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Day 18

やさしいアドベントカレンダー Advent Calendar 2025

@saitojo1106(丈 齋藤)

freee 技術の日 2025 レポート

Last updated at Posted at 2025-12-09

はじめに

2025年の freee 技術の日 に学生支援（スカラシップ）として参加させていただきました。
スカラシップに選んでくださった freee さん、本当にありがとうございます。

本記事では、当日参加したセッションの概要・学び・感想、オフィスツアーや懇親会での体験、ブースで聞いたリアルな話まで “自分だから書ける参加記録” としてまとめます。
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タイムテーブル（参加セッション）

公式: https://freee-tech-day.freee.co.jp/2025/

自分が参加したセッションは以下です：

Youtubeアーカイブ

セッションの要約と感想

■ 12:50〜13:20

AI時代のリアルな組織設計 -VPoEを複数人体制にする意味-

● 要約

  • AIネイティブな組織への変革と歪み
    AI活用により生産性が向上する一方で、現場には「AI疲れ」や「変化へのプレッシャー」も同時に発生している。リーダーは成果だけでなく、組織の疲弊やケアにも向き合う必要がある。
  • VPoEの役割の再定義と分割
    組織規模が拡大し（エンジニア500名超）、採用・組織開発・技術戦略などVPoEの責務が肥大化。一人の「スーパーマン」に頼るのではなく、領域ごとにVPoE的なリーダーシップを持つ人材を配置・分割することで、現場への解像度と意思決定スピードを上げるアプローチが紹介された。
  • 目的からの逆算
    AIを使うこと自体が目的ではなく、「スモールビジネスに価値を届ける」という目的のためにAIをどう使うか、という視点をブラさない重要性が強調された。

■ 13:20〜13:50

数千人の『スピード』と『統制』を両立するデータ組織戦略

● 要約

  • データ活用の民主化と統制のジレンマ
    従業員やパートナー含め数千人がデータを利用するフェーズにおいて、中央集権的なデータチームでは依頼が集中しボトルネックになっていた。
  • チームトポロジーを応用した組織変革
    「ストリームアラインドチーム（事業・施策に寄り添うチーム）」と「プラットフォームチーム（共通基盤・ガードレールを提供するチーム）」に分離。
    データエンジニア、アナリティクスエンジニア、アナリストが混成チームを組み、事業部側に入り込むことでスピードを担保しつつ、基盤側でガバナンス（統制）を効かせる構造へシフトした。
  • 「テンプレート」による標準化
    よくあるデータ活用パターン（インフラ構成やCI/CDなど）をテンプレート化して提供することで、各チームが迷わず安全にデータ活用を始められる環境を整備した。

■ 15:50〜16:20

「象徴事例」から始めるAI機能提供戦略とアーキテクチャ

● 要約

  • 「象徴事例」を作る意義
    AI機能開発において、いきなり全方位に手を広げるのではなく、まずは「魔法経費精算」のようなインパクトのある「象徴事例」を一つ作りきる戦略を採用。これにより、社内に成功体験とノウハウ（基盤）を同時に構築した。
  • AIエージェント基盤の構築
    AI機能を各プロダクトがバラバラに実装するのではなく、共通の「AIエージェント基盤」を構築。Agent-to-Agentプロトコル（A2A）の採用や、セキュリティ・監査ログの集約を行うことで、プロダクトチームが安心して機能開発に集中できる構成をとっている。
  • 価値検証の難しさ
    従来の機能開発と異なり、AI機能は「作ってみないと精度や価値がわからない」側面が強い。そのため、早期にプロトタイプを作り、ユーザーの期待値（サクセスクライテリア）と精度のギャップを埋めるプロセスが重要であると語られた。

