2023年に株式会社MIXIのCTOに就任した吉野氏。インフラエンジニアとしてのキャリアからスタートし、大規模サービスの運用やエンジニアリング組織のマネジメントを歴任してきた同氏は、急速に変化する技術トレンドの中でいかに組織をリードしているのか。全社的なAI活用の推進、CTOとしての意思決定、そしてこれからのエンジニア組織のあり方について詳しく話を伺いました。
MIXIについて
MIXIというと、昔からのSNS「mixi」や「モンスターストライク（モンスト）」のイメージが根強いかもしれませんが、現在は非常に幅広い領域で事業を展開しています。
大きく分けると、大きく3つの柱があります。 1つ目は、SNS「mixi」や「家族アルバム みてね」に代表されるライフスタイル領域。 2つ目は、「モンスト」をはじめとするスマホゲームを中心としたデジタルエンターテインメント領域。 そして3つ目が、近年急速に拡大している「チャリロト」や「TIPSTAR」などの公営競技サービスと、FC東京や千葉ジェッツといったプロスポーツチームの運営を含むスポーツ領域です。
一見するとまったく異なる分野に見えるかもしれませんが、すべての根底にあるパーパス（存在意義）は「豊かなコミュニケーションを広げ、世界を幸せな驚きで包む。」に一貫しています。テクノロジーを活用して、人と人とのコミュニケーションをいかに熱く、魅力的にアップデートしていくかということに全社で取り組んでいます。
未経験からのCTO就任。「期待される領域の広さ」と向き合った3年半
率直に言って、当時は「とんでもない役割を引き受けてしまったな」という感覚がありましたね（笑）。一番の理由は、自分自身にとってCTOというポジション自体が未経験だったことです。これまでインフラエンジニアや現場のリーダーとして経験は積んできましたが、経営陣の一員として技術全体を統括するとなると、求められる役割の質と幅がまるで違いました。
エンジニアリング組織のマネジメントやVPoE的な動きはもちろんですが、技術的な投資判断、セキュリティや法務・知財との連携、クラウドやハードウェアの巨大なコスト管理、さらには採用戦略や技術ブランディングまで、あらゆる話が自分のところに集まってくる。
当時の心境としては、「どこまで自分が直接手を出すべきなのか」「どこを現場に任せるべきなのか」という領域の線引きすら手探りの状態でした。前任が築き上げてきた実績や期待感も大きかったですから、その重圧を受け止めつつ、自分の守備範囲を広げていくプロセスは非常にタフでしたね。
CTOに就任してからも組織の構造は変化し、私自身が直接見なければいけない領域と、間に適切なリーダーを立てて任せる領域の切り分けが進んできました。以前のように「すべての1on1を自分が直接やる」といった状態からは脱却し、意思決定のボトルネックにならないような体制ができつつあります。
ただ、じゃあラクになったかと言われるとまったくそんなことはなくて（笑）、今度は「CTOとしてまだ達成できていない大きな課題」に焦点がシフトしてきました。
具体的に言うと、MIXIという会社の技術的な露出やアウトプットをもっと外に向けて増やしていくこと。そして「技術のMIXI」というブランドイメージを社外にもっと強く定着させ、優秀なエンジニアを引きつけるサイクルを作ることです。ここは私自身の立ち回りも含めて、まだまだ足りていない部分だと常々感じています。
【吉野氏が現在重点的に取り組む主要業務領域】
1. 組織・採用系の戦略（新卒・中途採用および人材育成・ブランディング）
2. MIXIが注力すべき新規・先進技術の整理と実証（プロトタイピング等）
3. コスト・インフラ管理（AWS / GCP等のクラウドコスト最適化、ハードウェア管理）
4. AI推進・ガバナンス（全社AI活用およびプロダクト組み込みの推進）
幼少期の「大工への夢」から、1年目で1億円規模の調達を担ったインフラ時代まで
実は、幼稚園の頃に持っていた将来の夢は「大工さん」だったんですよ。「自分の手で何かを作り上げる」「形あるものを生み出す」という行為そのものが好きで仕方ない子供でした。創作意欲のかたまりのような少年時代だったと思います。
