こんにちは、良い景気を作ろう。
ログラスCEOの布川です。

近年、AIの進化が私たちのビジネスや生活をあらゆる面で刷新し始めています。特にソフトウェア開発領域においては、ChatGPTやCursorといった対話型AI・コード生成AIの登場が、エンジニアの生産性を一気に引き上げる可能性を見せつけています。
※AIと言えば、最近ログラス社はDeepSeekのロゴに似ていると各方面から言われておりますが、全く無関係の会社です。

いきなりですが、タイトルの通りログラスでは、
全エンジニアに対してCursorを支給し、
さらに一部のメンバーにDevinの導入も行うという決断に至りました。

なんだそんなことか・・・という方もいらっしゃるかもしれませんが、
ログラスは既に業務委託等も含めると相当数のエンジニアが在籍しているため、費用的にもオペレーション的にも結構大きな意思決定です。

Cursor・Devinについては、エンジニアが有志で活用をはじめており、2xの価値を感じています。

コンテクストの大きな開発だと難しい部分もあると話してましたが、ハックが進み全エンジニアが活用できそうだ。という判断に至りました。

そんで布川はどうやって生成AI使ってるの？

世の中ではDify使ってワークフローwith AI作れるの最高！！みたいなAIを高く評価する情報が踊っていますが、実際私が一番活用できている内容は結構地味です。地味が故に、それぐらいならできそう・・・となる方も多い気がするのでイントロダクション的に書いておきます。

Repilitで独自Chrome拡張とかも作ったりしているのですが、まだ運用までは至っていないので、これはまた次回・・・

①AI面接評価君

私は立場上、カジュアル面談や最終面接を新卒・中途問わず週5件以上対応しています。その全てをメモを取ってATSに登録していく作業工数は結構馬鹿になりません。かと言って雑なメモだと何が話されたのか？
どの発言を切り取って評価したのか？という観点が社内に伝達されません。

そこで、私が行っているのは、AI面接評価くんの運用です。
仕組みはAI議事録ツールとGPTsの組み合わせです。

仕組みは非常にシンプルですが、まず自分のMTGはオフライン・オンライン問わず全てAI議事録ツールに入れています。ここで出力された全文Textデータを手動ではありますがChatGPT（基本は4oかo3-mini-high）のGPTsにペーストします。

GPTsには以下のような形でインストラクションを書いています。

重要なポイントは「AIにすべての業務をゆだねすぎない」ということです。
この仕組みの問題点は、文字列でしか候補者を評価できないことです。

故に、AIに評価記述をさせる前に、人間側で得た所感や直接対面していないと感じ取れない機微を反映するため、まずはGPTから「あなたはどう思いましたか？」質問をもらうように設計しています。

出てくるアウトプットはログラスの評価フォーマットと同一で出てくるようにしているので、人間が書くよりも整理され、詳細なドキュメントが瞬時に完成します。

②口頭での社内発信内容をストーリー仕立てにして補完・流布

多かれ少なかれ一定以上の規模の組織では、口頭で厚めの内容を発信するという機会は多いでしょう。

小さい規模であれば、全員絶対集まれ！というオペレーションで成立するのですが、例えばログラスでは東京と大阪に拠点があるため、全く同じ時間と空間で全員に情報伝達をすることが極めて困難です。

その時に活躍するのはo1 pro modeのような長文出力にも対応できるAIです。Gemini等もいいでしょう。
これも先ほどとほぼ同じで、まずはZoom等で録画&AI議事録ツールやWhisper等で文字おこしを行います。そして、その文章を丸ごとo1 pro等に投げて、ストーリー仕立てで端的に構造化してとお願いするだけで、社内向けのシェア用のドキュメントができあがります。

勿論録画のシェアでも良いのですが、テキスト情報の方が取っつきやすい人も多いため、意識的に重要情報はテキスト化して共有するようにすると情報の流通性の担保に繋がると思います。

③superwhiperで高速メッセージ作成

最後はアプリの紹介なのですが、superwhisperというアプリが超いけてます。要は音声入力した内容をAIが瞬時にメッセージ調・Notion調・メール超に変換しつつフィラー等も全部消してくれる。というツールです。

