動画記事 · AI Engineer
500 人が 30 日間コードを振るう、その一人として
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まず要点
Automattic のデザイナーが AI ツールを活用し、30 日間で 3 つのプロジェクトを完遂した事例から、組織における「エンブラー」の役割と職種の境界溶解による開発速度の劇的向上を説く。
500 人がコードを振るう:AI が変えるエンジニアの役割と「デザインエンジニア」の誕生
Automattic(WordPress や WooCommerce を運営する企業)で実施された「Radical Speed Month」という実験は、AI ツールが単なる生産性向上ツールではなく、組織構造や職能定義そのものを変革する触媒となり得ることを示しました。この 30 日間の期間中、約 500 人の社員が自律的にプロジェクトを構築し、デザイナーが AI を活用してコードを実装する「デザインエンジニア」へと転身する事例が生まれました。
デザイナーがコードを書く:職能境界の溶解
今回の実験は、従来の役割分担に縛られない新しい働き方を試すものでした。参加者は 2 人チームで完全な自律権を与えられ、30 日間で実用的なプロジェクトをゼロから構築・公開することを求められました。
スピーカー自身もプロダクトデザイナーとして 10 年以上のキャリアを持ちながら、職場で実際にコードを書いてリリースした経験はありませんでした。しかし、AI コーディングツール(Claude Code や Context AC など)と、セキュリティや環境構築をサポートする社内の仕組みが整っていたことで、非エンジニアでもすぐに開発に取り掛かることが可能になりました。
「エンジニアであれば、その影響力は自分がより多くのエンジニアリングを行うことよりも、他者を支援した際に得られる影響の方が遥かに大きい可能性があります」
最初のプロジェクトでは、デザイナー 2 名とエンジニア、プロダクトリードの 4 人チームで、ボードゲームのセッション管理アプリを 2 時間で共同構築しました。この経験から得られた最大の教訓は、AI の普及により「コードを書くこと」が特定の職能に限定されなくなり、多様な能力を持つメンバーがお互いを支え合うことで、プロジェクトが加速することです。
エンジニアの役割変容:ビルダーから「エンブラー」へ
この実験を通じて浮き彫りになったのは、エンジニアの役割の変化です。かつてはコードを実装する「ビルダー」としての役割が中心でしたが、AI 時代においては、他職種の人々がコードを書けるよう支援する「エンブラー(支援者)」や教師としての役割が重要になります。
プロジェクト初期には、エンジニアが GitHub の設定や Git の仕組みを丁寧に教え、非エンジニアメンバーが自信を持ってコミットできる環境を整えました。このサポート体制こそが、チーム全体の学習曲線を急激に押し上げ、結果として高品質なプロダクトを生み出す原動力となりました。
デザイナーからデザインエンジニアへ:プロセスの民主化
2 つ目のプロジェクトでは、スピーカー自身がデザイナーから「デザインエンジニア」へと転身する決定的な瞬間を迎えました。目標は、WordPress エコシステムのデザインシステム情報を人間と AI に提示するステータストラッカーの開発でした。
通常であれば、Figma での高忠実度なプロトタイプ作成から始まり、エンジニアとの交渉を経て実装に移るプロセスが一般的です。しかし今回は、AI ツールを活用して自らコードを書き、概念実証(PoC)を完成させました。
「大企業では『自分が作りたい』と思っても実現するのは難しいものですが、ここでは実験を許可され、必要な判断すべてを下す裁量権を持っていました」
このプロジェクトは 2 週間半で完了。GitHub リポジトリや Storybook、Figma と連携し、検索機能も完璧に動作するプロダクトが完成しました。プロセスの最大の変化は、Figma で完結させるのではなく、コードベースのプロトタイプから始め、実装と視覚調整を反復しながら進めた点にあります。
自律性と実験:大組織における AI 活用の鍵
3 つ目のプロジェクトでは、わずか 6 日で iOS アプリの構築から WooCommerce のチャットボット実装まで完了させるスピードが証明されました。これは、AI ツールへのアクセス権と、リスクのない実験環境が整っているからこそ可能になった成果です。
大規模組織において AI ツールの真価を引き出すためには、トップダウンでの強制ではなく、個人の自律性(アジェンシー)を認める文化が不可欠です。新しいツールを導入する際、社員に学習の機会を与え、安全な実験場を提供し、推進役を見つけることが重要です。
「大組織でプロセスやツールを変更するには、その背後にある人間の行動変容が必要です。実験できる場を作り、権限を与えることで、習慣を打破し AI がもたらすスピードを解放できます」
まとめ
Automattic の事例は、AI 時代においてエンジニアが「実行者」から「支援者」へ、デザイナーが「コードを書ける存在」へと進化することを示しました。組織が新しいツールへのアクセス権を与え、個人の自律性を尊重して実験を許容する文化こそが、開発速度の劇的な向上と職能の再定義を実現する鍵となります。
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