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AI専任者になりました

最近取り組んでいることについて

会社で今、最近取り組んでいることについてお話ししたいと思います。

やっていることというと、開発組織、スタートアップの開発組織における生成AI活用、特にコード生成に注目して、生産性を上げる、開発スピードを上げる、同時に開発できる量を増やす、そういった取り組みを専任者としてやっていて、いろんなことを考えたり、上司と話していることがあります。それについて振り返って、今この段階をまとめておきたいなと思っています。

まず、どんなことをやっているかというと

最近やったことを紹介すると、一つは生成AI。

特に7月頃に一番流行っていたのはClaude Codeの200ドルのサブスクリプションです。

会社から補助を得たいというところで、そのための活動をやっていました。

8月分からはしっかり会社に6割負担をしてもらうというところで合意が取れました。そこまでいろんな準備をしてやっていったということがあります。

それから、もう一つ大きな出来事というと

もう一つ大きな出来事というと、Devinを会社に入れて検証を進めていくことを同時に進めていったという形になります。

結構納得がいく説明ができたのかなと思っています。 2本柱ですね。 Claude Codeは、各自のターミナルなどの環境でやることになって、個人の能力のスケールアップというイメージです。 ただそれだけだと、人の人数がボトルネックになり、最小構成のエンジニア組織の中では限界がすぐに来る。少しは良くなるけれど決定的ではないという認識でした。

なので、そこからDevin。これは開発エージェントで、人とは独立して働く。 第6のエンジニア、うちの会社は5人しかいないので、第6のエンジニアとして雇うイメージでやっていこうということです。 それを導入しようと提案しました。 最終ゴールは少ないですが、その間にAI専任者として工数をもらって作業する人を用意して、その枠に自分が収まったという形です。

この生成AIを組織に根付かせていって

生成AIを組織に根付かせて、うまく機能させるには専任者が必要だという結論になりました。

生成AIを入れただけで開発速度が上がるわけではありません。Claude CodeやGitHub Copilotを使った時も、個人の使いこなし度やノウハウに左右されました。

生成AIを前提とした開発の知見やテクニックを共有し、PDCAを回せる状態にしないと期待した成果が出ない。投資に見合った改善ができない。

そこでPDCAのサイクルの起点となる役割

そこでPDCAのサイクルの起点を専任者として担う必要があります。 Devinを考えるにしても、いきなり参加できるのではなく、オンボーディングやナレッジ蓄積が必要です。 知見を組織に入れて、開発フローに提案をして、ボトルネックを解消する提案もしていく必要があります。

専任者がDevinを導いていくというところ

特に最初は専任者がDevinをしっかり指示・監督して導いていく。 まずは専任者自身がDevinに詳しくなる。そこから、どのぐらいのタスクをどの精度・コストで割り振れるかを予測し、感覚をつかむ。 チームでもその感覚を共有し、例えばPDMが持ってきた機能改修をどうやってDevinに任せるかを考える。 これも専任者の役割になっていきます。 専任者というポジションを置くことで、AIを使った二軸の取り組みをまとめ、開発全体の改善を担っていく構想で説明し、予算を取ってきた形です。

取ってきた予算が結構素晴らしくて

会社1人あたり月18,000円まで、つまりClaude Codeは約3万円なので、その6割負担です。 これまでの毎月のコストに加えて、Devinは初期検証R&D的な感じで30万円の予算枠をいただきました。

余談ですが、私自身こういった上司との打ち合わせや資料作成、将来的な構造をステップに分解することをやり、一緒に社長のもとに説明に行って予算をいただく機会は初めてだったので、いい経験になりました。

そこで具体的にどうやったのかっていうと

まず提案資料を作ります。今どんな目的でツールを入れるのかを文章にして、そこから現状を振り返る。今の開発組織がどんな状況なのかを示しつつ、マーケティング的な提案も織り交ぜました。

AI導入はどの会社でも新しい取り組みですが、導入後の成果事例は多くても、将来像を描いて分解して提案した道のりはあまり見えないと感じていました。そこを説明したかったのです。

Devinは最初からうまくいくのではなく、徐々に組織のルールや開発フローを学習していくので、最初はそういう前提で考えました。

AIに自由度を持たせる以上、ガードレールを考える必要があります。セキュリティやコストの観点です。GitHubのブランチ保護などを設定し、既存事例を調べ、どの機能がよくワークするのか予測を立てました。

Devinのステップ

そこからDevinのオンボーディングを始めるのがステップ1。

ステップ2では、5〜10本分の簡単なタスクを丁寧にプロンプトで指示し、実装方針や参考事例を渡して取り組ませます。そこでどのくらいのコストがかかるかを見ながら、フロントエンドやバックエンドなどバリエーションを持たせ、指示の濃さを調整しつつ探ります。

ナレッジをため、コスト感を持ちながら進める。 ステップ3では、2〜3日で対応する程度のIssueを想定して任せる。そこを検証のゴールとしました。

その未来像を描く

そこからうまくいけば、将来的には大規模な案件にも対応できる。通常のエンジニアと伴走しながら、一部の簡単なタスクや横展開系のタスクをDevinに任せ、エンジニアは細かい制御が必要な部分をClaude Codeで補助しつつ進める。

監視で検知したバグや初期対応が必要な要望をDevinに任せることもできる。そういった未来像を描いて説明し、資料に落とし込み、提案資料としてまとめました。

AI専任者としての背景

ちなみに私がAI専任者というポジションを任された背景ですが、2025年1月入社後すぐに大きな案件を任されました。他案件も並走していてエンジニア人数が少なく、リソース不足で、6月ごろまで一人で実装を進める状況がありました。 バックエンドもフロントエンドも大掛かりなタスクを抱え、手書きでは終わらない。最初はGitHub Copilotを補助的に使い、次第にClineでの自動化にシフト。Claude Codeを使い始め、生成範囲を広げ、モデルもClaude 4 SonnetやOpus4にアップデートしていくことで、AIに任せる範囲が広がりました。

それを会社Slackのタイムズチャンネルで頻繁に共有していたこともあり、ちょうど会社全体でAIの話題が出始めたタイミングで火付け役的な役割を担えたのかなと思います。その結果、専任者に抜擢いただいたのだと思います。

今後に向けて

AIを活用することに対する自分の熱量は、人より強い自負があります。 Devinはまだ使い始めたばかりですし、Claude Codeも予算前からみんな使い始めていました。ある意味ラッキーですが、良いスタートになったと思います。

これからもAI専任者として、工数の5割を割いてAIを組織に入れ、全体にアプローチしていくつもりです。 振り返りとして、また記事を書いていければと思っています。