大規模開発プロジェクトへのCline先行導入の背景とその結果

背景時期

• 導入検討は2025年4月ごろ。まだClaude CodeやCodexが注目されておらず、Devinが自律型コーディングエージェントとして、ClineがVS codeの拡張機能としてエージェントのような動作ができるとして、注目され始めていた時期

ツール導入前の課題

• 当時のチームの状態としては、既存プロダクトに対して大規模開発プロジェクトが始動し、同時に今後のチームのあり方を見据えて、スクラムの導入したばかりであった。リファインメントを実施して顕在化した課題は、リファインメント実施の半年以上前に行った概算見積もりに対して、ストーリーポイント換算による見積もり結果が大きく上振れた点であった。チームとして、プロジェクトのリリース日を守るためにあらゆる手段を検討する必要があった
• 社内ではDevinのみ導入していたが、試行錯誤や実施できることの限界が見え始めていた。当時のDevinは規模の大きい改修を実施するには、モデルの性能やAIとのキャッチボールで仕様を詳細化するのには不向きだった

どのような状態を目指していたか

• 既存プロジェクトに対して、1機能程度の改修（10営業日ほど）をコーディングエージェントで代替して完走するための方法を模索していた

• github copilot agent
• cline

• いきなり仕様を伝えていきなり実装し始めるのではなく、コーディングエージェントの機能で既存プロジェクトのソースコードを参照し影響範囲を確認、実装の妥当性など計画できるツールであることを重要視していた

• 2025年4月当時は、GitHub Copilot Agentでは既存ソースコードを理解して、実装計画を作成するなどの機能が十分ではなかった
• Clineは、planモードを当時から備えており、実装させずにAIと協働して計画するモードが備わっていたので、Clineほぼ一択であった

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

• ストーリーポイント換算による見積もりでは、およそ20営業日かかるとされていた比較的規模の大きい改修作業が、5営業日で完了した（生産性4倍）

どのような成果が得られたか

• 大規模開発プロジェクトの進捗回復に大きく寄与
• Clineを業務活用して高い生産性を発揮できる経験があったからこそ、のちのClaude CodeなどCLI型のAI開発ツールへもスムーズに移行することができた

2025年4月にはなかった機能として、Anthropicのサブスクリプションの範囲内でもClineを利用できるようになっている。API従量課金ではなく、モデルプロバイダーのサブスクリプション内で試行錯誤や社内のベストプラクティスの模索を実施するほうが費用対効果が高くなる見込み