Slackやメールの返信をGPTに作らせているという人は多いと思いますが、これをコンテキストやコミュニケーションツールに合わせて変換させてコピペして・・・って結構面倒ですよね、そういうのを超簡単に解決してくれる素晴らしいソリューションです。

では、エンジニアの世界はどう変わっていくのだろう？と想像すると、その変化は劇的です。これは未来の話ではなく、今起こっている話です。

AIが書くコードと、人間が果たす新たな役割

1. コードを書く行為が変わりつつある

従来のソフトウェア開発では、エンジニア一人ひとりが
「要件をまとめる→コードを書く→テストをする→レビューを受ける」
というプロセスを丹念に踏みしめながら進むのが当たり前でした。

もちろん今でも根本的には変わりませんが、近年のAIツールの進化により「コードを書く」部分が大幅に自動化・効率化される兆しが見え始めています。

たとえば、Cursorは単にコードを補完するだけでなく、既存のコードをスキャンしてバグや非効率な部分を自動的に見つけ出し、最適なリファクタリング案を提案する機能を備えているそうです。

Devinも同様に、高度な言語モデルを活用して複雑なテストケースや設計パターンを示唆し、エンジニアの発想を拡張してくれますし、Slackから実装指示を飛ばして電車からコーディングすることすらできてしまいます。

これもログラス社だけでなく、世界中で現実に起きていることです。

これにより、エンジニアが一行ずつコードを書く必要が薄れ、むしろ「AIが書いたコードをレビュー・管理し、必要に応じてディレクションする」役割が重要になってきています。

これはエンジニアに限らず、ChatGPTを使って何かタスクを依頼するビジネスサイドの人間にも当てはまることです。

2. AIと共創するという感覚

こうした流れのなかで、ソフトウェアエンジニアは既に「AIと共創する」というフェーズに突入しているという感覚を肌で感じることができています。

自分自身がエンジニアではない中で、テック企業に在籍し、なおかつエンジニアと近い距離で仕事をできているからこそ感じられるメリットです。
本当にありがたい・・・

間違いなくAI共創のファーストペンギンはエンジニアであり、圧倒的な恩恵を誰よりも早く受けるでしょう。

人間のエンジニアは要件定義や設計思想、ビジネスロジックの根幹を考え出し、それをAIに伝えつつコード生成や修正を任せ、さらにAIが出力した提案を吟味・統合・最適化していく——そんな感じになっていきます。

OpenAIのCEO・サム・アルトマン氏も以下のように述べています。

ログラスがAI導入を一気に進める背景

1. スタートアップ特有のスピード感とAIの親和性

ログラスは現在、CFO Suite（後述）を中心に、企業の経営管理をトータルに支援するSaaSを構築・拡張しています。
顧客のニーズや市場の変化に合わせて、日々新機能の開発や既存機能の改修が必要になりますが、スタートアップにとって最も重要なのは「誰よりも早く、小さく検証を重ねながら、大きな成果に結びつける」開発スタイルです。

• FASTを通じて小規模プロジェクトを高速に回す
  大企業のように数百人規模の大型プロジェクトを一括で進めるより、数人単位のチームが複数並行して開発を進める方が圧倒的にスピードが出ます。ちなみにログラスではスクラムに代わり、FASTという日本でこれまで導入事例のなかったのフレームワークを活用して開発を進めています。

• コードベースが小さい新規事業を一気呵成に進められる
  スタートアップの新規事業の顧客要求は流動的で、一度決めた要件がすぐに変化することも珍しくありません。AIが生成したコードであれば、大幅な修正・再生成も短時間で可能になるケースがありますし、特に他のコードに影響を受けない新規プロダクトであればDevin等の開発エージェントでも開発可能です。

このような“高速実験”を実現するうえで、CursorやDevinといったツールは非常に有効であることが見えてきています。

エンジニアの「コードを書く時間」を削減するだけでなく、テストやコードレビューに費やす時間も短縮されるため、短いスプリントで多数のアイデアを試すことができる。これこそがログラスのようなスタートアップがAIに積極投資する大きな意義です。

