バックエンド開発部で生成AIワークショップを実施しました

こんにちは。最近、最も嬉しかったことは我がソフトバンク・ホークスがパ・リーグを制し、日本シリーズに駒を進めたことです。どうも、バックエンド開発部のP山 です。

GOでは現在、生成AIを活用した開発の取り組みを加速させています。先日、バックエンド開発部でGOENという社内制度を活用した生成AIワークショップを実施しました。本記事では、その内容と成果についてご紹介します。

GO全体での生成AI活用に向けて

GOでは、エンジニアが生成AIを効果的かつ安全に活用できるよう、全社的なガイドラインを整備しています。このガイドラインでは、開発効率を向上させつつ、セキュリティやコンプライアンスにも配慮した利用方法が定められています。

現在、GOのエンジニアは以下のような生成AIツールを活用しています:

  • GitHub Copilot: コード補完やコード生成に活用。制限付きでAgent Modeも利用可能
  • その他のAIツール: 社内プロジェクト推進メンバーを中心に、Claude Codeなどの一般的なエージェントツールの評価も進行中

特に、社内プロジェクト推進チームでは、各種AIエージェントツールの実用性や効果を継続的に評価し、開発現場へのフィードバックを行っています。これにより、最新の生成AI技術を安全かつ効果的に導入できる体制を整えています。

今回のワークショップは、このガイドラインに沿いながら、実践的なスキル習得を目指して企画されました。

GOENの活用

今回のワークショップでは、GOENという社内プログラムの枠組みを活用しました。GOENは、HR部門が企画した社員同士の交流やつながりを深めるための取り組みです。詳細についてはこちらの記事をご参照ください。

このGOENの仕組みを通じて、新しい働き方の実践の場として、今回の生成AIワークショップを実施しました。さらに講師としてバックエンド開発部以外の部署からも複数名の講師を招き、部を超えた交流と学びの機会を提供しました。

ワークショップの概要

今回のワークショップでは、「完成度8割を最速で終わらせる」をテーマに掲げました。

なぜ「8割」なのか

このテーマは、元Microsoftエンジニアの中島氏による「2割の時間で8割終わらせる」という考え方から着想を得ています。当初は「GOの開発環境では難しいのでは」という懸念もありましたが、視点を変えることで新しい可能性が見えてきました。

ここでの「完成度」とは、以下のように定義されます:

完成度 = ユーザーに届ける価値 + 品質

8割を目指す理由:

GOのバックエンド開発は「要件定義」、「詳細設計」、「実装」、「テスト」のようなフェーズに分かれています。また、バックエンドの開発は後工程があり、例えばスマートフォン向けのアプリ開発、車載向けのアプリ開発があるため、バックエンドの開発の高速化は全体の開発速度向上に直結します。そのために下記の2点を重視しています。

  1. 重要なユーザー価値をいち早く作り切る

    • 例外や細かいエッジケースは後回しにする
    • コア機能に集中することで、早期にフィードバックを得られる

  2. 開発のフィードバックサイクルを高速化

    • レビューを早期に、かつ複数回行える状態を作る
    • 開発サイクルを高速化し、重要な機能開発と体験レビューを中盤で完了できる
    • 結果として、工期の短縮と品質向上を両立させる

この戦略を実現するため、生成AIを活用し、仕様が固まっていない段階で叩き台やアタリを素早く作成し、プロダクトマネージャーやアプリ開発メンバーとレビューサイクルを回すことで、開発全体のスピードアップを図ります。

実施形式

  • チーム分け: 参加者を複数のチームに分け、チームごとに異なる課題に取り組む
  • モブプログラミング: チーム内で知識を共有しながら、全員で協力してコーディング
  • 実務課題への取り組み: プロダクトマネージャーを招聘し、実際に業務で困っていることを題材に

ワークショップの様子1

題材

GOには社内用の管理画面があり、日々の運用の中で様々な改善要望が挙がっています。今回のワークショップでは、プロダクトマネージャーから実際に困っている課題を提示してもらい、各チームがそれぞれの課題に取り組みました。

具体的には、以下のような課題がありました:

  • 管理画面の機能追加や改善
  • データの可視化機能の実装
  • 新サービス向けの管理画面のプロトタイプ作成

ワークショップの様子2

ワークショップの進行

各チームは以下のステップで作業を進めました:

  1. 課題の理解: プロダクトマネージャーから課題の詳細をヒアリング
  2. アプローチの検討: どのように生成AIを活用するか戦略を立てる
  3. 実装: 生成AIを使いながらモブプログラミングで開発
  4. 動作確認: 実装した機能の動作確認とデバッグ
  5. 成果共有: 各チームの成果を全体で共有

要件定義に時間をかけるチームや、とにかく生成AIにすべてを任せるチームなど、様々なアプローチが見られました。

ワークショップの様子3

ワークショップの成果

今回のワークショップでは、限られた時間内でいくつかのチームが「完成度8割」の目標を達成することができました。一方で時間が限られていたため、すぐに本番で使えるレベルには至らなかったチームや挙動が怪しい部分もありました。しかし、全体としては生成AIを活用した開発プロセスの有効性を実感できる良い機会となりました。

得られた学び

参加者からは以下のようなフィードバックがありました:

  • 開発速度の向上: 生成AIを活用することで、実装速度が大幅に向上
  • 学習効果: 生成されたコードを読み解くことで、新しい実装方法やベストプラクティスを学べた
  • 実践的スキル: 実務の課題に取り組むことで、より実践的なAI活用スキルが身についた

今後に向けて

ワークショップを通じて、生成AIが開発現場において実用的なツールであることを実感できました。今後は、今回得られた知見を日々の開発業務に活かし、さらなる開発効率の向上を目指していきます。

また、定期的にこのようなワークショップを開催し、チーム全体のスキル向上と知見の共有を進めていく予定です。

まとめ

GOのバックエンド開発部では、生成AIを活用した開発プロセスの改善に積極的に取り組んでいます。今回のワークショップは、その第一歩として大きな成果を上げることができました。

「完成度8割を最速で終わらせる」というテーマのもと、実務の課題に取り組むことで、生成AIの実践的な活用方法を体得できました。今後も、技術の進化を取り入れながら、より効率的で質の高い開発を実現していきます。

GOでは、このような先進的な取り組みに興味のあるエンジニアを募集しています。ご興味のある方は、ぜひ採用ページをご覧ください!