目指すは生産性2倍、「AIとの共進化」を目指す組織戦略
同社ではLLMを活用したリバースエンジニアリング＋コード生成を行い、メンテナンス可能な新しいシステムへの移植にチャレンジしている。リバースエンジニアリングへのLLM活用については、今まで人間が読んでいたコードの一部をLLMに任せることで、移植時の調査工数の半減を目指す。そのドキュメントを元に、DevinやCursor、Clineなどの汎用エージェントを使いつつ、独自のAIワークフローを開発することでコードを生成することにもチャレンジしていくという。
AI活用によって目指すところは「ソフトウェアエンジニアリングにおける生産効率の100％アップ」とプラットフォームエンジニアリング部門長 香川氏は語る。つまりレガシーシステムの移植も含め、生産効率を現在の2倍にするというのだ。そのためのキーワードとして香川氏が挙げたのが、「AIとの共進化」。
高性能なロボット掃除機が登場した際、その能力を最大限生かすために部屋を片付け、より掃除しやすい環境を整えることをしている。「この観点はAIによるソフトエンジニアリングにおいても同様」と香川氏は言う。AIの特性を理解し、AIが最も効率的に価値を生み出せるように、人間が開発プロセスやデータの準備、タスクの分担を最適化していく必要があるというのだ。
「AIの共進化」とは、AIと人間が互いの特性と限界を深く理解し、相互に影響を与えながら、それぞれの役割、能力、ソフトウェア開発のプロセスそのものをダイナミックに変容していく関係性を意味する。つまり「AIと人とで共に進化し開発プロセスを変え続ける関係」だと香川氏は言うのである。
とはいえ変わらないこともある。変更容易性やテスト容易性、ドメイン理解などのソフトウェアエンジニアリングの基礎的な部分の重要性は変わらない。変わるべきはこれらすべてを、AIを中心としたプロセスにすること。そしてそれを前提とした組織に自分たちが変わっていけるかどうかが「非常に重要」だと香川氏は言う。
AI共進化のためのモノタロウの戦略は2つ。第1にイノベーションのための実験の大規模な実施。個人の開発生産性を上げる取り組みから開発プロセスをラディカルにAIネイティブに変化するところまで、全エンジニア規模で実験を広く行って有効なパターンを抽出していく。失敗を恐れずに挑戦し、成功パターンを原則に組織全体に展開していくことで、イノベーションを加速させるのだ。AI駆動開発ツール価値探索プログラムやレガシーシステム移植プロジェクトがこの具体例だ。
第2に継続的な技術トレンドに追従し適応すること。これにより全エンジニアのAI駆動開発スキルや知識のベースラインを上げ、組織全体にAI駆動開発とその考えを浸透させていくのである。具体的な取り組みとしてはトレンドラボでの議論やDOJOでのAI駆動開発研修が該当する。
AI共進化し続けられる組織になるには、チェンジマネジメントも大事だと言う。「試されているのは、私たち自身が変化できるかどうか」と香川氏は語り、セッションを締めた。
