AIとデータを活用した開発プロセス改善の成功事例

クラフトバンク社における導入の背景

クラフトバンク株式会社は、内装工事からスタートした建設経営支援のAI/DX共創企業です。彼らは、業界のデジタル化を推進し、コンペティションにおいて勝ち残るための手助けをすることを使命としています。しかし、同社は長い間、開発チームの状態を客観的に把握する手法が不足しており、スピーディな開発環境の中で組織全体としての改善策を見出すことに苦労していました。特に、開発プロセスの透明性が欠如していることで、現状を把握することができず、適切な改善アプローチを取りづらい状況でした。

課題の特定

クラフトバンクが抱えていた課題は、多岐にわたります。まず、個々のエンジニアが自発的に取り組む一方で、組織全体として開発状況を把握する手法が無かったため、人的リソースの偏りやレビューの集中化が発生していました。さらに、実数値での進捗確認が行われていなかったため、どういった方向性で改善を図ればよいのかが曖昧でした。このような状況から、データ駆動型のアプローチがNOW必要だと認識されました。

supateamの導入

そこで、supa, inc.が提供するAI駆動開発アナリティクス「supateam」の導入が決定されました。このツールは、開発データを効果的に可視化し、チームやプロセスの具体的な課題を見える化することができます。

課題解決のプロセス

「supateam」は、開発データを一元管理し、レビューのタスクをAIに任せることで人間によるレビューの質を向上させることが期待されました。チームメンバーは、特定のプロジェクトにおいて、AIが初期レビューを行うことにより、専門的な確認に集中できるようになりました。その結果、コードレビューの集中度は26.8%から15.3%へと繁雑化が解消され、レビューの精度も向上しました。

導入による成果

「supateam」を導入した結果、約半年で以下のような大きな成果が生まれました。

1. リードタイムの短縮: 開発リードタイムが約50%削減され、継続的にデータに基づいた改善が進められるようになりました。
2. レビューの質の向上: AIによる一次レビューが導入されたことにより、レビューの実施がスムーズになり、属人化が解消されました。
3. 手戻り率の改善: AIにより実装プランが適切な粒度に分割され、手戻り率の約30%改善が達成されました。このことが品質向上にも寄与しています。