導入方針

室長主導でスムーズな導入

ラボでは、室長の齋藤が中心となり、AIツールの導入を推進しています。

齋藤は技術動向に常にアンテナを張り、有望なサービスがあれば即座に導入を検討し、メンバーに共有のうえ導入を進めています。これにより、通常は複数の部署を経ることが多い承認プロセスも、最小限の調整でスピーディーに進められています。

また、AI分野は変化が速く年間投資額を事前に決めにくいため、都度社長に確認する形になりましたが、即確認してもらえるので、迅速な導入が実現しています。

さらに、ツール導入に必要な事務手続きは事務担当が代行する事で、担当者の負担を減らし、導入プロセス全体を円滑に進めています。スピード感を妨げる社内ルールの見直しも行い、ボトルネックを解消することで、迅速な導入を実現しています。

関心のある人から試し、課題解決に繋がりそうなものを取り入れる

新しいツールは、まず関心を持ったメンバーがトライアルから始めています。実際の業務で使ってみて効果を検証し、「課題解決に役立つ」と判断できたものを正規採用しています。

この方法により、現場のニーズを反映した導入が可能になり、メンバーも納得感を持って活用を始められています。

現在の導入状況

以下のようなAIツールを導入し、それぞれの特性に応じた使い分けを進めています。

Gemini
ChatGPT
Devin
Claude
Claude code
Circleback
RAGを活用した内製ツール（効率的な情報検索を実現するため、ナレッジ共有に利用しているBacklogのWikiと連携）
Cursor（2025/9で利用終了、Claude Codeに移行）

これらの活用方法などについては、以下の記事で紹介しています。

活用する上で意識していること

ラボでは、AIツールは万能ではないことを前提に活用しています。得意・不得意や自動化できること・人の判断が必要なことを理解し、エンジニアが出力を確認・補完しながら作業を進めています。

現時点のAIツールは、人の作業を効率化したり、人の能力を拡張するための補助ツールとして位置づけています。この前提を踏まえ、業務内容に応じて最適なツールを選び、効果的な活用方法を模索しています。

さらに、出力の確認方法や活用結果をチーム内で共有し、知見を蓄積することも意識しています。

効果的な活用に向けた取り組み

導入したツールを効果的に活用するため、次のような取り組みを行っています。

活用ルールの策定

安心して利用できる環境を整えるため、以下のようなAIツールを活用した開発ルールをBacklogのWikiに明記しています。ルールは利用ツールや業務状況に応じて随時更新しています。

AIの出力は、常に自分の意図と照らし合わせて検証すること
コードレビュー依頼を出す前に不明点が無くなるまでセルフレビューすること
理解していないコードはマージしないこと

AI利用時に良い結果を得るための工夫

ラボでは、意思決定の際に「クネビンフレームワーク」を参考にしています。込み入った領域の課題に対しては、AIツールを調査ソースや壁打ち相手として活用しています。ただし、指定をしないと発言を全肯定してしまうことがあるため、以下の条件を指示に含めるか、デフォルト設定にしています。

Constructive & Critical – 客観的で根拠ある分析を行う
Evidence-Based – 信頼できる情報源に基づく
Up-to-Date – 最新の確かな情報を使用する

これにより、より正確で信頼性の高い情報を得やすくしています。

参考記事：

クネビンフレームワークによる問題の分類

ナレッジ共有によるAIツールの活用促進

ラボでは、AIツールの活用に関する知見を広げ、チーム全体の生産性向上を目指して、以下のナレッジ共有に取り組んでいます。

1. 参考書籍の共有

AIツールの活用知見を深めるため、チームで参考書籍を共有しています。直近では「Beyond Vibe Coding」の読書を推奨し、その要約をWikiにまとめています。ラボでは「ACM’s O'Reilly Online Learning Platform」を導入しているため、メンバーはいつでもオライリーの書籍を閲覧できます。