PRから改善していくAI開発 / Beyond-the-Backend-Link-and-Motivation

リンクアンドモチベーション登壇資料（2025/07/25）

PRから改善していくAI開発
Developer Productivityユニット
プラットフォーム推進グループ
大塚 友章

#beyond_the_backend #リンモチ

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【イベント情報】
■イベントページ
https://penetrator.connpass.com/event/361048/

【株式会社リンクアンドモチベーション】
■お問合せ先
　engineer_pr@lmi.ne.jp
■テックブログ
　https://link-and-motivation.hatenablog.com/
■開発組織の公式X
　https://x.com/LinkandM_dev
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Transcript

1. © Link and Motivation Group PRから改善していく AI開発 リンクアンドモチベーション Developer Productivityユニット プラットフォーム推進グループ 大塚 友章
2. © Link and Motivation Group 2
 はじめに
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 © Link and Motivation Group 大塚 友章 株式会社リンクアンドモチベーション Developer Productivityユニット プラットフォーム推進グループ • 2016年：（株）TKCに新卒入社 ◦ 電子取引/インボイスのサービス開発を担当 • 2022年：（株）リンクアンドモチベーションに中途入社 ◦ モチベーションクラウドシリーズの認証と組織管理をする マイクロサービスの開発を担当 ◦ 直近はチームへのAI開発の導入も担当 
 
 
 自己紹介
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 © Link and Motivation 創業年月日｜2000 年4月7日 
 
 上場市場　｜東京証券取引所 プライム市場 
 
 従業員数 ｜約1,500名 (グループ全体)
 
 売上　　　｜374億 (グループ全体) ※2024年12月期　
 
 事業内容 ｜組織改善を支援する『モチベーションクラウド』を提供 
 株式会社リンクアンドモチベーション 会社紹介
5. © Link and Motivation Group 5
 今日お話したいこと
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 © Link and Motivation Group AI開発を導入して満足してない？ 👉AIを導入して終わり。その後のチーム状況がわからない 👉一部の少数メンバーだけがAIを使いこなせている
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 © Link and Motivation Group AI開発を導入して満足してない？ 👉AIを導入して終わり。その後のチーム状況がわからない 👉一部の少数メンバーだけがAIを使いこなせている 満足していた😢
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 © Link and Motivation Group 背景 弊社では既存プロダクトの60%以上の実装をAIのコード生成に よって行うことを目標にしている。
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 © Link and Motivation Group 開発体制/ツール まずは自分のチームでAI導入！ということで内情を紹介！ - 開発メンバー（計９名） - 社員：５名 - パートナー社員：４名 - AI開発ツールの利用状況 - Claude Code：1名 - Cursor：８名 - ※現時点では開発者全員にライセンス付与しているため Cursorの利用者が大半 - FW - Ruby on Rails
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 © Link and Motivation Group AI導入前のチームの状態 - ほとんどのメンバーがAIの活用はcopilotやCursorのコード 補完のみ - Chat, Agentなど、AIがメインでコード生成するような機能 はほぼ使えていないし、使い方もまちまち
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 © Link and Motivation Group 普及率を上げるためにいくつかの対策を行う！ 2ヶ月の間、週1でAI開発に関する勉強会を開催 - Agent機能の使い方 - Rulesファイルの仕組み - MCPの使い方 - バイブコーディングハンズオン
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 © Link and Motivation Group 普及率を上げるためにいくつかの対策を行う！ Cursorを使いやすいようにRules, MCPの環境を整える - あらかじめ必要なRulesファイルやドメインモデルをコミッ ト - マストで必要になるようなMCPサーバーの環境を作って、誰 でも使えるように整備
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 © Link and Motivation Group 個人的に導入完了した！！が乏しい結果に、、、 個人の感覚： - AI開発に必要な土台の整備はできた🔥 - みんなAI使って開発できるっしょ🔥 メンバーにヒアリングした結果： - AIによるコード生成の精度が低く利用率は10%程度であるこ とが判明😢
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 © Link and Motivation Group 再度対策をしようとしたが、 そもそも何が効果的なのか わからなくなってきた😢
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 © Link and Motivation Group 導入直後の状況 - そもそもAIの導入をしてチームは変化したのかがわからない 
 - 自分が有効だと思うことをベースに対策 しているため、自分だけが 使いやすい環境になっていた
 - 自分は使いやすかったためメンバーからのFBの解像度 が粗い

