替しにくいUAT領域を強化

AIは単体テストなどの領域では高い効果を発揮する一方、UATの自動化は依然としてむずかしい領域です。SHIFTはUAT支援に強みを持もち、AIも活用しながらテストカバレッジを拡大することで、高付加価値な品質保証サービスを提供しています。 

3.　全社品質管理ニーズの高まり

大規模案件を中心に、AIを活用した全社的な品質管理体制の構築を求めるニーズが高まり、SHIFTの品質保証の実績が評価されています。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.28

SHIFTは、AIを活用したテスト実行自動化サービス「ネムラナイ」の提供を開始。特にWeb領域において高い効果が確認され、導入が着実に進んでいます。 

2026年6月からはテスト設計領域にも拡大しました。

テスト設計は「何を、どこまでテストするか」を定義する品質保証の中核工程であり、ハードウェア、モバイル、Webなど開発環境を問わず活用できる点が特徴です。

AI BPaaS――社内AI活用の成果を社外向けサービスへ展開

AI BPaaSでは、社内業務のAI化による生産性向上と、そのノウハウを活用したサービスの拡大を進めています。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.32

SHIFTグループでは、バックオフィス業務へのAI活用を推進。特にオペレーション業務の効率化が進み、110人分の工数削減を実現しました。

今後もさらなる自動化を進めることで、生産性向上とリソースの最適配分を図っていきます。

引用：2026年8月期第3四半期決算説明資料P.34

AI BPaaSサービスでは、情報システム領域を中心に事業を拡大。

自社サービス「ワスレナイ」を起点として、PCのセットアップやセキュリティ設定、問い合わせ対応、監視業務などの運用支援を提供し、すでに約20億円の受注を獲得しています。 

また、AI BPaaSとして新たにAI定着化支援サービス（FDE）の提供も開始。2026年1月の立ち上げ以降、35社・3.8億円の実績を積み上げています。 

社内で4,400体以上運用しているAIエージェント「天才くん」で培ったノウハウを活用し、AI活用の定着支援から業務生産性向上、さらにはAI開発支援まで一貫して提供することで、お客様への提供価値を段階的に高めています。

参考：ワスレナイ

参考：天才くん

事業成長の中核を担う積極採用ポジション

今回の決算説明会では、SHIFTのさらなる成長を実現するうえで重要な役割を担うポジションとして、「営業職」と「AIモダナイゼーション領域のストラテジックアーキテクト（ST）」が紹介されました。 

 ■ 営業職  

お客様の経営課題を起点に、SHIFTグループの多様なアセットやソリューションを組み合わせながら、事業成長に直結する提案をリードします。 

10億円規模の大型案件に携わる機会や、大きな裁量のもとで経営者視点でビジネスを動かす提案を通じて、圧倒的な市場価値の向上を実現できます。 

営業系新設ポジション セールスエキスパート採用情報 

■ AIモダナイゼーション　ストラテジックアーキテクト（ST） 

企業のDX・AI活用を構想段階からリードし、レガシーシステム刷新やAI活用戦略の実現を推進する、AIモダナイゼーション事業の中核ポジションです。 

高度な技術力とビジネス視点をあわせもち、お客様の経営課題に向き合いながら変革を実現する役割を担います。 

AIモダナイゼーション事業 採用情報 

最後に：AI時代の成長をともにつくる仲間を募集

SHIFTは営業の仕組み化、AI企業への質的転換を着実に進めています。 

いま私たちが求めているのは、変化を恐れず新しい仕組みを構築できる人材です。 

次の時代の事業を構築したいと考える人にとって、SHIFTは最適な環境です。 

少しでも興味をおもちいただいた方は、ぜひ募集職種をご確認ください。 

募集職種一覧はこちら

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――Native AI時代の主力サービスとしてAI BPaaSを推進していますが、バックオフィス業務をAI化し、コストセンターからプロフィットセンターへ変革するという方針には、どんな思いがあるのでしょうか。 

小林：よく「AIで業務を効率化して、コストを削減するんでしょう？」と思われがちですが、我々の狙いはそこではありません。

米国企業のようにAI化したから5,000人解雇という意思決定は、日本では社会的にも機能的にも破綻します。 

だとすれば解雇なくして、同じ人数でできることを爆発的に増やす設計にすればいい。これが発想の出発点です。 

――具体的には、どのような仕組みなのでしょうか。 

小林：SHIFTには約1,500名のバックオフィスメンバーがいます。彼らが担ってきた業務をAIエージェントで徹底的に効率化すると、膨大な余剰時間が生まれる。

その時間を使って、自社で実践してノウハウを蓄積したメンバーが他社のバックオフィス支援を行う。これが、コストセンターをプロフィットセンターに変える仕組みです。 

メンバー自身のキャリアの可能性も広がりますし、労働人口が減少する日本において、これこそがポジティブなAIとの共栄の道です。

日本でやるなら、これしかない。とさえ思える、制約のなかで見つけた必然のビジネスモデルだと確信しています。 

参考：AI BPaaSプレスリリース

――他社支援を通じて、日本社会にも貢献ができますね。こうしてAI企業への転換を本格化するいま、どのような人材を求めていますか？ 

小林：AIを使ったサービスや技術を開発されている大手企業やスタートアップは多いと思います。でも、SHIFTのようにグループ15,000人規模の組織全体、事業構造自体をAI化するというのは、ほとんど類を見ない、難易度が高い挑戦だと考えています。 

だからAIでビジネスにどっぷりと変化を起こしたい、本気で世のなかを変えたいと思っている方には、真っ先にSHIFTを選んでほしいですね。 

意志をもって決断することは人間にしかできません。人間だからこそ生み出せる価値の領域で勝負したい方。まだ誰も見たことのないNative AI時代を、いっしょに泥臭く創りあげてくれる仲間をまっています。 

――約25億円の先行投資、そしてNative AI時代を見据えた事業構造の転換。 具体的に、この1年で直面した最大の「壁」は何でしたか？ 

小林：正直にいえば、「つねに変化を模索する1年」でした。最大の壁は、誰も正解をもたない、ゴールすら見えないなかで、走りながらビジネスモデルの方程式をつくりつづけなければならなかったことです。 

従来の「人数×単価」という“人月”のビジネスモデルから脱却し、Native AI時代の事業としてどう成立させるか。いままでの自分たちの成功体験に捉われない発想が求められたため、凄まじいカロリーを伴うものでした。 

