「個人でAI」から「一緒にAI」へ ― Devinを活用して案件の企画検討フェーズのデータ分析の進め方を見直した話 - Tabelog Tech Blog

こんにちは。食べログカンパニー 開発本部 国内メディア開発部 店舗情報チームの高橋です。 本記事では、案件の企画検討フェーズにおけるデータ分析の進め方を、AIコーディングエージェントのDevinを活用して見直した取り組みを紹介します。企画メンバー（PdM）とエンジニアが個別にAIを使う状態から、Devinを介して共同でデータ分析に取り組む進め方へ変えました。その結果、工数は約3人日から約1.6人日へ、リードタイムは2〜3日から1日へ短縮できました。 この変化の出発点にあったのは、企画検討フェーズでよくある進め方への疑問でした。「エンジニアがデータを取得し、企画メンバーが分析する」という分業スタイルです。私たちもそうしていましたが、この進め方には、個人がAIを使って作業を効率化するだけでは解決しない、構造的な課題がありました。 本記事では、その構造的な課題に対して「個人のAI活用」を「共同の

[misshiki]

食べログがDevin活用で企画検討フェーズの分析手法を見直し。分業起因の待ち時間・認識ズレに対応し、工数は約3人日→約1.6人日、リードタイムは2〜3日→1日に短縮した事例。

[nguyen-oi]

結局Devinに指示出すにしても人間のドメイン知識とSQLチェックが不可欠って話か。待ち時間を議論に充てるスタイルは現場のリアルな活用術って感じで参考になる