Cursorをいち早く導入しエンジニアリング組織の生産性とプレゼンスの向上を実現

ツール導入前の課題

• 組織として生成AIツールの活用を通じて時代に取り残されない開発環境づくりをする必要があった
• エンジニア組織として継続的な生産性向上をする必要があった

どのような状態を目指していたか

• 生成AIツールによって生産性向上を果たすことでエンジニアリング組織を強化したかった
• ITエンジニアにとって他社より先んじて快適な環境を提供することでテック企業としてのブランディング強化を図りたかった
• 生成AIの変革期に追随できる組織体制を目指していた

• GitHub Copilot

• GitHub Copilotと比べて、どのような優位性があるか？
• 月に1エンジニア辺り約20ドルの追加投資をする必要性を説明できるか？

• AIによる強力なコード補完機能
• Cursorをプライベートでも使っているエンジニアが多く使い勝手に信頼が置けたこと
• 公式ドキュメントなどを読み込ませ従来のコード補完では難しかった最新の情報に基づく問題解決をすることができたこと

改善したかった課題はどれくらい解決されたか

• 組織として生成AIを積極的に活用していると言える状況に近づけた
• エンジニアで1人あたり最高月あたり2万行のコードを生成し大幅なコーディング作業の効率化に繋げることができた
• コード品質は下がるどころかテストコードを生成する時間などの「余裕」が生まれることで向上するなどの効果があった

どのような成果が得られたか

• ジュニアからシニアエンジニアまでコーディング時間の短縮の効果が現れた
• 定性的な効果としてエンジニアの開発環境への満足度の向上を果たすことができた
• 生成AIを組織内で活用していくというモメンタムができた

• インターネット上に導入事例が少なかったため上層部に紹介できる情報を人づてで集める必要があった
• 既に社内に導入していたGitHub Copilotとの違いを明確にしなければいけなかった

生成AIツールの進化は日進月歩です。それだけに取り残されてしまうと大きな遅れを取ってしまう可能性があります。そのため、組織のルールの範疇で、いかに素早い導入を実現させるかが重要です。

「生成AIは時代の転換期であり、導入を進めなければエンジニアリング組織としての将来性が危うい」という危機感を持っている組織でないと導入は難しいかもしれません。

ですので自分の熱意を周囲に伝えて、少しずつでも賛同者を増やし、導入を推し進めることが重要です。