【生産性向上の大きな一手！】GitHub Copilot導入時の悩みどころと使ってみた感想

2022年12月頃より社内のSlackチャンネル（#random や #timesなど）で、まずはChatGPTの話題が上がるようになりました。この頃から徐々にLLMを用いた技術の業務への活用の気運が高まり、年が明けたころよりエンジニアからGitHub Copilotの利用を要望する声が上がり始めました。

OLTAとしてもエンジニアのリソースがまだ潤沢とは言えない状況の中で、開発者の生産性が事業のスピードに直結してくるため、エンジニアの生産性向上に繋げる施策としてGitHub Copilotの導入を正式に検討し始めました。

導入から約2ヶ月後にアンケートを実施しました。アンケート結果の抜粋は以下の通りで、エンジニアのおよそ8割がタスク完了までの時間の短縮を実感していました。

質問： Github Copilotの利用で、どのようなメリットがありましたか？

• タスクの完了時間が短縮した: 11票 78.6%
• コード品質が向上した: 4票 28.6%
• 新たなスキル・知識を得た: 4票 28.6%

当時のVPoEの所感としても、TerraformやDockerfileの編集における補完機能を非常に強力に感じていたため、当初の目的である生産性の向上には少なからず繋がっていたと感じています。

既に個人で契約していた場合のプラン設定

OLTAにおけるGitHub Copilot導入にあたっての最大の悩みどころはこちらの点でした。

1つのGitHubアカウントへ紐付けられるGitHub Copilotのプランは同時期に1つだけなので、既にCopilot for Individualsに登録しているメンバーの対応をどうするかが論点になりました。

Copilot for Businessはライセンスに抵触するコードの推奨を抑止するオプションを提供していたり、Organization全体に対してのポリシー管理が可能になるため、既にCopilot for Individualsに登録しているメンバーに対してOLTAが貸与するCopilot for Businessへ切り替えてもらうのは必須事項でした。

OLTAの場合は幸い「どうしてもCopilot for Individualsを使いたい」というメンバーがいなかったので、全メンバーでCopilot for Businessへの切り替えはスムーズにできました。

導入の際、基本的には「GitHub Copilotが会社負担で使えて嬉しい！」と感じるエンジニアが大半かと思いますが、人によっては「プライベートで開発する際にGitHub Copilotに学習データを送れるようにしたい。そのためにCopilot for Individualsも使いたい。」と考えるケースもなくはないと思います。

これまでにそのような事案は発生していないので、OLTAとしては現状ケースバイケースで対応する方針としていますが、発生した場合の対応方針について導入前に一考すると良いかもしれません。