社内のGitHub Copilot利用状況を見て、 どうやったらさらに有効活用できるか？考えてみる

D-Plus Tokyo #3 ~技術やツールで開発生産性を向上させる取り組み発表会~ のLT登壇資料です
https://d-plus.connpass.com/event/321969/

Transcript

1. 社内のGitHub Copilot利用状況を見て、 どうやったらさらに有効活用できるか？ 考えてみる 2024/06/26 D-Plus Tokyo #3 #でぃーぷらすトウキョウ Tatsuki @_kigi__
2. Tatsuki (@_kigi__) Recustomer株式会社 EM Like: 🏀 🧖 🍶
3. Recustomer 購入体験プラットフォーム Recustomer 返品キャンセルのCSおよび 倉庫業務を自動化 返品キャンセル お届け⽇時 3⽉16⽇(⽔) 配達完了 配送状況 ヤマト運輸 受取り⽇時を 変更 追跡番 号:12345678900 3⽉29⽇ 07:27 am 配達完了 ⽇本, 東京都港区 もっと⾒る 購入後の配送追跡から 新たな顧客接点を創り出す 配送追跡
4. 普段の開発でAI、 どのように活用していますか？
5. 普段の開発で 何かしらのAIの力を享受している方 ✋
6. Recustomerでは GitHub Copilot × CodeRabbit
7. Recustomerでは GitHub Copilot × CodeRabbit
8. 2024/03/06導入
9. 株式会社ゆめみ様 の事例 (引用: https://qiita.com/hironaito/items/989e11fd0efb566089bc)
10. 🤗 さらにアウトプット増えるぞ！！！
11. 結果
12. Copilot導入
13. 🤔 (あれ...?)
14. 計測してみよう！！
15. GitHub Copilot Metrics API
16. 2024年4月23日から パブリックベータ版として利用可能 過去28日間の利用状況 (提案されたコード行数、 受け入れられたコード行数など)が閲覧可能
17. copilot-metrics- viewer
18. Copilot Metrics APIを使用して 良い感じに使用状況を表示してくれる
19. 実際に計測してみる
20. 20% 提案に対して受け入れられた行数
21. On average, within the first year in the market, users accept nearly 30% of code suggestions from GitHub Copilot 引用)The economic impact of the AI-powered developer lifecycle and lessons from GitHub Copilot (https://github.blog/2023-06-27-the-economic-impact-of-the-ai-powere d-developer-lifecycle-and-lessons-from-github-copilot/)
22. 20% 提案に対して受け入れられた行数 30%より少ない → 改善の余地はありそう
24. Copilot Chat利用数 MAX4人
25. Chatを使った活用方法を共有してみる →さらに生産性が上がるかもという仮説 例)インラインチャット /explainや/testなどのコマンド
26. 計測 → 仮説 → 改善 のループ
27. Findy team +と同じかもしれない (デプロイ頻度やリードタイムから チームの課題について仮説を立てる)
28. まず計測して、仮説 そして改善のループ チームをより良いチームにしていく
29. まとめ
30. Copilot Metrics APIで計測して、 改善の仮説を立ててみるお話でした
31. Copilotに限らず 何かの施策を打ってみたら 計測→仮説を立ててみよう！ そして改善してみよう！