Vibe Codingの幻想を超えて-生成AIを現場で使えるようにするまでの泥臭い話.ai

Transcript

1. 1 Vibe Codingの幻想を超えて -生成AIを現場で 使えるようにするまでの泥臭い話 Developers Summit 2025 Summer
2. 2 今日伝えたいこと • メルカリの事例を参考に、AI活用を推進してほしい • 一人の力ではなく、チーム全体で進めることの重要性 • AIの活用自体がゴールではないが、探求することの価値
3. 3 • Software Engineer at 株式会社メルカリ ◦ フリマアプリ、メルカリのAndroid版の開発 ◦ AI Task Force • 趣味: 旅行、Vibe Coding • Devin Expert 自己紹介 メルカリとして皆が色々行なっていることを話します。 チームメルカリとしての試行錯誤の結果です
4. 4 • AIにやりたいことをお願いするだけ • コーディングは全部AIにお任せ！ • 開発体験としてたのしい！ Vibe Codingの魅力
5. 5 • 個人開発と企業開発の違い • システムの規模が大きい ◦ 複数Repositoryで構成されるシステム ◦ 短期的な生産性 <<< 継続的な開発 • 企業特有の制約と課題 ◦ 上場企業としての責務 ◦ 「人」の問題 Vibe Codingの現実の壁
6. 6 • Cursor ◦ エンジニア以外も活用している • Claude Code, Cline, 等々 • ChatGPT Enterprise, Gemini: 全社的な活用 • その他ツールの導入が... • 想像以上に活用が進んでいる現状 • AI in Japan に最新の情報が乗ってます ◦ https://github.com/fumiya-kume/ai-in-japan メルカリでの AI活用の現在地
7. 7 • 肯定的な人が多いが、慎重派も存在 • キャッチアップの時間を取りづらいメンバー • 幸いなことに、上長の全面バックアップ有り 一枚岩ではない現実
8. 8 • 大企業なので一人の影響力は限られる ◦ エンジニアだけでもたくさんいる • 情報流出リスク • セキュリティ・経済安全保障の課題 上場企業としての制約 外部サービスの導入には、 セキュリティチームのチェックが必要
9. 9 • 手軽で安全に使いたい • 社員間の知識ギャップ • LLMの関心度・温度感 課題点を整理 同僚に使い始めない理由を実際に聞きました！
10. 10 • 個人契約ではなく会社がまとめて契約 • LiteLLMによる社内プロキシサーバー ◦ https://engineering.mercari.com/blog/entry/20250625-acfc60bbea/ ◦ 会社が管理しつつ、LLM API Key を発行できる ▪ 監査ログ ◦ エンジニア視点では、安全に API叩ける ▪ 一人当たりの予算キャップを設定できる、超えたら上限上げてもらう • アカウント発行・管理の自動化 ◦ IT Service agent ▪ Cursor や ChatGPTのライセンスを発行してくれる ▪ Slack でリクエストを送って、ボタンクリックするだけ ◦ ツールを使い始めるハードルが極限まで下がる 技術的基盤の構築
11. 11 • 困っている人がいたらなるべく助けたい vs 自分には本業がある ◦ 最初はDMなどで質問に回答してた ◦ 情報が検索されず、その場限りの労力になりがち • サポート用社内コミュニティの作成 ◦ 社内にSlack Channelを作成 ◦ チーム内だけで情報交換してたのでは、限界がある ◦ 情報交換と助け合いの空気感づくり ◦ Cursor, Devin, Claude Code などのツールごとにチャンネルを作成 • 非エンジニアも気軽に質問できる環境 ◦ MCP server の設定方法は？ とか入門的質問が飛び交う 労力をかけないサポート体制の整備
