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2025.06.23 Findy Lunch Conference
モノタロウのAI駆動開発 Cline編
Clineを200人で試してみた件
株式会社MonotaRO CTO-Office AI駆動開発チームリーダー 市原 功太郎
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モノタロウについて
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生成AI時代への私たちの前提
AIの登場はインターネット登場に比肩する変革
全社的な対応が必須
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AI活用方針
「大きく導入、後から検証」
小さく始めるのではなく、全社的に展開
トップダウンとボトムアップの両輪
経営判断 × 現場の創意工夫
LLM進化への適応前提
変化を前提とした仕組み・体制構築
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Cline導入
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Clineへの着目
なぜClineなのか？
AIによる生産性向上の可能性
VS Code拡張との親和性
開発者の既存ワークフローに組み込みやすい
小規模コストでの試行可能性
当時の世の中の注目度
コミュニティの熱量とエコシステム
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PoCの開始〜現在までの変遷
2025年1月 20名ほどにAPI Keyを発行し、Clineの利用を開始
希望者がどんどん増える。2025年3月で100名弱
2025年5月までに250名ほどにAPI Keyを発行
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APIキーをどうしたか？
AnthropicのAPIキーをそのまま配布
一貫してコーディングに強い。開発者に一つ配るならAnthropicと考えた
1人１キーを配布することで、キー単位で利用状況の可視化ができる
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LLM導入で気にすべきこと
守るべき最低ライン
1. データ保護
意図しない情報流出の防止
業務上の機密データの保護
2. 可視性・透明性
誰が、いつ、どのようにAIを利用しているか
その結果、どのような成果を得られたか？
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データ保護の最低ライン
学習からのオプトアウト
契約による担保
モデル改善への利用を回避
セキュリティ認証 の取得状況を確認
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可視性確保の最低ライン
キー単位での利用状況の把握
誰がどの程度利用しているか
無茶している人がいないか
アンケートによる定性的な評価の獲得
どの程度貢献しているか？
開発者体験への影響は？
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【Cline】実績とコスト
導入から見えた現実
成果
社内アンケート人気No.1
生産性向上を実感する声多数
調査・開発・コードレビューのお供に
実際の数値
PR作成数：全体では変化なし
コスト：約 $6,000 (5月, Anthropic API)
上位30ユーザーは明確にPR数が増えた
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【Cline】ユーザーの声
ポジティブ
「新規スクリプト作成、圧倒的に早い」
「調べる時間が短縮できて生産的」
ネガティブ
「生成コード、そのままでは動かず」
「結局、正しさの確認が必要」
「PRレビューのコストは増えた」
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利用状況の実態：パレート分布
「導入"だけ"では広がらない」現実
開発支援ツール共通の課題
上位2割だけが明確に成果が出ている
発表者のチームではPR数が3ヶ月で3倍に増えた
変化が大きくないチームも多い
厳しい現実
ツールを配るだけでは全員の生産性は上がらない
使いこなしの格差をどう埋めるか
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作戦: 中間層の底上げ・浸透
使いこなしの格差を埋める
情報・事例共有ミーティング(AI駆動開発トレンドラボ)
使い方を学ぶ場 (DOJO)
現場レベルでの代表者 (エバンジェリスト)
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AIエバンジェリストの役割
現場レベルでの「自分ごと化」
各チームに1名以上配置
率先活用と知見共有
狙い：
中央集権的トップダウンだけでは限界
少人数のAI駆動開発チームを補完
現場が主体的にAIを開発フローに適応
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現場の熱量を高める：トレンドラボ
横断的な学びの加速
社内活用事例・最新情報共有
2ヶ月で6回実施（2025年6月現在）
実績：
Devin活用事例
社内MCPツール紹介
のべ180人以上参加
狙い： 現場実践知の組織全体への展開
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現場の熱量を高める：DOJO
AI活用を標準開発スキルへ
全開発者のAIリテラシー底上げ
AIを使ったコーディングへの適応
新しい開発パラダイムの習得
特定ツールではなく考え方を学ぶ
AIと協業しながらプログラム作成
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生成AIが拓く新たな開発
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Clineが拓く新たな開発層
商品情報管理チームでの開発事例
非エンジニアメンバーがClineを活用してPRをバンバン出していく
Clineに指示を出して
コード生成
コミット & プッシュ
PR作成
AIによるコードレビュー
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このチームはなぜうまくいったのか？
エンジニアによる開発フロー整備へのコミット
強いエンジニアが開発方法の手順化、ドキュメント化、オンボーディングなどを強力にフォロー
CIにAIによるレビューを導入
AIに参照させる開発ドキュメントの整備
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AIが活躍するプロジェクトの条件
AIは魔法の杖ではない
人間による開発プロセス設計が不可欠
整理された環境で真価を発揮
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条件の具体例
AIが真価を発揮する環境
技術的要件
使いやすい技術スタック
ドキュメンテーション整備
CI/CD整備
テスト整備
本質的な意味
AIが私たちのエンジニアリング能力を試している
高品質なエンジニアリングがAI活用の基盤
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実現の鍵は「AIとの共進化」
新しい関係性の構築
共進化とは
AIと人間が互いの特性と限界を理解
相互に影響を与え合い、役割・能力・プロセスを変容
AIと人とで、共に進化し開発プロセスを変え続ける関係
具体例
高性能ロボット掃除機のために部屋を片付ける
AIが価値を最大限発揮できるよう開発プロセスを最適化
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AI駆動開発への結論
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私たちは来年もClineを使っているか？
さっぱりわからない
進化が速い時代。どんどん試すのが大事!!
Devin
Cline
Cursor
Windsurf
Claude Code
GitHub Copilot
...まだ見ぬツールたち
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AI時代の大きな不可逆の変化のなかで
試されているのは
私たち自身が迅速かつ柔軟に変化できるか
ということ
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ご清聴ありがとうございました
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