AI駆動開発の効果、どう測る？データで見えた生産性向上と、その先の課題 | スパイダープラス Tech Blog - スパイダープラス Tech Blog

はじめに こんにちは！モバイルエンジニアのピヨコです。 AI駆動開発が当たり前になりつつある昨今、皆さんのチームでもClaude CodeやGitHub Copilotなどを導入しているのではないでしょうか。 しかし、「AIを導入したことで本当に生産性が上がったのか？」と聞かれると、意外と答えるのは難しいものです。 今回は、昨日7/23(木)にリリースされたばかりの新たなSPIDER+アプリの開発プロジェクトで実際に行った、AI駆動開発の効果測定と、その結果見えてきた課題について紹介します。 この記事が、AI活用の効果測定やチーム改善を考える際の参考になれば幸いです。 背景 Claude Codeを導入してしばらくすると、「作業スピードが明らかに上がっている人」と「以前とあまり変わらない人」がいることに気付きました。 とはいえ、それはあくまで感覚的なものです。 「担当しているタスクの難易度