AI活用– category –
エンジニアリングマネージャー(EM)の実務において、AIを単なる効率化ツールではなく「意思決定の解像度を上げるパートナー」として使いこなすための知見をまとめています。
30% / 60% / 100% の解像度設計に基づいた手戻りの抑制や、問いの設計責任の所在など、複数のチームを統括する現場で得られた実践的な活用法を記録しています。
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「管理を手放し、構造を握る」|複数の開発ラインを預かるEMが辿り着いた、30/60/100%の解像度設計
〜「管理の負債」を捨て、構造と余白で組織を動かす技術〜 1. はじめに:WBS管理の負債から「構造」の設計へ エンジニアリングマネージャー(EM)にとって、100行を超える詳細なWBS(作業分解構成図)は、長らく「管理の徹底」を象徴するツールでした。し... -
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「AIは『回答者』、EMは『出題者』」|AI時代に大切にしたい「問いの設計責任」
〜「正解」がコモディティ化する時代に、リーダーが引き受けるべき固有の役割〜 1. はじめに:「正解」が溢れる時代に、人間に残る「責任の境界線」を考える 2026年現在、エンジニアリングマネージャー(EM)を取り巻く環境は一変しました。かつて、リーダ... -
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「EMの聖域を再定義する」|AI×マネジメント実践ログ:複数の開発ラインを預かる現場からの試行錯誤
〜構造的な余白をデザインし、不確実性への説明責任を果たす〜 1. はじめに:2026年、情報の濁流の中でEMが向き合う「説明責任」の形 エンジニアリングマネージャー(EM)という役割は、今、歴史的な転換点に立っています。 生成AIの爆発的な進化により、...
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