気がつけば桜も散り始め、すっかり春本番ですね。2026年2月にコネヒトに入社しました、北島です。社内ではしょうぽんと呼ばれています。
入社してあっという間に2ヶ月が経ちました。時間が経つとどんどん感覚が薄れてしまうので、この時期ならではの新鮮な感想や、今の自分のアウトプットの記録を残しておこうと思います。
目次
2ヶ月間のGitHubデータ
まずは数字で振り返ります。入社から2ヶ月間のGitHub上の活動データがこちらです。
| 指標 | 数値 |
|---|---|
| 変更行数（追加） | 65,446行 |
| 変更行数（削除） | 15,213行 |
| 純増行数 | +50,233行 |
| コミット数 | 375 |
| 作成PR数 | 77 |
入社してまだ2ヶ月ですが、想像以上のアウトプットを出せたと思います。
前職との比較で見える"倍速"
この数字がどれくらいのものなのか、前職でのデータと比較してみます。
| 指標 | 前職（約40日） | コネヒト（約40日） |
|---|---|---|
| 変更行数 | 約8,000行 | 80,659行（追加+削除） |
| リリース / マージ数 | 25 | 56 |
| リリース / マージ頻度 | 0.625回/日 | 1.4回/日 |
変更行数でいえば前職と比較して約10倍、リリース頻度でいえば約2.2倍。
フルスクラッチでゼロから書けるプロジェクトに関わっていること、AIを使っておりAI向けの書類も多いことから行数比較では一概には言えませんが、何にせよアウトプットの量・頻度ともに大きく増えたのは間違いありません。
コネヒトには「倍速で終わらせよう / 10x faster」というバリューがあります。リリース頻度はまさに倍速を体現した数字ですし、変更行数で見れば"10x faster"です。
この圧倒的なスピードを支えたのはAI
ここまでの開発スピードを実現できた最大の要因は、間違いなくAIの存在です。現在携わっているプロジェクトでは、ほぼ100%のコードをClaude Codeで書いています。
Claude Codeを開発のパートナーとして活用することで、以下のような場面で大きな恩恵を受けました。
- コードベースの理解が高速に — 入社直後、膨大な既存コードを読み解く必要がありましたが、Claude Codeに質問しながら進めることで理解のスピードが格段に上がりました
- 実装の加速 — 方針が決まった後の実装フェーズでは、Claude Codeと一緒にコードを書くことで、一人で書くよりも圧倒的に速くアウトプットできました
- レビュー品質の向上 — 自分が書いたコードをClaude Code+複数AIにレビューしてもらうことで、セルフレビューの質が上がり、PRのマージまでのリードタイムも短縮できました
- コーディング以外でも活躍 — LTのスライド作成など、コーディング以外のアウトプットにもClaude Codeを活用しています
一方で、AIツールはClaude Code一本というわけではありません。議論の壁打ちやアイデア整理にはNotion AIやGemini等を活用しています。Claude Codeはトークン消費が大きいので、コーディングや具体的なアウトプットが必要な場面ではClaude Code、思考の整理や壁打ちにはNotion AIと、用途に応じて使い分けることでコストを抑えつつ生産性を最大化しています。
もちろん、行数が多ければ良いというわけではありません。しかし、入社直後の立ち上がりフェーズで「量をこなす」ことは、コードベースへの習熟やチームへの貢献という意味で非常に重要だと感じています。
入社して感じたコネヒトらしさ
AI活用への積極性
コネヒトではAIの利用を積極的に推奨しており、Gemini、Devin、Cursor、Claude Codeなど多数のAIツールを導入しています。「使ってみよう」「試してみよう」という文化があるので、新しいツールを取り入れるハードルが低く、自分もすぐにClaude Codeを日常的に活用できました。
さらに、部署横断でAI推進チームを立ち上げ、AIを活用した工数削減・属人性の排除を組織全体で推進しています。特定のチームや個人に閉じた取り組みではなく、会社全体でAI活用を底上げしていこうという動きが根付いています。Tech Visionに"Beyond a Tech Company"を掲げている通り、技術の活用に前向きな会社であることはコネヒトらしさの重要な要素であると考えています。
思っていた以上に開発スピードが速い
コネヒトではPRのレビュー依頼を出してからデプロイまでのフローが非常にスムーズです。「倍速で終わらせよう」がバリューに掲げられているだけあって、チーム全体にスピード感があります。
これは個々のレビュアーがボトルネックにならないよう気をつけているという話でもありますし、レビュアーもAIを活用してコードレビューを効率的に行っているという体制の話でもあります。
小さい組織ですとどうしてもレビュアーの数が足りなく、特定のレビュアーに集中的に負荷がかかりボトルネックとなるというのはよくある話ですが、コネヒトではAIを活用してそうならないように気をつけています。
また、仕様変更や要件調整のコミュニケーションもやりやすいと感じています。「ちょっと相談があるんですが」とラフにPdMや仕様保持者に声をかけて交渉できる雰囲気があるので、実装前に仕様の曖昧さをつぶしたり、より良い方向に調整したりしやすく、これがリードタイム短縮にもつながっています。
10年以上続くサービスに残るベンチャーらしさ
コネヒトで一番印象的だったのは、10年以上続くサービスを抱えているにもかかわらず、いまだに残るいい意味でのベンチャーらしさです。CTOにも気軽に話しかけてAIツールの相談ができますし、業務上直接関わりのないメンバーも気軽にランチに誘い合える雰囲気があります。
フラットで風通しの良い環境のおかげで、入社直後から遠慮なく動けたことが、立ち上がりの速さにもつながったと感じています。
また、勤怠管理やナレッジ蓄積の仕組みなど、社員の「面倒」をなるべく減らすことに心を配っている会社だとも感じます。ツールを柔軟に入れ替えたり使い方を工夫したりしながら、社員の負担を最小化しようとする姿勢が随所に見られます。
逆にいえば、大企業のようなかっちりとしたコミュニケーションを好む方には、最初は少し慣れづらい環境に映るかもしれません。
エンジニアが意思決定に携わる文化
機能改修や施策の開発においても、PdMの決定をただ実装するだけではありません。「ここはこう設計した方がいい」「こちらの方が実装コストが低くて効果も見込めるから先にやった方がいい」といった意見をPdMと議論しながら、意思決定に積極的に携わることができます。エンジニアがプロダクトに対してオーナーシップを持って動ける環境です。
おわりに
入社2ヶ月を振り返ると、Claude Codeという強力なパートナーと、コネヒトの「倍速」を重視するカルチャーが掛け合わさることで、想像以上のスピードで立ち上がれたと感じています。
これからもこのスピード感を維持しつつ、量だけでなく質の面でもチームに貢献していきたいと思います。
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