1. はじめに 2. 制約 3. トライアル成果 発見1. 技術負債の特定とリファクタリング実装の半自動化 発見2. イベントストーミングで設計した画像をもとにドメインモデルと制約の実装 発見3. 指示範囲を明確に絞れば、人より格段に早い 発見4. 開発者の学習効率を上げる Devin or Cline? 4. 25年3月時点での課題 5. 投資対効果と組織スケールの変化 AIツールの投資対効果 AIツールによって変化した組織スケールの方法 今後の展望 1. はじめに こんにちは。DMM.comでプラットフォーム開発本部の副本部長をしている石垣です。 今回は当社で実施したAIエージェント「Devin」と「Cline」の導入検証の結果について共有したいと思います。 DMMグループのクリエイター組織は、現在1,200名近くのメンバーを抱え、エンジニアだけでも1,000名近くのメンバーがいる組織
