ラクス開発本部のAI駆動開発推進事例 / RAKUS AI Meetup-3

RAKUS AI Meetup
https://rakus.connpass.com/event/355576/

タイトル：ラクス開発本部のAI駆動開発推進事例
登壇：池田 智裕｜開発管理部 開発管理課 課長

Transcript

1. © RAKUS Co., Ltd. ラクス開発本部のAI駆動開発推進事例 #RAKUS Meetup 株式会社ラクス  開発管理部 開発管理課 池⽥ 智裕 2025/06/25 1
2. ⾃⼰紹介 2 池田 智裕(いけだ　ともひろ) 開発本部 開発管理部　開発管理課　マネージャー 経歴 　Webシステム開発のSIerを10数年経て 　2015年にラクスに入社。　MailDealerの開発に2年携わった後 　2017年よりラクスベトナム代表を3年間務め2020年に帰任。 　現在は横断的に開発本部をサポートする開発管理課に所属。 趣味 　　　ストリートファイター6 　　テニス @IketomoDhalsim
4. © RAKUS Co., Ltd. 4 1. 我々のミッション（開発管理課とは） 2. AIツール導⼊状況 3. AIツール導⼊推進の課題 #RAKUS Meetup
5. © RAKUS Co., Ltd. 5 #RAKUS Meetup 1. 我々のミッション（開発管理課とは）
6. 6 ・ミッション 現場が開発に専念できる環境を整える セキュリティや開発ルールの整備・予算管理など 開発本部の中の「何でも屋」として 開発本部のサポートを行っています。
7. 7 ラクス全社で 「スピードアップ」 と 「AI活⽤による⽣産性向上」 を重点取組に掲げています
8. 8 開発管理課は 開発本部内のAI駆動開発を推進する事を急務として ⽣成AIツールの促進を⾏ってきました。
9. © RAKUS Co., Ltd. 9 2. AIツール導⼊状況 #RAKUS Meetup
10. © RAKUS Co., Ltd. 10 ‧第⼀弾（2023年5⽉） GitHub Copilot Business の導⼊  AIコーディング⽀援ツール #RAKUS Meetup
11. 11 費⽤対効果が本当にでるのか？ GitHub Copilot Business の 導⼊検証を⾏いました
12. 12 テックリードを中⼼に 4名のエンジニアで ２週間検証
13. 13 結果 ‧GitHub Copilot Business を使⽤することで  平均して12%の稼働削減効果が⾒られ た。 ‧時間に換算すると、⼀⼈あたり⽉9.6時間の稼働が削減できた ‧年間1億円のコスト削減効果 が見込める
14. 14 ⼗⼆分な費⽤対効果を⽰し無事社内稟議を通過し エンジニアを中⼼とした希望者全員に GitHub Copilot Businessを導⼊することができました。 ‧現場の声（GitHub Copilotの使⽤により）  より早く開発タスクが早くなった（90.8%）  仕事が快適になった（93.1%）
15. 15 ⼗⼆分な費⽤対効果を⽰し無事社内稟議を通過し エンジニアを中⼼とした希望者全員に GitHub Copilot Businessを導⼊することができました。 ‧現場の声（GitHub Copilotの使⽤により）  より早く開発タスクが早くなった（90.8%）  仕事が快適になった（93.1%）
16. © RAKUS Co., Ltd. 16 ‧第ニ弾（2024年2⽉） GitHub Copilot Enterprise の導⼊ #RAKUS Meetup
17. 17 GitHub Copilot Enterprise の価格
18. 18 GitHub Copilot Enterprise の価格 めっちゃ⾼いです。。
19. 19 何が違うの？ ・Copilot Business 無制限のAIコード補完機能を提供しますが、補完のベースは一般的な公開データやGitHubの広範なコードリポジトリに依存します。 ・Copilot Enterprise Businessの全機能に加え、「Copilot knowledge bases」機能により、組織内のプライベートリポジトリやドキュメントをAIがインデック ス化・学習し、そのナレッジを活用してコード補完を行います。これにより、組織特有の関数名やコーディング規約、よく使うモジュール などを反映した、より精度の高い・組織に最適化された補完が可能です