2. “ログラスCFO Suite”とAI活用の相乗効果

しかし、私たちがこうしたAI導入を推し進めるのは“開発効率”の向上だけが目的ではありません。
ログラスはもともと
「財務三表やKPIなど、企業が日常的に扱う重要データを一元管理・可視化し、FP&Aの高度化を目指す」
ひいては
「企業価値向上により、良い景気を作る。」
というミッションで事業を進めてきました。
そこからさらに一歩踏み込み、ディスクロージャーやIR、税務、予算策定、経営分析などの領域を包括的にサポートする“CFO Suite”を確立しようとしているのです。

ログラスが描く、CFO Suiteとは何か

ここで改めて、ログラスが目指す“CFO Suite”について詳しく触れたいと思います。従来のFP&A（Financial Planning & Analysis）は、財務三表や各種KPIをもとに企業の予算策定や経営計画を立案するプロセスでした。
しかし、企業活動は財務指標だけで完結するわけではありません。営業、マーケティング、人事、生産管理、さらには法務や税務、IR対応など、多彩な業務領域が複雑に絡み合っています。

• xP&A（Extended Planning & Analysis）
  従来のFP&Aを「全社横断のデータ連携」へと拡張し、複数の部門が共有するKPIを一元管理する考え方。CFO Suiteはこれをさらに進め、IRや資本政策、ディスクロージャーまで含むワンストップのプラットフォームをイメージしています。

• CFO視点の意思決定を一気通貫で支援
  ログラスが構築するのは「会社のお金と計画」に関するありとあらゆる情報を統合し、最適な投資配分やリソース配分を決める基盤。そこにAIが組み込まれれば、各種データを瞬時に分析し、最適なシナリオやアクションプランを提示することも可能になります。

こうした仕組みができれば、企業のCFOや経営企画担当者は、
「予算をどう組むか」
「投資をどこに集中すべきか」
「今後のディスクロージャーや投資家向けの説明はどう設計するか」
「現場の最新の予測をべ―スにしたモニタリングと改善立案」
といった重要課題に集中できます。

• 財務管理だけでなく、人事データ・営業データ・マーケティング指標など、組織全体を横断する“経営の共通データベース”を構築

• そこにAIを組み込み、複数シナリオのシミュレーションや経営計画の最適化をサポート

• CFOや経営企画のメンバーがリアルタイムに知りたい数字やリスク指標を瞬時に把握し、次の一手を打ちやすい環境を提供（まさにDeep Researchに近い体験）

この一連の仕組みを進化させ続けるためにも、プロダクトの開発サイクルを圧倒的に速く回したいという欲求が常にあります。
新たな機能やサービスを短期間で追加し、“この機能は意味があるのか？”“ここを改善すればもっと顧客の課題を解決できるのでは？”といった検証を素早く繰り返す。その鍵となるのが今回のAI活用です。

予算こそ“法人の野心”の言語化・定量化

AI時代でも消えない「法人の野心」

ここで言う“野心”とは何でしょうか？
たとえば、どの事業にいくら投資して、どんなKPIを何年後にどう達成するのか、といったロードマップを設定することは分かりやすいです。
多くの企業は期初に“予算”という形でそれを言語化し、それに向かって動いていくわけです。

個人ならば、夢という言葉でも語られることが多いです。
一万円札にもなった渋沢栄一の「夢七訓（ゆめしちくん）」という言葉があります。（個人的にめちゃくちゃ好きな言葉です）

AIがどれほど進歩しても、その企業が「何を目指すのか」=野心・夢・理想を設定するのはCEOやCFOを中心とした経営陣、そして各領域で野心を持つ人間の仕事です。

つまり、AIは最強のサポーターにもなる一方で、目指す先を決める“人間の意思”は依然として不可欠なのです。ログラスはこの“人間の意思”をデータと結びつける架け橋としてCFO Suiteを位置づけています。

