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Theterminal is a powerful place: In a singleline of arcane shell magic, you can transform files and parse data at will. Butit can take many years of regular use to become a shell wizard. Even withsolid proficiency, most of us regularly need to optimistically type --help or scroll through man pages. Oftentimes, yousimply turn to a web search, hopefully finding something like a relevant StackOv
サービスのデプロイ頻度は、そのときに開発している機能の大きさやチームメンバーの人数などの影響を少なからず受けます。そのため、この変化がGitHub Copilot導入の効果と言いきることは難しいですが、生産性が向上しているチームからのノウハウの共有などを通じて、継続した生産性の向上に取り組んでいきたいと考えています。GitHub Copilot導入に向けた課題とその対応 ここからは、ペパボでGitHub Copilotを全社導入するにあたり検討した観点と、その結果を紹介します。 ペパボにおける生成AI活用の現状GMOペパボでは、ChatGPTの登場以降、生成AIを活用した機能の開発や開発プロセスへの活用による生産性向上に取り組んできました。特に、pyama86/slack-gptを利用したSlack Botはエンジニアに限らず全社員が利用しており、さまざまな業務の効率化に貢献しています
こんにちは。Magic Momentの髙橋です。 ここのところ世間では生成系AIが注目されていますが、エンジニアが一番注目しているのはその中でもコードを自動生成してくれるAIではないでしょうか？ その中でもよく名前が上がるのが、GitHub Copilotだと思います。 Magic Momentではエンジニアの生産性をあげるべく様々な施策を実行してきましたが、今回GitHub Copilotを会社として公式に導入していくことになりました！ 導入してまだ１ヶ月程度ではありますが、どのように運用しているのか？開発にどのように役立っているのか？をご紹介したいと思います。 導入した理由は、エンジニアの開発生産性を上げるためGitHub Copilotは、エンジニアの書こうとしているコードを補完してくれる生成系AIツールです。 詳しい説明は他記事や公式ドキュメントに譲りますが、これを活用することで
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次GitHub Copilotとは何か？GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスクGitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 最近はAI や LLMs 関連の話題が付きませんが、弊社でもGitHub Copilot for Business を導入しました！ 今回は開発メンバーにGitHub Copilot を使った所感や、特にどんなコードを書くときに便利かを聞いてみました。 黒曜 主に使っている開発ツールを教えて下さい 利用エディタ: IntelliJ IDEA 使ってみた感想Ruby とTypeScript で試しましたが、とにかく賢い ですね。 特に同じような記述が続く RSpec や定形コンポーネントを書くときには、最初の 1 行だけ打ったら後は Tab と Enter を打つだけでコードが完成してしまったりします。メソッド名・テスト名・コメントなどで「なにをやりたいか」が Copilot に正しく伝わるほど正確な予測をしてくれる
GitHub Copilot を業務で利用するとなると、以下の 2 つの懸念がある。 自社のプライベートなコードがGitHub Copilot に送信され、学習モデルとして使われ、外部に流出してしまわないか 自動生成されたコードが学習モデルとなった public なコードのライセンスを侵害してしまわないか 1 については、コードの一部なら大きな問題にはならないと思われるが、もし一時的にエディタに貼っていたクレデンシャルが送信されて外部流出してしまう可能性があるのであればリスクが低いとは言いづらい。 2 については、ライセンスを侵害すること自体がリスクである。それに加えて、GitHub Copilot がよそのライセンスを侵害する可能性があることがあとから発覚した場合、それまでにGitHub Copilot を使って書かれたコードすべてを精査しなくてはいけなくなる可能性があるのもリスクと
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