楽楽明細開発部 | 組織的なAI駆動開発の推進 / Promoting organizational AI-driven development

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

”2つのチームと3つの役割 ” ２つのチームの課⻑職を兼務し組織横断の３つの役割 ● 楽楽電⼦保存のチームのマネージャー ● AIエージェント開発チームのマネージャー＋PdM ● 所属部署のAI駆動開発の推進者 2 登壇者紹介⽯⽥浩章楽楽明細開発部開発2課課⻑楽楽精算事業部 AIエージェント開発課課⻑ 2024年10⽉株式会社ラクスにジョインこの推進プロジェクトについてお話します♪

Slide 3

Slide 3 text

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

© RAKUS Co., Ltd. 会社情報会社名株式会社ラクス設立 2000年11月1日従業員数連結：3,086名単体：1,907名(2025年3月31日時点) 上場証券取引所東京証券取引所　プライム市場 (コード：3923) クラウド事業・ IT人材事業事業内容代表取締役中村崇則グループ会社株式会社ラクスライトクラウド株式会社ラクスパートナーズ株式会社ラクスみらい RAKUS Vietnam Co., Ltd.

Slide 6

Slide 6 text

© RAKUS Co., Ltd. 沿革・業績推移 206億円 153億円 116億円 87億円 64億円 49億円 2016 2017 2018 2019 2020 2021 マザーズ上場東証1部上場プライム市場 2000 設立・・・ 2022 274億円 2015 2023 41億円 2024 2025 2025年3月期　売上４89億円　（前期比 +２７%）　営業利益 101億円　(前期比+83%) Rule of 40 （年成長率+営業利益率が40%を超えているか） └ 48% (年成長率 27% + 営業利益率 21%) 384億円 489億円

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

8 楽楽明細開発部とは？楽楽明細‧楽楽電⼦保存‧楽楽債権管理の開発を⾏うエンジニア組織ですバックエンドエンジニアが商材ごとに１課‧２課‧３課に割当フロントエンドエンジニアは職種ごとに１チームを形成＼２０２５年リリース／＼２０13年リリース／＼２０23年リリース／ 20名のBEエンジニア 6名のBEエンジニア 6名のBEエンジニア 2名のFEエンジニア 2名のFEエンジニア 1名のFEエンジニア

Slide 9

Slide 9 text

Slide 10

Slide 10 text

● セキュリティ‧コスト⾯で検証はされていたものの、実際のソースコードを⽤いた本格導⼊はまだ進まず ● 当時、利⽤されていたツール ‧コード補完（Github copilot） ‧コード⽣成（Devin） ● 『業務外でもAIを率先して使っている⼈』、『全く触れてこない⼈』が混在した状況 ● 社内では、AIツールや利⽤⽅法の情報共有はなされるものの、組織的な導⼊は少なかっため、活⽤格差が拡⼤ ● 部内では３つのサービスがあり、それぞれ技術設計‧開発プロセス‧体制が異なる ● チームごとにも、AIツールの知⾒や利⽤姿勢も異なる ● 部内のAI活⽤の⽅向性が周知しておらず、個⼈が有償ツールを使ってみたいと思っても、判断できなかった進まないAI導⼊ 10 発⾜に⾄った経緯 | 4⽉時点での部の課題組織的な戦略や⽅向性の⽋如 AI利⽤の属⼈化と格差⼀部がツールは使っていたものの、組織での活⽤という意味では進んでいなかった

Slide 11

Slide 11 text

11 プロジェクト発⾜と進め⽅「AIは進化が早いため、まずは実践を優先」「検討に検討を重ね、検討を加速する」をやめ、まずは⼩さく始めることを決断しました。 1. 若⼿中⼼のリーダー構成定期的なMTGや共有会を通じて、組織全体で知⾒を共有 → 活⽤を促進 3. 進捗と実例を組織的に発信様々なチーム‧職務のメンバーに試してもらい、多様な視点から知⾒を蓄積 2. 多様性の中で知⾒を蓄積若⼿の視点とエネルギーを取り⼊れ、変化に柔軟に対応できる体制

Slide 12

Slide 12 text

推進プロジェクトのイメージ ①リーダーグループの⽴上げ「チームでの個別活動 × 部全体での情報共有」 ③リーダーグループでの情報集約 ②リーダーを中⼼にチームごとの推進 ④部内全体への情報共有 ② ※ ②→④のサイクルを⽉１で運営

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

③リーダーグループでの情報集約 ②リーダーを中⼼にチームごとの推進推進プロジェクトのイメージ ①リーダーグループの⽴上げ ④部内全体への情報共有 ② 「チームでの個別活動 × 部全体での情報共有」 ※ ②→④のサイクルを⽉１で運営

Slide 15

Slide 15 text

Slide 16

Slide 16 text

16 この活動で⼀番変わったことは「組織的な情報収集‧共有が活性化したこと」

Slide 17

Slide 17 text

17 アンケート調査から⾒る成果（定量評価） AIツールの実務利⽤能動的なAIツールの情報収集活⽤事例やナレッジの共有４⽉９⽉＋ 17% ＋ 34% ＋20% ※ 部内でのアンケート調査（N=31）

Slide 18

Slide 18 text

18 ①効率性‧⽣産性向上 ● アイデア出しや改善提案が以前よりスムーズになり、チームとして新しい視点や具体的な施策を出しやすくなりました。 ②品質向上‧ミスの削減 ● consoleの消し忘れやタイポなどの、軽微な指摘を人からではなく AIから指摘されて事前に修正した上で人のレビュワーに頼む様になった ● 結合試験バグなどの原因を AIで素早く特定できた ③コミュニケーションの促進 ● 新しいことを学び・調べる姿勢が高まり、チーム全体の学習意欲が向上した ④その他 ● 既存業務に対してみんなで工夫して改善するようになったため、一体感が強まったのは大きいと感じています ● 資料がフォーマットに沿って作成されるようになり、集中管理もしやすくなったことで、情報の見える化が改善したポジティブな意⾒

Slide 19

Slide 19 text

①AIへの過度な依存と責任の希薄化 ● ⾃分の判断ではなく「AIが⾔っているから」が判断軸になってしまっていることがあるように感じる。 ● AIのアウトプットを鵜吞みにせず、AIのアウトプットベースだとしても、⾃分の判断に責任を持つ必要がある。 ②情報過多と理解不⾜ ● アウトプットが多すぎてレビューの負荷が上がった。 ● 同時に多くのAIを使っているため、深く掘り下げて理解することができていない ● じっくりと考える思考力が落ちた気がする 19 ネガティブな意⾒