Autifyとしては初の会社説明会を実施しました。

おかげさまで正式リリースから一年足らずで、少しずつAutifyというサービスをしってもらえている実感ができたところですが、サービスとしてでなく働く場としてのAutifyは全く伝えきれてこれてない!という課題感がありました。

本イベントでは全社の最新の状況をできるだけ詳細に、また各チームの現場のリアルな声をとどけるべく実施しましたが、参加できなかった方に少しでもしっていただけるようにイベント内容の一部をまとめてお伝えしていきたいと思います。

~ 本イベントはまずCEOによる事業・組織全体の紹介から始まりました。Company Deckで公開後多くの方に読んでいただけましたが、それらをさらに深堀りし、Q&Aにも全てお答えしていきました。本記事はそのCEOパートのサマリになります。~

ソフトウェアテストの現状と変化、Autifyが見据える解決すべき最大の課題は?

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近澤:まずは我々のマーケットの背景に触れたいと思います。まずデータとしてIT予算の1/3、130兆円ほどがテストにつかわれている、っていうデータがあります。あまり知られてないことですが、これは非常に大きいです。

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近澤:しかしその実情をみると75%が人手に依存している現状があります。もちろん人手がわるいわけではないとおもいます。ただ場合によって人手でやるのが難しくなっている背景があって、その変化がなにかというと、リリースサイクルが早くなってきているんです。

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7割以上のアジャイルチームが週1以上のリリースを希望しているっていうデータがあるんですね、なんでかというと市場の変化がとても早くなってきていて、ウィーターフォールのようなプロセスだと競合がでてきたりニーズかいつのまにかかわってるなど変化についていけないと考えるチームが増えてきているからなんです。

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近澤:ですが、現状アジャイル開発でテストをしようと、手動テストではどうしても無理がでてきてしまうんです。たとえば機能が増えれば増えるほど、リリース時にリグレッションテストなどテストしたい内容が増えていってしまう。そこでテストを絞るわけなんですが、そうするとテストしてないところで障害がでる、ということが非常に多く発生しているという現状があると思っています。つまり現状では、リリースサイクルを遅くする or 障害を許容するという二択になってしまっています。

ですので、手動のテストへの依存をとにかく脱却しなきゃいけない時代にきている、テストを自動化していかないと、早い市場の変化に対応していけなくなってきている、といっても過言じゃないじゃないかと思っています。

近澤:そこで次に課題ですが、自動化を進めましょうとなったときの課題は、大きく2つあると考えていまして、これらが我々がみつけたいわゆるバーニングニーズです。

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近澤:1つ目は人材不足。自動化ができる人材が圧倒的に不足していることです。自動化するにはエンジニアが自動化のコードをかかなくてはいけないのですが、それだけのエンジニアを抱えることができますか?となります。そもそもエンジニアも足りてない状況でかつ自動化のプロフェッショナルはさらに貴重な存在なので、そういった優秀な方を採用するのがとてもむずかしくなっています。

2つ目はメンテナンスコスト。アジャイルで開発していると、UIなどすぐ変更がはいってテストがすぐ壊れてしまう、なのでテストスクリプトもメンテナンスを毎回しなくてはいけなくなります。そのメンテナンスコストに気づいて自動化を諦めてしまう会社さんを多く見てきました。

これらの課題をなんとかAutifyで解決したいと思っています。

ノーコードxAIでバーニングニーズを解決

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近澤:じゃあどうするかというと、1つはエンジニアの人手が足りないなら、ノーコードで誰でも簡単にできるようにしましょうということです。コードを書かないマニュアルテストの方や、PMの方、ケースによってはCSの方が使ってくださっているケースもあるのですが、そういう方につかっていただけるようにしてスケール可能にし、全社をあげて取り組んでもらえるようにしようと。

メンテナンスの課題については、AIがメンテナンスすることで解決しようとしています。AIというとなんでもやってくれるような課題を持たれがちですが、Autifyでは限定的かつインパクトの大きいところに使っています。

それがどこかというと、テストスクリプトが壊れる主な要因はボタンやテキストなどの要素のちょっとしたの変更だったりするんですね。幅が変更されたりコードの構造が少し変更されてしまったときに、AIが自動で判断して、メンテナンスコストを大幅に下げています。