• 予算 = 会社の野心・夢を数値化したもの

• KPI = その野心の進捗を把握する物差し

• CFO Suite = 上記をリアルタイムかつシームレスに更新・連携し、人間の意思決定を後押しするプラットフォーム

AIをフル活用しても、ゼロから“企業の夢”をAIが作り上げるわけではありません。私たちはあくまで経営者やCFOが抱く夢や目標を、AIがサポートしやすい形にし、
「この計画は実現可能か？」
「どれだけ投資すれば到達するか？」
を高速に検証できる仕組みを提供するのです。

AI時代のエンジニアリング：ログラスの具体的な取り組み

1. 全エンジニアへのCursor支給

今回、私たちが打ち出した「全エンジニアへCursorを支給」という施策は、単に“ライセンスを配る”ことにとどまりません。各エンジニアが実際にプロジェクトで使ってみて得られた知見を、社内で徹底的に共有する体制づくりが重要だと考えています。
たとえば、以下のような具体的な取り組みを予定しています。

• AI活用勉強会・ワークショップの定期開催
  エンジニアが定期的に集まり、CursorやDevinで何をしたのか、どんなエラーや課題が出たのかを共有していきます。成功事例だけでなく、失敗事例も含めてオープンに話し合う場にしていきたいです。
  

• すでに開発したことのあるアイテムをAIでトレース開発するハンズオン
  AIとともに共創する肌感をつかむのに一番いいのは、すでに人の手で開発したことがあるアイテムをAIで開発してみることです。メンバーがハンズオン形式でAIを用いたリアルな開発を追体験することにより、ログラスのドメインでの開発をAIとともに進めるリズムを素早く身につけます。
  

• プロンプト設計のベストプラクティスを蓄積
  ChatGPTやCursor、Devinはいずれも“入力（プロンプト）の工夫”で出力精度が大きく変わります。そこで、社内専用の“プロンプト集”を整備し、あらゆるケースで最適なプロンプトを参照できるようにしていきます。
  

• ドメイン駆動設計や関数型プログラミングのAI開発適用
  DDDや関数型プログラミングといった、ログラスがこれまで技術的に積み重ねてきた専門性は、AIの開発活用においても優位性を生み出しうる領域だと考えています。AIは問題に対して一定の枠組みを用意してあげると、その枠内で最適な解を導き出すことが得意です。これらの開発手法はAIが問題に対する解を導きやすい枠を与えてくれるプラクティスとも捉えられ、ログラス開発組織が持つ強みと高いシナジーがあるのではと考えています。

これらの取り組みを通じて、“AI活用の組織的ノウハウ”を高いレベルで共有することこそが、真の狙いです。エンジニア個人が各自バラバラにツールを使っているだけでは限界がありますが、スタートアップの組織全体がAI活用に取り組めば、爆発的な学習曲線の上昇が期待できます。

2. 一部メンバーへのDevin導入

同時に、一部のメンバーにはDevinを導入してもらいます。（1アカウント月500$と高級SaaSですが、使いこなすと最強なので小さく投資していきます）

Devinはより先進的な機能や大規模なリファクタリング提案、未知のフレームワークへの適応など、Copilot以上のパワーを感じさせるツールとして注目を浴びています。しかし、まだ導入コストや学習コストが高い部分もあるため、まずは実験的に使ってみて有効性を検証したい意図があります。

新規事業では結構良さそうという所感を得ているので、まずは既存のLoglassとは関係のない所から活用していきます。

• 先進技術や複雑な要件を扱うプロジェクトに優先的に投入
  大規模リファクタや新しい言語・ライブラリの採用など、難易度の高いミッションでDevinの性能を試し、効果を測定します。

• Cursorとの使い分けを比較する
  どのようなケースではCursorが優れていて、どういう場合はDevinが成果を出すのか？それを体系的に整理し、エンジニアに分かりやすく提示することが重要です。

最終的には、導入メリットがはっきり確認できた段階で、Devinをより広範囲に展開するかどうかを判断していく方針です。

社会的インパクトとログラスの使命

AIがもたらす変革はまだ序章

現時点で、ChatGPTやCursorのようなツールがすでに驚くべき性能を発揮しているにもかかわらず、AI全体としてはまだまだ進化の序章だという見方があります。

コード生成のみならず、画像生成や動画生成、自然言語処理、ロボティクスなど、多岐にわたる分野で指数関数的な投資と研究が続いているからです。

AGI（Artificial General Intelligence（人工汎用知能））、
ASI（Artificial Superintelligence（人工超知能））

