KGDC_13_Amazon Q Developerで挑む！ 13事例から見えたAX組織変革の最前線_公開情報

Event: KGDC Tech Conference #13「AI駆動開発」

Event Date: 2026/04/15

Event URL
https://kgdc.connpass.com/event/383121/

Transcript

1. KGDC (KDDI Group Developer Community) Tech Conference #13 テーマ「AI 駆動開発」 Amazon Q Developerで挑む！ 13事例から⾒えたAX組織変⾰の最前線 au コマース&ライフ株式会社 サービス開発本部 IT戦略部 1
2.   2 ⾃⼰紹介 & 組織紹介 • 予測と計画⽴て • 仕組み化やルール作りと、⾃動化 • チームで⼀緒にやること全般 • 超速でSlack返すこと（最近は返せていない） 2011年：楽天⼊社、RMS（Wow! managerみたいな機能）のバックエンドEng担当 2019年：auCL⼊社、PDM(企画職)で決済、購⼊周りの担当 2020年：PDM(企画職)でWow! manager、システム、API担当 2021年：PDM(企画職)で戦略案件+購⼊+決済周りの企画GL KDDIさん、ブックリスタさんとコラボ！ 2022年：フロント開発GL+イベキャンGL 2023年：プロダクト開発部副部⻑（兼、アジリティ開発推進GL）KAGさんとコラボ！ 2024年：プロダクト開発部副部⻑（兼、フロント開発GL） 2025年：プロダクト開発部副部⻑（兼、バックエンド開発GL）SSさんとコラボ！ 2026年：IT戦略部副部⻑（兼、AX推進GL） 経 歴  auコマース＆ライフ株式会社 （ECの会社です。Amazon、楽天のようなサービスなイメージ） 遷移 登録 2 菊川 道⼀ (きくがわ みちかず) IT戦略部副部⻑‧AX推進グループGL 得意なこと 組織紹介 出⾝：静岡県 現在：世⽥⾕区
3.  なぜ「Amazon Q Developer」を選択したのか？ 3 IDE AWS Cloud AWSエコシステムと の親和性 圧倒的なセキュア環境 ⼀気通貫の体験
4.  パートナー会社との共創‧挑戦！ ‧富⼠ソフト(FSI)さま、野村総合研究所(NRI[KDI])さま、Arise Analyticsさまといった主要パートナーさまと共創 ‧FY25 上期に、auコマース＆ライフ社としてGoogle Geminiを全従業員と協⼒会社様に⼀⻫付与！ ‧FY25 下期に、エンジニアメンバー100名超に、Amazon Q Developerのアカウントを⼀⻫付与し挑戦 ‧AWSさまより、Amazon Q Developerの活⽤事例についてのフィードバック デザ イン エンジニ アリング QM‧ テスト ディレク ション Controability Goal Close Communication Raitionaly PM/PMO 開発組織内で ⼀気通貫 Confiden tial ‧会社全体で、AI化を後押し！ ‧最初は「⾃由に使ってみてTry & Errorを促進！」 4 Confiden tial Confiden tial
5.  Amazon Q Developer 13の活⽤事例、⼀挙公開！ 1. 購⼊フロー(BEP)の処理解析 2. エンジニア向けコードレビュー‧技術選定⽀援 3. 既存コンポーネントのテストコード補完‧解析⽀援 4. 設計時の既存仕様、ならびに、影響調査解析 5. Android Studio 統合環境における実装‧改修および Compose 刷新⽀援 6. Kiro＋MCPを活⽤したメンテナンスフリーなE2Eテスト⾃動化 7. LP開発における活⽤事例 8. Amazon Qによるコード⽣成ルール化、コード⾃動⽣成およびJUnit作成⾃動化 9. ソース解析エージェントによる⾒積精度向上と調査⼯数削減 10. インフラ運⽤効率化‧アーキテクチャ設計におけるマルチAI活⽤と⼼理的⽀援 11. 障害ナレッジのルール化による「再発防⽌型」AIコードレビュー 12. Rubyデバッグや調査の⾼速化と設計書Git管理へのパラダイムシフト 13. AI協調による設計書作成とGit issue連携によるインフラ構築の⾼度化 要求定義 要件定義 基本設計 詳細設計 コーディング ※システム開発V字モデルにおける活⽤箇所 5 コードレビュー 単体テスト 結合テスト システムテスト(QA) 受け⼊れテスト 1 4 9 12 13 6 3 10 5 7 2 8 11 6 6