私自身も毎週、代表の丹下や事業部長とミーティングを行い、「今週は何の結果を出すのか」というプレッシャーのなかで全員がもがきつづけてきました。 

――経営陣だけでなく、現場のメンバーにとっても過酷な挑戦だったのではないでしょうか。 

小林：現場メンバーはもっと大変だったと思います。実績のないAIサービスを、走りながら市場ニーズとマッチングさせ、売上をつくりながら枠組み自体をアップデートしつづける。 

昨日の最新技術が今日には世界的企業の発表で覆されるようなスピード感のなか、さらには上場企業として投資家からの期待値もひしひしと感じられる。つねに結果を出しつづけるプレッシャーは並大抵のものではありませんでした。 

――この変化の激しい過酷な環境で走りつづけたことで、どのような成果や変化が生まれたのでしょうか。 

小林：リスクをとって打席に立ちつづけたからこそ、独自のノウハウと、新しい主力サービスが形になりました。 

その筆頭が「AIモダナイゼーション」です。これは、複雑なレガシーシステムのソースコードをAIで自動解析し、従来のコストや期間を大幅に圧縮してシステムを可視化・再構築するサービスで、高収益モデルとなる期待をかけています。 

そしてもう一つ、試行錯誤の末に、日本固有の“ある制約”を逆手にとった、必然のビジネスモデルが生まれました。 

第3回「『効率化のため』ではない。1,500人のバックオフィスをプロフィットセンターへ」へつづく 

――前回（2025年4月）の取材では、「AIの徹底活用」を強調されていました。しかし、2026年4月の決算発表では「AIを事業の中核に据える」という強いメッセージを感じました。ここまで大きく舵をきった背景は？ 

小林：AIの猛烈な進化を体感して、歴史からの学びが確信に変わりました。かつてワープロが「文字専用機として残る」といわれながらパソコンに飲み込まれたように、いま我々が提供している開発やテストも、その多くの工程がいずれAIに置き換わるだろう。そう直視せざるを得ない状況にきました。 

1年前は「AIを使って生産性を高める」というニュアンスが強かったかもしれませんが、いま我々が向き合っているのは「AIに置き換わることを前提とした未来」です。

だからこそ、あえてこの10年で50倍成長を遂げた成功体験に縛られることなく、エンジンを載せ替える決断をしました。 

――具体的に、どのようなエンジンに載せ替えるのでしょうか。 

小林：一言でいうなら、AIによっていまの開発スタイルや仕事がなくなることを直視し、AIを使って仕事が増える構造をつくるということです。 

具体的には、きたるNative AI時代を見据えてAIモダナイゼーション・AI BPaaSを主力サービスとすることを発表しました。 

これだけ大きい変革は、2011年にコンサルからテスト事業へ舵を切ったとき以来、最大級です。 

――― こうした変革下で、グループシナジーもさらに大きくできそうですね。 

小林：その通りです。これまでは、AI BPaaSにおけるSHIFTPLUSのCS技術、AIモダナイゼーションにおけるシステムアイの開発、テスト設計のAIエンジンを誇るDeMiAなど、各社が独自の強みを尖らせてきました。 

しかしこれからは、それらを機能単位で切り売りするのではなく、複合的に組み合わせてお客様の課題解決に繋げていくフェーズに入ります。幅広い技術を結集し、グループとしての「総合力」でお客様のイシューを解決する――。 

加えて、インフラ面の統合も加速させています。販管部門をSHIFTに吸収合併して集約し、業務の共通化とAIによる効率化を図る「バックオフィスCoE」を推進することで、経営基盤のさらなる筋肉質化を進めていこうとしています。 

これだけの大きな変革。その裏側には、上場企業としてのプレッシャーともがきつづけた泥臭い1年がありました。 

第2回「25億円の先行投資。正解なき挑戦、経営陣と現場がもがきつづけた1年」へつづく 

• ソフトウェアの品質保証を主軸としたIT総合サービスを展開し、10年で売上高50倍に成長。現在はそれらのAI化に加えて、AIモダナイゼーション・AI BPaaSという2つの新事業で、IT市場16兆円とアウトソーシング市場40兆円^※という巨大市場の開拓に挑戦中
• FY2026に売上高1,600億円、FY2030までに売上高3,000億円の達成を目標に掲げる
• 求めているのは、AIを用いて巨大市場を切り拓くプロフェッショナル人材

 ※出典：2026年8月期　第2四半期決算説明資料P.11

Q1. SHIFTがいま注力している事業について教えてください。

「With AI」と「Native AI」の2軸で事業を本格展開しています。 

With AIは既存のコンサル・開発・テスト事業にAIを組み込んで生産性を上げるもの。

Native AIは、AIモダナイゼーションとAI BPaaSという2つの新事業で、IT業界の根強い課題であるシステムのブラックボックス化・人材不足に大きく貢献するものです。 

お客様企業の業務とシステムの両方を担うことで、AIネイティブエンタープライズパートナーになろうとしています。 

SHIFTのAI戦略について、最新の決算発表の内容をわかりやすく解説した記事もあわせてご覧ください。

Q2. なぜSHIFTが、この挑戦を実行できるのですか？

AI活用を掲げる企業は数多くあります。しかし、SHIFTにはそれを“構造変革”として実行できる土台があります。

第一に、品質保証を起点に築いてきたお客様との関係性、システムの内部構造を深く理解してきた実績から得た圧倒的なノウハウと大量のデータたち。

開発・テスト・運用まで一気通貫で担ってきたからこそ、業務とシステムの両方を変革できるポジションにいます。 

第二に、自社で徹底的に実証していること。SHIFTは2,395個のAIエージェント（2026年4月時点）を内製。

ツール導入で終わらない企画力や、業務の再設計を行ったうえで現場適用させる組織力があり、自らの業務をAI化してきた成果とノウハウをサービスとして展開しています。 

第三に、すでに市場が動いていること。AIモダナイゼーションはリリース後わずか2ヶ月で1億ステップを解析し、25.5億円を受注（2026年4月時点）。構想段階ではなく、すでに実装・受注フェーズに入っています。 

構想力だけでなく、実装力と顧客基盤を併せもつ。それが、SHIFTがこの挑戦を本気で推進できる理由です。

Q3. どんな人が活躍できますか？どんな人を求めていますか？

人を増やすことで売上を伸ばすモデルではなく、AIを組み込んだ再現性のある仕組みで価値を届けるモデルへ転換しています。

現場ではすでにAIを徹底活用し、定型的な作業の自動化や圧倒的に高い労働生産性を実現しつつあり、今後はAIが設計・開発・テスト・運用のプロセスを自律的に担い、人はより高次の判断に集中できる世界をまもなくつくり上げる予定です。 

