GitHub Copilot導入により、業務時間短縮と開発生産性の向上を実現
e-dash株式会社 / Tomoyuki Kumagai
チームリーダー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100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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GitHub Copilot for Business | 11名〜50名 | 2024年4月 | B to B |
利用プラン | GitHub Copilot for Business |
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ツールの利用規模 | 11名〜50名 |
ツールの利用開始時期 | 2024年4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
生成AIを業務に導入し、開発生産性を向上できる状態を目指していました。導入前は、定型的なロジックのコードであったり、コードの命名で迷うことがあり、余計な所で時間を取られていました。特に、コード実装速度が開発者によって差異がある点が挙げられます。
比較検討したサービス
比較したサービスはありません。
選定理由
GitHub Copilot for Businessが会社用のプランとして存在していたため、利用を意思決定しました。
導入の成果
GitHub Copilotを導入することで、業務時間の短縮、開発生産性を高めることができました。
具体的には、
- 定型的なコードであったり、1から考えると煩雑なロジックのコードを迅速なスピードで開発できるようになった。
- 開発当初から利用していたため、使用前後での比較はありませんが、日々2時間程度は使用しない場合と比べて短縮できているのではないかと思います。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
すでに開発者個人で使われていた場合もあり、信頼できるツールという認識があったため、改めて特に詳細な説明はしていません(業務遂行上必要な費用としての申請)。
チームへの展開について
エンジニア個人で元々使われていたケースが多かったため、その場合はプラン変更と、使用していなかった方にはGitHubアカウントにライセンス付与することで完了しました。
活用方法
よく使う機能
機能全般を通常の開発時に常時使用しています。
ツールの良い点
- コード前後の流れを汲み取ってくれるため、比較的確度の高いロジックを提供してくれる
- コメントを先に書いておくことで、コメントに沿ったロジックでコードを提供してくれる
- ペアプロのような感覚で利用できる
ツールの課題点
- 正確性
生成されるコードが常に正確とは限らないため、開発者自身でコードを確認し、必要に応じてコードを修正する必要がある。
失敗したエピソードとして、GitHub Copilotにより生成されたコードについて、時間が足りずに動作確認のみ行い、コード内容をよく確認せずにプルリクエストを出した時がありました。フィードバックとして、命名が適切なものでないという旨をコードレビューで指摘されたことがありました。
生成されたコードを盲信するのではなく、最終的には開発者自身で生成されたコードを十分にレビューし、プロジェクトのコーディング規約やベストプラクティスに沿っているか、可読性や保守性が担保されているかを確認した上で、適切に活用していくことが求められると思っています。
ツールを検討されている方へ
GitHub Copilotは、日々行うコーディングの生産性を大幅に向上させてくれるはずです。また、生成されたコードロジックが自身で考えてもいなかったものであったり、利用していて日々勉強になると思うことも多いです。
他の社員の意見を聞いても、「今ではGitHub Copilotなしの開発は考えられない」という意見が多く、弊社の開発者からも信頼されています。
一方で、完全に正確かと言われるとそうではないため、利用にあたっては開発者自身においても生成されたコードを適宜確認し、必要に応じて修正を加えられるスキルも求められると思いますので、注意が必要です。
e-dash株式会社 / Tomoyuki Kumagai
チームリーダー / フロントエンドエンジニア / 従業員規模: 51名〜100名
新卒で政令指定都市市役所に入庁。その後にWebエンジニアに転職、受託開発会社、業務委託等を経て2023年8月からe-dashにジョイン。チームリーダーを行いつつ、フロントエンドでReact.js / Next.js / TypeScript等を用いた開発に従事しています。
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