FLINTERSの河内です。
先日社内で開発AIについての勉強会が開催されたのでそこで触れたユースケースについて紹介します。
（この記事は人間が書いています）
ユースケース1: チケット作成
VSCode の Copilot と Atlassian MCP や slack MCP を使って各所から情報を収集しわかりやすいチケットを作成する作業をAIでやっています。
人手で作ったチケットを元に情報を充実させるなどといった用途でも便利です。
意外と時間がかかって面倒なこの作業、時短になるのでおすすめです。
AI活用要素としては、情報検索と要約ということになります。そういう意味では Perplexity などと同じ部類とも言えます。
ユースケース2: ドキュメント作成
Slack の会話など雑なテキストを元に AI に整形してもらう用途で使っています。
Blog は書き手の味が大事だと思いますが、プロジェクトのドキュメントは読みやすい文書であれば無味無臭で大丈夫。むしろ無味無臭のほうが良いです。この様な用途にはAIでの整形は向いていると感じます。
ユースケース3: コーディング
細かく定義された要件を与えてコーディングをAIにやらせます。
これはソフトウェアエンジニアリングにおける最も一般的なユースケースだと思います。
ユースケース1で作ったチケットをAIでコーディングすることで、要件整備から実装までAIを活用できます。
ユースケース4: プロジェクト知識の蓄積
NotebookLM を使ってプロジェクトのドキュメントを蓄積、活用しています。
ベトナムとの協働プロジェクトでは、日本語でもベトナム語でも蓄積された知識にアクセスできるため、言語の壁を超えて共有ができるのはポイントが高いです。
まとめ
開発プロジェクトの進行において様々な用途でAIの活用が進んでいることが確認できました。現状は先進的な活用に興味がある方とまだ業務上活用が難しく感じている方が入り混じっている状態なので、勉強会などを通じて全員が上手にAIと付き合えるようになりたいと思っています。
Discussion