そのため採用においても「AIを推進力にビジネスを牽引し、自ら巨大市場を開拓するプロフェッショナル人材」へと大きくシフトさせています。

▼どのポジションにも共通する人物像

お客様の課題に対し、製品や既存ソリューションありきではない「本質的な提案」を考えぬくスタンスの方。

自社製品に縛られない提案ができる環境があり、グループ各社の幅広いケイパビリティ（ONE-SHIFT）と、強力な自社AIアセットを自由に組み合わせて最適なソリューションを描いていただけます。

パッケージ化された提案に当て込むのではない、深層に隠れた課題を発見し、業務プロセスそのものの変革からシステム構築までを一気通貫で主導できるプロフェッショナルを求めています。

これまでのご自身の高度な「経験値」に「AI」という武器を掛け合わせ、これまでのIT業界の常識にとらわれない自由な発想で価値を生み出していただける方を歓迎します。

▼SHIFTで活躍するプロフェッショナルたち

Q4. 実際のプロジェクトや業務でどうAIを使っているのですか？

SHIFTでは、セキュアな環境で機密情報の入力が可能な対話型AIや、業務特化型のノープロンプト生成AIツールなどが整備されています。

このようにAIを日常的にあらゆるシーンで活用することに加えて、AIを前提としたプロセスに再設計しています。例えば――

• 要件整理や設計工程では、SHIFTの品質保証フレームワークやナレッジをもとにAIがドキュメント生成を支援
• テスト工程では、内製AIエージェントが観点抽出やレコメンドの生成など、テスト実行、不具合検知からバグ起票までを支援
• AIを活用して業務自動化ツールを自作・運用し、組織の生産性をボトムアップで向上
• バックオフィス業務では、内製AIエージェントが実際に業務処理を代替
• 営業やマーケティング領域では、市場調査や提案書の骨子作成、クリエイティブのモック制作をAIとの対話で完結させ、お客様との接点時間を最大化

これにより、人は定型作業から解放され、「何を変えるべきか」「どう設計すべきか」という高次の意思決定に集中できることを目指しています。

そのほか社内で使えるAIツールや社内勉強会などについて知りたいかたは、以下の記事もご覧ください。

Q5. 現時点ではAIを活用した開発経験・PM経験は少ないです。SHIFTで活躍できますか？

SHIFTに集まっているのも、大手SIerや外資系企業でソフトウェア開発・PMを担ってきた方、コンサルティングファームで業務改革・システム導入を多数推進してきた方など、AIを使いこなしてきた人ではなく、深い現場経験をもつ人たちです。 

SHIFTは、リスクを前に足踏みするのではなくAIを大いに使える環境を整備しています。

内製された2,395個のAIエージェントや、独自の仕様解析技術という強力なアセットなど、これらをどう使い、どうプロジェクトに適用するかについては、豊富なナレッジシェアの仕組みやカルチャーがあなたをサポートします。

Q6. 評価制度や報酬、SHIFTで働く魅力は何ですか？

最大の魅力は、「実力主義による正当な評価」と「成果に対する還元」が約束されている点です。

年功序列を完全に排除し、職級・賃金テーブルを社内公開することで、実績がダイレクトに報酬やポジションに連動する透明性の高い仕組みを築いています。 

挑戦を後押しする・社内政治がないといったカルチャーが、業務に全力投球できる環境を支えています。 

なお人事施策は、やりがい・給与・仲間の3つの柱それぞれにアプローチしており、最近では「人的資本経営」という言葉でSHIFTを知っていただく方も増えてきています。

実際の入社者の声をご紹介

AIの登場に衝撃を受け、AIを本気で開発プロセスに組み込もうとする企業を探していました。面接を通じて、変化への適合力や、課題に対して年功序列なく建設的に議論できるカルチャーを実感。テスト会社というイメージを覆す、モダナイゼーションなど技術的に高度な挑戦ができる環境が最大の決め手です。（AIテックリード／AI駆動開発エンジニア） 

前職では自社の生成AI製品を営業していましたが、自社製品に縛られず、お客様の課題に応じた最適なソリューションを提案したいと考え転職。SHIFTはコンサルからシステム開発まで一気通貫で伴走支援できる組織力が強みです。論理的な事業戦略やトップの「人的資本経営」に対する理念に深く共感し、入社を決めました。（AIテックリード／AIコンサルタント） 

SHIFTは「AI×PM」という希望が叶うだけでなく、年収の維持・向上や柔軟な働き方、そして定年までやり切れる環境が揃っていました。急成長企業でありながらワークライフバランスが良い点も魅力です。（AI PM） 

「テストの強さ」は知っていましたが、決め手は新ポジションSEPの業務内容が自身のキャリアの集大成になると感じたこと。他社から高年収のオファーもありましたが、面接での熱い事業展望や未来の話に心を動かされました。スピード感と風通しのよさ、そして「一緒に世界を変えよう」という言葉が、入社の決定打となりました。（SEP） 

さいごに

SHIFTはいま、「With AI」「Native AI」時代に向けてすさまじいスピードで進化をつづけています。 

業務とシステムの両方を担い、自社で実証済みのAIアセットを武器にできる——この立ち位置から、市場そのものを創っていこうとするいま、25.5億円の受注がすでに動き出し、数十兆円の巨大市場が目の前に広がっています。

この景色のなかで、あなたのキャリアを伸ばしてください。SHIFTには、それを実現できる事業も、仲間も、報酬も、土壌も揃っています。  

あなたのご応募をお待ちしています！ 

まずは今回の決算のサマリをご紹介します。

2026年8月期　第2四半期（2025年9月〜2026年2月）の売上高は372億円、前年比118.0%と過去最高の売上高／売総額を記録しました。

SHIFTは上期、AIを成長ドライバーと位置づけ、約25億円を投資しています。 

下期からは回収フェーズに入る見通しで、すでにAIサービスで25.5億円の受注が完了。2026年8月期　第3四半期のシナリオでは営業利益50億円前後（前年比125%超）を見込んでいます。