12. 12 • 課題: メンバー間のAI活用知見ギャップ ◦ 「AI系の開発ツールの使い方がわからない」から使ってない人がそれなりにいた ◦ 内部勉強会 ▪ 社内の知見を共有 ▪ LT会スタイル ◦ 外部勉強会の自社会場での開催（ Cursor Meetup Tokyo、Devin Meetup Tokyo） ▪ 社外イベントだけど、社員が参加しやすい ▪ 他の会社の知見も知れるチャンス • Givers Gain / 情報は発信するところに集まる ▪ CTOとVPoEにDM/カレンダーに招待 • 世間のリアルな熱気を伝えるには来てもらうしかない • 懇親会費用の予算への Approve貰いやすい(かも) 学習機会の創出
13. 13 • 課題: メンバー間のAI活用知見ギャップ • 超初心者向けハンズオンの実施 ◦ そもそも、GitHubやVisual Studio Code の使い方がわからない人がいた ▪ 今では、Cursor などを活用して活用している状態 ◦ 教材に沿って操作すれば、全体の雰囲気を掴める ▪ コードの説明 ▪ バグの修正 ▪ 独自ルールの追加 ▪ テストを実装してもらう ▪ フロントエンド・バックエンドの実装チケット ◦ LLM関連エコシステム全体のキャッチアップのサポート • Android Engineer syncでの共有 ◦ 一方的に、最近のLLM動向を共有 ◦ 興味ない人でも、一定程度基礎知識はついている状態に ◦ 2025年4月ぐらいからほぼ全員 AIを使ってモバイルアプリを開発してる 学習機会の創出 (2)
14. 14 • AI Task Force ◦ 7月から活動している ▪ 始まる前からやってたことが本業になった形 ◦ エンジニアがEnablerとして開発組織だけではなく、全社的にアサインされる ◦ エンジニアだけが活用すればいいのではなく、メルカリ全体での動き・話である。 ◦ 既存プロセスを明文化して、 AIが適用できそうな所を見つけていく ▪ エンジニアって意外に暗黙知多くないですか？ ▪ 戦術ではなく戦略的な改善をしていきたい • 目標：メルカリをAI Nativeな会社にすること ◦ VPやCTOなどからは、単なるツールの導入だけではなく Go Bold な成果が必要 ◦ AI Task Force としての活動が終わっても継続的に AIに適応できる環境づくりも求められてい る 組織的推進体制 https://careers.mercari.com/mercan/articles/53732/
15. 15 • MoM/EM/TL レイヤー全体へ個別インタビューした • エンジニアは自発的にAI活用を行なっている ◦ ベストプラクティスが何か不安なまま進めている ◦ 知見の水平共有をいい感じに解決したい • チーム、ドメイン、リポジトリを跨いだ情報共有・取得 ◦ ソースコード(実装)、仕様、背景情報、開発スケジュール等々 ◦ 情報の要約というAIが得意そうなドメインではある ▪ 全部をサポートする理想的なソリューションは見つかっていない ▪ Devin Search はソースコードの情報取得には強い ▪ Google Agentspaceはドキュメントの検索には強い ◦ 人間の情報処理能力が先に限界を迎える可能性も ...? • 個別最適化ではなく、劇的な改善をしたい ◦ 解決策が見つかったら、どこかのカンファレンスで話します。 エンジニア組織における AI活用の問題点 (解決中)
16. 16 • Be a Pro ◦ 技術を駆使して、AIを活用しやすい環境作るの大事 • All For One ◦ 一人で何かするのではなく、隣の席に座った人にも手伝ってもらう ◦ AI活用知見のインフルエンス連鎖は思っている以上に大事 • Go Bold ◦ どうせやるなら、盛大にやり切る やっていき力大事💪 • Move Fast ◦ AIの進化は早い、フットワーク軽く最新技術をキャッチアップするの大事 ◦ 発表で極力ツール名を出さなかったのは、ベストプラクティスは変化し続ける 学びと示唆
17. 17 • https://aiau.connpass.com/event/357271/ • Devin に関するMeetup ◦ Cognition(Devinの開発元 )の共同創業者が Keynoteします ◦ 業務でDevinをどのように活用できるのか学べる設計の Meetup ◦ オフラインはすでに補欠が 100人程度 (250人枠) ◦ オンライン or メディア枠で来てください！ 宣伝: Devin Meetup Tokyo
18. 18 まとめ ご静聴ありがとうございます メルカリにいる皆の成果の発表でした