AIエージェントで生産性は上がっていますか？DMMプラットフォーム基盤のエンジニアに聞いた生産性の変化 - DMM Developers Blog

1. AIエージェント導入の期待と現実のギャップ 2. 調査概要と主要な発見 調査結果 3. 組織とシステム構造によるAIエージェントとの相性の違い パターン1. 「新規開発 × 少人数」 現実的な生産性向上の上限と人間の限界 パターン2. 「歴史があるシステム × 大人数」 「説明責任」が果たせない盲目的なプルリクエストは遅延と成長の阻害要因 4. 「銀の弾丸」ではないAIエージェントの正しい位置づけ 一周回って、エンジニアのスキルが重要になる 5. DORA 2025レポートが示す現実 AIは「増幅器」である AIが「組織の鏡」である理由 6. おわりに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣（@i35_267）です。 現在、PF-AX戦略を進めています。 developersblog.dmm.com 1. AIエージェント導入の期待と現実のギャッ