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 © Link and Motivation Group AIを過信し、計測/対策の基本が 疎かになってしまった😢
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 © Link and Motivation Group AI開発を導入して満足してない？ 👉AIを導入して終わり。その後のチーム状況がわからない 👉一部の少数メンバーだけがAIを使いこなせている AI開発における問題を明確にしながら PDCAを回したい！
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 © Link and Motivation Group CheckとActionが決まっていない！ ✅ Plan - AIの利用率60%！ ✅ Do - AIを使ってコーディング ❌ Check - 決まっていない😭 ❌ Action - 決まっていない😭
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 © Link and Motivation Group CheckとActionが決まっていない！ ✅ Plan - AIの利用率60%！ ✅ Do - AIを使ってコーディング ❌ Check - 決まっていない😭 ❌ Action - 決まっていない😭 PDCAの仕組みを整え、 AI開発を浸透させよう！
20. © Link and Motivation Group 20
 AI開発をチームに導入するための PDCAを回してみた！
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 © Link and Motivation Group 決まっていなかった CheckとActionを決める！ ✅ Plan - AIの利用率60%！ ✅ Do - AIを使ってコーディング ❌ Check - 決まっていない😭 ❌ Action - 決まっていない😭
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 © Link and Motivation Group 決まっていなかった CheckとActionを決める！ ✅ Plan - AIの利用率60%！ ✅ Do - AIを使ってコーディング ✅ Check - PRからAI利用状況を集計する！ ✅ Action - 集計結果からActionを決定する！
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! PRから「AI利用度合い」✖「変更内容」を取得して原因を分析/ 改善したい！
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! PR作成 PRレビュー AI利用度合い をラベル付け PRマージ 変更内容を ラベル付け 定期的にPR を集計 PRにAIの利用に関するラベルを付与する運用を開始！
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! PR作成 PRレビュー AI利用度合い をラベル付け PRマージ 変更内容を ラベル付け 定期的にPR を集計 実装者が作成したPRのAI利用度合いを選択してラベル付与 ai AIによって100%のコードを生成 ai-assisted AIによって80%以上のコードを生成 tried-ai AIを試してみたが、結果的にかなりの手作業が発生した no-ai AIを使う必要がなかった
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! PR作成 PRレビュー AI利用度合い をラベル付け PRマージ 変更内容を ラベル付け 定期的にPR を集計 Github Actionsで変更内容に応じて自動でラベル付け impl:xxx どのディレクトリのファイルを修正したか（ex: models, services） change:xxx ファイルに対して追加/更新/削除の何を行ったか complexity:xxx どのくらいの数のファイルを修正したか
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! PR作成 PRレビュー AI利用度合い をラベル付け PRマージ 変更内容を ラベル付け 定期的にPR を集計 「AI利用度合い」✖「変更内容」のラベルを集計！ AIを使ったが、かなりの手作業が生じたラベル「tried-ai」が 付与されたPRを中心に分析する！
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! 実際に「変更内容」のラベルごとに集計して見た結果！ ファイル操作系の機能がある ディレクトリでAIの利用率が低下...
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 © Link and Motivation Group Check! PRからAIの利用状況を取得する ! 実際に「変更内容」のラベルごとに集計して見た結果！ ファイル操作系の機能がある ディレクトリでAIの利用率が低下... ラベルの傾向から課題も見えてきた！
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 © Link and Motivation Group 実際にあった課題① PRの変更ファイル数が多くなると手作業も多くなる - PRが膨らんだ後に、AIに手直しをさせようとしても局所的な 対応しかしない - MCPでPRの内容を読み込ませたいが、トークンを超過してAI に情報を渡せない ファイル数制限する Github Actions入れたよ！
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 © Link and Motivation Group 実際にあった課題② デッドコードが多い箇所は AIコード生成のノイズになっていた - AIがデッドコードやすでに使われていないテーブルを考慮し たコードを出力してしまう デッドコード/使われていないテーブル 消したよ！
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 © Link and Motivation Group 実際にあった課題③ 特定のドメインモデルの処理や機能で手作業が多い - 複雑なドメインが使われている箇所で毎回ドメイン知識を与 えるのが難しい docs/に足りていなかった ドメインモデルのmarkdown コミットしたよ！ ルールもコミットしたよ！
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 © Link and Motivation Group 計測から課題が明確になることで アクションも結果も明確に！！ 数値ベースの改善なのでチームに 説明もしやすい！！
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 © Link and Motivation Group 運用したチームの成果 計測 ✖ 改善アクションを繰り返すことで チームでのAIの利用率が週ごとに着実に増えてきた🎉
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 さいごに
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 © Link and Motivation Group PRから実態を把握するで チームへAI開発を浸透させるための Check, Actionに！
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 © Link and Motivation Group お知らせ • エンジニアリングマネージャー • テックリード • サーバーサイドエンジニア • フロントエンドエンジニア • SRE • データエンジニア • CRM • プロダクトマネージャー • プロダクトデザイナー 技術広報の公式Xで、定期的に発信しています。 ぜひフォローをお願いします！ 全職種、積極採用中です！
38. 技術スタック