生産性向上を目指して:GitHub Copilot導入の背景と成果
株式会社ワンキャリア / reez12g
EM / EM / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50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 |
---|---|---|---|
Copilot Business | 11名〜50名 | 2023年4月 | B to B B to C |
導入の背景・解決したかった問題
導入背景
GitHub Copilotの導入以前は、AIベースのコーディング支援ツールは有志が個人で利用している状態でした。
開発において支援ツールを利用しなければならない明確な課題があったわけではありませんでしたが、少なくともアプリケーションレイヤーにおける開発においては、AIに支援させるコーディングとそうでないコーディングの生産性には大きな差が出てくることは予想できたため、早期導入の必要性を感じていました。
開発生産性を向上をさせることにより日々の施策を増やすことができると考えていたため、GitHub Copilotの導入を検討しました。
比較検討したサービス
Tabnine
比較した軸
- 対応言語・フレームワークの幅広さ
- コード補完の精度と提案の適切さ
- プライバシーとセキュリティへの配慮
- 導入の容易さとIDEとの統合
選定理由
- GitHubとの親和性の高さ
- ドキュメント生成や単体テストの自動生成機能の精度の高さ
導入の成果
GitHub Copilotの導入後の主な成果として、やや定性的になってしまいますが、生産性の向上に寄与したという声が多く上がっています。
例:冗長で繰り返しが必要なコードなどが、タブを押下しているだけで済むように
導入時の苦労・悩み
特に苦労したことはなかったです。
導入に向けた社内への説明
上長・チームへの説明
導入に向けて仰々しい説明の場は設けることはなく、まずは導入してみて、その後の生産性の向上具合を適宜報告する形をとりました。
社内での導入推進
すでに個人で利用していたメンバーも多かったため、権限を付与した上でそれぞれで利用を進めてもらいました。ただ、定期的に利用状況をチェックし、投資分の効果が出ていることを確認しています。
活用方法
よく書かれる典型的なコードや、単体テストで頻出する繰り返しされるコードなどを補完させています。
よく使う機能
コーディングアシスタントツールとして使用しています。
ツールの良い点
ドキュメント作成や単体テスト作成の自動化による開発スピード向上への寄与
ツールの課題点
- 必ずしも正しいコードが出力されるとは限らないこと
- 結果的に良いコードを書くためには、依然としてエンジニアの高いリテラシーが必要であること
その他
Github Copilotの裏側にLLMがある以上、その提案の質にはコンテキストが大きく影響します。例えば、エディタ上で別に開いているファイルの中身なども参照されるので、良い提案が出てこない場合は与えているコンテキストを見直すことが重要です。
ツールを検討されている方へ
上手く活用できなかったら利用をやめれば良いだけなので、まずは導入してみて、利用状況や効果を見るのが良いと思います。当社のメンバーからも「これなしでコードを書くことは考えられない」という声が挙がっており、試す価値はあります。
株式会社ワンキャリア / reez12g
EM / EM / 従業員規模: 101名〜300名 / エンジニア組織: 11名〜50名
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