可視化と改善を合わせて考える ― メトリクスを起点にAI推進を成果へ繋げる回し方

こんにちは。ファインディ株式会社でテックリードをしている戸田です。 先日公開したFindy AI Meetup in Fukuoka #6のイベントレポートで、「AIで開発が速くなったはずなのに、レビューが詰まってトータルの生産性が変わらなかった」という話に触れました。 tech.findy.co.jp そこで今回は、そのレビュー詰まりを題材に、 数値を見る → 仮説を立てる → 改善アクションを打つ → 結果を検証する というワンサイクルを1つの実例として紹介します。 Findy Team+ と Findy AI+ を組み合わせて、AI導入前後の数値を可視化し、そこから仮説を立て、改善アクションを打ち、結果を検証するまでの一連の流れを追っていきます。 AIで速くなったはずなのに、1人あたりの生産性は変わらなかった メトリクスを深掘りして見えた「レビュー詰まり」 仮説 改善アクション…