生成AIを開発組織にインストールするために: REALITYにおけるガバナンス・技術・文化へのアプローチ

GREE Tech Conference 2025で発表された資料です。
https://techcon.gree.jp/2025/session/TrackA-1

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1. 生成AIを開発組織に インストールするために: REALITYにおける ガバナンス・技術・文化へのアプローチ REALITY株式会社 Engineering部長 増住 啓吾
2. 増住 啓吾 / Keigo Masuzumi 2017年にGlossom株式会社（現：グリーエックス 株式会社）へ入社。2019年にグリーグループの社 内公募でREALITYへジョインし、ライブ配信・ビ デオ通話のリアルタイム通信基盤の構築などを経 て、現在は技術責任者を務めている。 REALITY株式会社 Engineering部長 2
3. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 3
4. REALITYについて 4
5. 5 自分好みのアバターで ライブ配信 • 2018年8月リリースの バーチャルライブ配信アプリ • 今年の8月で7周年を 迎えました🎉
10. 主な技術領域とキーワード • Server ◦ Golang, Node.js • Android ◦ Kotlin, Java • iOS ◦ Swift, Objective-c • Unity ◦ C# • Web Frontend ◦ TypeScript • Infra ◦ Google Cloud, k8s 10
11. REALITYにおけるAI Agent活用 • Coding Agent ◦ 2025年3月から本格導入 ◦ 全エンジニアに解放 ▪ Claude Code ▪ Cline ▪ GitHub Copilot ▪ Junie • Agentic Workflow ◦ コードレビュー・分析等で導入 ▪ Claude Code ▪ Gemini CLI 11
12. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 12
13. 直面した3つの課題 13
14. 現状のおさらい • リリースから7年超 • 活発な機能追加 • 海外展開 • 技術領域の多様さ 14
15. 直面した3つの課題 1. セキュリティ・コストのガバナンス ◦ 何をリスクと捉えるべきか、どう評価するか 2. 多様な技術領域への導入 ◦ 技術領域ごとの特性と制約 3. 自律的活用の文化 ◦ ツールを提供しただけでは継続的に使われない 15
16. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 16
17. 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス 17
18. リスクの例 • セキュリティ ◦ 想定外の処理の実行 ◦ 機密情報が学習に利用される ◦ 管理外のユースケース ◦ etc • コスト ◦ 過剰なコストの発生 ◦ 使われていないサービスへの費用発生 ◦ etc 18
19. リスクがボトルネックになってはいけない 19
20. モデルへのアクセスで ガバナンスを効かせる 20
21. モデルへのアクセスでガバナンスを効かせる • Google Cloud -> Vertex AI ◦ モデルアクセスをGoogle Cloud Project経由で一元管理 ▪ アクセス権限管理 ▪ モデルのオプトイン ▪ 利用可能モデルの管理 ▪ 利用状況のモニタリング ▪ 監査ログ ▪ 従量課金 ◦ 利用環境の柔軟性 ▪ 複数の環境（エディタ等）への導入が容易 21
22. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 22
23. 課題2: 多様な技術領域への導入 23
24. 現状のおさらい • Server ◦ Golang, Node.js • Android ◦ Kotlin, Java • iOS ◦ Swift, Objective-c • Unity ◦ C# • Web Frontend ◦ TypeScript • Infra ◦ Google Cloud, k8s 24
25. 技術領域ごとの特性と制約 • 特性と制約 ◦ Server ◦ Unity ◦ iOS ◦ Android • 導入アプローチの多様性 ◦ すべて同じツールで統一 vs 領域ごとに最適化 • 横展開の難しさ ◦ 領域間での知見共有の障壁 25
26. 利用環境の柔軟性を最大限に担保する 26
27. 再掲: モデルへのアクセスでガバナンスを効かせる • Google Cloud -> Vertex AI ◦ モデルアクセスをGoogle Cloud Project経由で一元管理 ▪ アクセス権限管理 ▪ モデルのオプトイン ▪ 利用可能モデルの管理 ▪ 利用状況のモニタリング ▪ 監査ログ ▪ 従量課金 ◦ 利用環境の柔軟性 ▪ 複数の環境（エディタ等）の導入 27
28. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 28
29. 課題3: 自律的活用の文化 29
30. 自律的活用の文化 • 心理的障壁 ◦ どこまで使っていいか ◦ 効果に懐疑的 • 組織的取り組みの必要性 ◦ Vibe Codingイベント ◦ 社内Sandbox環境の整備 30
31. 自律的活用の文化 • 心理的障壁 ◦ どこまで使っていいか ◦ 効果に懐疑的 • 組織的取り組みの必要性 ◦ Vibe Codingイベント ◦ 社内Sandbox環境の整備 31
32. 自律的活用の文化 • 心理的障壁 ◦ どこまで使っていいか ◦ 効果への懐疑 • 組織的取り組みの必要性 ◦ Vibe Codingイベント ◦ 社内Sandbox環境の整備 32
33. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 33
34. 成果 34
35. 成果 • 開発生産性への影響 ◦ フィットする領域とそうでない領域 ◦ パッチサイズが小さいほど効果的 • 定性的な成果 ◦ エンジニアの働き方の変化 ◦ 組織全体への波及効果 35
36. 成果 • 開発生産性への影響 ◦ フィットする領域とそうでない領域 ◦ パッチサイズが小さいほど効果的 • 定性的な成果 ◦ エンジニアの働き方の変化 ◦ 組織全体への波及効果 36
37. アジェンダ • REALITYについて • 直面した3つの課題 • 課題1: セキュリティ・コストのガバナンス • 課題2: 多様な技術領域への導入 • 課題3: 自律的活用の文化 • 成果 • まとめ 37
38. まとめ 38
39. まとめ • ガバナンスは「守り」ではなく「攻めの基盤」 • 技術は「一律」ではなく「多様性」を前提に • 文化は「待つ」のではなく「作る」もの 39
40. ご清聴ありがとうございました 40