社内でのAIコーディング実践と効果

「Fusic Tech Live 生成AI活用 ~AI CodingからAgents実装まで~」の発表資料です。

https://fusic.connpass.com/event/366402/

Transcript

1. ©Fusic Co., Ltd. 0 社内でのAIコーディング実践と効果 2025.10.21 株式会社Fusic 浦田 大貴 Fusic Tech Live 生成AI活用
2. ©Fusic Co., Ltd. 1 自己紹介 はじめに 浦田 大貴 URATA DAIKI Fusicに新卒で入社後、バックエンド・ フロントエンドを問わず幅広い開発業 務に携わり、今年の7月から技術ユニッ トに所属してAIコーディングの活用に取 り組んでいる。
3. ©Fusic Co., Ltd. 2 Developers Summit 2025 FukuokaでLTしました はじめに AIコーディング導入の舞台裏 ~Fusicが組織全体でAI活用を実現できた理由~
4. ©Fusic Co., Ltd. 3 1.AIコーディングツール導入状況 2.AIコーディングの実践と効果 3.今後の取り組み
5. ©Fusic Co., Ltd. 4 AIコーディングツール導入状況 1
6. ©Fusic Co., Ltd. 5 Fusicでは2023年からGitHub Copilotを利用を開始、その後も新しいツールが 出ると試験導入してきた AIコーディングツール活用状況 AIコーディングツール導入状況 ◼GitHub Copilot ◼Cursor ◼Windsurf ◼Devin ◼Claude Code ◼Codex ◼v0 現在活用しているAIコーディングツール ◼Kiro ◼Amazon Q Developer
7. ©Fusic Co., Ltd. 6 社内勉強会の開催 AIコーディングツール導入状況 ◼ MCP勉強会 ◼ MCPサーバー自作ハンズオン ◼ AI Coding LT会（全5回） ◼ GitHub Copilotハンズオン ◼ Practical AI LT会（非開発系AI 活用） これまでに開催した勉強会 ◼ Difyワークショップ ◼ Devin活用事例発表会 ◼ Devin入門 ◼ v0活用報告会 ◼ Codex CLI入門 ◼ OpenAI/ChatGPT キャッチアップ会 7月から週1回のペースで勉強会を企画、開催。 1人ではキャッチアップしきれないため、他エンジニ アを巻き込み、知見共有してもらう。 勉強会は録画して後からでも見れるようにしておく。
8. ©Fusic Co., Ltd. 7 AI Coding LT会 AIコーディングツール導入状況 ◼ 第1回: テーマ自由 ◼ 第2回: AI Coding Agent ◼ 第3回: AIプロトタイピングツール ◼ 第4回: AIエディタ ◼ 第5回: Claude Code vs Codex 社内LT会開催レポート: https://tech.fusic.co.jp/posts/ai-coding-lt/
9. ©Fusic Co., Ltd. 8 AIコーディングの実践と効果 2
10. ©Fusic Co., Ltd. 9 v0 AIコーディングの実践と効果 ◼ Vercel Inc.が提供するUIデザインやフロ ントエンドコードを自動生成するAIツー ル ◼ 基本的にReactコードを生成するため、 Fusicの技術スタックと相性が良いため採 用 ◼ 現在はTeamプランを契約中
11. ©Fusic Co., Ltd. 10 v0を活用したText → UIデザイン AIコーディングの実践と効果 ◼ 仕様や設計内容をテキストで入力、デザ インを構築してもらう ◼ HTML to Figmaなどでデザインファイル にして画面仕様書を作成 ◼ デザインにコストがかけられない業務シ ステムなどにも有効 ◼ プレビュー機能で実際に動かせるプロト タイプをお客様に共有可能
12. ©Fusic Co., Ltd. 11 v0を活用したUIデザイン → Code AIコーディングの実践と効果 ◼ デザイナーが作成したFigmaをv0のインポート機能 で取り込む ◼ デザインにもよるが再現精度が高い ◼ そのままReactコードが生成される ◼ 既存システムのUIはスクリーンショットでもある程 度再現可能 ◼ 再現させたUIから追加機能をv0で作成させる ◼ そのまま追加UI案をプロトタイプとしてチームメン バー、お客様へ共有可能 ◼ 最近だとFigma <-> Figma Makeができるように。 精度次第で乗り換えも検討