【事業戦略の3ポイント】

 1.　巨大市場への挑戦——SHIFTのAI戦略

AIの進化により、ソフトウェア開発やテストのあり方は大きく変わります。SHIFTはその変化を前提に、ビジネスモデルや提供価値そのものを進化させています。 

AIを使いこなせる企業は内製化を進めていく一方で、多くの企業にとってAI活用はまだ挑戦の途中。

私たちはAIネイティブな組織へと進化しながら、生産性を高め、AI活用を支援するサービスを通じてお客様の変革を支えていきます。 

AI競争の主戦場は、半導体やデータセンターといったインフラ層から、アプリレイヤーへと移りつつあります。

世界中の企業がAIを使ったサービスで売上・利益を上げようと動いていますが、PoC止まりで成果を出せていないケースも少なくありません。 

そのなかでSHIFTは、売上と高い粗利を生み出すAIサービスをいち早く確立し、25.5億円の受注を実現。日本でもかなり先行して、巨大市場における事業展開の可能性を見いだしたのではないかと考えております。

既存事業を進化させながら、新たなAI市場を切り拓く――。それがSHIFTの描く成長戦略です。 具体的には、4つのセグメントで構成されています。

売上の約88％を占めるのが、従来のコンサル・開発・テスト領域。これを基盤に、AIを活用して生産性を高める「With AI」へと進化させています。

AIの活用により、10人で行っていた仕事を7人、5人で実現する。粗利率40％超の事業を構築できています。

さらに中長期の「Native AI時代」の戦略では、AIモダナイゼーションやAI BPaaSを通じて、お客様の業務そのものを変革していきます。 

この2つの主力サービスについて、次の章から詳しくご紹介します。

2.　「誰がやるのか」に答えられる唯一の会社——AIモダナイゼーション 

「2025年の崖」は、経済産業省が2018年に警告した、レガシーシステムの刷新が進まないことによるリスクのことです。しかし2026年のいまも、多くの企業がシステム刷新に踏み出せないまま課題を抱えています。

山のような設計ドキュメント、ソースコードを人間の目で解析し、現場ヒアリングを重ねて可視化する——それが従来のアプローチで、多くの企業が踏み出せないまま、いまに至っています。 

SHIFTが今期から本格展開を始めた「AIモダナイゼーション」サービスは、この構造を根底から変えます。

ソースコードをAIが自動解析することで、これまで6ヶ月・約1億円かかっていたものが、最短2週間・1,000万円で実施可能となり、脆弱性や技術負債など46種類のアウトプットをもたらすことができます。

これにより、コストは約10分の1、期間は約12分の1で実現することが可能です。

しかしこのサービスの本当の強みは、スピードとコストだけではありません。「誰がつくるのか、という問いに答えられること」です。可視化だけできる会社はある。理想のシステム像を描ける会社もある。

でも「最後までつくりきる」会社がいない——そこにSHIFTは一気通貫で応えます。 

可視化から設計・開発・テスト・保守まで、すべてを自社で完結できる体制がある。だからお客様に安心していただけるのです。 

お客様の反応として、大手精密機器メーカーの担当者は「今までのコンサルとはアプローチが全然違う。一般論の押し付けではなく、実務に即した具体的な仕組み化に踏み込んでいる」と話し、大手エネルギー会社では「2週間でここまで詳細がわかるとは、AIサービスに感動した」という声が届いており、業種を問わずポジティブな反応が広がっています。 

こうした変革を支えているのが、SHIFTのAIモダナイゼーション統括部です。部門長が語る同部の取り組みや目指す姿については、こちらをご覧ください。

3.　「業務可視化の破壊力」——AI BPaaSが狙う、もう一つの巨大市場 

「お客様にとって本当に必要なのは、システムではなく、業務が処理されること」——それが、SHIFTが次に仕掛けようとしている領域「AI BPaaS」です。 

従来、10万件規模の問い合わせ業務を可視化・分析するには、業務コンサルタントを複数名アサインして約3,000万円・4ヶ月かかっていました。 

SHIFTのBPaaSアプローチでは、問い合わせデータのみでAIによる可視化、解析が可能。300万円・2週間で、業務フロー・課題・ROI・AI活用など27の観点を網羅した提言を出します。 

現在、受注活動を積極的に行っていますが、しっかりと啓蒙活動をしていくために、SHIFTはまず自社で実証しています。

1ヶ月で社内のバックオフィス892業務を可視化し、2,395個のAIエージェントを構築。「売上が倍になっても、人数を増やすことなく受注処理ができる仕組み」を自らつくりながら、同じ仕組みをお客様へ展開していきます。 

お客様から「いまのやり方を変えずに自動化できるのは革命的」との声や、大手インフラ企業の担当者は、「コストセンター扱いからの脱却が見えた」と網羅的な可視化によってはじめて経営層にオペレーション部門の価値を示せると感じたといいます。 

確かな手応えを得ながらサービス拡大を進めるBPaaS部門の取り組みについては、ぜひこちらをご覧ください。

【人材戦略の3つのポイント】

①  リスキリングによる高付加価値化

売上1,600億円から1,900億円、そして2030年までに3,000億円へ。SHIFTはこの成長を見据え、人員構成を戦略的に転換しています。 

AI活用を前提とした組織へ進化するため、全社的なリスキリングを加速。すでに社内のAI素養テストの基準をクリアした「WithAI人材」は4,248名に達しています。

そしていま取り組んでいるのが、その先にある「Native AI時代」への進化です。AIをツールとして活用するだけでなく、AIと共創し、構想から実装まで担えるコンサルタント・エンジニアへの育成を進めています。

人材のキャリアアップを後押しするとともに、AI人材の採用も継続。育成と採用の両輪で、AIネイティブな人材層を着実に厚くしていきます。

SHIFTには、体系化されたリスキリング制度と、実プロジェクトのなかでAIを使いこなす実践環境があります。AI時代において、人材がより高付加価値な役割へと進化していくための土台がすでに整っています。

② 「AI×○○」の専門家が集まる環境

SHIFTにはいま、多様なバックグラウンドをもつAI人材が集まっています。 

外資系ITベンダー出身でAI事業開発を推進してきた人、大手SIerで生成AI新規ユニットの立ち上げをリードしてきた人など、「AI×BPaaS」「AI×コンサル」「AI×開発・モダナイゼーション」「AI×テスト」——事業の軸ごとに専門性をもつプロフェッショナルがジョインしています。

