2025-06-26 GitHub CopilotとAI駆動開発：実践と導入のリアル

FLINTERS社はGitHub Copilotを中心にAI駆動開発を推進しています。コーディング、コメント生成、コードレビューなどでAIを活用していますが、コンテキストサイズ、速度、精度の課題に直面しています。AIとの協働は、人間の役割とメンタル面に変化をもたらし、開発効率と質を高めると考えており、今後はエラーログからプルリクエスト作成など、さらなるAI活用を目指しています。 #東京AI祭 AI駆動開発のハウツーと導入のリアル

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1. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. GitHub Copilot とAI駆動開発： 実践と導入のリアル AI駆動開発のハウツーと導入のリアル 東 京AI祭 2025/06/23 FLINTERS 取締役（CTO） 河内 崇 1
2. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 自己紹介 株式会社FLINTERS 取締役（CTO） 河内 崇 （かわち たかし） 好きなもの: プログラミング・自転車・スプ ラトゥーン
3. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. FLINTERS 連結グループ 社名 株式会社FLINTERS 代表 武藤 政之・髙野 真行 設立 2014年1月 資本金 5,000万円 所在地 東京都新宿区西新宿 FLINTERS VIETNAM CO.LTD 株式会社FLINTERS BASE 佐藤 健史 2013年1月 関 航一郎 2021年8月 非開示 5,000万円 Hanoi, Vietnam 東京都新宿区西新宿 従業員数 85名 131名 41名 株主 株式会社セプテーニ ・データ・ソリューションズ 100% 株式会社FLINTERS 100% 株式会社FLINTERS 100% ※従業員数（役員、正社員、アルバイト含む）：257名（2025年4月現在） 海外拠点、エンジニア教育事業を兼ね備えた WEBアプリ開発、データ基盤の構築、 AI領域、DX支援事業を展開しています。
4. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 主な開発領域 • 広告系システム • (BtoB)業務システム • アジャイル開発 デジタルマーケティングの各種データを活用した様々な WEBシステムを設計・開発・保守 WEBシステム開発 • データ基盤構築 • ダッシュボード構築 • 外部データとの連携 （Snowflake、Treasuredataなど） 各種データのETLを行いCDPへ格納やBIツールを使い、 媒体横断で配信レポートを可視化する開発支援 データソリューション
5. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. AI環境 • Gemini / グループ内製プロダクト ◦ 汎用チャットボット ◦ 調べ物 Deep research • NotebookLM ◦ 内部情報のまとめ/キャッチアップ ◦ ハルシネーション少ない • OpenAI API ◦ API key を発行して使うツール系で活用 • GitHub copilot (Visual Studio Code) ◦ AI エディタ ◦ 開発のお供
6. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. Copilot 導入の履歴 • （2022年、個人的に GitHub copilot を利用） • GitHub copilot business が 2023年2月14日に提供を開始 • 2023年4月に社内で検証利用開始 • 2024年、呼びかけるものの利用者がなかなか増えず。社内セミナーを開催し浸 透を図る。 • 2024年末 Cline やCursor のエージェントが発展。2025年2月 GitHub Copilot にもエージェント機能が実装 • （2025年6月19日からプレミアムリクエストへの従量課金が始まった）
7. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. GitHub copilot 主なユースケース例 チケット整理 チャットやドキュメントを参照し、必要十分な 情報が記載されたチケットを作成 コード理解 オンボーディングを助ける。プロジェクト固 有のプラクティス理解。 コーディング チケットや要件を入力、方針策定、実装。 コメント生成 実装に対するコメントの生成 （閲覧時生成が将来のベストプラクティス に？） コードレビュー プロジェクト固有のアーキテクチャ、利用ラ イブラリ、スタイルなどの方針を元にコード をレビュー、改善の適用。 ドキュメント作成 チャット履歴などの整理されていないテキ ストを入力し、読みやすい形にフォーマット
8. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. Coding agent を使って気づいたこと • 自然言語で記述できる自己書き換え可能なプログラム実行環境 ◦ プログラム＝プロンプト ◦ プロンプト自体もエージェントで書き換え・改善可能 • 実装コストが低く、柔軟性が高い • ただし実行が安定しておらず、速度が遅く、実行コストが高い • MCPサーバーで外部拡張できる • 実現したい内容によっては有用なプログラミング環境 ◦ プロンプトを書くだけで、ある種のアプリケーションが出来る ◦ 特定のファイルを自動的に/簡単に読み込み出来る ▪ .github/copilot-instructions.md ▪ .github/instructions/*.instructions.md ▪ .github/prompts/*.prompt.md
9. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. ADR を作成するプロンプト例 # 新しいADRの作成 新しいADR（Architecture Decision Record）を作成します。 ## 参考資料 以下のファイルを参考にして、適切な ADRを作成してください： - `adr/CONTRIBUTING.md` - ADRの作成手順とプロセス - `adr/templates/adr.md` - ADRのテンプレート - `adr/adr-062.md` - ADRのライフサイクルとStatus変更手順 これらのファイルの内容を確認して、正しい形式で ADRを作成してください。 ## ADR番号の決定 まず、既存のADRファイルを確認して次の番号を自動決定します： 1. `adr/README.md`と`adr/adr-*.md`ファイルの一覧を確認 2. 既存のADR番号から最大値を見つける 3. 次の連番（最大値+1）を新しいADR番号として使用 ## 必要な情報 `adr/templates/adr.md`のテンプレートに従って、各セクションに記入する内容をユーザーから収集してください。 ### 情報の処理方針
10. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. MCP: 外とつながることで出来ることが飛躍的に増加 • MCP は「AIアプリの USB-C ポート」 • VSCode の GitHub copilot も MCP をサポート • 例えば ◦ GitHub/GitLab とつないでコード管理 ◦ Jira とつないでチケット管理 ◦ Confluence とつないでドキュメント管理 ◦ ブラウザとつないでウェブ上のあらゆること※が可能 ▪ ※現状は操作精度がそこまで高くない /解釈が間違う/大きすぎるサイトはコンテキストウィンドウが溢れて読めない /bot 判定に厳 しいサイトには弾かれる
11. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. MCPサーバー: ローカルからリモートへ • 増殖する MCP サーバー実装とサプライチェーン攻撃の可能性 ◦ 2024年11月に MCP 発表。主に個人が MCP サーバーをこぞって実装。多く は python や node のプログラム。 ◦ 悪意を持つ存在により、データが漏洩するなどのリスクがある • 認証サポートとリモートMCPサーバー ◦ 認証をサポートしていなかったので、ほぼローカルMCPサーバーしか使わ れていなかった ◦ VSCode version 1.101 2025年6月12日 リリース。認証をサポート ◦ プログラム実行環境が不要、攻撃リスクが低減するため、今後はオフィシャ ルのリモートMCP サーバーが主流となると予想 （Atlassian 5月beta, GitHub 2月 public review）
12. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 例: MCP 認証の例 (OAuth 2.0)
13. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 開発AIエージェント3つの課題 / 全てが薔薇色ではない • コンテキストサイズが足りない ◦ → 分割統治 ▪ 抽象的な課題や大きな課題を具体的で小さな課題に分割して解決する ▪ 例: TODOリスト作成、Roo code のブーメランタスク • 生成精度が悪い ◦ → 複数回トライ ▪ よく出来るまでプロンプトを微調整 • 生成速度が遅い ◦ → 並列化 ▪ 複数のセッションを並列して実行する ▪ Devin, Claude code での例をよく見かける モデルやH/W性能が上がってすべて解決する未来がくるかも？
14. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. テクニック: TODO リスト作成 • モデルのコンテキストサイズには上限がある • GitHub Copilot では上限に近づくとこれまでの会話を要約する機能がある • しかし要約でこれまでことを多く忘れてしまい、一貫した作業遂行が困難 • まず作業全体の計画を立て TODO リストを作成する • TODO リストに沿って1つずつ実行することで全体感を失わずに一連の作業が 可能に
15. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. テクニック: TODO リスト プロンプト例 --- mode: 'agent' --- タスクを遂行するための TODO リストを作成しま す。 AI がそれを見るだけで実行可能なように十分な情 報を含めます。 一方でコンテキストが大きくなりすぎないように、必 要な情報だけを含めます。 作成した TODO リストは、markdown形式で適切 なファイル名を付けて保存します。 --- mode: 'agent' --- TODOリストに従って1つだけステップを進めて、 TODO リストを更新してください。 一度に多くを進めすぎないように注意してください。 不明点があればユーザーに聴いてください。 create-todo.prompt.md next-step.prompt.md
16. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 人間とAIの協働 • 「まずAIにやらせてみよう」 というメンタルシフト（社員談） ◦ 腰が重くなりがちな仕事もAIに依頼するだけなら気軽に可能 ◦ 開始のハードルをAIで下げることで、人間の「やる気」や集中力を引き出 す • AI が仕事しやすい環境 ≒ 人間が仕事しやすい環境 を整える ◦ コンテキストは小さいほうが良い ◦ 早期フィードバックで inner loop を速くする • 作家性のない仕事 は率先してAIにリプレースしていくべし ◦ 人間は AI のマネージャー /導き手としての比重が増す ◦ 作家性のある仕事の重要性「〇〇さんにお願いしたい」
17. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. 今後やっていきたいこと • エラーログ to pull request ◦ 要求→要件→開発 の流れではある程度活用しているが、運用側面でももっ と活用したい • 全員がAIをつかいこなせる状態に ◦ 現状は興味の強いエンジニアにノウハウが集中 ◦ 勉強会などのボトムアップ施策 • 新しいAIツールのキャッチアップ ◦ 研究と早期投入
18. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. まとめ • FLINTERS では GitHub copilot を中心に AI 駆動開発を推進している • コーディング・コメント生成・コードレビューなどが適用例として挙げられる • 全てが薔薇色ではなく、コンテキストサイズ・速度・精度 が課題。モデルやH/W の向上によって解決する可能性がある。 • 人間のメンタル面や役割に徐々に変化 がみられる。AIと協働することで開発の 効率と質を高めることが肝心
19. CONFIDENTIAL ©FLINTERS, Inc. All Rights Reserved. ・ 募集職種 カジュアル面談実施中！ データエンジニア Webエンジニア ▪フルスタック開発 インフラ、データ、サーバーサイド、フロントエンドな ど様々な領域に挑戦することが可能 ▪裁量が大きい 開発チームでアーキテクチャ、技術選定が可能 新技術導入にも積極的に取り組む環境 ▪大規模データ デジタルマーケの数億レコードの 大規模データに携われる ▪データマネジメントのプロ データ処理基盤のインフラ構築、設計、開発、デー タの収集、格納、活用まで行う プロフェッショナルな環境