『KAG における GitHub Copilot の導入：開発アジリティ強化と「楽しくやる」カルチャーの推進』

組織の成長やサービス開発を通した顧客への提供価値の最大化、業界における競争力の獲得。これらを達成して継続していくためには、生成AIの活用は必須だと考えていました。

しかし、GitHub Copilot 導入以前は、業務全般においてAIが活用できているとは言えない状況でした。KAGは社員に占めるソフトウェアエンジニアの比率が多く、コーディング作業に毎日多くの時間を割いています。組織カルチャーに掲げている「楽しくやる」を推進するにあたって、AIツールを用いてコーディング作業の効率化・負担軽減を行うことが、組織、社内のエンジニア両方にとって大きな利益になると考えました。

• ChatGPT Plus
• Amazon Q Developer（旧Amazon CodeWhisperer）

• 開発者がストレスを感じることなく、現在の業務にシームレスにツールを組み込めること
• ツールの利用により生産性を向上できること
• サービス利用におけるセキュリティリスクや品質を考慮した上で、組織としてのガバナンスを適切に設けられること

• VSCodeなどのIDE上で直接提案を受け取れたりチャットができる点
• 2022年からサービス提供を開始しており、実績があった
• 個人利用の段階で高い性能が確認されており、組織としての導入効果が期待できると判断できた
• 日本語の入力に対しても高い精度で出力が得られていた
• 同時期にZOZO社やサイバーエージェント社など先進的な他社が社内導入を進めており、導入に向けた考慮事項や評価観点など参考にすることができた
• もともとGitHub Enterpriseを使用しており、必要な環境がある程度整っていた

GitHub Copilotをはじめとする生成AIサービスが業務に不可欠なものとなり、社員がAIツールを利用することに対するハードルが下がりました。現在では、ほぼすべての開発案件でGitHub Copilotが活用されており、直接的な価値にならない作業時間の削減やプロトタイピングなどのスピード向上に貢献しています。

実際、利用者へのアンケート結果から、エンジニア1人1日あたり約33分〜71分の作業時間の短縮に寄与しているという結果が得られました。

各利用者の1日のコーディング作業時間に占める削減された作業時間の比率を計算し全体の平均を取ったところ、削減割合の平均は約38%となった。(詳細はテックブログをご覧ください。)


また、開発者体験の面では、社内のエンジニアの心理的負担を低減する要素の1つになっています。

その他、生産性への効果や心理的影響に関する調査では、個人・チームの生産性向上や作業完了までの時間短縮への効果だけでなく、作業における集中力の維持や認知不可・ストレスの軽減などにおいても効果があることが示唆された。(詳しい内容はこちらのリリースをご覧ください。)

• トライアル希望者の募集、ライセンス配布、定期的なアンケート実施、集計や導入効果の試算など、データ収集と分析に時間を要した
• 利用ポリシーの整備が必要で、GitHub社へのヒアリング結果をもとに社内の利用ポリシーを策定し、周知活動を実施した
• AIを活用した開発が初めてであるため、情報資産に対する考え方や利用ルール、リスクなどの理解と背景情報の共有に注力した

GitHub社の営業担当者さまと会話することで非常に多くの情報の獲得につながったため、関連する自社のセキュリティ規定を確認した上で問い合わせることを推奨します。

また、GitHub Copilotは従量課金制で1ユーザーから導入可能なので、最初から全社導入するのではなく、数名や特定のチームなど小さな単位で導入し、効果検証を行うことが有効だと思います。