ファインディ株式会社は2026年6月4日（木）、AIプロダクト「Findy AI+」において5つの新機能の提供を開始しました。
Findy AI+の5つの新機能が解消するAI活用の組織課題
Claude CodeやGitHub Copilot、Cursor、Devinをはじめとする生成AIツールが、エンジニア組織に急速に普及しています。一方で、どのようにAIツールを使いこなし成果を最大化しているかが、組織内で見えづらい状態が続いていました。
AI活用が進んでいるメンバーとそうでないメンバーの間で生産性の差は広がり、成果を出しているチームのノウハウが他チームへ共有されず、組織全体の底上げに結びついていない状況が生まれてきました。
加えて、AIエージェントの利用が組織全体に拡大するにつれ、トークン消費量の増加に伴うAIコストの急増が新たな経営課題として顕在化しています。
現状では、どのリポジトリやチームのAI利用がアウトプット（マージ済みPR等）に寄与しているかを定量的に把握する手段がなく、投資対効果の検証が困難です。
ファインディ株式会社はこれらの課題に対し、「Findy Team+」のGitHubデータ解析技術と「Findy AI+」が収集するセッションログを組み合わせることで、組織のAI活用実態を多角的に可視化し、改善アクションまで自動化する5つの新機能を提供します。
Findy AI+がWebダッシュボードで提供する3機能の詳細
今回提供を開始した新機能群は、Webダッシュボードで提供する3機能と、MCPサーバーで提供する2機能、計5機能で構成されています。Webダッシュボードの3機能は以下の通りです。
- セッションログ分析:組織全体・チーム・個人単位でAI活用の頻度・深度・傾向を継続的に可視化
- AIコスト効率分析:トークン量と成果物を紐づけ「成果あたりのAIコスト」を算出・可視化
- 利用AIエージェント分析:社内で整備したハーネス（Skills）の実際の活用度をデータで定量把握
「セッションログ分析」では、これまで「感覚」に頼っていた組織のAI活用実態を、客観的なデータとして把握できます。
「AIコスト効率分析」は、AIがコストに見合う成果につながっているかという経営課題に対し、投資対効果の改善余地が大きいチームや非効率な利用パターンの改善を支援するものです。
「利用AIエージェント分析」では、「create-pull-request（成果物の提出準備）」「self-reviewer（自動レビュー）」「commit-message（修正作業の自動作成）」「setup-worktree（フォルダ環境の整理）」など、整備したSkillsが実際の開発フローでどの程度活用されているかをデータで確認できます。
Findy AI+がMCPサーバーで提供する2機能とハーネス整備への活用
MCPサーバーで提供する2機能は、ハーネス整備の実態と生産性への貢献を定量化するものです。2機能の概要は以下の通りです。
- ハーネス整備分析:各リポジトリのAI指示ファイル・フォルダの設定状況を組織全体で一覧化し改善をレコメンド
- ハーネス整備×生産性分析:設定数とGitHubのマージ済みPR数などの生産性指標の相関をデータで可視化
「ハーネス整備分析」は、MCPサーバー経由でリポジトリに直接アクセスします。Claude CodeやCopilot、Cursor、Devinなど主要なAIツールごとの設定状況を取得する機能です。
整備が遅れているリポジトリを特定し、先行しているリポジトリの設定をベースとした改善を自動でレコメンドするのが特長です。
「ハーネス整備×生産性分析」では、ハーネス整備度と生産性指標の相関をデータで示します。「どの要素の整備が生産性向上に最も効いているか」や「どのリポジトリ・チームに優先的に整備投資すべきか」を、データに基づき自動でサポートします。
本機能群はCTO・VPoE、EM・テックリード、AI推進組織をそれぞれの主な対象としました。属人化していた生成AI活用のノウハウを、データと自動改善の仕組みで「組織知」へと転換しました。
AI駆動開発の成果を組織全体へ波及させる基盤として位置づけられたサービスです。なお、本機能群は「Findy AI+」既存プラン内で追加費用なく利用できます。
Findy AI+ の2026年7月末までに予定する追加機能拡充
ファインディ株式会社は、2026年7月末までに以下の機能拡充を予定しています。主な追加機能は次の通りです。
- リアルタイム予算管理＆Slack通知:リアルタイムの予算管理やSlackへの通知を行う機能
- メンバー・API別のコスト内訳可視化:どのメンバーやAPIのAI活用を改善すればコストが最適化できるかをデータで把握
- コスト削減効果の自動シミュレーション:AI投資の費用対効果の最大化を支援
- 業界標準ベンチマーク比較:自社のAI活用度・ハーネス整備度が業界内でどの水準にあるかをリアルタイムで把握
現状では「月末までコスト超過に気づけない」「急な利用増を検知できない」といった声が増えています。
リアルタイム予算管理機能は、月末まで気づけないコスト超過や急な利用増の検知困難という経営課題を解決するものです。
業界標準ベンチマーク比較機能は、自社のAI活用度が業界内でどの水準にあるかを判断する基準を提供し、経営への説明や投資優先度の意思決定を支援します。
Findy AI+ サービス概要
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 提供企業 | ファインディ株式会社 / Findy Inc. |
| サービス名 | Findy AI+ |
| カテゴリ | AIプロダクト |
| 提供開始日 | 2026年6月4日（木） |
| 新機能数 | 計5機能（Webダッシュボード3機能・MCPサーバー2機能） |
| 主な対象 | CTO・VPoE、EM・テックリード、AI推進組織 |
| 料金 | 既存プラン内で追加費用なし |
| 会員登録数 | 約29万人（5サービス累計） |
| 導入企業数 | 約5,400社（国内外のスタートアップから大企業まで）※導入企業数にはFindy Team+のトライアル導入企業数を含む |
| 設立 | 2016年 |
| 所在地 | 東京都品川区大崎1-2-2 アートヴィレッジ大崎セントラルタワー 5階 |
| 代表者 | 代表取締役 山田 裕一朗氏 |
| コーポレートサイト | https://findy.co.jp/ |
trends編集部の一言
「個人技化」と「ブラックボックス化」という言葉が、今回の発表で最も印象に残りました。AIツールを導入しても、誰がどう使いこなしているかが組織として見えないという状況は、エンジニア組織に限らず広く共通する構図です。
業界全体としては、AIツール導入から「活用の定着と底上げ」へと関心が移行しつつある段階に入っています。マーケティング業界の文脈に置き換えると、施策の成果を出しているメンバーのノウハウを「どうデータとして残し横展開するか」は長年の課題です。セッションログとGitHubデータを掛け合わせてベストプラクティスを可視化するアプローチは、業界横断で議論されてきたテーマへの一つの解法と読み取れます。
AIコストの管理という視点も、今後ますます現実的なテーマです。生成AIの利用が組織全体に広がるほど、「どこに投資して、どこを削るか」という判断が経営レベルで求められます。費用対効果をデータで示せる機能は、AI活用の次のフェーズを支える基盤として、開発組織向けAI管理領域全体での普及が注目されます。
References
- ^ PR TIMES. 「AIエージェント活用の「個人技化」「ブラックボックス」を解消、AI活用のベストプラクティスを可視化する5つの新機能を「Findy AI+」で提供開始 | ファインディ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000242.000045379.html, (参照 26-06-05).