■ 16:20〜16:50

SREチームの組織分割・再編とこれから

● 要約

  • SRE組織の課題と分割
    SREチームが肥大化し、アラート対応からクラウド統制まで広範囲を担当していたため、コンテキストが広すぎて意思決定が遅くなる課題が発生。
    そこで、「信頼性（Reliability）」にフォーカスするSREチームと、「開発生産性（Dev Productivity）」にフォーカスするプラットフォームチームに組織を分割した。
  • X-as-a-Serviceとコラボレーション
    基本はプラットフォームを「サービス」として提供し、プロダクトチームがセルフサービスで利用できる状態を目指す（X-as-a-Service）。一方で、難易度が高い課題にはSREがプロダクトチームに一時的に入り込む「コラボレーションモード（Embedded SRE）」を使い分け、現場の課題を吸い上げて基盤に還元するサイクルを回している。
  • 意思決定の高速化
    組織分割により、各チームのミッションが明確化。例えば「新規構築フローの改善」など、特定の課題に対してオーナーシップを持ってロードマップを引き直せるようになり、スピード感が向上した。

■ 16:50〜17:20

freeeが考えるセキュリティの未来

● 要約

  • セキュリティ組織の進化
    CSIRT（事故対応）から始まり、PSIRT（製品セキュリティ）の設立、そして現在は「Red（攻撃）」「Blue（防御）」「Purple（課題解決）」「White（統制）」の4チーム体制へ移行。攻めと守りが有機的に連携する組織を目指している。
  • AI × セキュリティの実践
    「AIを使って守る（脆弱性診断の自動化など）」と「AIを安全に使う（LLM利用時の個人情報マスクやログ収集）」の両面でアプローチ。特に脆弱性診断では、開発者がボタン一つでAIによる診断を行える仕組みを構築し、ボトルネックの解消を図っている。
  • 自律型セキュリティ組織
    セキュリティチームが全ての門番になるのではなく、開発チーム自身が安全な設計・実装を行えるよう、ツールや基盤を提供して「自律」を促すビジョンが語られた。

■ 17:20〜17:50

スモールビジネスを、世界の主役に。（Keynote）

● 要約

  • 「できる」から「体験価値」へのシフト
    機能スペックで「できること」を競う時代は終わり、AI時代は「試しやすさ」「乗り換えやすさ」といった**体験価値（UX）**が差別化要因になる。
  • AIネイティブカンパニーへの挑戦
    freeeは創業時から「AI CFO」を構想していたが、LLMの登場によりついにその実現が可能になった。社内の開発プロセス（コーディング、QA、仕様策定）から顧客体験（自動化、サクセス業務）まで、全てをAI前提で再設計している。
  • スモールビジネスへのこだわり
    AI技術そのものではなく、それを使って「スモールビジネスの業務をどう楽にするか」に徹底的にこだわる。構造化データだけでなく、紙や自然言語などの非構造化データも扱えるようになった今こそ、真の自動化と価値提供を目指すという強いメッセージが発信された。

オフィスツアー

  • freee のオフィスツアーに参加
  • 開放感のある執務スペース、遊び心満載の会議室、カフェスペースを見学
  • 自分もこんな環境で働いてみたい と素直に思った

ブース巡り & ガチャ

● ブースで聞けたリアル

  • 新卒エンジニアが成長している理由
  • 新人研修の内容
  • セキュリティエンジニアの働き方
  • 就活でどこを見ているか

● ガチャの戦利品

  • ステッカー
  • トランプ(実はレアらしくかなり嬉しかったw)
  • アクリルスタンド（アクスタ）

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懇親会での交流

  • 学生エンジニア仲間
  • 以前イベントで出会った人
  • Twitter の知り合い
  • freee エンジニアさん

話した内容

  • 就活体験談
  • 普段の開発の話
  • ガジェットへのこだわり
  • カンファレンスの話

ゆるい雰囲気で深い話ができる、最高の時間だった。
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まとめ（学びと今後）

freee 技術の日は「技術カンファレンス」以上に、
組織づくり・文化・プロダクトの思想を直接感じられる場 だった。

特に印象に残った学び：

  • 組織設計の重要性
  • AI 導入に必要な“泥臭いプロセス”
  • データ組織のスピード/統制の両立
  • エンジニアとしてのキャリア観
  • 技術コミュニティの価値

学生支援で参加できたこと、本当に感謝しています。
来年はもっと成長した姿で、またこの場所に戻ってきたい。

参考

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