地元である埼玉で小・中・高と過ごし、その後、筑波大学・大学院に進学して本格的にコンピューターサイエンスの世界に入りました。大学院では研究の実験を行う必要があったのですが、その実験環境を作るために、ネットワークを引いてサーバーを立てて……と、半ば必死で手を動かしながらインフラ知識やネットワーク構築を学ぶ日々でした。それがエンジニアとしての基礎体力になりました。
学生時代、私はまさに「mixi」のヘビーユーザーだったんです。コミュニティやニュースに貼り付いたりと、日々の生活に完全に組み込まれていました。そんな時に研究室のメンバーから「MIXIにオフィス見学に行こう」と誘われて、二言返事でついて行ったのがすべての始まりです。そこでの雰囲気に惹かれ、ありがたいご縁も重なって、入社が決まりました。
入社して最初はインフラエンジニアとして配属されたのですが、当時のMIXIはとにかく若手にチャンスを与える文化が強かった。一番強烈だったのは入社1年目の冬です。「デカいプロジェクトがあるんだけど、やる奴がいない」となって、新卒の私にいきなり1億円規模のインフラ調達・構築プロジェクトが回ってきたんですよ。
国内外のベンダー4社くらいとコンペや価格交渉をして、機材を買い付け、構築してサービスを立ち上げる。取締役会に上げるための決裁資料を必死に作ってプレゼンしました。当時の会社の売上規模から考えても、一期生の新人に任せる額としては破格でしたし、「こんなに思い切ってお金を投じてくれる会社なんだ」と驚きました。この「まずやってみろ」という文化は、今のMIXIにも確実に受け継がれています。
全社でAI活用率99%超へ。MIXI流「ガバナンスと現場起案」の黄金比
そうですね。全社的なAIの活用推進に関しては、2024年に「AI推進委員会」という全社組織を発足させて一気にアクセルを踏みました。役員層が各プロジェクトの委員長として全員コミットする形で動いています。
社長をはじめ経営陣全体から「AIを使わない選択肢はない。いかに業務のワークフローそのものを変革して、ユーザーに届ける価値を最大化するか」という強力なメッセージを出しました。トップダウンで覚悟を示したことが、全社での高い活用率（99.02%）につながっています。
そこは「ガチガチの統一ルールで縛る」のではなく、「全社共通のルール（ガイドライン）を作った上で、個別ルールや新ツールは現場起案で取り込む」という方針にしています。
具体的には、現場の「試したい」というスピード感を止めないために、以下のようなステップで現場からの導入要望をスムーズに吸い上げています。
1. ガイドラインの提示
AI推進委員会や専門部署が、セキュリティや知財保護の観点から「全社共通のルール（生成AI利用ガイドライン）」を定め、情報ラベル別による入力制限などの基準を設けています。
2. ツール利用の起案
現場のエンジニアやクリエイターから「このAIツールやエージェントを使ってみたい」という要望が出たら、社内の専門窓口や各部署のAIアンバサダーを通じて起案されます。
3. 専門チームによる迅速なリスクチェック
法務・知財・セキュリティ・IT部門のチームが利用規約や法的リスクを確認します。専門チーム側にも「5営業日以内に判断・回答する」というSLAを設けることで、確認作業が現場のボトルネックにならない体制を整えています。
4. 試験運用（PoC）から実業務への適用
法的・セキュリティ的に決定的な問題がなければ原則として検証を許可し、まずは特定チームや限定環境で試験運用を行います。そこで得られた知見やリスク対策をフィードバックし、全社の「生成AI利用ガイドライン」に反映し、全社利用へと拡大していくサイクルを回しています。
メジャーなところで言うと、OpenAIのCodexやChatGPT Enterprise、AnthropicのClaude、そしてGitHub Copilotのエージェントモードなどを併用しているチームが多いですね。
