STORES におけるGitHub Copilotの導入とCopilot Enterpriseへの大きな期待
STORES株式会社 / hogelog
EM / EM / 従業員規模: 301名〜500名 / エンジニア組織: 101名〜300名
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 |
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Copilot Enterprise(2024.3~) | 51名〜100名 | 2023年5月 | B to B |
利用プラン | Copilot Enterprise(2024.3~) |
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ツールの利用規模 | 51名〜100名 |
ツールの利用開始時期 | 2023年5月 |
事業形態 | B to B |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
昨今のChatGPTなどの目覚ましい発展を見るに、AI開発支援ツールを活用した開発が今後のメインストリームとなるという予測は自然なものでした。
早期のタイミングで、AI開発支援の先端を走っているGitHub Copilotを導入しないことに危機感があり、企業で安全に使えるCopilot Businessおよび、2024年3月にリリースされたCopilot Enterpriseを導入、Copilotを含めたAI開発支援ツールを活用した開発が自然となる状態を目指していました。
比較検討したサービス
なし
導入の成果
Copilotによるコード補完やChat機能など各位の手元で活用されています。STORES では各エンジニアに「役割を越える」行動を推奨しており、バックエンドメインのエンジニアがフロントエンドのコードを書く、フロントエンドメインのエンジニアがTerraformのコードを書くといった行動も推奨されています。素早いプロダクト開発を進める中での流動的な役割を果たすためにGitHub Copilotは大きな助けとなっています。
またCopilot Enterpriseのナレッジベース機能は使い始めたばかりですが、社内ナレッジベースとしての非常に高いポテンシャルを感じています。
アプリケーションの仕様、システムのメンテナンス方法、デプロイの方法など、今までは「社内の識者」に聞くのが最適解となっていたようなナレッジを答えてくれる、まさに「副操縦士」として活躍してくれています。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
Copilot Enterprise導入には、GitHub Enterpriseの契約も必要となり、金額的にはインパクトも大きいものだったので、予算的にはどこから出すかなどは多少調整が必要でした。
一方で、このタイミングでAI支援技術を活用した開発効率改善に取り組まないことへの危機感の方が大きなものであり、経営判断を含めた社内調整も非常にスムーズに進みました。
活用方法
よく使う機能
- 補完機能は多くの開発者が自然と活用しており、あるのが当然のものとして馴染んでいます。
- ナレッジベースとしてのCopilot Chatは大きな可能性を感じており、ドキュメントをGitHubに集約して活用してみるトライを進めています。
ツールの良い点
- 自然な補完機能
- 社内知見を自然と理解したナレッジベース
- プログラミング・開発に関する非常に広範な知識
ツールの課題点
ナレッジベース対象データがまだ限定的なこと ドキュメントやコードを複合的に深く理解したナレッジベースとなると、更に活躍の幅が広がるポテンシャルを感じています。
ツールを検討されている方へ
今後多くの組織がAI開発支援ツールを導入していくのは間違いないことかと思います。
そのような他組織と比較したときに相対的に効率の悪い開発をしていないかという検討をするのが重要なことかと思います。
STORES株式会社 / hogelog
EM / EM / 従業員規模: 301名〜500名 / エンジニア組織: 101名〜300名
ウェブ企業でサービス開発エンジニア、基盤領域エンジニアやマネージャーを経由して、現在は技術基盤グループのマネージャー。サーバサイドとインフラの間や組織と組織の間に落ちているボールを拾うのが割と好きです。
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目次
- 導入の背景・解決したかった問題
- 活用方法