AIを開発チームに採用する技術-27社の挑戦と成功法則 [単行本]

AIを開発チームに採用する技術-27社の挑戦と成功法則 の 商品概要

• 目次

  第1章　AIの「採用」はどこで詰まるのか
  コラム：【WFPダチョウファーム】エンジニアも予算もない現場で、AIは何から始まるか
  
  第2章　事例編――27社の壁と判断の記録
  大企業・グループ企業の挑戦
  【ソフトバンク】「1日目からAI前提」で走り出した開発チーム
  【富士通】法令文書700ページから始まった開発工程の「まるごと刷新」
  【みずほ証券】「プロジェクト」ではなく「人」を選ぶ
  【サイボウズ】AIによる「局所最適」を越えて、開発プロセスを組み直す
  【MonotaRO】「やってみてから考えましょう」で回り始めた全社AI展開
  【さくらインターネット】「便利だが、信用はしない」インフラ事業者のAI活用
  【KINTOテクノロジーズ】「イノベーターの足を引っ張らない」、伸びる人から伸ばす
  【KAG】コードが速く書けるほど、「何をつくるか」を話す時間が増えた
  IT専業・SIerの転換
  【クラスメソッド】社長の「AIフルコミット」宣言により10%から100%に届くまで
  【富士ソフト】「速く作る」ではなく、品質と説明責任を失わない開発を
  【クリエーションライン】AIで速くなるほど売上が減る受託開発をどう変えるか
  【ULSコンサルティング】20年提唱してきた開発モデルに、AIが追いついてきた
  【モリサワ】プルリクエストは1.8倍、次の課題はレビュー
  成長企業の試行錯誤
  【ファインディ】トップと推進担当者とチャンピオンで回す――400人組織のAI推進
  【ラクスル】プロトタイプではなく、プロダクトコードで壁を破る
  【ログラス】「誰も来ない勉強会」から、99%がAIを使う組織ができるまで
  【e-dash】エンジニア主導の導入が「使わない人は評価しない」に変わるまで
  【スタメン】全員が使っても、「何倍」とは言わない
  【エクスプラザ】「1週間コードを書くな」――トップが盛り上げ、現場が育てるAI駆動開発
  少数精鋭チームの判断
  【ビズリンク】「使わないことの方がリスク」から始まった開発と契約の転換
  【SecureNavi】情報セキュリティ企業が「禁止」よりリスク提示を選んだ理由
  【JADE】「プロンプトはあるが、意図はない」――AIが書いたコードに向き合い、立て直す
  【en-gine】「整っていなければ、そこで止まる」全工程AI化で見えた導入の順序
  【Elith】「コード書きたい欲は、一旦置いといて」Kaggleマスターが集まるAI企業の割り切り
  【コンテンツワークス】完全リモートの少数チームに「AIメンバー」を迎える――仕様駆動開発で挑んだFlutter移植
  一人法人の実験
  【Axcxept】AIを作る側が、AIで事業を回して見えたこと
  
  第3章　横断分析――同じ問いへの異なる答えを整理する
  コラム：ツールの作り手は、何を見ているか
  【OpenAI】マルチエージェント時代の品質保証と開発者の役割
  【Cognition（Devin）】実装速度の先にあるボトルネック
  【Cursor】書く速さの先にある、設計判断と効果測定の課題
  
  第4章　AI採用ロードマップ――自社の次の一手を決める
  
  付録A　AIコーディングツール利用ガイド テンプレート（開発者向け）
  付録B　巻末用語集
  
  索引

• 内容紹介

  AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか ── 「ChatGPTを配って終わり」にしない。開発組織を変える、27社の実践
  
  AIコーディングツールを導入したいが、セキュリティの承認が下りない。ツールは配ったが、使っているのは一部のエンジニアだけ。使われ始めたが、レビューが追いつかない。効果を聞かれるが、数字で答えられない。
  
  AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか。筆者自身がそれを知りたかったことが、本書の出発点です。取材を呼びかけたところ、同じ問いを抱える企業が想定を大きく超えて集まりました。最終的に27社のCTO・VPoE・推進担当者に取材し、各社がどの順序で判断し、どこでつまずき、何を仕組みに変えたかを記録しています。
  
  本書は、冒頭のような状況にある方──IT企業のPM、開発リーダー、技術部門マネージャー、そして現場のエンジニア──に向けて書きました。ツールの比較表や導入手順書ではなく、成功した施策だけを並べた事例集でもありません。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったからです。ツールは半年で入れ替わり、効果の測り方も各社の事業構造に依存します。本書が扱うのは、その手前にある判断の構造──レビュー、効果測定、セキュリティ、育成、契約、非エンジニア活用といった「次の壁」に各社がどう向き合い、何を仕組みに変えたかです。それを、読者が自社の状況に当てはめて使える形にまとめました。
  
  第1章に課題別の逆引き表を用意しました。自社の状況に近い事例を第2章で読み、第3章で各社に共通する構造を確認し、第4章で自社の次の一手を選ぶ。通読しても、必要な論点から読んでも使える構成です。
  
  本書が届けるのは答えではなく、次の一手を選ぶための材料です。先に動いた27社の経験を、読者の現場で役立ててください。
  (本書「まえがき」より）

AIを開発チームに採用する技術-27社の挑戦と成功法則 の商品スペック