に至る過程で凄まじい勢いで進化するAIの未来を鑑みると、まだ今は殆ど全ての企業と人間に差分がない状況とも言えます。

今後、人類がこなすあらゆるタスクがハードウェア・ソフトウェア化していく流れは止まることがありません。

今までのソフトウェアでは解けなかった課題が、口をあけてソリューションを待っています。こんな状況はこの先30年ないかもしれません。

2. ログラスが挑む“経営アップデート”への責任

ログラスとしては、人類が生み出した最高の発明である株式会社というものが存在する限りなくならない、財務三表・KPIデータベースを起点として、あらゆる経営計画・意思決定が「Loglass CFO Suite」を通っていく未来を想像しています。

繰り返しになってしまいますが、AIがいくら賢くても、そこに野心・目標を据えるのは人間です。

野心の言語化・定量化こそが計画であり、予算です。

この予算という会社の野心の言語化を捉えているログラスの立ち位置はこのAI時代において非常に面白いと確信しています。

私たちはまさにインターネットが勃興した1990年代と同じ状況に立っています。

Googleが、
ヤフーが、
サイバーエージェントが、
DeNAが、
インターネットの時代の前に立っていたあの時に、
私たちは今立っている。
他の奴が手をこまねいている間に突き進まなければ、
カイロスの前髪は掴めない。
チャンスがそこにあるならば、そこにベットせずに何がスタートアップか。

エンジニアの仕事も劇的に変わる。
コードを書くことは仕事ではなくなり、要件定義を行い、指示を的確に出し、レビューを確実に行う、それをマルチタスクとしてこなす才能と経験がこれからのエンジニアには不可欠だ。

AI開発はまだ完全ではない、故に新規事業や小さな開発を数多くこなせる環境こそが最適だ。フリーランスの人、周りのエンジニアがどうやってAIツールを活用しているか知りたくないか？

Xに流れてくるそれらしい情報ではなく、本物の生の活用情報をシェアし合えるイノベーティブな環境で働くことこそがAI時代の最適解なのではないか？

ここまで紹介してきたように、「ログラスは全エンジニアにCursorを配ります」というタイトルは、ログラスがAI時代の波を“攻める姿勢”で捉えていることの象徴でもあります。

これ自体はただの点の施策でしかありません。これを面のAI戦略に変えていくことができるかは経営としての手腕が問われるポイントだと捉えています。

もちろんリスクや不確定要素も多いですし、Cursor等のツールは、さらに上位の機能を持つツールの登場で陳腐化する可能性も十分にあります。

しかし、スタートアップである私たちには、他の誰よりも早く動き、試行錯誤を繰り返し、イノベーションを勝ち取るというDNAが必要ですし、それすらできないようでは大企業に負けるしかありません。（何なら既に遅いとすら思っています）

• 他社が慎重に検証している間に、一足先にプロダクションレベルでAIを活用し、リアルなノウハウを得る

• エンジニアの学習曲線を一気に高め、組織全体の開発スピードを底上げ

• これまで数ヶ月かかっていた大規模機能を、数週間、あるいは数日でプロトタイプ化し、CFO Suiteの高度化を一挙に進める

こうした一連の流れを本気でやりきれば、ただでさえ激動が予想されるAI・スタートアップ界隈で、大きな“先行者メリット”を享受できると信じています。

もしここまで読んで少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひお気軽にログラスの採用情報やSNS、あるいは私たちへの直接お問い合わせでコンタクトしてみてください。

新しい時代の地平線には、私たちがまだ見ぬ可能性が無限に広がっています。AIと人間の協業が当たり前になる未来を、一緒に体験し、一緒に創っていきましょう。

これまで述べたことは、私たちが未来に向けて踏み出す、最初の大きな一歩に過ぎません。

今後もあらゆる最新技術を取り入れながら、新しいデータ活用と経営管理の形を提示していきます。

一歩先の世界を、私たちと一緒に見に行きましょう。

さぁ、良い景気を作ろう。