AIエージェント活用の「個人技化」「ブラックボックス」を解消、AI活用のベストプラクティスを可視化する5つの新機能を「Findy AI+」で提供開始

～個人のAI活用ノウハウを「組織知」に転換。自動改善を支援し、AI駆動開発を加速～

エンジニアプラットフォームを提供するファインディ株式会社（東京都品川区、代表取締役：山田 裕一朗、以下「当社」）は、開発組織のAIツール活用を自動解析し、改善アクションの提示・実行支援を行うAIプロダクト「Findy AI+」において、5つの新機能を2026年6月4日（木）より提供開始したことを発表します。

新機能群は、Webダッシュボードで提供する「セッションログ分析」「AIコスト効率分析」「利用AIエージェント分析」の3機能と、MCPサーバーで提供する「ハーネス整備分析」「ハーネス整備×生産性分析」の2機能、計5機能で構成されています。

AIエージェントのセッションログとGitHubデータを組み合わせることで、組織における生成AI活用ベストプラクティスを可視化し、自動改善を支援します。なお、本機能群は「Findy AI+」既存プラン内で追加費用なくご利用いただけます。

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◆ 新機能提供の背景

◾️AI活用の「個人技化」と「ブラックボックス化」

Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Devinをはじめとする生成AIツールがエンジニア組織へ急速に普及する一方で、AIツールを導入しても、コマンドやエージェントをどのように使いこなし、成果を最大化しているのかが、組織内で見えづらい状態が続いています。その結果、AI活用が進んでいるエンジニアとそうでないエンジニアの間で生産性の差は広がり、成果を出しているチームやメンバーのノウハウが他チームへ共有されず、組織全体の底上げに結びついていない状況が生まれています。

◾️AIコストの増加により、投資対効果の可視化が経営課題に

さらに、AIエージェントの利用が組織全体に拡大するにつれ、トークン消費量の増加に伴うAIコストの急増が、新たな経営課題として顕在化しています。しかし現状では、どのリポジトリやチームのAI利用がアウトプット（マージ済みPR等）に寄与しているのか、またコストに対して効果が出ているのかを定量的に把握する手段がなく、投資対効果の検証が困難です。

加えて、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）の整備状況はリポジトリやチームごとに大きくばらついています。またハーネス整備への投資が生産性にどう効いているかも、これまで数値で把握する術がありませんでした。

当社はこれらの課題に対し、エンジニア組織の開発活動データを長年蓄積してきた「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掛け合わせることで、組織の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。これにより、個人技に閉じがちなAI活用を、組織のケイパビリティとして積み上げることを支援します。なお、これらの新機能は、「Findy AI+」からご利用いただけます。

◆ 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。これまで「感覚」に頼っていた組織のAI活用実態を、客観的なデータとして把握できるようになります。

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コストの増加が経営課題になりつつある今、費用対効果をデータで示せる機能です。

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（プログラムの自動チェックなど）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。「create-pull-request（成果物の提出準備）」「self-reviewer（自動レビュー）」「commit-message（修正作業の自動作成）」「setup-worktree（フォルダ環境の整理）」など、整備したSkillsが実際の開発フローでどの程度活用されているかをデータで把握できます。これにより、「ハーネスを整えたが使われているか分からない」という課題に対し、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できます。また、「整えたハーネス利用により、生産性がどの程度寄与したかが分かりづらい」という課題に対しても、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、どういったSkills利用が実際のアウトプット向上に貢献しているか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 ──

④ 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（AGENTS.mdや/AGENT等）を解析し、主要なAIツール（Claude Code・Copilot・Cursor・Devinなど）ごとの設定状況を組織全体で一覧化します。CommandsやAgents、Skills、MCPサーバーの設定数を把握し、整備が遅れているリポジトリを特定。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

⑤ 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

◆ 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、主に以下の方々を対象としています。

対象者	期待される効果
CTO・VPoE	組織全体のAI活用度をセッションログ×GitHubデータで定量把握し、AIコストの最適化を行いながら、投資対効果を経営報告に活用
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を実行
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

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ます。

◆ 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。当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

AIエージェントの組織利用が拡大する一方で、予算管理の仕組みはあっても、コストの増減をリアルタイムで把握する手段がないため、「月末までコスト超過に気づけない」「急な利用増を検知できない」といった声が増えています。こうした状況により、AI投資の透明性が担保されないまま、コストだけが膨らんでいくリスクが高まっています。これらの課題に対する以下のような新機能を順次実装します。

• 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

これにより「どのメンバーのAI活用を改善すればコストが最適化できるか」をデータで示し、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

ハーネス整備度やAI活用度を社内で可視化できても、それが業界全体と比較して十分な水準なのか、改善の余地があるのかを判断する基準がなければ、経営への説明や投資優先度の意思決定は難しくなります。そのため当社は、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

2016年に事業を開始した当社は「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。

現在は、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社にお使いいただいております。（※）

また「技術立国日本を取り戻す」という設立趣意に基づき、2024年のインド進出を皮切りに、現在、韓国・台湾でも「Findy Team+」を展開。企業成長の源泉であるソフトウェア開発において日本発のイノベーションを増やし、世界市場で競争力を持つ日本のIT企業を1社でも多く生み出すことを目指し、まずは当社がグローバルマーケットで通用する企業になることを企図しています。

• 会社名：ファインディ株式会社 / Findy Inc.

• 所在地： 東京都品川区大崎1-2-2　アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階

• 代表者： 代表取締役　山田 裕一朗

• コーポレートサイト ： https://findy.co.jp/

• IT/Webエンジニアの転職サービス「Findy」キャンペーンサイト：https://findy-code.io/db-lp03

（※）Findy 転職、Findy Freelance、Findy Team+、Findy Tools、Findy Conference の5サービス累計での登録企業数及び会員登録数です。なお、1社又は1名の方が複数のサービスに登録している場合は、そのサービスの数に応じて複数のカウントをしており、Findy Team+のトライアル導入企業数も含まれます。