AIエンジニアリングと人材
AIソフトウェアエンジニアリング変革
コーディング支援ツールは、承認の有無にかかわらず使われており、産出量はレビュー能力より速く増えました。私たちは開発組織が意図をもって導入できるよう支援します。何が許され、何をレビューし、品質を前提ではなくどう測るかを定めます。
事業上の課題
速度は上がったが、ほかに何が変わったかを誰も確かめていない
生み出されるコードは増えたのに、それを抑えてきたレビュー、テスト、アーキテクチャ上の監督は追いついていません。目に見える結果はスループットです。見えにくい結果は、誰も完全には理解していないコード、評価を経ずに取り込まれた依存関係、要件ではなく実装に合わせて生成されたテスト、そしてチームがシステムを安全に変えるための共通理解が徐々に失われていくことです。
私たちの取り組み
方針を定め、結果を計測する
どこでどの支援が許されるかを定めます。規制対象のロジックや第三者のライセンス素材に触れるコードなど、使うべきでない場所も含めてです。次に、いま負荷が増した制約を強めます。レビュー基準、テスト戦略、依存関係の方針、由来の記録です。そして何より結果を計測し、欠陥率、レビューの待ち時間、変更失敗率への影響を、議論ではなく測定で扱えるようにします。
AIソフトウェアエンジニアリング変革
提供できること
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AIネイティブなソフトウェア開発
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コーディングエージェントの戦略
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AI支援のSDLC
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テスト自動化の戦略
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AIによるコードレビュー
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DevOpsの自動化
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開発生産性
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 開発者が実際に守るAIコーディング支援の方針を定める。
- 支援付き開発が納品の成果を改善しているのか悪化させているのかを測る。
- 非公式に広がったコーディングツールの利用を、承認され統制された経路に乗せる。
- AI生成コードのライセンスと由来に関する露出を、監査や取引の前に手当てする。
進め方
進め方
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範囲の合意
役割、技術スタック、経験水準、成功の判断基準を合意する。
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選考
面接はお客様が行います。合意なしにチームへ加わる人はいません。
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参画
お客様のツール、プロセス、レビューサイクルの中で働き、お客様の責任者に報告します。
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維持
体制はロードマップに合わせて伸縮し、知識は一人の頭ではなく文書に残ります。
テクノロジー
テクノロジー
- TypeScript
- Python
- Go
- React
- Node.js
- Kubernetes
- GitHub Actions
- Terraform
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
エンジニアはお客様のアクセスモデルと行動規範のもと、お客様のインフラ上で、自社の社員と同じレビューと承認のゲートを通って働きます。成果物の知的財産はお客様に帰属します。AIによるコーディング支援を用いる場合も、他と同じレビューを通り、生成されたコードの出所が記録されます。
協業モデル
協業モデル
常駐AIチーム
分野横断のAIチームが組織内で働き、機会を継続的に見つけて形にします。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
私たち自身が本番でこれらのツールを使っています
私たちはお客様のコードベースで、お客様の基準の下、レビューを通したうえでAI支援を使ってソフトウェアを届けています。だから指針は方針づくりではなく実践から来ます。役に立たない場面や、静かに仕事を増やしてしまう場面といった、正直な部分も含めてです。
主なお客様
よくあるご質問