楽楽明細開発部 | 組織的なAI駆動開発の推進 / Promoting organizational AI-driven development

◆イベント名
AI導入最前線！理想 vs 現実『AIドリブン開発』 〜エンジニア視点で語るリアル活用術〜
https://connpass.com/event/370611/

◆発表タイトル
楽楽明細開発部 | 組織的なAI駆動開発の推進

◆登壇者
株式会社ラクス　AIエージェント開発課 課長　石田 浩章

Transcript

1. © RAKUS Co., Ltd. 組織的なAI駆動開発の推進 楽楽明細開発部 AI駆動開発プロジェクト 2025/09/30 ⽯⽥ 浩章 株式会社ラクス ドリブン
2. ”2つのチームと3つの役割 ” ２つのチームの課⻑職を兼務し組織横断の３つの役割 • 楽楽電⼦保存のチームのマネージャー • AIエージェント開発チームのマネージャー＋PdM • 所属部署のAI駆動開発の推進者 2 登壇者紹介 ⽯⽥ 浩章 楽楽明細開発部 開発2課 課⻑ 楽楽精算事業部 AIエージェント開発課 課⻑ 2024年10⽉ 株式会社ラクスにジョイン この推進プロジェクトについてお話します♪
3. © RAKUS Co., Ltd. ⽬次 • 登壇者紹介 • ラクスとは？楽楽明細部とは？ • AI駆動開発推進プロジェクト • プロジェクトがもたらした成果と課題
4. © RAKUS Co., Ltd. 4 ラクスとは？ #RAKUS Meetup
5. © RAKUS Co., Ltd. 会社情報 会社名 株式会社ラクス 設立 2000年11月1日 従業員数 連結：3,086名 単体：1,907名(2025年3月31日時点) 上場証券取引所 東京証券取引所　プライム市場 (コード：3923) クラウド事業 ・ IT人材事業 事業内容 代表取締役 中村崇則 グループ会社 株式会社ラクスライトクラウド 株式会社ラクスパートナーズ 株式会社ラクスみらい RAKUS Vietnam Co., Ltd.
6. © RAKUS Co., Ltd. 沿革・業績推移 206億円 153億円 116億円 87億円 64億円 49億円 2016 2017 2018 2019 2020 2021 マザーズ 上場 東証1部 上場 プライム 市場 2000 設立 ・・・ 2022 274億円 2015 2023 41億円 2024 2025 2025年3月期 　売上 ４89億円　（前期比 +２７%） 　営業利益 101億円　(前期比+83%) Rule of 40 （年成長率+営業利益率が40%を超えているか） └ 48% (年成長率 27% + 営業利益率 21%) 384億円 489億円
7. © RAKUS Co., Ltd. ラクスのプロダクト ＼ ２０２５年リリース ／ ＼ ２０２４年リリース ／ ＼ ２０09年リリース ／ ＼ ２０13年リリース ／ ＼ ２０23年リリース ／ ＼ ２０08年リリース ／ ＼ ２０20年リリース ／ ＼ ２０01年リリース ／ ＼ ２０20年リリース ／ ＼ ２０18年リリース ／ ＼ ２０18年リリース ／
8. 8 楽楽明細開発部とは？ 楽楽明細‧楽楽電⼦保存‧楽楽債権管理の開発を⾏うエンジニア組織です バックエンドエンジニアが商材ごとに１課‧２課‧３課に割当 フロントエンドエンジニアは職種ごとに１チームを形成 ＼ ２０２５年リリース ／ ＼ ２０13年リリース ／ ＼ ２０23年リリース ／ 20名のBEエンジニア 6名のBEエンジニア 6名のBEエンジニア 2名のFEエンジニア 2名のFEエンジニア 1名のFEエンジニア
9. © RAKUS Co., Ltd. 9 AI駆動開発推進プロジェクト 発⾜と活動 #RAKUS Meetup
