AIコーディングワークフローの試行〜AIエージェント×ワークフローでの自動化を目指して〜

by r-kagaya

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© 2024 Loglass Inc. 6 「私たちが知っているプログラミングの終焉」 https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/ There’s a lot of chatter in the media that software developers will soon lose their jobs to AI. I don’t buy it. It is not the end of programming. It is the end of programming as we know it today. 訳）メディアでは、ソフトウェア開発者がすぐにAIに仕事を奪われるという噂が広まっています。私はこれを信じません。これはプログラミングの終わりではありません。現在知られている形でのプログラミングの終わりなのです。

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© 2024 Loglass Inc. 7 「私たちが知っているプログラミングの終焉」 https://www.oreilly.com/radar/the-end-of-programming-as-we-know-it/ ● AI時代のプログラマは「コードを書く人」から「 AIを活用し業務設計する人」へと役割が変化 ● AIによる自動化が進む中でも、人間が「最後の30%」を補完しなければならず、熟練したプログラマーの知識が依然として不可欠 ● プログラマの役割は変わるが、AIが新たな需要を生み出し、より多くの人が「 AIを活用したプログラミング」に携わるようになる ● 職を失うのはプログラマーではなく、あらゆる職務においてAI支援プログラマーにならない人々

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© 2024 Loglass Inc. 8 AIコーディングエージェントのパワー https://comemo.nikkei.com/n/n26dc284dcd5a ● コーディング領域だけでもCursorやDevin 等々のAIエージェントを触っていて、とてつもない変化が訪れることを日々実感 ● ドキュメントやリリースノート作成などでも力を発揮してくれる ● もはや全ての文章を伴う業務で活用可能 ○ （弊社でもPdM、EMの活用の探索が始まっている）

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© 2024 Loglass Inc. 10 nubank社によるDevinの活用事例 https://devin.ai/customers/nubank Devinを活用して数百万行のコードをリファクタリング ● 課題: 8年運用の数百万行のモノリシックETLを、1,000人以上のエンジニアで18ヶ月かけて分割する見積もり ● 解決策: Devinでリファクタリングを自動化。エンジニアはレビュー中心 ● 結果: プロジェクトの完了を数ヶ月短縮実際のリファクタリングはDevinに任せる、Devinで一気に”エンジニア”の手を増やす

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© 2024 Loglass Inc. 11 AirbnbのLLMワークフローを用いたマイグレPJ 当初1.5年の見積もりを6週間で完遂 ● 4,000弱のテストをEnzymeからReact Testing Library に移行 ● AgenticなLLMワークフローを構築 ● コンテキストは10万トークン！シンプルに関連するファイル・ドキュメントは突っ込む ● 失敗したテストのリカバリープロセス含めることで75%→97%移行完了 https://medium.com/airbnb-engineering/accelerating-large-scale-test-migration-with-llms-9565c208023b

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© 2024 Loglass Inc. 25 事例① 文言変更/小さなUI改善の自動化細かな文言変更等の修正は、Slackで変更内容を書いて特定スタンプを押下したらPRが作成可能 PdMが文言や細かいUI修正を行えるようになった（レビューはエンジニアだが、間接的にPdMが出したPRマージもできるように） PdMが文言や細かいUI修正を行えるようになった（レビューはエンジニアだが、間接的にPdMが出したPR マージもできるように） PdMが自らフォームに補足文言を追加するなど

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© 2024 Loglass Inc. 32 とはいえ ● まだ試し始めた段階（間接的にPdMによるマージPRが二桁弱生まれた程度） ● PdMが開発お作法等のキャッチアップなしに、自分で文言変更やUI修正を行い、PRがマージされるプロセスが実現はした ○ Cursor / DevinをPdMが使ったらいいのでは？と言われると苦しい ○ まだ使いこなすのに一定ハードルはある印象 ● ドキュメント更新系は便利そうな所感 ● 反復的 × 物量が多いタスクの方が費用対効果は高い（前述のNubank、Airbnb社の事例など） ● Issue作成をトリガーに駆動するAIエージェントが出てくることは予想されるので、自作する意味がどこまであるかは不明

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© 2024 Loglass Inc. 34 まとめ ● エンジニアが整備したLLMワークフローでドキュメント更新自動化や細かな修正をPdMに委譲する初期的な取り組みについて話した ● AIエージェント時代は今まで以上に”自動化のレベル”を上げられるのが面白い ● AIエージェントを用いたワークフローを動かすことのハードルも格段に下がっている ● エンジニアの仕事量の生産性の伸びが著しい昨今だが、人間の指示以外のトリガーで動くAI エージェント・ワークフローの活用は開発組織の生産性を上げる上でのテーマになるか？ ○ スケールアップ / スケールアウト

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