皆さん、こんにちは！エッジテクノロジー株式会社 採用担当です。

先日、社内勉強会にて「技術的負債とリファクタリング — 投資判断として捉える負債マネジメント」というテーマで講演が行われました！ 今回は、当社のソリューションサービスにも一部参画を頂いている藤原 直樹氏を講師にお招きし、技術的負債との向き合い方やAI時代におけるマネジメント手法について深掘りしました。

藤原氏は、東京大学大学院で工学修士を取得後、ソニー株式会社に入社し、研究所でのアルゴリズム開発からクラウドチームの立ち上げなど幅広く経験され、当社のAIジョブカレ講師としてもご活躍されています。

【藤原直樹氏プロフィール】https://www.aijobcolle.com/teach/n-fujiwara/

本記事では、大盛況だった勉強会の内容をお届けします！

■技術的負債とどう向き合うべきか？

「負債は『悪』ではなく、スピードを買うための『ローン』」 技術的負債は単なる「手抜き」ではなく、開発スピードを優先するために意図的に借りる「ローン」という側面があります。本当の問題は、借りたこと自体ではなく「返済計画がないこと」や「経営の意思決定に乗らないこと」です。

エンジニアだけでなく、PMや営業を含めた全員が「共通言語」を持つことが重要です。たとえば、負債による「仕様変更の遅さ」を「機会損失」と言い換えたり、「属人化」を「採用・育成コスト」へ翻訳するなど、負債を「経営の言葉（損益）」で語ることで、リファクタリングを「不確実性を減らす投資」として経営判断のテーブルに載せることが可能になります。

■返済できる文化と「3つの型」

「『重要そう』な場所ではなく、『変更頻度・リスク・波及範囲』で優先順位を決める」 負債を返す際、「重要だから」という理由だけで手を付けると投資効果が得られません。変更が頻繁に起こる（金利が高い）場所を、「変更頻度」「リスク」「波及範囲」の3軸で評価して優先順位を決めることが大切です。

また、リファクタリングは一度きりのイベントではなく、継続する「プロセス」にする必要があります。勉強会では、他社事例を交えながら、返済のやり方として以下の「3つの型」が紹介されました。

• 定常返済型（事例１）：スプリントの10〜15%を常時割り当て、機能開発を止めずに直す。
• 集中返済型（事例２）：期間を区切り、機能開発を止めて内部品質に全投資する。
• 即時返済型（事例３）：負債が生じたら即チケット化し、次のスプリントで必ず返す。

自社の状況に合わせて型を選び、「片手間で返さない」覚悟を持つことが返済成功の鍵となります。

■AI時代に生まれる新しい「負債」と付き合い方

「頭と尻尾は人間が決め、間をAIに埋めさせる」 AIの活用でコードを書く速度は上がりますが、それに伴い新たな負債が生まれます。AIが書いたコードは動くものの、誰もロジックを説明できない「理解負債」や、AI提案のレビューに脳のリソースを奪われる「認知負債」です。

これらを防ぐためには、「人間が決める領域」と「AIに任せる領域」を明確に線引きする必要があります。AI時代においては、「何を作るか（仕様）」の決定と「回帰検知の網（テスト）」というガードレールを人間が先に固定し、その間の実装をAIに支援させる仕様駆動開発（SDD）のアプローチが不可欠です。

【まとめと質疑応答】

まとめ

• 負債は投資判断：変更頻度×リスク×波及の3軸で見極め、「経営の言葉」で語る。
• リファクタは小さく継続：自社に合った返済の「型」を選び、境界と安全網を作る。
• AI時代はガードレールが先：生成が速いほど負債も増えるため、テストや仕様の固定を徹底する。

質疑応答の時間では、自社プロダクトを担当していた社員や、AIコンサルタントとして現場に入るメンバーから現場のリアルな質問が相次ぎました。

【質問するAIコンサルタントメンバー（左）と回答する藤原氏（右）】

【勉強会後は懇親会も開催！】

勉強会の終了後は、参加者が交流できる時間も設けられました！ 藤原氏と参加者が積極的に交流し、AI時代の開発プロセスや現場のリアルな悩みについて直接語り合うなど、熱量そのままに大いに盛り上がる有意義な時間となりました。

エッジテクノロジー株式会社では、共に未来を創る仲間を募集しています！

エッジテクノロジーでは、今回の勉強会のようなインプットを通じて、社員一人ひとりが市場やクライアントの課題に対する解像度を高める機会が多数あります。 AIや機械学習といった最先端分野で、エンジニアと企業の成長をサポートする仕事に挑戦したい方、新しい分野でキャリアを築きたい意欲をお持ちの方、ぜひカジュアル面談でお話しませんか？ 皆様からのご応募をお待ちしております！

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