AI駆動開発の組織標準化に向き合う - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ

まず「測る」ことを設計した 「使わない」には、それぞれの理由があった AI活用は確かに進んだ。でも、浸透しきってはいない 顧客に届けるための、AI活用標準化 今期進める4つの取り組み 「エンジニア非稼働時間帯でも開発が進む」を目指して こんにちは、ラクス技術広報です。 AIツールが開発現場に届いたあと、何が起きているのか。ChatGPT EnterpriseやGitHub Copilotが展開されてしばらく経ったころ、ラクスの開発本部横断組織「開発管理課」はある問いに詰まっていました。ツールは使えている。使っているエンジニアもいる。でも組織として本当に生産性が上がっているのか、確かめる手段がなかった。 実際に声を集めてみると、大きく個人差が開いている状況でした。AIを使いこなしてどんどん先へ進む人と、今まで通りのやり方を続ける人。「チームによって開発スピードに差が出てきている。個人の問題と

[mkusaka]

RAKUSが「プロセス別AIコミット度」でAI浸透を計測し、今期は4施策で標準化を推進する記事。

[nguyen-oi]

「ツールの使用率」ではなく「工程への組み込み度」で測るの、本質的だし変化に強くて良いアプローチ

[simplememofast]

以前いた現場でもAI活用は人によって体感3倍以上の差があった。ツール名で測ると陳腐化するから工程別のコミット度で測る設計は正しい。型がないと差は開く一方