20. 20 何が違うの？ ・GitHub Copilot Business 無制限のAIコード補完機能を提供しますが、補完のベースは一般的な公開データやGitHubの広範なコードリポジトリに依存します。 ・GitHub Copilot Enterprise Businessの全機能に加え、「Copilot knowledge bases」機能により、組織内のプライベートリポジトリやドキュメントをAIがインデック ス化・学習し、そのナレッジを活用してコード補完を行います。これにより、組織特有の関数名やコーディング規約、よく使うモジュール などを反映した、より精度の高い・組織に最適化された補完が可能です
21. 21 どういう違いが出るか ‧ プロジェクト特有のコードや命名規則を理解した補完 ‧ ‧ ‧
22. 22 弊社経営陣は⽣産性向上への理解‧期待が⾼く GitHub Copilot Enterpriseの導⼊が決定
23. 23 でも課題が、、、
24. 24 当時弊社はGitLab でソースコード管理していました GitHub Copilot Enterpriseは GitHub 上でのみ機能する
25. 25 当時弊社はGitLab でソースコード管理していました GitHub Copilot Enterpriseは GitHub 上でのみ機能する
26. というわけで GitHub移⾏PJを⽴ち上げ あしかけ１年かけて全プロダクトを (⼗数サービス‧数百リポジトリ) GitLab ⇒ GitHubへ移⾏しました。 各プロダクトでの機能リリースの忙しさもあり１年かかかってしまいました。 GitHub Actionの利⽤によりCI∕CDも促進‧効率化されました。 26
27. というわけで GitHub移⾏PJを⽴ち上げ あしかけ１年かけて全プロダクトを (⼗数サービス‧数百リポジトリ) GitLab ⇒ GitHubへ移⾏しました。 各プロダクトでの機能リリースの忙しさもあり１年かかかってしまいました。 GitHub Actionの利⽤によりCI∕CDも促進‧効率化されました。 27
28. © RAKUS Co., Ltd. 28 ‧第三弾（2025年3⽉頃） Devin の導⼊ 　自律型AIエージェント #RAKUS Meetup
29. 29 このあたりで、私の情報が追いつかず Copilot 導⼊したのに、Devinいるの？？ と最初は懐疑的でした
30. 30 このあたりで、私の情報が追いつかず Copilot 導⼊したのになんでDevinいるの？？ と最初は懐疑的でした
31. 31 まずはDevinの理解から Devinは内部に以下の環境を保持しており、すべてを⾃分で操作できます ‧ターミナル（シェル） ‧コードエディタ ‧ブラウザ（Webアクセス可能） ‧タスク管理システム これにより タスクの読解 → Web検索 → 実⾏計画作成 → 開発 → テスト → デバッグ → Git操作 → PR作成 までの⼀連の開発フローを⾃動で実⾏します。
32. 32 なるほど要するに それって指⽰したことを⼀気に開発して くれるので⽣産性バク上がりですよね？
33. 33 なるほど要するに 指⽰したことを⾃分で考えて、⼀気に開 発してくれるので ⽣産性バク上がりですよね？
34. 34 PJ - SE - PG - PG PJ - SE - PG - Devin - Devin - Devin     - PG - Devin - Devin - Devin Devinない時 Devinある時 エンジニアの下にDevinエンジニアがいるイメージ
35. 35 早速導⼊検証をテックリードを中⼼に⾏い導⼊に⾄り全エンジニアに開放しました 結果：平均25％速度アップ ‧2週間の開発が1週間で終わった ‧6倍の開発効率が出ている との声も ‧ただ無駄打ち（マージされないケース）も多く情報共有による改善が必要  逆に⾔うともっと効率を上げる伸びしろがある。
