はじめに
株式会社ONE COMPATHのうぃるです。
前身のマピオン時代からジョインして、ITエンジニア歴約20年です。
現在はマネジメント系業務に携わっています。
今回は私が所属している部門や部門外関係者で対応したONE COMPATH社内における
「AIへの取り組み」について時系列で紹介します。
この記事の対象者
- AIに興味があり、社内のAIに関する取り組み概要をざっくり知りたい方
- ONE COMPATH社のエンジニア採用に興味がある方
ONE COMPATH エンジニア採用サイト - AI経験をこれから積んでいきたい方、応募お待ちしてます!!
ここでは記載しないこと
- 各社AIの機能、性能、金額等の詳細
Azure OpenAI Service
2023年4月頃、社内で一番最初に導入したモノです。
Microsoft様に社内勉強会を開催していただき、セキュリティ、情報統制的なことも考慮して採用しました。
当時は今ほどAI利用が一般的ではなかったため、 「気軽にAIに触れてみよう」 を導入目的としました。
Slackと連携し、Slack上で質問を投げると回答してくれるという使い方が最も多かったですね。導入初日は結構盛り上がりました(Slack上で)。
スプレッドシートにキーを埋め込んで、質問をスプシ記載して回答してもらい一覧化する、といった情報収集にも活用されました。
今現在(2025年3月)では、弊社提供サービスの画像分析周りでも利用しています。
GitHub Copilot
こちらも2023年春頃に導入したモノです。
社内で最も生産性向上につながったであろう施策となります。
多くの開発エンジニアが利用しており、社内アンケートの結果からも好評です。
ちなみに「どんな利用している?」という社内アンケート結果はこのような内容でした。
(%は各項目における利用割合)
- コードの自動生成 (95%)
- Chat機能を活用して調査スピード向上(72%)
- コードレビュー(45%)
- テストコード生成(29%)
- ドキュメント作成(10%)
- リファクタ相談(2%)
「もうCopilotなしじゃ仕事できない」「昔に戻れない」という声を聴くとうらやましくもあります。(私も開発経験は2年程ありますが、約15年前のお話しなので)
GitHub Copilotは費用対効果や利用ニーズが高く、当社では技術職の全従業員が利用できるよう環境を整備しています。
GenU(Generative-AI-Use-Cases-JP)
発音はたぶん「じぇんゆー」。
「Azure OpenAI Service」を導入しましたが課題がありました。
それはエンジニア以外では使いづらい面があったところです。
(我々の「社内提供の仕方」に問題がありました。サービス自体は素晴らしいです)
エンジニアはアクセスキーさえあれば何かと利用シーンがありますが、
全社展開を想定するとエンジニア以外の方にはUI的に使いづらく、社内での浸透がイマイチでした。
そんな話を社内でしていたところ部門内のメンバーが「2024 AWS Summit Japan」 に参加した翌日に「これいいんじゃない?」と共有してくれたことがきっかけです。
爆速で導入しました。
現状(2025年3月)は全社展開前のスモールスタート状態ではありますが、
企画系の方々に使ってもらえる機会が増え、GenUを活用した業務改善プロジェクトも立ち上がり、導入した手ごたえを感じています。近いうちに全社展開としたいです。
その他AI関連
記事が長くなりそうなので割愛しましたが、2024年夏頃から以下を利用したサービス検証もしています。
検証していると
- 実現したいことは同じでも利用AI毎に特性が出でる
- もちろん精度も違う
- バージョンアップするだけで精度が上がったり、安くなったり
「バージョンアップについてくだけでも大変」「実現したいことによって、AIを使い分ける仕組みが必要」(社内某エンジニア談)と変化が激しい技術要素ではありますが、サービス実現に向け取り組み最中です。
社内展開の仕方
AI活用における「期待できる効果」は多岐に渡ります。そのため社内では
- 新商材創出を目的としたプロジェクト
- 社内業務改善、生産性向上を目的としたプロジェクト
と2軸で 2024年から活動しています。
Copilotネタや活用方法を技術勉強会で共有したり、社内アンケート取ったり、全社員参加の全体会議で事例紹介したり、と活動を続けています。
おわりに
今回はONE COMPATHにおけるAIの取り組みについて紹介しました。当社では、AI関連の職種だけでなく、アプリエンジニアやサーバサイドエンジニアなど幅広い技術職を積極採用しています。興味のある方はぜひカジュアル面談からでもお話ししましょう!
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