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サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と 開発生産性

Kurochan
September 12, 2023

サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と 開発生産性

【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実
https://cyberagent.connpass.com/event/292982/

Kurochan

September 12, 2023
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  1. サイ バ ーエー ジ ェントのGitHub Copilot導⼊と 開発⽣産性 株式会社サイバーエージェント CTO統括室 


    黒崎 優太 (@kuro_m 88 ) 【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発⽂化の現実
  2. AI Lab • AI技術の活⽤に取り組む研究組織。2016年設⽴。 • Top 1 00 Global Companies

    Leading in AI Researchにて⽇本4位、世界36位。 • 権威ある国際学会や論⽂誌において論⽂が多数採択。
  3. GitHub Copilot活⽤状況 • 以前の記事からさらにどう変化したのかもご紹介します! • 数値の注意 • Full Accept(Copilotの推薦をそのまま全て採⽤)のみの数字です。 •

    VSCode以外の環境での利⽤状況は含まれていません。 • Copilot for Businessには個⼈のGitHubアカウントを紐づける利⽤形態のため、業務外 での利⽤のAnalyticsも⼀部含まれています。
  4. GitHub Copilot活⽤状況 • ユーザ数の変化 • 500ユーザ以上 → 800ユーザ以上: 60⽇で1.6倍に増加 ⤴

    • 推薦を受け⼊れたコードの⾏数 • 3 . 2 K LoC/day → 6 . 0 K LoC/day: 6 0 ⽇で1.9倍に増加 ⤴ • 計測開始以降受け⼊れたコードの⾏数 • 49 0 . 4 K LoC / 1 10 day 💻
  5. プログラミング初学者のCopilotの使い⽅ • ビジネス職でプログラミングを勉強している社員 • Copilotでコードを推薦してもらう → Copilot Chatに質問をする のループ •

    分かるまで聞き直す、説明に⽭盾があれば指摘する のループでプログラミングを学習する • 先輩(orエンジニア)に今更聞きたくても聞けない質問のハードルを下げる効果もあり
  6. GitHub org別(7/17-9/4) • サイバーエージェントでは組織やプロダクト等の単位でorgを分割している • GitHub org別のメトリクス • orgあたりの平均: 660

    〜 910LoC / user • ⾚枠のorgの平均: 828 2 LoC / user • 明らかに突出しているorgがある • 2⼈しか居ないのでユーザを特定して話を聞かせてもらってみた
  7. オンライン診療プラットフォーム「TOIRO美肌院」 • 制作したもの • 広告⽤ランディングページ • LINEチャット • 予約管理システム •

    Amazon Chimeを⽤いた通話機能 • 医師向けの専⽤ページ • 開発チーム • 2名 • 開発期間 • 4ヶ⽉
  8. Copilotを活⽤したコーディングのポイント • 実装を始める前にコメントで実装内容を記述 • 50-70点くらいの品質のコードが⽣成されることが多い • ⽣成されるまで待つ! • 100点のコードを期待しない •

    ⽣成されたコードをベースに実装を拡張していく • できる限り⾃分で書かない • ⽣成されたコードがベースなので追加の推薦も期待しやすい(はず)
  9. まとめ • サイバーエージェントがGitHub Copilotを導⼊するまでの流れ • スピード感とみんなの協⼒が⼤事! • GitHub Copilotを導⼊してどんな変化があったか •

    メキメキ開発速度を上げている⼈も出はじめた! • 開発⽣産性との向き合い⽅ • ソフトウェアエンジニアとしてこの先⽣きのこるには… • つづきはパネルディスカッションで!