はじめに
GitHub Enterprise Forumに参加して、ぐるなびさんの発表が面白かったのと、
自社でもやろうと思ったことをメモします。
ぐるなびさんの発表
スライドの写真は撮ったのですが、載せて良いのかわからないので言葉だけで簡単にいうと、
UMAMEというサービス作成をAIドリブンでやった結果、
時間が短縮されたとかAIドリブンな開発手法の標準化と最適化ができたということ以外にも、
開発者のAIドリブンな開発へのマインドシフトだったり、
新しい領域への挑戦意欲向上とか、コミュニケーションの時間の増加とか、良い効果があったそうです。
自社で取り組みたいこと
GitHub Copilotをフル活用
ヘッドウォータースでもGitHub Copilotの利用は推奨されていて、社員もパートナーも全員使おうという呼びかけはしたり、利用者のウォッチなどもしていますが、まだまだ知見の内部共有であったり、標準化みたいなところは足りていないと感じていました。
GitHub Copilotを開発で使うことは生産性を上げることは間違いないので、使う人はどんどん使うけど、PMがエンジニアではない場合、生産性を上げる状態をまず作るというステップを踏まないとか、ベロシティを意識できていないことがありました。
その原因は元々DevOpsをメインで開発していたので、メンバーのOrganizationへの登録だったり、GitHubアカウントの作成だったり、基本的なGitHubの社内利用自体がやりたい人はやるという状態だったため、足並みを揃えたり開発手法の共通認識が、スプリントを進めるうちにできてくるみたいな感じでした。
そこで、まずはGitHubの利用をルール化し、プロジェクト開始時にGitHubの利用から、GitHub Copilotを使うまでのハードルを下げるべきだなと。
AIドリブンな開発手法の標準化・最適化
GitHub Copilotの活用もそうですが、プロジェクトの進め方やUI/UXの作り方もAIドリブンで進められるような気がしました。
意識的にいくつかのプロジェクトで実験をして、標準化していきたいなと。
生産性の効果測定
GitHub Copilotを利用しているかくらいはカウントできるのですが、どのように活用して、
結果どのような効果であったり、生産性が上がったのか現状測定できていないなと。
ぐるなびさんではないですが、効果測定のためにプルリクごとの初回コミットからマージされるまでの時間や、チケット消化数とアンケートで効果を測定されていたので、
弊社でもしっかり測定していかないとと思いました。
エージェントの活用
エージェントを開発で活用するためにMCPクライアント-サーバーの設計と運用の検討も必要そうです。
まとめ
元々やりたいと思っていたこともありますが、上記4点は進めていきたいと思いました。
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