PLAYが「PLAI」へ変革：全社AI活用で生産性向上と開発標準化を加速する背景と具体策を解説

PLAYが「PLAI」へ 全社AI活用推進方針を策定

動画配信プラットフォームを提供する株式会社PLAYは、AI時代における企業のあり方を再定義する全社方針を策定し、2026年7月の全社会議で発表しました。この方針のもと、PLAYは「PLAYはPLAIに生まれ変わる」を合言葉に、提案・開発・運用に加え、バックオフィスを含むすべての業務プロセスにAIを組み込み、生産性の向上と新たなソリューション創出を加速する方針です。

アウトプットからアウトカムへ AI時代の企業競争力

生成AIの普及により、成果物（アウトプット）を生み出す速度は飛躍的に向上しています。これからの企業競争力を左右するのは、「何を作るかを決める力」と「成果（アウトカム）に責任を持つ力」であるとPLAYは認識しています。

こうした認識のもと、PLAYは昨年度より全従業員がAIを積極的に活用し、各部門で業務効率化を進めてきました。全社横断でAI活用を推進する専任組織（タスクフォース）を中心に「生成AIの利用ガイドライン」も整備済みです。

今年度においては、「アウトプット」から「アウトカム」に転じるAI活用についての全社方針を改めて共有しました。従業員は今後、“人間にしかできない業務”に注力し、その能力を高めることで、AI時代においても事業成長と従業員のキャリア形成を両立させることを目指しています。

これまでの主な取り組みは以下の通りです。

• 全社員に対して複数のAIツールを活用できる環境の提供

• AIタスクフォースを結成し、AI時代の開発フローの策定、標準化を実施

• 週次での社内勉強会の実施

• 事例、実績をブログ記事や登壇で社外にも発信

AI活用による具体的な成果

事例1：インシデント対応の自動化基盤構築

本番環境で発生するエラーへの対応（アラート確認・ログ調査・原因特定・Issue起票・修正）は、これまでエンジニアが都度手作業で行う負担の大きい業務でした。PLAYでは、AWSのAIエージェント「AWS DevOps Agent」を中核に据え、エラー通知の受信から原因調査、GitHub・BacklogへのIssue起票までを一気通貫で自動化する基盤を構築しています。

類似したエラーを自動で判別して重複調査を抑制する仕組みにより、対応スピードとコスト効率を同時に高めています。この基盤は特定サービス専用ではなく全社共通の仕組みとして設計されており、すでに社内の複数プロダクトで運用を開始し、対応プロダクトを段階的に拡大しているとのことです。

事例2：大規模コードのTypeScript移行をAIエージェントで実現

型の安全性の向上という大きなメリットがある一方で、多大な時間とコストを要するために後回しにされがちなTypeScript移行を、AIコーディング環境「Claude Code」を活用して安全かつ継続的に進めています。「変換の前後で挙動を変えない」ためのテスト先行フローや、APIの型定義を正とすることでAIの推測誤りを構造的に抑える仕組みなど、AIが守るべき規約をあらかじめ整備しました。これにより、担当者に依存せず、途中で止まることなく移行を進められる体制を確立しています。これは、品質向上という地道な開発作業にAIを組み込んだ実践例と言えるでしょう。

今後の展望：「PLAI」が描く未来

PLAYは、全社での業務効率化・高速化、データの可視化と、それに伴う従業員のケイパビリティの拡大促進を通じて、AI時代における事業成長と人材育成の両立を目指しています。今後も「PLAI」の名に込めた決意のもと、AIを活用した映像配信ソリューションの進化と、業界全体の生産性向上に貢献していくとのことです。

株式会社PLAYの詳細については、以下をご参照ください。
https://play.jp/

関連リンク：

• https://developers.play.jp/entry/2026/05/22/144000

AI Workstyle Lab編集部コメント

PLAYの「PLAI」への変革は、AIが単なるツールではなく、企業戦略の中核をなす時代が到来したことを明確に示しています。インシデント対応の自動化やTypeScript移行といった具体的な開発現場でのAI活用事例は、多くの企業にとって業務効率化と品質向上を両立させるためのロードマップとなるでしょう。生成AIの普及が進む中、「何にAIを適用し、いかに成果に結びつけるか」という戦略的な視点が、競争優位性を確立する上で不可欠です。この動きは、動画配信業界だけでなく、あらゆる産業におけるAI導入の加速と、新たなビジネスモデルの創出を促すことでしょう。

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