生成AIがもたらす変革 / GitHubGalaxy_CyberAgent

Transcript

1. GitHub Galaxy 生成AIがもたらす 変革 長瀬慶重 専務執行役員（技術担当） 小塚健太 Developer Productivity室 黒崎 優太 AI事業本部
2. サイバーエージェントの生成AIへの取り組み
3. サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期
4. サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期
5. 人材育成プログラム「生成AI徹底理解リスキリング」
6. 第１弾　全社員向け「生成AI徹底理解 for EveryOne」
7. 第２弾　エンジニア向け「生成AI徹底理解 for Developers」 第1期 152名が卒業 ・e-Learning（12h） ・Challenge Camp（8h）
8. サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期
9. GitHub Copilotの取り組み
10. 2023年4月　GitHub Copilotの全社導入を決定
11. 2023年6月　DP室に導入促進のミッションを設定
12. GitHub Copilot アカウント数 2023年9月 800突破
13. 2023年10月　技術担当役員のMBOに生産性改善目標を設定 FY24 エンジニアの生産性10%改善
14. 2023年10月　指標設計を見直す KPI：導入率→アクティブ率
15. 1,000超え 7月 9月 10月 11月 2023年11月 アカウント数が1,000を突破 Active User 国内No.1
16. コーディングに費やす時間を どれくらい節約できたと感じますか？
17. 導入から1年足らずで エンジニアの生産性が 10% 改善
18. 2024年4月　CyberAgent AWARDで表彰
19. 今後の展望
20. 中期目標 FY26 エンジニアの生産性30%改善
21. 予想される未来 ・AIが開発業務の30%〜50%を補完 ・下流工程ほどその恩恵を受ける 要件定義 基本設計 詳細設計 コーディング テスト リリース・検証
22. 3年後、5営業日かかる機能改善を 1営業日でリリースする状態を目指す
23. 中間成果物をいかに構造化できるか？ 要件定義 基本設計 詳細設計 コーディング テスト リリース後検証 PRD コード 検証設計 モックアップ テストコード システム構成図 仕様・設計 （API、DB etc） テスト項目書 Product Manager UI Designer Engineer 画面一覧・遷移
24. AIの発展を会社の競争力につなげる 　　　　すべての職種でAIを手段として駆使する技術力 　　　　空いた時間を新たな価値創出につなげる機会 2 　　　　コラボレーション・挑戦する組織文化の更なる推進 3 1
25. 評価制度は「会社のメッセージ」 ハードスキル ① エンジニアとしての基礎力 ② AI・機械学習の基礎力 ③ システムアーキテクチャー ④ データアーキテクチャー ⑤ セキュリティ ソフトスキル ① 問題解決能力 ② 変化対応力（適応力） ③ チームワーク・協調性 ④ 高いコミュニケーション能力 ⑤ リーダーシップ 本質的なソフトスキルが求められる時代へ
27. GitHub Copilot 全社導入まで
28. 個人で GitHub Copilotを 触っている社員を発見 2022年 12月ごろ 社内チャットで感想を聞いてみる
29. 複数部署で試験運用を 開始 2023年 3月ごろ 生成AIツールの波が来ていると確信 全社方針を決める前に試験運用して 知見を集める
30. セキュリティ面の リスクは大丈夫？ 出力結果の責任は？ 情報漏えいリスクは？ 使っていい事業は？
31. 縛り過ぎないが、 最低限は担保する ルールづくり 2023年 3月ごろ 有志メンバ + セキュリティ + 法務 + 役員で議論 各部署から協力者を募る
32. 体を守るために免疫は大切だが、 免疫が強すぎるのも逆効果 プロダクトにとっての メリットを重視 組織力を生かした予防活動
33. 生成AIの利用ガイドラインを策定
34. 利用申請フローをGitHub Issueで構築
35. 2023年 4月に全社導入開始🚀
36. 知見共有で 活用推進🚀 導入可能になったので活用を推進していく
37. 大きめな コードブロックの生成
38. ヒントとなるコードの 例示
39. 「Copilotが居れば エンジニアはいらなくなる？」
40. “ 優秀な副操縦士には 優秀な機長が必要とされるでしょう
41. Developer Productivity室で サイバーエージェントグループの 開発生産性を向上させていく
42. GitHub Copilot 国内トップの活用を 目指した取り組み
43. Developer Productivity室 Vision 開発者と事業がスケールし続けるための 高い生産性と品質を生み出す原動力になる
44. Developer Productivity室 社内プラットフォームの開発
45. Developer Productivity室 four keysとGoogleが公開している『DevOpsの能力』をベースに、 独自のケイパビリティ評価指標を作成 開発生産性可視化、改善の相談窓口 Four Keys DevOpsの能力 半年に１度計測 Ver.2ではGitHub Copilotなどの 生成AIの活用度などを追加
46. Developer Productivity室 「プラクティス」を提供する 生産性を高められるのであれば社内基盤の開発に固執せず、既存ツールを検証・導入する
47. GitHub Copilotの全社導入推進
48. 現状を正確に把握して、目標を明確にする データを整理して、導入率の定義を考える 現実的かつ正確な目標を定義する 1. どの組織がGitHub Copilotを導入すべきか 2. 誰がGitHub Copilotを利用すべきか 3. どこを目指すか データの可視化を整備する 2023年7月、Copilot for BusinessのAPIがベータ版でリリース 細かい導入率の可視化が可能に 各組織が現状を把握できるようにする
49. 導入率を定義する 全Organization 計測対象 有効 計測対象外 - プロジェクトの事情でそもそも導 入できない - アーカイブ目的 - 開発停止 - etc. 無効 Organization
50. 導入率を定義する 全アカウント 計測対象 （直近30日間で対象Organizationにコミットしているエンジニア ） Copilot有効 アクティブ (2週間以内に利用) 非アクティブ (2週間以内に非利用) 使ったことがあ る Copilot無効 使ったことが ない 計測対象外 - ボット - 社員じゃない - プロジェクトの事情 でそもそも導入でき ない - 社員だが、ビジネス 職でコードを書いて いない人 - etc. アカウント
51. 導入率データの可視化 Organizationの有効化率 Organization毎のアカウント導入率
52. 導入の障壁を特定する 利用していない人にアンケートを配布 利用していない理由 1位 使い方がわからない 2位 忙しくて試す時間がない
53. 導入促進のアクション - 社内ブログで導入方法・使い方・実際に使っているエンジニアのインタビューを掲載 - GitHub社を招待して、社内勉強会を開催（260名以上参加） - GitHub x サイバーエージェント共催で外部イベントを開催
54. 導入促進のアクション 各CTO・開発責任者・リーダーに直接連絡 組織内で導入を促してもらう 導入率を横並びにして、比較できるようにし た
55. やらなかったこと 未利用者にSlack DM これは相談してやめた （魔女狩りはしない）
56. 次のアクション さらなる利用率の向上 継続的に利用率を追っていき、事業競争力につな げる。 テレメトリーデータの可視化と活用 導入率に加えて、テレメトリーデータを活用。社内の 定性的なアンケートやFourKeys、その他生産性指 標との関連を追っていき、会社全体の開発生産性 向上の定量的な根拠とする。 継続的なキャッチアップと全社への展開 GitHub Copilot Workspaceの導入検証など、生 成AIツールの検証や社内のモデルケースの横展開 を素早く行う。
57. Thank you