③ 外部からも評価される、AI企業としての信頼 

SHIFTは外部団体と連携したAI活用も進め、実績を積み上げています。その一部をご紹介します。 

■東京大学・松尾研究所との「SHIFT DQS システム可視化サービス」共同開発開始 

松尾研究所と共同で、AIを活用した「SHIFT DQS システム可視化サービス」の高度化に向けた取り組みを開始。ソースコードをAIで解析し、設計情報や仕様を可視化することで、ブラックボックス化したレガシーシステムの刷新を支援するサービスです。 

SHIFTが培ってきたモダナイゼーションやリバースエンジニアリングに関する知見と、松尾研究所の先端AI技術を掛け合わせることで、モダナイゼーションをより高度かつ効率的に推進しています 

■AIソフトウェアエンジニア「Devin」の国内初マスターパートナー契約締結 

AIソフトウェアエンジニア「Devin」を開発するCognition AIと提携し、国内初のマスターパートナー契約を締結。AIによる自律型ソフトウェア開発の活用を本格的に推進し、開発プロセスの高度化と生産性向上を加速させています。 

こうした取り組みを通じて、SHIFTは「AIを活用する企業」にとどまらず、「AIで社会に新たな価値を創出する企業」へと進化しています。外部からも選ばれ、信頼されるAIパートナーとして、これからも挑戦をつづけていきます。

最後に——いま、変化の中心に立つという選択

SHIFTは、AIを使いこなすだけではなく、AI企業への転換に舵を切りました。事業も、組織も、人材も、すべてをAI基準で組み替えていく挑戦の真っただ中にいます。 

自ら問いを立て、構想し、形にしたいと考える人にとっては、大きな裁量と成長機会があります。AI時代の新しいプロフェッショナル像を、SHIFTでともに描きませんか。 

SHIFTに興味をおもちいただいた方は、ぜひ募集職種を覗いてみてください。

生成AIの活用頻度によって、生産性向上の実感はどう変わる？

上記グラフは、生成AIの活用頻度別に、生成AIを使う前後を比較して「生産性が向上している」と回答した人の割合です。

生成AIを「毎日」、「ほぼ毎日」利用している層では9割以上が生産性向上を実感しており、日常的な活用と生産性の実感が強く結びついている様子がうかがえます。

また、「週に2、3回程度」の利用であっても、7割以上が生産性向上を実感しており、毎日利用していなくてとも、一定の活用が生産性の実感につながっていることが読み取れました。

一方で、活用頻度が低い層や未使用層では、「どちらともいえない」との回答割合が高くなっています。

所属企業の非IT部門での生成AI導入はどこまで進んでいる？

非IT部門における生成AI導入については、「進んでいる」と捉えている人が47.7％ともっとも多い一方で、約半数は導入が「進んでいない」、もしくは「判断がむずかしい」と感じている状況がうかがえました。

所属企業における生成AI導入の課題は？

企業全体における生成AI導入の課題としてもっとも多くあげられたのは、「利用価値が社内に浸透していない」で、45.2％を占めました。

生成AIの存在自体は認識されているものの、その価値が十分に発信・共有されていないと感じている人が多いことがうかがえます。

次いで、「用途がわからない」、「利用のきっかけがない」、「利用方法がわからない」の回答がつづきました。

これらは使い方や活用イメージが明確でないことに起因する課題が一定の割合を占めていることがわかります。

また、「その他」を選択した方の記述式回答のなかでもっとも多くあげられたのは「セキュリティ・情報漏洩」に関する懸念でした。

具体的には、「セキュリティやコンプライアンス上の課題が残っており、全社導入が進んでいない」、「セキュリティ面で機密情報の入力に制限があるため、生成AIを活用しきれない」といった声が多く寄せられています。

特に、機密情報や個人情報を生成AIに入力する際のリスクや、社内でのセキュリティガバナンスの未整備が、導入を阻む大きな要因となっているようです。

次いで多くあげられたのが、「生成AIの精度・信頼性の問題」です。

「ハルシネーション（虚偽情報）の発生」や「AIの回答の検証や裏取りに時間がかかる」といった課題が指摘されており、生成AIのアウトプットの正確性や信頼性に対する不安が根強いことが伺えます。

これらの課題は、生成AIを業務に活用する際の障壁となっていることがわかりました。

生成AIの導入は、生産性向上や業務効率化に繋がっている一方で、セキュリティや信頼性といった課題を克服することが、企業の全社的なAI活用を実現するための鍵となりそうです。

あなたの会社において、今後、生成AI活用をより推進したほうがよいと思うか？

所属企業における生成AI活用について、「もっと推進したほうがよい」と回答したITエンジニアが大多数を占める結果となりました。

この背景には、会社全体として生成AI活用の明確な方針や推進体制が十分に整っていないことや、基盤自体は導入されているものの、個人の裁量に依存した利用にとどまり、組織としての活用が定着していないといった課題があると考えられます。

こうした状況を鑑みると、組織的に生成AI活用を推進することで、現場での活用が広がり、業務効率化や生産性向上といった効果を会社全体で実感できるようになる可能性が高いといえるでしょう。

転職を考える場合、生成AIの取り組みが積極的であるかどうかは、企業選びに影響する？

転職を考える際、生成AIの取り組みが企業選びに影響するかを聞いたところ、「影響する」と回答したITエンジニアがもっとも多く、全体の約7割を占めました。

ITエンジニアが働く環境を見極める際の判断材料になっていることを示しています。

生成AIへの向き合い方は、企業が「新しい技術をどう扱うか」、「業務効率化や生産性向上の観点を重視しているか」を表し、生成AI活用に消極的な環境は、新しい取り組みがうまれにくい環境と受け取られている可能性が考えられます。

全社横断で進める徹底AI活用。「AIネイティブのSIカンパニーを目指す」SHIFTの取り組みとは？

SHIFTは、売上高3,000億円を達成することを目標とした中期成長戦略「SHIFT3000」に向けて、2025年1月に「AIネイティブのSIカンパニーを目指す」と宣言しました。

これまで蓄積してきた膨大なデータベースと、品質保証で培ったノウハウを活かしお客様のAI活用や業務効率化、さらなる企業成長を支援してきました。

同時に独自のAIサービスを次々と生み出しながら、バックオフィスを含むさまざまな現場で生成AIの活用を徹底しています。

【SHIFTのAIサービス】

徹底したAI活用からうまれたSHIFTのAIソリューション一覧

AIとの対話で課題整理が可能に！AIビジネス活用チャット

以下のnoteでは、SHIFTが目指すAI戦略や挑戦の背景をはじめ、テスト設計ツールにおけるAI機能、営業提案AI、AI面接官など生成AIを活用した独自サービスの開発ストーリーを通じて、SHIFTのAI徹底活用がまるっとわかるコンテンツを掲載しています。