お陰様でリリース半年で導入100社、現状で200社と急速に成長することができています。

Autifyの組織・働く環境

 その他にも事業だけでなくAutifyのその他の経営陣や組織、働き方についても語りました。ここでは詳しくお伝えしきれませんが以下のサマリをご覧いただき一個でも気になった部分があればぜひCompany deckを見てみてください 。

  • CEO/CTO/COOと経営陣全員がエンジニア出身。
  • 働く環境は、第一に自主性を重視。フルフレックスで裁量を委ねるスタイル。アーリーフェーズだが各種必要な有給なども完備。
  • 働き方はフルリモートワーク。オフラインも活用するが、リモート重視でコロナ後も継続予定。
  • ダイバーシティを重視していて、男女比は1:1、外国人比率は17%で今後増える予定、子持ち率も41%。
  • 報酬面は、賞与は年2回。SOは米国本社から4 years vesting, 1 year cliffという仕組みで発行。
  • 評価については、ジョブグレード・給与レンジを社内外へ公開済。属人化しないような公平な仕組みを早くから作りにいっている。

Q&Aサマリ:採用したい人材の共通項、製品の独自性、リモートワークなど

Q. Autifyのチームメンバーに共通するスキルやマインドセットはありますか?

近澤:Valueが3つありまして

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「Solve burning needs」「Aigh high, stay grounded」「Ownership & Collaboration」の3つです。詳しくは資料をみていただければと思うのですが、これら3つの大切にして日々の仕事をしています。新しい人の採用もバリューに沿っておこっています。

Q. 採用方針を教えて下さい!

近澤:ご覧のように全方位です!

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Q. 新卒の採用は視野に入れていますか?

近澤:新卒がどうかは特に考慮していないです。JDの内容に対して自走出来る人だけを今は採用しています。経験値もしくは十分な能力があるかを見させてもらっています。なので新卒でもそれらがあれば十分可能性はあるとおもいます。

Q. AIとされている技術についてもう少し詳しく教えて下さい。

近澤;先程ご紹介したものですが、変更箇所の要素の認識にAIを使っています。ボタン要素の差分を人が認識するようにできるように使っているいます。

またビジュアルリグレッションテストも考えていて、そこにも使っています。スクリーンショットを比較して差分を見せてあげるようなものですね。文言増えてるけど大丈夫ですか?レイアウト崩れてませんか?などを自動的に教えてあげるもの。

課題ファーストで必要あればAIを使っていくというスタイルで進めています。

Q.必要に応じて出社ありって例えばどんなときですか?

近澤:今やっているのはたとえば四半期ごとのキックオフをリアルな場でやっています。今は3ヶ月に一回ですね。そこで会社の戦略をシェアしたり、ブレストや振り返りなどワークショップをしたりしています。徐々に落ち着いてきたらもう少し頻度をあげて月1くらいは集まってもいいかなーと思っています。

基本的に毎日オフィスには行く必要はそこまでないかなと考えていまして、あとはフルリモートで難しい部分、たとえばこの場をインタラクティブにすることなどはけっこう工夫が必要なので、うまくオンラインとオフラインの使い分けをしていきたいと思っています。

Q. 近本※のオープンはいつですか?

近澤:そうですね、10年以内にやりたいですね(真剣

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※近本=近澤氏の自作中本を指す

Q. Adminチームってどんなチームですか?

管理部門です。経理、法務、人事、労務、総務などですね。会社の根底を支えてくれている大事なチームです。

Q. 競合製品とくらべての独自性・新規性は?

Autifyと似たようなソリューションのサービスはいくつかあります。それらと比べて何が違うかというと 「ノーコードで誰でも簡単」という体験にトコトンこだわっています。実際お客様に比較していただいてみても、Autifyが一番使いやすかったといっていただけることも増えてきました。競合製品だとエンジニアがメインターゲットで多少使い勝手が難しいこともあるので、そこを徹底的に磨いています。

あと競合と比べていえばクロスブラウザへの対応はAutifyが一番広く対応していると思います。

大きいところはノーコード(エンジニアでなくても使える)ってところに投資しく、そこに投資すれば勝てると思ってやってます。

Q. 想定した使い方を超えてきた例は?

近澤:超えてきた例かはわからないのですが、最近聞いた事例ですごくよかったのは、CSチームが活用してくれた例がすごくよかったです。オーナーシップをCSチームがもってたんですね、これがすごく面白かった。なんでCSチームかというとCSチームが一番仕様や顧客の課題をしっていたんですね、だからCSの方がテストケースをつくると実はとても効果的だった、というのには驚きました。

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