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AIを開発チームに採用する技術 27社の挑戦と成功法則

AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか ── 「ChatGPTを配って終わり」にしない。開発組織を変える、27社の実践
AIを開発チームに採用する技術 27社の挑戦と成功法則

このような方におすすめ

◎開発現場へのAI導入を推進・検討しているプロジェクトマネージャーなどのリーダー層
◯経営・意思決定層に対してAI導入の説得材料を探している中堅エンジニア
◯AI導入を検討しており、他社がどのように導入に踏み切ったのかを知りたい経営・意思決定層
◯AI利用のガイドラインを策定したり、著作権などの課題に取り組む管理部門
  • 著者木下　雄一朗
  • 定価2,860 円（本体2,600 円＋税）
  • A5　384頁　2026/09発行
  • ISBN978-4-274-23519-1
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  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次
AIコーディングツールを導入したいが、セキュリティの承認が下りない。ツールは配ったが、使っているのは一部のエンジニアだけ。使われ始めたが、レビューが追いつかない。効果を聞かれるが、数字で答えられない。
AIを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか。筆者自身がそれを知りたかったことが、本書の出発点です。取材を呼びかけたところ、同じ問いを抱える企業が想定を大きく超えて集まりました。最終的に27社のCTO・VPoE・推進担当者に取材し、各社がどの順序で判断し、どこでつまずき、何を仕組みに変えたかを記録しています。
本書は、冒頭のような状況にある方──IT企業のPM、開発リーダー、技術部門マネージャー、そして現場のエンジニア──に向けて書きました。ツールの比較表や導入手順書ではなく、成功した施策だけを並べた事例集でもありません。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったからです。ツールは半年で入れ替わり、効果の測り方も各社の事業構造に依存します。本書が扱うのは、その手前にある判断の構造──レビュー、効果測定、セキュリティ、育成、契約、非エンジニア活用といった「次の壁」に各社がどう向き合い、何を仕組みに変えたかです。それを、読者が自社の状況に当てはめて使える形にまとめました。
第1章に課題別の逆引き表を用意しました。自社の状況に近い事例を第2章で読み、第3章で各社に共通する構造を確認し、第4章で自社の次の一手を選ぶ。通読しても、必要な論点から読んでも使える構成です。
本書が届けるのは答えではなく、次の一手を選ぶための材料です。先に動いた27社の経験を、読者の現場で役立ててください。
(本書「まえがき」より）
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274235191/

正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています

第1章　AIの「採用」はどこで詰まるのか
コラム：【WFPダチョウファーム】エンジニアも予算もない現場で、AIは何から始まるか

第2章　事例編――27社の壁と判断の記録

大企業・グループ企業の挑戦
【ソフトバンク】　「1日目からAI前提」で走り出した開発チーム
【富士通】　法令文書700ページから始まった開発工程の「まるごと刷新」
【みずほ証券】　「プロジェクト」ではなく「人」を選ぶ
【サイボウズ】　AIによる「局所最適」を越えて、開発プロセスを組み直す
【MonotaRO】　「やってみてから考えましょう」で回り始めた全社AI展開
【さくらインターネット】　「便利だが、信用はしない」インフラ事業者のAI活用
【KINTOテクノロジーズ】　「イノベーターの足を引っ張らない」、伸びる人から伸ばす
【KAG】　コードが速く書けるほど、「何をつくるか」を話す時間が増えた

IT専業・SIerの転換
【クラスメソッド】　社長の「AIフルコミット」宣言により10%から100%に届くまで
【富士ソフト】　「速く作る」ではなく、品質と説明責任を失わない開発を
【クリエーションライン】　AIで速くなるほど売上が減る受託開発をどう変えるか
【ULSコンサルティング】　20年提唱してきた開発モデルに、AIが追いついてきた
【モリサワ】　プルリクエストは1.8倍 ─ 次に変えるのはレビューと組織の流れ

成長企業の試行錯誤
【ファインディ】　トップと推進担当者とチャンピオンで回す ― 400人組織のAI推進
【ラクスル】　プロトタイプではなく、プロダクトコードで実践ノウハウを積む
【ログラス】　「誰も来ない勉強会」から、99%がAIを使う組織ができるまで
【e-dash】　エンジニア主導の導入が「使わない人は評価しない」に変わるまで
【スタメン】　全員が使っても、「何倍」とは言わない
【エクスプラザ】　「1週間コードを書くな」 ― トップが盛り上げ、現場が育てるAI駆動開発

少数精鋭チームの判断
【ビズリンク】　「使わないことの方がリスク」から始まった開発と契約の転換
【SecureNavi】　情報セキュリティ企業が「禁止」よりリスク提示を選んだ理由
【JADE】　「プロンプトはあるが、意図はない」 ― AIが書いたコードに向き合い、立て直す
【en-gine】　「整っていなければ、そこで止まる」全工程AI化で見えた導入の順序
【Elith】　「コード書きたい欲は、一旦置いといて」Kaggleマスターが集まるAI企業の割り切り
【コンテンツワークス】　完全リモートの少数チームに「AIメンバー」を迎える ― 仕様駆動開発で挑んだFlutter移植

一人法人の実験
【Axcxept】　AIを作る側が、AIで事業を回して見えたこと

第3章　横断分析 ― 同じ問いへの異なる答えを整理する
コラム：ツールの作り手は、何を見ているか
【OpenAI Japan 合同会社】　マルチエージェント時代の品質保証と開発者の役割
【Devin（Cognition AI, Inc）】　実装速度の先にあるボトルネック
【Cursor（Anysphere, Inc）】　書く速さの先にある、設計判断と効果測定の課題

第4章　AI採用ロードマップ ― 自社の次の一手を決める

付録A　AIコーディングツール利用ガイド テンプレート（開発者向け）
付録B　巻末用語集

索引