AIサービス開発の裏側－「AI日本一」を目指すSHIFT－

また、SHIFTは、「AI駆動開発」により開発プロセス全体の生産性向上に取り組んでいます。

品質保証で培った知見を活かし、導入支援とエンジニア育成を通じて、AI時代の開発をリードしています。各種取り組みは下記コンテンツをご確認ください。

SHIFTは、生成AIを活用した独自のサービスや「AI駆動開発」を通じて、AIの可能性を最大限に引き出し、お客様の課題解決や成長を支援することで業界をリードする存在として進化をつづけています。

そんなSHIFTでは、技術職、マネジメント職、コンサルタント職などのさまざまなキャリアパスが用意されています。

少しでもSHIFTに興味がありましたら、募集職種一覧やライブラリから気になるタグを選んでご覧になってください。

ひずみは悪いことではない。「成長のためののびしろ」と捉える逆転の発想

経営の方針にも現場の声にも、それぞれ正しさがあります。しかし立場や視点が異なるため摩擦が生じることが多々あります。 

経営層からトップダウンで降りてくる「世界を変えたい」というような熱いビジョンは、現場にとって重荷になることがあります。

一方で、現場からも「もっとこうしたい」「技術的にこれを追求したい」といった要望が発生することもあるでしょう。 

加えて、組織が大きくなればなるほど、部署間の横連携においても、それぞれの視点の違いから摩擦が生じます。

多くのマネージャーは、これら経営層と現場、あるいは部署間の板挟みになり、この状況を解消すべきネガティブな問題（ひずみ）と認識しがちです。 

ですが、SHIFTでは「ひずみは悪いことではない」と捉えています。むしろ、ひずみがない組織には成長もないと考えます。

組織がより高くジャンプしようと変化を起こせば、必ず摩擦やひずみが生じます。つまり、ひずみがない状態というのは、摩擦を避けて「現状維持」に留まっている証拠なのです。  

企業が成長する際には、高い目標と現状のギャップ、変化への抵抗と推進力の衝突など、至る所にひずみが生まれます。これは組織が生きている証拠であるとともに、組織に健全な成長痛が起きているともいえます。 

極意①：意思を引き出すマネジメント。命令ではなく「選択肢」を渡す

ひずみを成長のエネルギーに変えるには、三つのポイントがあります。

一つ目は、個人の意思を育てること。そのためにSHIFTでは、メンバーに対して「あなたはどうしたいのか」を引き出す問いかけを徹底しています。 

人は他者から強制された目標に対しては、もてる能力のすべてを発揮することができません。自分の意思でコミットしたときにはじめて、主体性が生まれ、成長が加速します。

そのため、マネジメントの第一歩は、メンバーのなかに「こうしたい」「こうなりたい」という意思を芽生えさせ、強くすることにあります。 

では、どのようにして意思をもたせるのか。SHIFTでは「選択肢を与えること」を重要視しています。 

例えば、エンジニアが描く「3年後の理想像」というゴールがあったとします。そこに至るルートは一つではありません。技術を極めるルートもあれば、マネジメントするルートもあります。 

マネージャーの役割は、ゴールへ導くための多様な選択肢を提示することです。

例えば、私は「君の目指す場所に行くには、今のスキルに加えてこれが必要だ。だから、次はAのプロジェクトでこの経験を積むか、あるいはBのプロジェクトで別の視点を養うか、どういう道筋がいいと思う？」と部下に問いかけています。 

複数の選択肢を提示されたメンバーは、そのなかから自らの意思で一つを選び取ります。「上司にいわれたからやる」のではなく、「自分でこれを選んだ」という事実が、仕事へのオーナーシップと責任感を醸成します。 

自ら選び取った道で成長機会を得て、上司から適切なフィードバックを受ける。このサイクルを回すことで、個人の意思はより強固なものへと育っていきます。

もちろん、このプロセスを機能させるには「心理的安全性」が不可欠です。安心して相談できる関係性があってはじめて、メンバーは本音を語ることができます。 

さらに、フィードバックでは「ポジティブな変換」を意識しています。メンバーが抱える悩みの多くは、自分ではコントロールできない環境要因（変えられないもの）に向きがちです。 

マネージャーは、それを「解釈を変えることで乗り越える」あるいは「自分で変えられる行動にフォーカスする」ように導き、ネガティブな状況をポジティブな成長機会へと変換して伝えることが求められます。

少しアカデミックな話になってしまいますが、深いレベルでメンバーの意思を引き出すために、私はアーノルド・ミンデルの提唱する「3つの現実レベル」という概念を対話に応用しています。

通常の業務ミーティングでは「現実レベル」の話に終始しがちです。ですが、それでは会話は退屈になりますし、深い共感が部下のなかに生まれません。

そこで意識的に「私はこういう世界観をつくりたいんだけど、どう思う？（ドリームレベル）」や「君のその考え、すごくいいね（エッセンスレベル）」といった話を織り交ぜます。 

業務の話と夢や想いに関わる話を行き来させることで、メンバーは「自分のことを深く理解してくれている」と感じ、業務と自分のビジョンが接続され、モチベーションが飛躍的に向上します。

極意②：「組織の未来を想像させる」。マネージャーは経営と現場をつなぐ「翻訳者」であれ

ひずみをエネルギーに変える二つ目のポイントは、「組織の未来を想像させる」です。想像できない未来は、現実のものになりません。 

例えば、経営層の「世界を変える」「売上1,000億円」といったメッセージは、往々にして抽象度が高く、現場のメンバーには自分事として捉えにくいものです。 

マネージャーは、経営と現場をつなぐ「翻訳者」であるべきです。

経営が目指す方向性を噛み砕き、メンバー一人ひとりの業務やキャリアにとってどのような意味があるのか、彼らにとってのメリットは何かに変換して伝える能力が問われます。

そのためには、マネージャー自身が現場に指示を下ろす前に、「なぜいま、この旗を掲げるのか」という背景や目的、つまり「Why」を自分なりに深く咀嚼し、準備しておくことが欠かせません。

この事前の思考プロセスを疎かにしたまま言葉を投げても、メンバーの心に響くメッセージにはならないからです。 

ただ「これをやってください」とタスクを振るだけでは、メンバーは作業者になってしまいます。納得していない仕事に対して、人は100%のパフォーマンスを発揮できません。 

