「ルールを押し付けない」ガバナンスをエンジニアリングする。Product Governanceの裏側
はじめに こんにちは、BASE株式会社 Product Governance（通称：プロガバ）チームの緒方です。 突然ですが、皆さんは「IT統制」や「ガバナンス」と聞いてどんなイメージを持ちますか？ 「開発スピードが落ちそう」「お堅い事務作業」……そんな風に思われがちなこの領域ですが、我々は少し違います。 今回は、私たちがどのような思いで「守り」を「攻め」に変える仕組み作りをしているのか、その裏側をお話しします。転職を考えている方も、そうでない方も、新しいキャリアの形としてご一読いただければ幸いです。 3年半で激変した、BASEのIT統制を取り巻く環境 前回、IT統制についてのブログを投稿させていただいてから早くも3年半が経過しました。この間、BASEグループは目まぐるしい変化を遂げています。 2024年のwant.jp、2025年のEストアー、そして2026年のPortと、次々と新たな仲間がグループに加わりました。これだけでも大きな変化ですが、同時に「PAY.JP」や「YELL BANK」といった既存プロダクトも右肩上がりで業績を拡大しています。 （「事業計画及び成長可能性に関する事項」より抜粋） 事業が広がり、複雑さが増せば、当然ながらJ-SOX（内部統制報告制度）における評価対象範囲も年々広がっていきます。 「異なる文化やシステムを持つ組織でどこまで共通の整備を行っていくべきか？」 「急成長する決済・金融事業の信頼性をどう担保するか？」 BASEの行動指針である「Move Fast」を維持しながら、上場企業としての「信頼性」を鉄壁なものにする。この難易度の高いミッションに、かつてないほどやりがいと魅力を感じつつ、日々取り組んでいます。 結局、プロガバって何をする人？ 私たちの役割を一言で言えば、「プロダクトの成長を支える、ガバナンスの設計者」です。 大きく2つのミッションがあります。 開発現場と監査の「最高の通訳」になる 監査法人や内部監査室が求める「守り」の基準と、エンジニアが求める「開発の自由度」。この一見相反する両者の間に立ち、エンジニアリングの知識をフル活用して「これなら現場も納得できるし、統制も取れる」という最適解を導き出します。 ガバナンスを「仕組み」で解決する（Engineering for Governance） プロダクト開発のスピード、業務スピードを落とさないためにも「手作業でチェックして承認をもらう」ような面倒なプロセスは徹底的に排除します。以下は主な具体例です。 GitHub Actions / GAS / Slack App を駆使した証跡取得の自動化 AI（LLM）を活用したシステムログチェックの効率化 非エンジニア部門に対する内部監査室と連携した業務フローの再構築やシステム化の提案 「ルールを押し付けるのではなく、ルールを意識しなくて済む仕組みを作る」ことを目指しています。 ここで働くからこそ得られる「プロガバの魅力」 IT×会計・監査のハイブリッドキャリア 技術スタック（AWS, GitHub, SQL等）を維持しながら、ビジネスの根幹である経理・法務・監査の深い知識が身につきます。この両方の言語を話せる人材は市場価値が極めて高く、エンジニアとしてのバックグラウンドを活かした「唯一無二の専門性」を築くことができます。 グループ全体を俯瞰する「鳥の目」が手に入る 特定の機能開発や一つのプロダクトにとどまらず、グループ各社の事業成長や組織構造を横断的に見渡すことができます。経営層に近い視点で「組織がどう動いているか」を肌で感じ、プロダクトを俯瞰して捉えられるのは、このポジションならではの醍醐味です。 AI時代だからこそ光る、代替不可能な「人間力」 昨今、多くの業務がAIに置き換わろうとしていますが、プロガバの仕事の核は「正解のない問いに、人間としての納得感を持って答えを出すこと」にあります。 ルールを自動化する仕組みはAIで作れるかもしれませんが、「このリスクをどう解釈し、開発現場の熱量を削がずにどう落とし込むか？」という高度な判断や、ステークホルダーとの泥臭い調整は、人間にしかできません。ここで得られる経験やビジネススキルは、AIには当面取って代わられない、一生モノの武器になると確信しています。 おわりに 現在、BASEグループではこの「Product Governance（プロガバ）」を一緒に作り上げていく仲間を強く求めています。 「ガバナンスの経験はないけれど、技術を使って組織を良くすることに興味がある」 「エンジニアとしての経験を、より経営に近い領域で活かしてみたい」 そんな思いをお持ちの方、まずは難しく考えず、カジュアルにお話ししてみませんか？ 👉[Product Governance の求人詳細・応募はこちら] open.talentio.com また、プロガバ以外にも、BASEグループではさまざまな職種・ポジションで募集を行っています。 「BASEという会社そのものに興味が湧いた」という方も、ぜひ一度採用ページを覗いてみてください。 👉 [BASE株式会社 採用サイト] binc.jp
