はじめに
こんにちは、開発部の冨永です。SODAでは6月から GitHub Copilot for Business を導入しており、直近では GitHub Copilot Chat の導入も行いました！
今回は SODA で導入時に検討したことをご紹介し、生産性の向上のために導入を検討している会社の参考になればと思い記事にまとめました！
社内におけるAIサービス利用のガイドライン策定
SODA では Copilot に限らず、あらゆる業務での思考整理の手助け、業務効率の向上、重要なタスクに集中できることを期待し、AIサービスは積極的に利用していきたいと考えていました。
一方で誤った情報が出力されたり、入力した情報が学習に利用されるといった懸念もあります。
そこで、利用ツールごとに「プライバシーポリシーの調査」「必要に応じてツールごとの利用ルールの策定」をし情報セキュリティ責任者の許可を得てからツールの利用を開始するなどの利用のガイドラインをまず策定しました。
GitHub Copilot の調査
Copilot の導入時は、個人プランと Business プランの比較、利用規約の調査をしました。
- Business プランでは Organization レベルでルールを管理できます。Copilot の設定を確認したところ、個人がそれぞれ設定するのではなく一元管理したほうがよい項目があること
- GitHubがコード・スニペットを製品改良のために使用することを許可する。
- GitHub とその関連会社が私のコードスニペットを使用して、Copilot の提案、関連モデル、製品機能を調査・改善することを許可する。
- 公開コードにマッチする提案
- 許可にすると公開コードに一致する提案を許可し、ブロックにすると公開コードに一致する提案をブロックできる。
- GitHubがコード・スニペットを製品改良のために使用することを許可する。
- GitHub Copilot for Business Privacy Statement にプライバシーに関して明確な記述があること
上記の理由からGitHub Copilot for Business の導入を進めました
GitHub Copilot の導入
テスト利用者の募集
ツールの利用ルールが問題ないこと、実際に導入して開発体験が向上するか確認をするために、エンジニア組織全体に最初から展開するのではなく、最初は一部の希望者を募り利用を開始しました。
エンジニア組織全体への展開
テスト利用をしてくれたエンジニアから、「コード補完出るまで結構ラグがあるけど、補完が出るおかげでコードジャンプする手間が減った気がするので、実装が楽になる」「コメント、テストケースの文字列をコードから想定してサジェストしてくれるので、英語を考える手間が省ける」などポジティブな意見が多かったこと、利用ルールに関しても問題ないことが確認できたので組織全体で利用することを決めました！
また現在では、GitHub Copilot Chat の有効化もしており、今後も業務効率の向上、重要なタスクに集中できることを期待し、AIサービスは積極的に利用していきたいと考えています！
最後に
▼下記ではより詳しく弊社のプロダクト開発組織について紹介してますので 是非ご覧ください！
またSODAでは特にエンジニアを積極的に採用しておりますので
少しでも弊社に興味を持っていただけましたらご応募お持ちしております！
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