GitHub Copilot で開発生産性向上とバーンアウト低減

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株式会社M&Aクラウド / yamotuki

EM / EM / 従業員規模: 51名〜100名 / エンジニア組織: 11名〜50名

最終更新日2024/04/25投稿日2024/04/26

利用プラン	ツールの利用規模	ツールの利用開始時期	事業形態
Business	10名以下	2023年3月	B to B

導入の背景・解決したかった問題

導入背景

開発者がコードを書く時間を削減して生産性を向上することを主な目的として導入しました。副次的な効果として、コーディング中のフラストレーションを低減することにより、バーンアウトの可能性の低減を期待していました。

比較検討したサービス

特にありません。
このツールに関しては入れるか入れないかの2択でした。どのプランを使用するかを中心に検討しました。

比較した軸

セキュリティ、ライセンス侵害の懸念はないかを中心に検討しました。

選定理由

Businessプランでは、以下のように懸念が解消されていたため導入を決定しました。

Businesssプランは、デフォルトで自社のコードがCopilotプロダクト自体の学習には使われないようになっています。そのため、自社のコードの流出の可能性は低いと理解しました。
ライセンス侵害については、学習元となったコードと大きく一致するコードはサジェストされないようにする設定があるため、リスクが低減できることが分かりました。

導入の成果

GitHub Copilotの利用によって、コードを書く効率が上がりました。導入直後の開発者へのヒアリングで「体感で最低でも5%のコーディング時間の削減はできている」という意見をもらったため、ROIが見合うと考えて継続して使用しています。

導入時の苦労・悩み

技術的な苦労はありませんでした。
利用するメンバー向けに各自のエディタで導入の設定をしてもらうために15分程度の会を設けました。

導入に向けた社内への説明

経営陣・上長への説明

販管費から人の稼働に関係しない変動費を抜いたものを社員数で割って社員一人当たりにかかる費用だと仮定し、工数削減効果を金銭換算してROIを出しました。

エンジニアがコードを書く時間が、少なくとも業務時間内の1/3として、その中のコーディングの時間節約が3%であっても$19/月は十分に回収できる計算となりました。また、Copilotに関するGitHubの公式ブログには「開発者のコーディングを最大で55%高速化しています」という記述もあったので、そこから1/10以下の効果であってもリターンがあることを示しました。