単に「コードの補完機能を使う」というレベルにとどまらず、プルリクエストを出す前段階でAIにコードレビューをさせたり、Slack上で「このタスク、今誰かの承認待ちで止まってない？」とAIがボトルネックを検知して教えてくれたりと、開発やプロジェクトマネジメントのワークフローそのものにAIが溶け込んでいる状態が生まれています。
「100%を目指すこと」が目的ではない。プロダクトの価値に向き合う組織論
あえてはっきり言うと、「利用比率100%を目指すこと」自体を目標にするつもりは全くありません。
なぜなら、MIXIが手掛けるサービスは多種多様だからです。長年運用している『モンスト』のような大規模ゲームもあれば、『みてね』のようなサービスもある。あるいはスポーツ領域のように、物理的なスタジアムやイベント運営が絡むハードな現場もあります。プロダクトのフェーズや特性によって、AIが猛烈にハマる領域もあれば、人間が泥臭く仕様を詰めて手で書いた方が圧倒的に早い・安全という領域も存在するわけです。
マネジメントの観点から言えば、「AI利用率という社内数字を1ポイント上げるために無駄な調整作業をする」くらいなら、その時間を使って1分でも早くユーザーに価値を届けるべきだと考えています。数字を追うことが目的化してしまっては本末転倒ですから、そこは割り切って現場の判断に任せています。
大きく2つの変化があります。1つは、マネジメント層がデータに基づいて対話しやすくなったことです。「どの部署がどれくらいAIを活用できているか」「開発のTime to Market（TTM）がどう変化しているか」が定量的に可視化されるようになったため、勘や経験だけに頼らない深いフィードバックができるようになりました。
もう1つは、求められるエンジニア像の変化です。AIが定型的なコードを書く時代になったからこそ、単に指示通りの実装をこなすだけの人材のニーズは減っていきます。
これからの時代に求められるのは、「プロダクトの構想段階から踏み込み、AIを使い倒して自分で手を動かし、最初から最後（エンドツーエンド）までモノを作り切れる人」。あるいは、特定の技術領域で圧倒的な強みを持つスペシャリストです。中途採用に関しても、そうした組織を牽引できるリード級・スペシャリスト層へのシフトを明確に進めています。
「毎週1時間のオープン座談会」と「意思（意志）の力」
社内の取り組みとして、毎週1時間「予約なしで誰でも私に話しに来ていい時間」をカレンダーに枠として確保しています。いわゆるオープンオフィスアワーですね。
毎回平均して3〜4人くらいの社員がフラッとやってきます。新卒の若手エンジニアからベテランの企画職、人事のメンバーまで職種も年次もバラバラです。
話す内容も「最近試したこのAIツールがめちゃくちゃ面白いから見てほしい！」「こんな施策をやりたいのでアドバイスが欲しい！」といった熱量のある技術相談から、業務のちょっとした悩みまで様々ですね。
1対1の堅苦しい面談ではなく、その場に居合わせたメンバー同士で「あ、それならこうすればいいんじゃない？」と会話が派生していく座談会スタイルの時間です。
私自身、ほぼ毎日オフィスにいますが、こうした対面での偶発的な対話から全社的な技術のヒントや現場のリアルな課題が見えてくることが非常に多いですね。
私がいま一番大事だなと感じているのは、「これをこうするんだ」という『意思（意志）の力』です。
AIをはじめとするテクノロジーの進化スピードは凄まじく、今やコードを書くことやデータ分析の多くを機械が肩代わりしてくれるようになりました。しかし、ツールがどれだけ進化しても、「私たちはこのプロダクトでどんな体験を作りたいのか」「世界をどう変えたいのか」という根本的な意思を決めるのは、どこまで行っても人間でしかありません。
技術に流されるのではなく、強い意志を持って技術を使いこなすこと。私自身もCTOとしてのマネジメント業務の傍らで、今でも自らAIツールを活用してプロトタイプを開発したり、新しいアイデアを個人的に形にしたりしています。
これからも現場のエンジニアたちと同じ目線で手を動かし、熱い意思を持ってMIXIの技術と組織を未来へドライブさせていきたいですね。
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