はじめてのアドベントカレンダー Advent Calendar 2025

【製造業】社内でAmazon Q Developer Proを使えるようにした話

Posted at 2025-12-21

1. はじめに

自己紹介:
- おつかれさまです、tyamonです。
- 普段は製造業の社内SEとして、CADや技術文章を扱うPDM/PLMの開発・保守、AWSの管理・運用、AWSを用いたAI・IoT・スマートファクトリー、社内のDX活動に携わっています。
- 上記以外にもPowerAppsを用いた市民開発やパソコンのトラブル対応、社内の困りごと相談(IT以外も)を受けるなど、幅広い範囲で業務を行っています。
記事の目的:
- 古いアプリケーションが今も多く動いていることが多い製造業において、いかにして「Amazon Q Developer Pro」導入に至ったか、その経緯と効果を共有します。
- 同じような境遇（古いアプリケーションとか、コストとか...と止まっている方）の参考になれば幸いです。

これまでの試行錯誤:
- 第1段階: Copilot（Edge）を利用。
  - 課題：IDEと直接連携がないため、コードのコピペ等の手間がかかり、効率が上がりきらなかった。
- 第2段階: VS Code + Cline + AWS Bedrock でのPoC。
  - 若手メンバー数名でトライアル実施。
  - 感触：「使える」という手応えはあった。
  - 課題1：コスト。BedrockのAPI利用料（従量課金）が予測しづらく、コスト増の懸念。
  - 課題2：開発環境の不一致。稼働しているソフトの大半が.NET Framework。開発はVisual Studioがメインのため、VS Codeでは効率が悪かった。
選定プロセス:
- 条件: Visual Studioで動作可能であること。コスト管理がしやすい（または既存の支払いに組み込める）こと。
- 候補: GitHub Copilot vs Amazon Q Developer Pro。
- 決め手:
  - 社内の一部ですでにAWSを利用していたため、アカウント管理や請求処理の観点で初期導入のハードルが低かった（Amazon Q Developer Proを選択）。

AIモデルの性能:
- Copilot（Edge）より上位のモデルが利用できるため、初回からAIの回答精度が高い。
Visual Studio連携による効率化:
- IDEから直接AIを呼び出せるため、機能追加・バグ修正・リファクタリングの作業サイクルが格段に早くなった。
具体的な活用シーン:
- 仕様書のないレガシーコードの攻略: 存在している不明なAPIの調査や、複雑に入り組んだ条件式の解析。
- データ移行: Excelデータからの移行用SQL作成。
- マイグレーション: Accessで作成されたアプリのWPFコンバート。
- プロトタイピング:
  - 簡単なアプリケーションの作成。
  - 打ち合わせ中の画面レイアウト作成（その場でイメージ共有）。
開発スケジュールへの影響:
- 想定以上の効率化により、アプリ開発スケジュールを見直し。より多くの開発が可能になった。
エンジニアの心境の変化:
- 「AIが使えないともう生きていけない」（危機感と依存）。
- 「AI技術についていけるようになりたい」（ポジティブな学習意欲）。
- （冗談）「もう実家の農家に戻ります...」（AIが凄すぎて）。

AWS Transform for .NET の検証:
- 一部検証中だが、WPFアプリケーションの変換等で躓いている。
- AWS re:Inventの最新情報を元に再調査予定。
ツール利用環境の整備:
- GitHub Copilotとの共存（どちらかに統合するのではなく、案件や内容によって使い分け可能な環境を作る）。
ルール整備:
- 社内での利用ガイドラインの策定など。

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