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GitHub Galaxy 生成AIがもたらす 変革 長瀬慶重 専務執行役員(技術担当) 小塚健太 Developer Productivity室 黒崎 優太 AI事業本部

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サイバーエージェントの生成AIへの取り組み

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サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期

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サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期

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人材育成プログラム「生成AI徹底理解リスキリング」

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第1弾 全社員向け「生成AI徹底理解 for EveryOne」

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第2弾 エンジニア向け「生成AI徹底理解 for Developers」 第1期 152名が卒業 ・e-Learning(12h) ・Challenge Camp(8h)

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サイバーエージェントの生成AIへの取り組み 2023年9月 生成AI徹底活用コンテスト 会社のメッセージ アイデアの創出 実行・推進 2023年10月 AIオペレーション室 リテラシー向上 専門人材の育成 2023年11月 生成AIリスキリング 2023年4月 GitHub Copilot導入促進開始 2023年4月 生成AI利用ガイドライン策定 生成AI活用 開始初期

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GitHub Copilotの取り組み

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2023年4月 GitHub Copilotの全社導入を決定

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2023年6月 DP室に導入促進のミッションを設定

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GitHub Copilot アカウント数 2023年9月 800突破

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2023年10月 技術担当役員のMBOに生産性改善目標を設定 FY24 エンジニアの生産性10%改善

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2023年10月 指標設計を見直す KPI:導入率→アクティブ率

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1,000超え 7月 9月 10月 11月 2023年11月 アカウント数が1,000を突破 Active User 国内No.1

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コーディングに費やす時間を どれくらい節約できたと感じますか?

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導入から1年足らずで エンジニアの生産性が 10% 改善

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2024年4月 CyberAgent AWARDで表彰

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今後の展望

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中期目標 FY26 エンジニアの生産性30%改善

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予想される未来 ・AIが開発業務の30%〜50%を補完 ・下流工程ほどその恩恵を受ける 要件定義 基本設計 詳細設計 コーディング テスト リリース・検証

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3年後、5営業日かかる機能改善を 1営業日でリリースする状態を目指す

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中間成果物をいかに構造化できるか? 要件定義 基本設計 詳細設計 コーディング テスト リリース後検証 PRD コード 検証設計 モックアップ テストコード システム構成図 仕様・設計 (API、DB etc) テスト項目書 Product Manager UI Designer Engineer 画面一覧・遷移

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AIの発展を会社の競争力につなげる     すべての職種でAIを手段として駆使する技術力     空いた時間を新たな価値創出につなげる機会 2     コラボレーション・挑戦する組織文化の更なる推進 3 1

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評価制度は「会社のメッセージ」 ハードスキル ① エンジニアとしての基礎力 ② AI・機械学習の基礎力 ③ システムアーキテクチャー ④ データアーキテクチャー ⑤ セキュリティ ソフトスキル ① 問題解決能力 ② 変化対応力(適応力) ③ チームワーク・協調性 ④ 高いコミュニケーション能力 ⑤ リーダーシップ 本質的なソフトスキルが求められる時代へ

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GitHub Copilot 全社導入まで

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個人で GitHub Copilotを 触っている社員を発見 2022年 12月ごろ 社内チャットで感想を聞いてみる

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複数部署で試験運用を 開始 2023年 3月ごろ 生成AIツールの波が来ていると確信 全社方針を決める前に試験運用して 知見を集める

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セキュリティ面の リスクは大丈夫? 出力結果の責任は? 情報漏えいリスクは? 使っていい事業は?

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縛り過ぎないが、 最低限は担保する ルールづくり 2023年 3月ごろ 有志メンバ + セキュリティ + 法務 + 役員で議論 各部署から協力者を募る

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体を守るために免疫は大切だが、 免疫が強すぎるのも逆効果 プロダクトにとっての メリットを重視 組織力を生かした予防活動

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生成AIの利用ガイドラインを策定

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利用申請フローをGitHub Issueで構築

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2023年 4月に全社導入開始🚀

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知見共有で 活用推進🚀 導入可能になったので活用を推進していく

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大きめな コードブロックの生成

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ヒントとなるコードの 例示

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「Copilotが居れば エンジニアはいらなくなる?」

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“ 優秀な副操縦士には 優秀な機長が必要とされるでしょう

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Developer Productivity室で サイバーエージェントグループの 開発生産性を向上させていく

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GitHub Copilot 国内トップの活用を 目指した取り組み

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Developer Productivity室 Vision 開発者と事業がスケールし続けるための 高い生産性と品質を生み出す原動力になる

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Developer Productivity室 社内プラットフォームの開発

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Developer Productivity室 four keysとGoogleが公開している『DevOpsの能力』をベースに、 独自のケイパビリティ評価指標を作成 開発生産性可視化、改善の相談窓口 Four Keys DevOpsの能力 半年に1度計測 Ver.2ではGitHub Copilotなどの 生成AIの活用度などを追加

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Developer Productivity室 「プラクティス」を提供する 生産性を高められるのであれば社内基盤の開発に固執せず、既存ツールを検証・導入する

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GitHub Copilotの全社導入推進

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現状を正確に把握して、目標を明確にする データを整理して、導入率の定義を考える 現実的かつ正確な目標を定義する 1. どの組織がGitHub Copilotを導入すべきか 2. 誰がGitHub Copilotを利用すべきか 3. どこを目指すか データの可視化を整備する 2023年7月、Copilot for BusinessのAPIがベータ版でリリース 細かい導入率の可視化が可能に 各組織が現状を把握できるようにする

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導入率を定義する 全Organization 計測対象 有効 計測対象外 - プロジェクトの事情でそもそも導 入できない - アーカイブ目的 - 開発停止 - etc. 無効 Organization

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導入率を定義する 全アカウント 計測対象 (直近30日間で対象Organizationにコミットしているエンジニア ) Copilot有効 アクティブ (2週間以内に利用) 非アクティブ (2週間以内に非利用) 使ったことがあ る Copilot無効 使ったことが ない 計測対象外 - ボット - 社員じゃない - プロジェクトの事情 でそもそも導入でき ない - 社員だが、ビジネス 職でコードを書いて いない人 - etc. アカウント

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導入率データの可視化 Organizationの有効化率 Organization毎のアカウント導入率

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導入の障壁を特定する 利用していない人にアンケートを配布 利用していない理由 1位 使い方がわからない 2位 忙しくて試す時間がない

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導入促進のアクション - 社内ブログで導入方法・使い方・実際に使っているエンジニアのインタビューを掲載 - GitHub社を招待して、社内勉強会を開催(260名以上参加) - GitHub x サイバーエージェント共催で外部イベントを開催

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導入促進のアクション 各CTO・開発責任者・リーダーに直接連絡 組織内で導入を促してもらう 導入率を横並びにして、比較できるようにし た

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やらなかったこと 未利用者にSlack DM これは相談してやめた (魔女狩りはしない)

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次のアクション さらなる利用率の向上 継続的に利用率を追っていき、事業競争力につな げる。 テレメトリーデータの可視化と活用 導入率に加えて、テレメトリーデータを活用。社内の 定性的なアンケートやFourKeys、その他生産性指 標との関連を追っていき、会社全体の開発生産性 向上の定量的な根拠とする。 継続的なキャッチアップと全社への展開 GitHub Copilot Workspaceの導入検証など、生 成AIツールの検証や社内のモデルケースの横展開 を素早く行う。

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Thank you