出版社内容情報
AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか ── 「ChatGPTを配って終わり」にしない。開発組織を変える、27社の実践
AIコーディングツールを導入したいが、セキュリティの承認が下りない。ツールは配ったが、使っているのは一部のエンジニアだけ。使われ始めたが、レビューが追いつかない。効果を聞かれるが、数字で答えられない。
AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか。筆者自身がそれを知りたかったことが、本書の出発点です。取材を呼びかけたところ、同じ問いを抱える企業が想定を大きく超えて集まりました。最終的に27社のCTO・VPoE・推進担当者に取材し、各社がどの順序で判断し、どこでつまずき、何を仕組みに変えたかを記録しています。
本書は、冒頭のような状況にある方──IT企業のPM、開発リーダー、技術部門マネージャー、そして現場のエンジニア──に向けて書きました。ツールの比較表や導入手順書ではなく、成功した施策だけを並べた事例集でもありません。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったからです。ツールは半年で入れ替わり、効果の測り方も各社の事業構造に依存します。本書が扱うのは、その手前にある判断の構造──レビュー、効果測定、セキュリティ、育成、契約、非エンジニア活用といった「次の壁」に各社がどう向き合い、何を仕組みに変えたかです。それを、読者が自社の状況に当てはめて使える形にまとめました。
第1章に課題別の逆引き表を用意しました。自社の状況に近い事例を第2章で読み、第3章で各社に共通する構造を確認し、第4章で自社の次の一手を選ぶ。通読しても、必要な論点から読んでも使える構成です。
本書が届けるのは答えではなく、次の一手を選ぶための材料です。先に動いた27社の経験を、読者の現場で役立ててください。
(本書「まえがき」より）
【目次】
第1章 AIの「採用」はどこで詰まるのか
コラム：【WFPダチョウファーム】エンジニアも予算もない現場で、AIは何から始まるか
第2章 事例編――27社の壁と判断の記録
大企業・グループ企業の挑戦
【ソフトバンク】「1日目からAI前提」で走り出した開発チーム
【富士通】法令文書700ページから始まった開発工程の「まるごと刷新」
【みずほ証券】「プロジェクト」ではなく「人」を選ぶ
【サイボウズ】AIによる「局所最適」を越えて、開発プロセスを組み直す
【MonotaRO】「やってみてから考えましょう」で回り始めた全社AI展開
【さくらインターネット】「便利だが、信用はしない」インフラ事業者のAI活用
【KINTOテクノロジーズ】「イノベーターの足を引っ張らない」、伸びる人から伸ばす
【KAG】コードが速く書けるほど、「何をつくるか」を話す時間が増えた
IT専業・SIerの転換
【クラスメソッド】社長の「AIフルコミット」宣言により10%から100%に届くまで
【富士ソフト】「速く作る」ではなく、品質と説明責任を失わない開発を
【クリエーションライン】AIで速くなるほど売上が減る受託開発をどう変えるか
【ULSコンサルティング】20年提唱してきた開発モデルに、AIが追いついてきた
【モリサワ】プルリクエストは1.8倍、次の課題はレビュー
成長企業の試行錯誤
【ファインディ】トップと推進担当者とチャンピオンで回す――400人組織のAI推進
【ラクスル】プロトタイプではなく、プロダクトコードで壁を破る
【ログラス】「誰も来ない勉強会」から、99%がAIを使う組織ができるまで
【e-dash】エンジニア主導の導入が「使わない人は評価しない」に変わるまで
【スタメン】全員が使っても、「何倍」とは言わない
【エクスプラザ】「1週間コードを書くな」――トップが盛り上げ、現場が育てるAI駆動開発
少数精鋭チームの判断
【ビズリンク】「使わないことの方がリスク」から始まった開発と契約の転換
【SecureNavi】情報セキュリティ企業が「禁止」よりリスク提示を選んだ理由
【JADE】「プロンプトはあるが、意図はない」――AIが書いたコードに向き合い、立て直す
【en-gine】「整っていなければ、そこで止まる」全工程AI化で見えた導入の順序
【Elith】「コード書きたい欲は、一旦置いといて」Kaggleマスターが集まるAI企業の割り切り
【コンテンツワークス】完全リモートの少数チームに「AIメンバー」を迎える――仕様駆動開発で挑んだFlutter移植
一人法人の実験
【Axcxept】AIを作る側が、AIで事業を回して見えたこと
第3章 横断分析――同じ問いへの異なる答えを整理する
コラム：ツールの作り手は、何を見ているか
【OpenAI】マルチ
内容説明
ＡＩの「導入」を超えて「採用」へ。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったから。２７社の挑戦を通じて、「ＡＩ採用」の成功事例を解説。
目次
第１章 ＡＩの「採用」はどこで詰まるのか（ＡＩがコードを書く時代に、日本企業はどこで止まっているのか；先頭を走る企業ほど、前例を探していた ほか）
第２章 事例編―２６社の壁と判断の記録（大企業・グループ企業の挑戦；ＩＴ専業・ＳＩｅｒの転換 ほか）
第３章 横断分析―同じ問いへの異なる答えを整理する（コーディングが速くなった先に、何がボトルネックになるのか；いつ始めたかで、直面する壁が違う ほか）
第４章 ＡＩ採用ロードマップ―自社の次の一手を決める（自社の現在地を特定する；同じ問いが、フェーズごとに姿を変える ほか）
付録Ａ ＡＩコーディングツール利用ガイドテンプレート（開発者向け）
付録Ｂ 巻末用語集
著者等紹介
木下雄一朗［キノシタユウイチロウ］
株式会社キー・プランニング代表取締役。データベース設計・Ｗｅｂアプリケーション開発を中心に、多数の業務システム開発に携わる。２０２３年に生成ＡＩと出会って以降、ＡＩコーディングの技術開発と普及に邁進（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
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