13. ©Fusic Co., Ltd. 12 v0利用促進の流れ AIコーディングの実践と効果 AI Coding LT会 ◼AIプロトタイピングツールを テーマにしたLT会を開催、v0 についての発表 ◼勉強会や口コミから #try-v0 への参加者が増 ◼Teamプラン契約を機に利用 者が一気に増えた v0の現場活用 ◼主に設計フェーズで利用 ◼エンジニア、デザイナーが 活用 ◼機能のアップデートや使い 方はSlackでフォロー ◼例: 内部ツール構築、初期デ ザイン案、UI設計、お客様 へのプロトタイプ提供、フ ロントエンド実装活用 v0活用報告会 ◼v0利用者に活用方法を発表 ◼お客様との合同ハッカソン にv0が使われるなど、利用 が加速
14. ©Fusic Co., Ltd. 13 v0導入後の効果 AIコーディングの実践と効果 仕様書情報渡してテストデータジェネレータ 作ってもらったので、手作業で作らなくて良く なって本当に楽になった・ ・ ・ 案件の提案資料作成時に、明日画面イメージ欲 しいので作れますか？と急遽言われ、v0が役 に立った。 実際に動かせるプロトタイプにより、画面設計 書では伝わりにくい、操作感などを事前に共有 できるようになった。
15. ©Fusic Co., Ltd. 14 v0利用者推移 AIコーディングの実践と効果 4 13 21 7月 8月 9月 v0利用者 9月の社内でのTeamプランのアカウント数は21名、 一方で生産性向上の定量的な計測ができていないのが課題。
16. ©Fusic Co., Ltd. 15 Devin AIコーディングの実践と効果 ◼ Cognition AI, Incが提供するAI Software Engineer ◼ コードの計画、作成、デバッグ、テスト、デ プロイまで自律的に実行 ◼ SlackやGitHubと連携し、チームの一員のよ うにタスクをこなす ◼ 専用の仮想開発環境（IDE＋シェル＋ブラウ ザ）で作業 ◼ FusicではTeamプランを契約中
17. ©Fusic Co., Ltd. 16 Ask Devinの活用 AIコーディングの実践と効果 ◼ コードベースを見てDevinが質問に回答 ◼ 仕様の確認 ◼ 実装計画を立てる ◼ 工数の見積もり ◼ 人間よりコードベースを理解しているので 使用の考慮漏れなど発見できる ◼ 人日もそこまで的外れな値は出してこない
18. ©Fusic Co., Ltd. 17 Devinの活用 AIコーディングの実践と効果 ◼ クラウド型AIコーディングエージェン トの中ではかなり優秀 ◼ Knowledge Suggestionsという機能で Devinが賢くなっていく仕組みがある ◼ Bug fix/機能横展開などが得意
19. ©Fusic Co., Ltd. 18 Devinの活用 AIコーディングの実践と効果 ◼ `work-by-devin` ラベルをつけると自動でDevin が作業し始めるGitHub Actionワークフローを 用意 ◼ テストで上がってきた細かいIssueを依頼する ◼ DevinのREST APIを活用 ◼ GitHub Copilotでは設定なしで「Assign to Copilot」ができる ◼ 今後GitHub Copilot coding agentが優秀になっ たら乗り換えるかも
20. ©Fusic Co., Ltd. 19 Devin利用促進の流れ AIコーディングの実践と効果 活用をアピール ◼セットアップの手間などで、導 入までのハードルが高い ◼まずは自分が積極的に活用して、 Slackチャンネル、社内wiki、LT 会、オフラインでアピール ◼#devin-logsで活用状況見える化 導入支援 ◼個別での相談、ペアプロによる Devinセットアップ支援など ◼プロジェクト内メンバーで活用 が広がる Devin活用報告会 ◼Productivityダッシュボードのラ ンキング上位メンバーに発表を 依頼
21. ©Fusic Co., Ltd. 20 Devin利用状況 AIコーディングの実践と効果 0 50 100 150 200 250 4月 5月 6月 7月 8月（お盆休み） 9月 セッション数 マージPR 一次調査、壁打ち相手としてセッション数自体は増えているものの、PR作成→マー ジまでに至ってないのが課題