6.   6 事例PickUp(1)：開発スピード向上のための処理解析 • サービス‧システムに関するまとまった仕様書が無く、毎回PJ発⾜時に影響調査が必要だったため、全体が分かる 詳細設計書をAIで解析することで、ホワイトボックス化、将来的な案件の調査や開発コストの削減を狙った • Amazon Q Developerを活⽤し、ソースコードを AIが解析し、詳細設計書を出⼒する活動を実施 • 冪等性（Idempotency）の⽋如への解決アプローチ。AIハルシネーション対策として出⼒粒度を分割 • 段階ごとに「⼈間が中間成果物を承認して次へ進む」というプロセスで、出⼒のブレを抑制 苦労したポイント 現状の課題‧AIで実現したい⽬標 本エージェント / ⽣成AIの役割 べきとうせい
7.   7 事例PickUp(2)：インフラ構築の⾼度化 • IaC（Infrastructure as Code）= インフラをコードで定義‧管理し、AWS CDKやansibleでインフラ構築を⾏っている • GitHub IssueをAIの「⻑期記憶」として活⽤することでコンテキスト上限を克服。⼀時トークンを活⽤した安全な CLI連携により、VS Code上で「タスク(issue)作成更新‧調査‧設計‧実装」が完結するインフラ構築を実現。 例）CDKでEC2サーバを作成するサンプルコード 課題 ⽬標 現状調査に数時間かかる IaC(CDK)コード解析+AWS CLI連携で現状 調査＋ドキュメント即時出⼒ 新アーキ検討時のAWS仕様調査が⼿間 AWS Docs MCPで最新仕様キャッチ IaC(CDK)コーディングの属⼈化 AIがコード⽣成＋レビュー。誰でも可へ ⽣成AIコンテキストで上限突破 Github Issue⻑期記憶で改善へ ⼯夫したポイント 現状の課題‧AIで実現したい⽬標 本エージェント / ⽣成AIの役割
8.   8 Amazon Q Developer 活⽤事例共有会の⼒ 組織を覚醒させた「 Amazon Q Developer 活⽤事例共有会 」の⼒ ※ 共有会の様⼦ 現場の「これができた！」を横展開する仕組みが最⼤の成功要因
9.   9 ⾒えてきた「⽣産性アップの兆し」 開発の実作業における、開発リードタイムの劇的な短縮と⽣産性の向上が⾒込まれます 先⾏取り組み事例数 事例 進⾏中! 開発スピード加速 倍 向上⾒込 開発⼯程 価値創造箇所 13 1.2 開発⼯数削減 時 間 開発⼯程の10〜20%減 16 32 〜 開発(全体の30%)の⽉間⼯数削減(⼈) ※改善イメージ
10.   10 AX（AI変⾰）へのロードマップ STEP 1: 知⾒のテンプレート化 .amazonq/rules 等の 「秘伝のタレ」を全社標準化し、 全チームへ配布することでベース ラインを底上げ。 STEP 2: ナレッジシェアの仕組み STEP 3: アーキテクチャの標準化 個別最適から「組織の⾯」での強化へ AWS 連携による事例共有会を 定期開催。プロジェクト間の活⽤ レベルの差を埋め、ボトムアップ を加速。 AI が書きやすい（＝⼈間も読みや すい）コード規約を導⼊。2028 年度末までに AI 組み込みを⼀定 完了。
11.   11 auCL社として期待していること：パラダイムシフト 従来(Legacy) AX時代(New Era)    AIの役割 ⼈間 ＝「作業」と 「創造」の両⽅を担う AI = 「作業」を担当   ⼈間の役割 エンジニア＝「創造」に専念 単なる「コスト削減」ではなく、「エンジニアが輝くための投資」
12.   12 まとめ 成功を⽀える3つの柱は、以下です。 1：適切な選定 セキュアで AWS親和性の ⾼いツール導⼊ 2：熱量の共有 成功体験を 循環させる 組織的仕組み 3：プロとの共創 外部の知⾒を 活⽤した 推進⼒の最⼤化
13.   13 Special Thanks このたびは貴重な講演の場をご提供いただき ありがとうございました 本プロジェクトにご協⼒いただきました皆さまに、厚く御礼申し上げます   ‧アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 さま   ‧Arise Analytics 株式会社 さま   ‧株式会社SHIFT さま   ‧ＫＤＩ株式会社 さま   ‧富⼠ソフト株式会社 さま          （五⼗⾳順）
14.   https://kgdc.connpass.com/event/383121/ 14 【Appendix】イベントリンク