生成AI活用の第1歩目としてGitHub Copilotを選定した理由

ツール導入前の課題

ツールを導入する前までは、会社としてエンジニア全体に配布・活用している生成AI関連のツール等はありませんでした。
しかし自社サービスの拡大に伴って、エンジニアが開発にかけたい工数が指数関数的に増加し続けてしまい、事業拡大速度とのギャップが発生していました。

どのような状態を目指していたか

そのため、エンジニア一人ひとりの開発生産性を向上させるような施策の実施が、全社的に可及的速やかに求められていた背景がありました。

なし

• ツール導入の容易さ
• ツール費用の金額、試算しやすさ

• 実際にツール導入を行い、非常に容易に利用開始できました
  • GitHubの用意する公式ドキュメントに従うだけで、導入開始まで数分で完了しました
• ツールの配布対象者をGitHubアカウント所持者全員ではなく、任意で絞ることができました
  • ツールの利用予定がない非エンジニアもGitHubアカウントを所持していたため、配布対象者を選択することができ、不要な費用を抑えることができました

開発生産性の向上が期待できる便利なツールではあることは間違いありません。
ただし「ツールの課題点」の項にも記載させていただいた通り、乱雑な構造等の複雑なサジェスト精度は100点満点とは言い難く、エンジニアによるプラスアルファの対応は求められます。
エンジニアが実施している作業を全て代替することはなく、あくまで補佐的なツールとして活用することが重要だと思います。

ツール導入時との状況の違いとして、今現在は希望するエンジニアに「Cursor」アカウントを会社から配布し始めています。
そのため、希望者は「GitHub Copilot」と「Cursor」の2つを併用しています。
今後も併用を続けるのか、どちらかのツールに寄せていくのかは検討をしていきたいと考えています。