10. • セキュリティ‧コスト⾯で検 証はされていたものの、実際 のソースコードを⽤いた本格 導⼊はまだ進まず • 当時、利⽤されていたツール ‧コード補完（Github copilot） ‧コード⽣成（Devin） • 『業務外でもAIを率先して 使っている⼈』、『全く触れ てこない⼈』が混在した状況 • 社内では、AIツールや利⽤⽅ 法の情報共有はなされるもの の、組織的な導⼊は少なかっ ため、活⽤格差が拡⼤ • 部内では３つのサービスがあ り、それぞれ技術設計‧開発 プロセス‧体制が異なる • チームごとにも、AIツールの 知⾒や利⽤姿勢も異なる • 部内のAI活⽤の⽅向性が周知 しておらず、個⼈が有償ツー ルを使ってみたいと思って も、判断できなかった 進まないAI導⼊ 10 発⾜に⾄った経緯 | 4⽉時点での部の課題 組織的な戦略や⽅向性の⽋如 AI利⽤の属⼈化と格差 ⼀部がツールは使っていたものの、組織での活⽤という意味では進んでいなかった
11. 11 プロジェクト発⾜と進め⽅ 「AIは進化が早いため、まずは実践を優先」 「検討に検討を重ね、検討を加速する」をやめ、まずは⼩さく始めることを決断しました。 1. 若⼿中⼼のリーダー構成 定期的なMTGや共有会を通じて、組織全体で知⾒を共有 → 活⽤を促進 3. 進捗と実例を組織的に発信 様々なチーム‧職務のメンバーに試してもらい、多様な視点から知⾒を蓄積 2. 多様性の中で知⾒を蓄積 若⼿の視点とエネルギーを取り⼊れ、変化に柔軟に対応できる体制
12. 推進プロジェクトのイメージ ①リーダー グループの⽴上げ 「チームでの個別活動 × 部全体での情報共有」 ③リーダーグループ での情報集約 ②リーダーを中⼼に チームごとの推進 ④部内全体への 情報共有 ② ※ ②→④のサイクルを⽉１で運営
13. 推進プロジェクトのイメージ ①リーダー グループの⽴上げ 「チームでの個別活動 × 部全体での情報共有」 ③リーダーグループ での情報集約 ②リーダーを中⼼に チームごとの推進 ④部内全体への 情報共有 ② ※ ②→④のサイクルを⽉１で運営
14. ③リーダーグループ での情報集約 ②リーダーを中⼼に チームごとの推進 推進プロジェクトのイメージ ①リーダー グループの⽴上げ ④部内全体への 情報共有 ② 「チームでの個別活動 × 部全体での情報共有」 ※ ②→④のサイクルを⽉１で運営
15. © RAKUS Co., Ltd. 15 推進プロジェクトがもたらした成果と課題 #RAKUS Meetup
16. 16 この活動で⼀番変わったことは 「組織的な情報収集‧共有が活性化したこと」
17. 17 アンケート調査から⾒る成果（定量評価） AIツールの実務利⽤ 能動的なAIツールの情報収集 活⽤事例やナレッジの共有 ４⽉ ９⽉ ＋ 17% ＋ 34% ＋20% ※ 部内でのアンケート調査（N=31）
18. 18 ①効率性‧⽣産性向上 • アイデア出しや改善提案が以前よりスムーズになり、チームとして新しい視点や具体的な施策を出しやすくなりました。 ②品質向上‧ミスの削減 • consoleの消し忘れやタイポなどの、軽微な指摘を人からではなく AIから指摘されて事前に修正した上で人のレビュワーに頼む様になった • 結合試験バグなどの原因を AIで素早く特定できた ③コミュニケーションの促進 • 新しいことを学び・調べる姿勢が高まり、チーム全体の学習意欲が向上した ④その他 • 既存業務に対してみんなで工夫して改善するようになったため、一体感が強まったのは大きいと感じています • 資料がフォーマットに沿って作成されるようになり、集中管理もしやすくなったことで、情報の見える化が改善した ポジティブな意⾒
19. ①AIへの過度な依存と責任の希薄化 • ⾃分の判断ではなく「AIが⾔っているから」が判断軸になってしまっていることがあるように感じる。 • AIのアウトプットを鵜吞みにせず、AIのアウトプットベースだとしても、⾃分の判断に責任を持つ必要がある。 ②情報過多と理解不⾜ • アウトプットが多すぎて レビューの負荷が上がった。 • 同時に多くのAIを使っているため、深く掘り下げて理解することができていない • じっくりと考える思考力が落ちた 気がする 19 ネガティブな意⾒