内容説明
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 ─ 次に変えるのはレビューと組織の流れ
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実践ノウハウを積む
【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 Japan 合同会社】 マルチエージェント時代の品質保証と開発者の役割
【Devin（Cognition AI, Inc）】 実装速度の先にあるボトルネック
【Cursor（Anysphere, Inc）】 書く速さの先にある、設計判断と効果測定の課題
第4章 AI採用ロードマップ ― 自社の次の一手を決める
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
索引
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。
Go Extreme