36. 36 早速導⼊検証をテックリードを中⼼に⾏い導⼊に⾄り全エンジニアに開放しました 結果：平均25％速度アップ ‧2週間の機能開発が1週間で終わった ‧6倍の開発効率が出ている との声も ‧ただ無駄打ち（マージされないケース）も多く情報共有による改善が必要  逆に⾔うともっと効率を上げる伸びしろがある。
37. 37 ‧私⾃⾝の考えの変化 遠くない未来に⽣産性2倍、5倍、10倍、何10倍という状況がありえる。 エンジニアが（私も含め）がAIリテラシーを⾼め、次々に出てくる新しい AIツールを⾒極めて使いこなし、古いやり⽅に取り残されない事が今は重 要では？ 会社は⽣産性向上への投資に貪欲で 新しい⽣成AIにトライするチャンスがある。
38. © RAKUS Co., Ltd. 38 ‧第四弾（近況） Cursor / Junie / Claude Code の導⼊ #RAKUS Meetup
39. 39 何⼈かのエンジニアからCursorを有償プランで使 いたいとの申し出がありました。 その当時は CursorはMCPサーバ利⽤や、AIエージェント機能 で先⾏していました。 ※今はCopilotでも同等の機能があります
40. 40 この頃になると、私も慣れてきて 直ぐに検証チームを作り、1週間の検証を経て エンジニアにCursor利⽤できるよう展開しまし た。
41. 41 ただし、いろんなツールを同時利⽤するとコストが嵩むので 簡単なルールを作成 ‧似た機能を有するツールの併⽤はNG（選択制） ‧新しいツール導⼊する際の検証フローや⽐較表の作成   ※Cursor導⼊済み、JunieやClaude Code は今後導⼊予定
42. 42 今やAIツールは追い付け追い越せの群雄割拠 どのツールが優れているという状況もすぐに変化します どれか1つにツールを絞る事はリスクがあります
43. 43 エンジニアがチームや⾃分のスタイルに合ったツールを選択 それぞれのAIツールの効率利⽤を促進することでノウハウ蓄積 いずれかのツールが秀でた時に移りやすい体制でリスク軽減
44. © RAKUS Co., Ltd. 44 3. AIツール導⼊推進の課題 #RAKUS Meetup
45. 45 Devinの導⼊前後あたりから 「あれ使いたい、これ使いたい」との依頼が多く来 るようになり、我々（開発管理課）の対応もスピー ド感を出せなくなってきました。
46. 46 ‧法務確認 ‧セキュリティマネジメント室確認 ‧開発管理課での確認 検証利⽤するのにも何週間もかかってしまう事もありました
47. 47 ‧法務確認 ‧セキュリティマネジメント室確認 ‧開発管理課での確認 検証利⽤するのにも何週間もかかってしまう事もありました
48. 48 法務‧セキュリティマネジメント室へ相談 「顧客情報を⼊⼒しない」事を前提に 開発本部内でのチェックリスト運⽤で利⽤OKに変更 実は法務もてんやわんやで回っていなかった。 数週間 ⇒ 数⽇で利⽤が可能な状態に
49. 49 法務‧セキュリティマネジメント室へ相談 「顧客情報を⼊⼒しない」事を前提に 開発本部内でのチェックリスト運⽤で利⽤OKに変更 実は法務もてんやわんやで回っていなかった。 数週間 ⇒ 数⽇で利⽤が可能な状態に
50. © RAKUS Co., Ltd. 50 まとめ ‧Copilot‧Devin‧Cursorの導⼊を⾏いました。 ‧簡易にAIツールを導⼊できるフローを策定 ‧新しいAIツールが⽇々⽣まれる中、組織全体のAIリテ ラシーを⾼めていくことが重要。 #RAKUS Meetup
51. © RAKUS Co., Ltd. 51 今後の展望 情報格差の是正  ‧情報共有 / ノウハウ蓄積 費⽤対効果測定  ‧⽣産性の計測 #RAKUS Meetup
52. © RAKUS Co., Ltd. 52 ‧採⽤宣伝 R&Dポジションの募集 開発本部の技術向上や⽣産性向上に⼀緒に推進していきませんか？ https://career-recruit.rakus.co.jp/engineer_jobs/development-strategist #RAKUS Meetup