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New Relic Advance: Tokyo参加レポート
はじめに Architecture Design Grp で エンジニア をしている大塚です。 New Relic Advance: Tokyoというイベントに参加してきました。 New Relicのこれからについて、さまざまな発表がありましたので、簡単にまとめさせていただきました。 今回はCEOなどの登壇もあり、見応えのあるイベントでした！ TL;DR New Relicが日本リージョン（国内データセンター）を追加予定で、データ保管要件とレイテンシ面でメリット 生成AI（Analyzer + MCPなど）でアラート調査の初動を短縮し、運用定着を加速する事例が紹介された New Relic Lensで外部DBやDWHなどにクエリし、NRQLで既存データと結合して分析できる イベント概要 日程：2026/03/12 16:00 ~ 18:00 会場：八芳園 全体の所感 New RelicのCEOなどが登壇するようなイベントで、今まで参加したイベントとは雰囲気がだいぶ違いました。 生成AI時代なので、AIの活用を加速させる内容が多かったです。 AI for New RelicとしてAIアシスタントやSRE Agentなどの紹介があり、インシデントなどの対応フローの自動化などが大きなトピックでした。 New Relic for AIとしてMCPの紹介や、ほかプラットフォームとの統合についての紹介もありました。 基調講演でもAIとNew Relicのデータを用いてインシデントやアラート対応を効率化させるという話があったので、BASEでも取り込んでいこうと感じました。 セッション / トピック 1) 日本リージョン追加！ newrelic.com 日本にNew RelicのDCを設立するというお話です。 セキュリティやプライバシー要件的にNew Relicに保存できなかった（海外リージョンのため）データも日本国内にデータが保存されるようになることで、より幅広いデータを集約することが可能になります。 レイテンシなどのパフォーマンスにも寄与するような大きなトピックでした。 2) 生成AIで加速させるNew RelicのEnabling speakerdeck.com blog.kinto-technologies.com New Relicを組織に浸透させるための取り組みにAIを組み合わせて、活用を加速させるというお話でした。 勉強会やドキュメントなどのコンテンツをいくら揃えても、それぞれのエンジニアにはそれぞれのタスクがあるので、時間を使って活用してもらうのは難しいという課題が挙げられていました。 New Relicを用いて、計装→検知→調査→解消までのサイクルは回せるようになるが、結局は人の目や手で対応をする必要があるので非効率という課題が残ってしまっていました。 その課題に対してNew Relic Analyzerという仕組み（AIによる分析）を導入することで、初期調査の時間が大幅に短縮され、MCPを用いた対話型にすることで日常業務への定着も進んだとのことでした。 BASEではアラートはSentryで調査はNewRelicという構造になっているので、現状を維持しても良いがNew Relicを活用できていない部分も大きいと感じました。 インシデントやアラートの対応サイクルを改めて見直し、AIを導入した新しい仕組みづくりをしてみても良いかもしれない。。。 3) New Relic Lens docs.newrelic.com New Relic外のデータソースに対してクエリを実行することが可能になりました。 クエリ結果に対してNRQLでNRDBのデータとjoinして分析・可視化できるようです。 現状対応しているのは以下 クラウド データ ウェアハウス: Snowflake 、 Redshift 、 ClickHouse リレーショナルデータベース: PostgreSQL 、 MySQL 、 SQL Server ドキュメントデータベース: MongoDB 、 Elasticsearch スプレッドシート: Google Sheets データレイク: Iceberg メトリクスと監視: Prometheus 、 AWS CloudWatch BASEでの活用の今後の展望 アラート対応やインシデント対応の実態調査 New Relic Analyzer的な機能の実装が可能かどうか New Relic Lensを利用してNew RelicからMySQLのデータをクエリできるようにする（可能か？の調査から） 最後に 生成AIの活用が進む中で、アプリケーション監視についてもこれらの技術を用いる必要性を感じました。 今回のイベントの内容はBASEでも活用できる内容が多かったので、積極的に取り入れることで社内のAI Observabilityを向上させていきたいと思います。 こうした生成AIを活用した取り組みは各社行っていると思いますが、BASEでも積極的に開発やサービスに取り入れています。 binc.jp
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