🧩Slackが語る、Progmatの「動く文化」― 2年間の記録から見えた、静かな実動の風景 ―
公開 2025年10月15日 07:00
こんにちは、プログラマブルな信頼を共創したい、Progmat（プログマ）の太田と申します。2024年7月からジョインし、Business Design Unit で Customer Support として働いています。6回目となる「Tech note リレー」では、Slack投稿の分析を通して社内の文化・雰囲気をご紹介します。
目次
はじめに
- データをどう整えたか
- 「手を動かす」文化が見える場所
- ― ビジネス推進チャンネル ―
- 「息をする」場所
- ― 雑談チャンネル ―
- ① 静かな共有の連鎖
- ② トラブルシューティングも“助け合い”で完結
- ③ 雑談に知性が混ざる
- ④ 雑談が会社を動かすこともある
- Slackが映した、Progmatの姿
おわりに
はじめに
Progmatでは、創業期から「コミュニケーションを閉じない」という考え方が大切にされています。
プライベートチャンネルやDMを控え、ほぼすべてのやりとりをオープンなSlackで行います。
その結果、Slackには会社のすべての“動き”が可視化された記録として残っていました。
WeWorkを拠点に、テレワーク中心で働く私たちにとって、Slackは単なるチャットツールではなく、会社そのものの記録です。
今回、そのSlackの全データを生成AI等で分析してみました。
目的は、SlackAIがこなす「AIで要約する」ことではなく、Progmatという組織がどのように動いてきたのかを知ることでした。
また、Progmatがどのように”動く会社”として在ろうとしてきたかを、皆様にも感じていただけると幸いです。
1. データをどう整えたか
Slackの履歴は、管理者が公式機能でエクスポートできます。
ただし、チャンネルごと・日ごとのJSON形式で出力されるため、
そのままでは数百ファイルに分かれ、生成AIでは扱いづらい構造です。
そこで、Pythonでログを整形し、
すべてのJSONをMarkdownファイルに統合しました。
タイムスタンプ、投稿者、本文を整理し、
「時系列で読めるSlack」としてデータ化したのです。
import os, json, datetime
def load_json(path):
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
def ts_to_str(ts):
try:
sec = float(ts.split(".")[0])
return datetime.datetime.fromtimestamp(sec).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
except:
return ts
＞＞＞以下、省略 （全文は社内ナレッジに掲載）
上記の詳細内容は、noteの公開記事をご覧ください（↓）
