生成AIを使い倒すエンジニア組織の熱量をどう支えるか by ボブ

生成AIツールは、導入して終わりではありません。

多くの開発組織で起きがちな課題として、導入しても定着せず組織全体に広がらないことや、むやみに増やすとコストが膨らんでしまうことがあります。
GENDAのエンジニア組織では、EMが開発者と並走し、ベストな開発環境を提供し続けられるような取り組みを行なっています。

今、私たちが直面しているのは「生成AIを使い倒したい開発者たちの熱量を、どう支えきるか」という課題です。
新しいツールやサービスが日々登場し、得意・不得意の組み合わせに応じたベストな選択肢も変わり続けます。
さらに、開発者からの要望に迅速に応えながら、コスト最適化も担う必要があります。

どこまで対応し、どう判断すればいいのか。
明確な正解がない中で、EMがツールが持つ力を最大限理解し、うまく使いこなすための基準を整える必要があります。
開発者の熱量を開発生産性に変換するために、そのアプローチ方法が問われています。

そのためにGENDAのEMが取り組んできたのが、観測から制度化、文化醸成へとつなげる実践的なアプローチです。
要望の声を起点にEMが導入の判断をし、まずは最小導入から広げることで、開発者がツールを柔軟に選択できる環境が整い、定量的な可視化と分析で、開発者と共に開発生産性の向上を最大化しました。

このトークでは、開発者の活用を後押しするために取り組んできた実践内容を共有します。

Learning Outcome

対象となる聴衆

• 生成AIツールの活用が加速し、運用・制度面に課題を感じているEM
• 利用者の熱量を維持しつつ、リスク・コスト・運用のバランスを担保させたい方
• 横断的な視点でツール活用を推進する立場の方

このトークから得られる学び

• AI活用が広がる中で起きる課題と、EMが取るべきアプローチをお伝えします
• 利用状況の観測から文化醸成までの実践プロセスを共有します
• AI活用をチーム文化として根づかせるための「支え方」を提案します