「なぜこれをやる必要があるのか」「これが社会やお客様、そして自分たちの未来にどう繋がるのか」。 

「Start with Why（なぜからはじめよ）」という意思決定プロセスの1つです。これを徹底することで、メンバーは納得感をもって業務に取り組み、自律的に動くようになります。 

「未来を想像すること」を具体的なアクションとして落とし込むため、私の管轄するチームでは、3ヶ月に一度「未来を考える会」を実施しています。 

この会では、3ヶ月間の取り組みを振り返り、「自分たちが進んでいる道はあっているのか」「これから3年後、5年後にどうなっていたいのか」をマネジメントチームで徹底的に議論します。 

トップダウンで決められた未来ではなく、自分たちで考え、合意形成した未来だからこそ、強い意思が宿ります。

ここで固まった意思を、再びマネージャーが各メンバーへ翻訳して伝えることで、組織全体が同じ未来に向かって突き進む強力な推進力が生まれるのです。

極意③：人を動かすのはロジックより熱量。ベトナム現地法人のリモート経営で学んだこと

ひずみをエネルギーに変える三つ目のポイントは、「熱量を伝える」。ロジックは人を納得させるための手段であり、人を動かす手段は理屈を超えた「熱量」です。

私は2019年12月からベトナム現地法人（SHIFT ASIA）の代表を務めていましたが、直後にコロナ禍に見舞われました。2020年4月からは約1年半もの間、現地に行くことができず、日本からのリモート経営を余儀なくされました。 

物理的な距離が離れると、どうしても熱量は伝わりにくくなります。

私は、250名規模の組織を画面越しに動かすことのむずかしさに直面し、キーマンとなる現地のマネージャー陣に対し、それまで以上にコミュニケーションをとることを決意しました。

「あの人、また同じことをいっているよ」。 

部下にそう思われることを恐れてはいけません。むしろ、それくらい繰り返してはじめて、メッセージは浸透し、組織の基準値として定着します。 

この徹底的なコミュニケーションと熱量の伝播により、ベトナム拠点のマネージャーたちは視座を高め、私が不在の間も自律的に判断し行動できるようになりました。

結果として、コロナ禍という逆境に加え、その後の円安という激動の環境下でも、組織は成長をつづけることができました。 

熱量を伝える際のテクニックとして有効なのが、主語を「会社」や「指示」にするのではなく、「私（I）」にすることです。

「会社の方針だからやってください」ではなく、「私はこういう世界をつくりたいんだ」「こうなったら面白いと思わない？」と、リーダー自身の主観的な想い（Want）を語っています。 

「やりなさい（Do）」という命令ではなく、「こうしたい（Want）」に対する共感の誘発。

焚き火のそばにいると自然と体が温まるように、リーダーが熱く語りつづけることで、その熱は周囲に伝播し、組織全体を動かす大きなうねりとなっていきます。

まとめ

AI技術の台頭により、ソフトウェア開発の現場だけでなく、あらゆるビジネスにおいて人の価値が再定義されようとしています。

正解のない、未来が予測しづらい時代だからこそ、私たち人間には「未来を可視化し、意思をもって突き進む力」が求められています。

組織の拡大に伴うひずみを恐れる必要はありません。それは高くジャンプするために膝を曲げている状態であり、成長へのエネルギーそのものです。 

1.　個人に選択肢を与え、意思をもたせること。 

2.　マネージャーが翻訳者となり、組織の未来を想像させること。

3.　圧倒的な熱量で共感を生み出し、推進すること。 

この三つの極意を実践し、ひずみをのびしろに変える姿勢こそが、SHIFTの急成長を支えつづける原動力であり、これからの時代を勝ち抜く組織マネジメントの要諦といえるでしょう。 

（※本記事の内容および対象者の所属は、イベント開催当時のものです）

AI×人材育成のニーズが高まりをみせている

――まずは、お二人が講師を務める、ヒンシツ大学について簡単に教えてください。

永井：ヒンシツ大学は、その名の通り「品質」を教える場所ですが、最近は品質という枠を超えて開発、セキュリティ、プロジェクト管理などの幅広い講義を展開しています。

もともとSHIFTはソフトウェアテストからはじまった会社ですから、テスト関連の講座に関しては、日本でほかに類を見ないほどきめ細かなラインナップを揃えています。

近年はAIを取り扱う講座も増えているのですが、林さんは主にAI活用を、私はテスト自動化実践やプログラミングなどの実際に手を動かす講座を担当しています。

社内外の方が受講生になり、お客様にあわせて講座内容をカスタマイズすることもあります。

――最近の人気コンテンツやご相談内容に傾向はありますか？

林：近年は、AI駆動開発に関するご相談をいただくことが多いですね。AIを開発にどう組み込むか、といった内容です。

これからAI駆動開発に携われる人員を増やしたいというお客様もいれば、自社のAI駆動開発に携わるレベルにまで新人のスキルを引き上げたいお客様もいらっしゃいます。

アメリカで起こっている逆転現象。責任をとるという人間の役割

――現場でもAI活用に向けた人材育成のニーズが着実に高まっているのですね。今回の書籍のテーマにもAIが据えられています。

AIがコードを書き、テストまで行うようになった際、最終的な品質の担保はどうなるのでしょうか？現場の視点から、いかがですか。

永井：結論からいうと、いまの段階では「AIに任せて放置」では品質を担保できません。AIのアウトプットを人間がレビューする必要があります。

AIは文法的なエラーは起こしませんが、業務の背景や複雑な仕様の意図を汲み取れないため、一見正しいように見えて実は致命的な不具合を含んでしまうことがあります。

今後は、レビューのノウハウを身につけている方の需要がさらに高まるでしょう。

林：実際すでにアメリカでは「逆転現象」が起きています。AIで開発ができるからとエンジニアをレイオフしたけれども、結局AIによって低品質なコードが大量生産されてしまった。

設計の要（かなめ）を担うエンジニアを手放してしまったために収拾がつかなくなってしまい、また求人が増えているそうです。

――より俯瞰した視点での「責任論」についてどうお考えですか？

林：AIの性能がどれだけよくなっても、人間は「責任をとること」からは免れることはできません。

近年では、開発現場だけでなく、経営に関しても例えば「AI役員」を起用する会社が増えてきていますよね。

将来的には性能と安全性のバランスをとったうえで、AIが自律的に決定・実行できる世界が訪れると思いますし、実行結果に保険をかけるようなビジネスも増えていくでしょう。