22. ©Fusic Co., Ltd. 21 AIへの指示ファイル AIコーディングの実践と効果 ◼ AI指示ファイル = AIコーディングエージェントのためのREADME ◼ 手順・テスト・コード規約などの指示をまとめる ◼ GitHub Copilot: .github/copilot-instructions.md ◼ Cursor: .cursor/rules/*.mdc ◼ Claude Code: CLAUDE.md ◼ Codex: AGENTS.md ◼ Gemini CLI: GEMINI.md ◼ 最近はAGENTS.mdに統一されてきた（あとはCCだけ…）
23. ©Fusic Co., Ltd. 22 AI指示ファイルの活用 AIコーディングの実践と効果 ◼ 必ず指示ファイルは用意するべき ◼ ツールが変わってもコンテキストや指示はずっと有効 ◼ コーディングスタイルを守ってAIは実装してくれる ◼ AIがレビューする時もちゃんと見てくれる ◼ GitHub Copilot Reviewでは日本語でコメント
24. ©Fusic Co., Ltd. 23 AI指示ファイルの生成 AIコーディングの実践と効果 ◼ 大抵のツールで指示ファイル生成機能はある ◼ 今のコードベースを考慮して作成してくれる ◼ GitHub Copilotでは「Generate Agent Instructions」 ◼ Claude CodeやCodexでも`/init`コマンドで生成可能
25. ©Fusic Co., Ltd. 24 AI指示ファイル普及の取り組み AIコーディングの実践と効果 ◼ 社内でベースとなるAGENTS.mdを作成中 ◼ 各フレームワークごとに作成 ◼ 社内のLaravelプロジェクトをDevinに読ま せてドラフト作成 ◼ Vercelが出してる「Web Interface Guidelines」なども参考 ◼ 有志でUIルール検討会を開催、管理画面の よくある指摘などをルール化
26. ©Fusic Co., Ltd. 25 AI指示ファイルの普及状況 AIコーディングの実践と効果 ◼ 社内のGitHubリポジトリを解析してAI指示 ファイルの普及率を確認 ◼ まだまだ普及できていない状況
27. ©Fusic Co., Ltd. 26 MCPサーバーの活用 AIコーディングの実践と効果 ▪ MCP: AIと外部サービスやツールを標準化さ れた方法で接続するためのプロトコル ▪ MCPサーバー: Serena/Context7/Chrome DevTools/GitHub/Atlassian ▪ ガイドライン策定、許可MCPサーバーリスト を社内で管理して利用を促進
28. ©Fusic Co., Ltd. 27 その他ツールの利用状況 AIコーディングの実践と効果 ◼ GitHub Copilot、Cursor、Claude Code、 DevinのメトリクスAPIが提供されている ツールはダッシュボードで可視化 ◼ どの機能が使われてるか？誰がどのツー ルを使っているか？どの言語の受け入れ 率が高いのか？などがわかる ◼ FusicではGitHub CopilotとCursorのコード 補完の受け入れ率はどちらも30%前後 ◼ GitHub Copilotの直近のアクティブユー ザー数は増加傾向
29. ©Fusic Co., Ltd. 28 GitHub解析による生産性分析 AIコーディングの実践と効果 ◼ 組織のGitHubを解析して生産性を計測したい ◼ 現状はAI（Devin）の貢献度やAGENTS.md普及率 のみ ◼ AIレビュー率、開発リードタイム、PR修正回数 などを出したい
30. ©Fusic Co., Ltd. 29 今後の取り組み 3
31. ©Fusic Co., Ltd. 30 今後の取り組み 今後の展望 1 ガイドライン策定 ベストプラクティス集、セキュリティルール、 ツール選定基準など 2 ナレッジ整備 Fusicの技術スタックに合わせたAI指示ファイル （AGENTS.md）作成、AI-Readyデータの整備 3 生産性計測 定量的な指標として計測できる仕組みを検討、構築
32. ©Fusic Co., Ltd. 31 AI-Readyデータの整備 今後の展望 ◼ ドキュメントをConfluence/GitHub/SharePointに集約 ◼ MCPサーバー/コネクタを通じて常にAIがコンテキストとし て読める状態にする ◼ 要件定義書、仕様書、実装方針、タスクを全て構造化デー タ（Markdown）で管理 ◼ 既存の開発フローにAIを組み込むのではなく、AI前提の開 発プロセスに寄せていきたい
33. ©Fusic Co., Ltd. 32 Thank You ご清聴いただきありがとうございました
34. ©Fusic Co., Ltd. 33 OSEKKAI × TECHNOLOGY ココロと技術で、ぴったりも、びっくりも。