こんにちは。
ファインディ株式会社 で Tech Lead をやらせてもらってる戸田です。
現在のソフトウェア開発の世界は、生成AIの登場により大きな転換点を迎えています。
GitHub CopilotやClaude Codeなど生成AIを活用した開発支援ツールが次々と登場し、開発者の日常的なワークフローに組み込まれつつあります。
そのような状況の中で先日、Findy AI Meetupの記念すべき第1回を福岡で開催しましたので、今回はそのイベントの様子や内容を紹介します。
福岡でのイベント開催は実に2年ぶりとなっており、我々も参加者の皆さんにお会い出来ることを楽しみにしていました。
ありがたいことにキャンセル待ちが出るほどに参加申し込みをしていただきました。当日参加くださったみなさま、ありがとうございました！
Findy AI Meetupとは？
ファインディ株式会社のエンジニアが主催する技術系のオフラインイベントです。
ファインディ株式会社では、生成AIやAIエージェントの活用を通じて開発生産性の向上を目指す取り組みを行っています。このイベントでは、ファインディのエンジニアが社内での実践事例を紹介するとともに、エンジニア同士がつながり、知見の共有や交流を目的としています。
今回のMeetupは初めての開催となっており、登壇者は全員弊社のエンジニアとなっています。
登壇内容
Nx × AI によるモノレポ活用 ~ コードジェネレーター編
まず弊社のフロントエンド テックリードの新福が登壇しました。
弊社のフロントエンドの多くにはNxが採用されています。今回はNxを採用してきたことが、生成AIの時代にマッチしていたというお話をしました。
これまで弊社では、NxのGeneratorを用いて開発効率の向上に取り組んできました。NxのGeneratorは強力な機能を持つ反面、覚えることも多く、初心者がとっつきにくいというのが課題でした。
最近のNxは生成AIとの連携が強化されており、中でもNx MCPの登場によって、モノレポ内の情報を生成AIのコンテキストとして利用できるようになりました。
Nx MCPの素晴らしい点は、モノレポ内のプロジェクトやNxのGeneratorを自然言語で操作できることにあります。これにより、複雑なコードを書かなくても柔軟で対話的なコード生成の業務フローが実現可能になりました。
例として今回は、CopilotやClaude CodeのスラッシュコマンドからNx MCP + Nx Generatorを起動させる方法を紹介しています。
生成AI時代の業務標準化は、もうすぐそこに来ているのかもしれません。
今回はNxのGeneratorに焦点を当ててお話しましたが、Nx公式のCIサービスである「Nx Cloud」にもAI機能が続々と追加されているので、いつかご紹介できればと思います。
Findy Freelance利用シーン別AI活用例
次にフロントエンドエンジニアの主計が、Findy Freelanceチームのコーディング以外でのAI活用事例をいくつか紹介しました。
1つ目は、不具合調査時の Ask Devin の活用です。
不具合報告があった際に、不具合内容をAsk Devinに調査を依頼しています。
対象となるリポジトリを複数選択できるため、原因箇所の特定や切り分けが素早くできるようになっています。
専門領域に関わらず一次調査ができるのもありがたいです。
2つ目は、dependabotのAIレビューです。
最初はDevinのPlaybookを利用して週1でまとめてレビューを依頼していましたが、
Claude Code Base Actionを利用して随時自動で行うように改善しました。
精度も上がり、日々の作業の負担が軽減されています。
3つ目は、AI によるリファインメントの実施です。
PdMとエンジニアで行っているリファインメントの文字起こしデータをNotebookLMに追加して、
リファインメントの観点を洗い出しプロンプト化しています。
ラベル付与をトリガーとすることで、PdMメンバーが任意のタイミングでAIリファインメントを実施できるようになり、リファインメントの負担を軽減できています。
アウトプットに関しては文量が多かったり、肯定的なフィードバックになりがちだったりと課題があるので、引き続きプロンプトを調整しています。
チームでAI活用を進めるため、10分勉強会（5分LTを正社員メンバーで持ち回り）で実施しています。
継続することを優先し、スキップ可や記事紹介可などハードルを下げて取り組んでいます。詳細はこちらの記事をご覧ください。
findy-code.io
普段の業務にAIを活用するために、AIのキャッチアップと同時に、どの業務にどうAIを活用するか日々チーム全体で考えることが大事だと考えています。 引き続きAIを積極活用していくので、良い事例があれば紹介していきたいと思います。
ファインディ株式会社における生成AI活用までの軌跡
最後に、テックリードの戸田が、「ファインディ株式会社における生成AI活用までの軌跡」と題しまして、弊社が生成AIで結果を出せるようになるまでの軌跡を紹介しました。
まず弊社の開発組織の開発文化を支えている考え方やテクニックをいくつか紹介しました。以前にこのテックブログでも紹介した内容もあります。
特にタスク分解とPull requestの粒度は重要です。
また、統一されたコーディング規約や設計、ドキュメントを整備することも文化として根付いています。特にドキュメント整備は重要で、弊社ではJOIN初日にPull requestを出せるようにしています。
このように、弊社の開発文化を支えているテクニックはコードを書く前の事前準備を重要としており、また、環境や自動化、スピードに拘りを持っています。
これは小さなことをコツコツと積み重ねることでしか実現できませんが、それをしっかりやり切ってきた歴史があり、その積み重ねこそが開発組織の文化となっています。着実に積み重ねたものは強いのです。
次に、弊社が生成AIを活用するために取り組んだ内容を紹介しました。
既存コードの最適化や不要なコードの削除、テストコードの整備やドキュメンテーションなど、生成AIのガードレールとなる要素の整備に関して紹介しました。
また、生成AIに命令を投げる際は、可能な限りスコープを限定的にして、具体的な内容を段階的に渡すのが良いとされています。そのため、弊社で取り組んでいたタスク分解のスキルが重要となるシーンが増えました。
ここまで読んだ読者なら気付いた方もいるかもしれません。そうです。弊社の開発組織の開発文化は、生成AIが流行するずっと前から生成AIフレンドリーな文化となっていたのです。
今までの開発組織に生成AIを足した。ということではなく、今までやってきたことの延長線上に生成AIが乗っかってきた。という表現が近いかもしれません。そのため、生成AIを導入したことで一時的に生産性が落ちた。といった光景は、弊社ではほとんど見られなかったのです。
今までの積み重ねが、結果的に生成AIとの協業を可能としていました。もちろんガードレール整備がまだ行き届いていない箇所もあります。しかしながら、そこの整備に対して投資をするという意思決定が当たり前となっている開発文化でもあります。
このあと、生成AI時代の弊社の開発現場の様子をいくつか紹介させてもらいましたが、これはまた別の記事でも紹介できればと思います。
懇親会
登壇発表後は参加者の皆さんと懇親会を開催しました。
懇親会では「パックマンルール」をお願いしました。懇親会で誰かと話すときは新しい人が会話に入れるように、一人分のスペースを空けて話しましょう。というルールです。
生成AI活用における悩みや知見を意見交換して、楽しんでいただけたようです。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
当日、イベントに足を運んでくださった参加者のみなさん、本当にありがとうございました。頂いたアンケート結果を、次回開催の参考とさせていただきます。
次回開催は9月前後を予定しております。残念ながら今回のイベントに参加出来なかったみなさんも、次回イベント開催時には是非ご参加ください！
現在、ファインディでは一緒に働くメンバーを募集中です。
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