でもAIは「戸籍」をもっておらず、責任能力がありません。AI役員もアドバイザーであり議決權はもたせられません。

何か問題が起きたときにAIに向かって「電源を止めるぞ」といったところで、何の効力もありません。

50年先、100年先はわかりませんが、少なくとも当面は、原理的に人間が責任をとらざるを得ない。その本質は変わらないと考えています。

人間の機微すら言語化する。暗黙知をAIに学ばせるために

――AIに的確な指示を出すためには、「暗黙知」を言語化して渡すことが非常に大事です。開発現場における課題はありますか。

永井：開発の現場には暗黙知が多すぎるんですよね。それをどれだけ正確な言葉で表現できるかは重要なポイントです。

例えば人間は、どうしても文章より図表に頼ってしまいがちです。ところが、AIは図表を理解するのが得意ではありません。

最近は少し理解できるようになってきましたが、それでも「図表で表しがちなものを、どうやって言葉で説明するか」という言語化のスキルは、日々の業務や開発をまわすうえで欠かせないものになっています。

――この言語化についてどのようなアプローチが有効だとお考えですか？

林：書籍のなかで、ナレッジマネジメントのフレームワークである「SECIモデル」にふれています。

現場のノウハウは、最初は個人の「暗黙知」として存在しますが、それを対話などを通じて「形式知（言葉やマニュアル）」へと表出化させていく。

そして、その形式知を別の誰かが使い込むことで、また新しい「暗黙知」が生まれる……というスパイラルをまわして、組織の知恵を昇華させていく考え方です。

そもそもAIは言葉を投げかけることでしか動きません。逆にいえば、言葉にさえできれば、AIはすごく精緻に動くということでもあります。

そこで有用なのが「パターンランゲージ（経験してきた状況や問題、解決策を言語化したもの）」や「SECIモデル」の活用です。ここでは定性的な、感情や人間の機微を含む知識の言語化が非常に重要です。

例えば研修では、参加者が「忙しいのに仕方なくきている」と受け身になっている状況がありますよね。

そこで冒頭に「時間を割いて参加してくれたことへの承認と感謝」を伝える。この一言があるかないかで参加者のモチベーションは大きく変わります。

こうした人間の感情や機微をくみとった言語化が非常に重要ですし、それらが将来的にAIの振る舞いを律し、より高度な成果を生むための源泉になっていくと考えています。

AIシステムと、AIを活用する開発。それぞれにおける不確実性との向き合い方

――もう一点、AIは「100%の正解」を出せるとは限らないという不確実性に、現場はどう向き合うすべきでしょうか？

永井：AIシステムは入力に対して出力が一意に定まらない性質（確率的な挙動）をもつため、従来のシステムのように仕様を100%定義し尽くすことがむずかしいという特徴があります。

したがって 「仕様とあっているか」ではなく「AIシステムが業務上役に立っているか」という有用性の観点で評価せざるを得ません。

これは天気予報のようなもので、「100%当たるとはいえないが、日常生活を送るうえでは役に立っている」状態です。

世の中には「完全な正解は出せなくても、一定の根拠にもとづいた推論がほしい」というニーズがつねにあります。

AIが統計的な裏付けをもって何らかの解を提示できれば、それが例え100%正解でなくとも、人間の意思決定を支える価値ある情報になるわけです。

社会インフラや人間の生命に関わる領域に関しては、正答率の目標を高く設定するしかないでしょうね。

これはITシステムと同様で、社会的に重要なシステムならバグ発生率を極力0％に近づける工夫をしますし、予算を割けないシステムならある程度のバグを許容することになります。

――非常に実用的な考え方ですね。では視点を変えて、「AIを開発に使う」場合の不確実性へのアプローチはいかがでしょうか？

林：AIを開発に使う場合は、不確実性をなくすというより、前提の揺れや解釈の違いを早めに把握して、扱いやすい形にしていくことを重視しています。

AIには得意不得意があるので、その特性を踏まえて、人のレビューや確認観点とうまく組み合わせることが大切だと考えています。

エンジニアの報酬は好奇心。SHIFTで働く知的環境の魅力

――最後に、これからの時代にエンジニアが成長していくための環境やキャリアについてお伺いします。SHIFTという環境についてはどう見ていらっしゃいますか？

永井：SHIFTでは採用選考において「CAT検定」という素養を測るテストを受験いただき、合格率6％を突破した方が入社します。だから先ほどの「暗黙知の言語化」などが得意な人は多いですね。

一般的にいわれることでもありますが、自分ができること、人から求められること、自分のやりたいこと、それぞれの丸が重なる部分を仕事にするとよいと。

エンジニアの素養をもつ方で、「SHIFTでこんなことを実現したい」と語れる方が入社してくれたら、思う存分にスキルを発揮できるのではないでしょうか。

林：SHIFTの文化的な側面でいうと、やりたいことや考え方をすごく尊重してくれますよね。エンジニアの報酬って、実はお金だけではないんです。

好奇心を満たせればどこまでも熱中できる生き物ですから、そういった環境は非常にプラスに作用すると思います。

SHIFTはいま、個人技の集合体から、組織としての技術力を高めるための変革期にあります。

その実現に向けて、世界的な企業のようにエンジニアが「やってみたいこと」「思いついたこと」を即座に試せるような環境を整えたいと考えています。

――なるほど。個人の力を組織の力へと昇華させていくフェーズに立ち会える、非常に伸びしろがある環境ともいえますね。教育面での新しい構想などはありますか？

永井：これまで新人エンジニアの方は、入社後2～3年経験を積んでからレビューに挑戦するという流れが一般的でしたが、これからの世の中はAIありきですから入社から1年後にはレビューするスキルを身につけていないといけない状況になると思います。

受講者自身がレビュー、テストについての理解を深めたうえで、AIをどう活用するか自分で考えられるようになる、そんな研修を行いたいと思っています。

林：私は「AIがサポートする研修」を展開しようとしています。どんな形になるかはまだ言えないのですが、教育効果をたかめるいろんな仕組みを画策しております。 

――永井さんの語る現場のリアルと、林さんが描く未来のビジョン。これからのAI時代を生き抜くエンジニアにとって、どちらも欠かせない両輪であることがよくわかりました。本日はありがとうございました！

（※本記事の内容および取材対象者の所属は、取材当時のものです）