Home

公開日

生成AIは開発生産性をどう変えるか？GitHub、Airbnb、Jumioのリーダーが語る導入戦略と未来

img of 生成AIは開発生産性をどう変えるか？GitHub、Airbnb、Jumioのリーダーが語る導入戦略と未来

この記事は、DXによるポッドキャスト “ How to measure GenAI adoption and impact ” の内容に基づき、開発生産性への影響について解説します。生成AIツールは開発者の生産性向上に革新をもたらす可能性を秘めていますが、導入と効果測定には課題も伴います。GitHub、Airbnb、Jumioのリーダーたちの議論を元に、生成AIツール導入における課題と成功事例、そして未来への展望を解説します。開発者、経営者、ツール提供者など、すべてのIT関係者にとって必見の内容です。

導入の壁と成功の鍵：開発現場の現実

多くの企業が生成AIツールに期待を寄せている一方で、開発現場へのスムーズな導入は容易ではありません。JumioのAlix Melchy氏は、初期の過剰な期待と現実とのギャップ、そして日々の開発業務への適用における難しさが導入を阻害する要因の一つだと指摘しています。Jumioでは、ツールに精通し、積極的に活用する「チャンピオン」を育成することで、社内への普及を促進。彼らを軸にユースケースを特定し、他の開発者への指導・啓蒙活動を通して、効果的な活用方法を広めています。

導入を成功させるためには、事前の準備が不可欠です。Melchy氏は、生成AIに関する明確なポリシー（利用ツール、コードのコンプライアンスチェック方法、機密情報の取り扱いなど）を定める必要性を強調しています。さらに、リーダーシップによるコミットメント、適切な投資、そして継続的な啓蒙活動も重要です。

Airbnbは生成AIツールの導入において成功を収めた好例です。Anna Sulkina氏によると、同社では主に3つの領域でAIを活用しています。

  1. 社内情報アクセス用チャットボット & コーディング特化型チャットボット: 社内ドキュメント、コードベース、ベストプラクティスなどを学習させたAirbnb独自のチャットボットを提供。開発者はコンテキストスイッチの手間を省き、迅速に情報にアクセスできます。
  2. GitHub Copilotの活用: コード補完ツールCopilotを導入し、開発者のコーディング効率向上に貢献。
  3. 開発ワークフローへのAI統合: コードレビュー、デバッグ、大規模リファクタリングなどのワークフローにAIを統合。

Airbnbの高いCopilot導入率（アクティブな開発者の約70%が週次で利用）の背景には、以下の戦略があります。

  • 経営陣の強力なサポート
  • 積極的な情報共有（テックトーク、ベストプラクティス共有など）
  • IDE内での「ナッジ」（ポップアップ通知）による利用促進：ナッジは、開発者の目に留まりやすく、ツールを試すハードルを下げる効果的な手段です。例えば、Copilotのインストールを促すバナーを表示したり、新機能の紹介をポップアップで表示したりすることで、開発者の意識向上と利用促進を図っています。

効果測定の難しさ：生産性向上をどう評価するか？

生成AIツール導入による生産性向上を定量的に測定することは容易ではありません。Airbnbでは開発者体験調査を実施し、回答者の約半数がAIによって生産性が20%以上向上したと回答。中には45%の向上を報告した開発者もいました。しかし、これは自己申告に基づくものであり、客観的な指標とは言えません。

未来への展望：AIネイティブな開発体験に向けて

生成AIの未来はどこへ向かうのでしょうか？ GitHubのIdan Gazit氏は、現状のツールはコード生成やチャットといった限定的な機能に留まっているものの、今後はより包括的な開発支援ツールが登場すると予測しています。GitHub Copilot Workspaceは、自然言語による仕様作成やコード変更計画の立案を支援するもので、AIネイティブな開発体験への第一歩と言えるでしょう。

Sulkina氏は、AIが将来的にはソフトウェア開発の門戸を広げ、コードを書かない人でもアプリケーションを開発できるようになる可能性を示唆しています。自然言語による開発や、言語の壁を超えた共同作業なども現実味を帯びてくるでしょう。

生成AIツール導入の第一歩：Airbnbの事例に学ぶ

Appleの社員からの質問「生成AIツール導入の第一歩は？」に対し、Sulkina氏はAirbnbでの初期の取り組みを紹介。まずは社内情報にアクセスできるチャットボットを開発し、Airbnbのコンテキストを理解できるように学習させたと説明しています。その後、IDEにコード補完機能を統合するなど、段階的にAIツールを導入していきました。

開発者の真の課題：局所最適ではなく全体最適を目指して

生成AIツールはコーディング作業の効率化には貢献しますが、開発プロセス全体を最適化するには至っていません。Gazit氏は、初期のテレビがラジオドラマの映像化に留まっていたように、現在の生成AIツールも既存の開発プロセスに部分的に適用されている段階だと指摘しています。今後は、AIを活用した全く新しい開発パラダイムの創出が期待されます。

まとめ：生成AIは開発体験をどう進化させるか

生成AIはソフトウェア開発のあり方を根本的に変える可能性を秘めています。その真価を発揮するためには、ツールの進化だけでなく、開発プロセス全体の見直しや新たな評価指標の確立も必要です。

開発生産性やAI対応にお困りですか？ 弊社のサービス は、開発チームが抱える課題を解決し、生産性と幸福度を向上させるための様々なソリューションを提供しています。ぜひお気軽にご相談ください！

参考資料: