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- 2026/04/20 掲載
驚異の5割時短…弥生が「AI駆動開発」で大成功、CTOが包み隠さず語った「実践の全貌」
連載：マスクド・アナライズの生成AI最前線
AI駆動開発で生産性は爆上がり──そんな言葉が飛び交うようになったが、実際に成果を出している企業はかなり少ない。そうした中、弥生は一部の作業で5割の時短につなげるなど大きな成果をたたき出している。その裏側にはAI駆動開発を進めるための環境整備に向けた3つの独自ステップと、数々の失敗から得たリアルな知見がある。今回、エンジニアチームを率いる同社 CTOの佐々木 淳志氏に話を聞き、導入ステップから失敗と成功の裏側、効果測定の独自指標など、包み隠さず明かされた実践の全貌を追う。
AIスタートアップ社員として、AIやデータサイエンスについてSNSによる情報発信で注目を集める。現在は独立して、イベント登壇、研修・セミナー開催、書籍執筆、企業向け生成AI・ChatGPTの導入活用支援などを手掛けている。支援実績は北海道庁、日立製作所、JR西日本、シーメンスヘルスケアなど。著書に「会社で使えるChatGPT」「AI・データ分析プロジェクトのすべて」がある。
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AI駆動開発で使う「AIツール5選」
プログラミングの自動化については、生成AIの登場以前からさまざまな取り組みがあった。事例としては、みずほ銀行におけるシステム統合プロジェクトで、開発の高速化と品質の標準化が目的だ。現在ではChatGPTをはじめとする生成AIの登場によって、プログラミングの自動化はより身近なものとなり、その品質も向上している。こうした中、弥生では、生成AIを活用したAI駆動開発を採用。
「弥生の開発現場は、セキュリティなどの社内ルールを厳守しつつも、各エンジニアが新たな技術やツールを積極的に試せる文化があります。そのため、ChatGPTをはじめとする生成AIも登場直後から『AIを使いたい』との声が多く、利用者も増えていきました」
現時点では、開発プロセスの標準化を進めた上で（後ほど解説する）、AI系ツールに、プログラミング支援のCursorとDevin、ソースコード管理のGitHub Copilot、オブザーバビリティプラットフォームのNew Relic、インシデント管理プラットフォームのPagerDutyを選定した。
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