ツール費用は“推進室持ち”
高性能でもなぜか敬遠される…… キヤノンITSの「Amazon Q Developer」普及策
生成AIは強力だが、利用費用の負担や操作への戸惑いから、現場の開発者に敬遠されるケースが後を絶たない。キヤノンITソリューションズはこの障壁をどう突破し、「Amazon Q Developer」を全社に普及させたのか。
システムインテグレーター（SIer）が競争力を維持する上で、生成AIの活用は不可欠だ。しかし、ツールを導入しても現場への定着が進まないという問題は、企業に共通する課題になっている。
キヤノンITソリューションズ（以下、キヤノンITS）は、全社的な生成AIの利用を推進するため、AIコーディングツール「Amazon Q Developer」を採用した。費用面での予測のしやすさに加え、既存のAmazon Web Services（AWS）インフラでアカウント管理が完結できる運用性、生成能力の高さなどが選定の決め手となった。
導入に当たり、キヤノンITSは生成AIビジネス推進室を中心とした推進体制を構築した。3カ月間の業務適用検証には57人の技術者が参加し、実際の業務において効果を測定した。その結果、参加者全体で累計数千行のコードが生成され、開発スピードは約3倍に向上、工数は67％削減されるという明確な定量効果を創出した。
単なるツール導入にとどまらず、現場の技術者を巻き込み劇的な生産性向上をもたらした「AI駆動開発の仕組みづくり」の詳細に迫る。
予算の壁と現場の不安をどう解消する？
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社内にAIツールをどう根付かせるか
キヤノンITSが成果を上げた背景には、ツールを利用してもらうための入念なオペレーション整備がある。事業部門での予算制限によって積極的な利用が控えられる懸念があったため、検証期間中は生成AIビジネス推進室が利用費を負担した。経営トップである社長からの直接の支援と声掛けを実施し、全社的な取り組みとしての重要性を明確にした。
技術的な不安を払拭するための学習支援も手厚い。「Microsoft Teams」に「生成AI交流広場」を開設して活発な情報交換を促すとともに、定期的なオフィスアワーや実践的なハンズオン研修を提供した。この一連の取り組みを単発のイベントで終わらせず、年間ロードマップに基づいた継続的な施策として展開したことが、高い参加継続率（95％）につながっている。
実際のプロジェクトにおいても、生産性向上の効果が実証されている。SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）のバズ検出システムを開発するケースでは、SNSが提供するAPIや可視化技術といった担当エンジニアにとって未経験の技術要素が含まれていたが、Amazon Q Developerを活用することで技術習得が加速した。通常であれば2週間かかる作業が3日で完了し、工数も10人日が3人日に短縮され、低予算での迅速なプロトタイプ開発に成功している。
インフラ構築の領域では、インフラのコード化（IaC）における品質確保の課題を解決した。アーキテクチャ図やパラメーター設計を基に、IaCツール「Terraform」用のコードを自動生成し、AIツールによるレビュー支援を組み合わせることで、エラーの早期発見と修正の効率化を実現した。その結果、人は課題抽出やロジック検討といった、より上位の設計業務に集中できるようになったという。
システム開発の構造自体を変革する試みも進んでいる。小規模なツール開発においては、仕様書を起点としてAIツールにタスク分解や設計を委ねる「仕様駆動開発」の手法が実践された。AIエージェント実行環境および運用管理ツール「Amazon Bedrock AgentCore」を活用した開発環境の構築事例では、AIツールを「正解を出す存在」ではなく「協働する相棒」として運用する体制を確立し、アプリケーションの実装からテストの大部分を自動化している。
キヤノンITSは今後の展望として、本検証で得られた知見を社内で共有し、生成AIを活用できるプロジェクトの範囲をさらに拡大する方針を示している。今後はAWS社と連携しながら新機能の検証などを進め、現場の開発体験の改善と顧客への提供価値向上に向けた取り組みを継続する構えだ。
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本記事は制作段階でChatGPT等の生成系AIサービスを利用していますが、文責は編集部に帰属します。
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