TKCが示すAI開発の未来：GitHub Copilot全社定着がエンジニアの働き方をどう変えるか

GitHub Copilot活用への取り組み

先行導入部門では、コード生成やレビュー支援、設計補助などで生産性向上の成果が見られましたが、活用が一部の組織や個人に留まるという課題も明らかになりました。AI活用の効果を最大化するためには、全エンジニアが同じ前提でAI（GitHub Copilot）を利用できる環境整備が不可欠です。

そこでＴＫＣは、ライセンス拡大に留まらず、全社定着を前提とした包括的な取り組みを開始しました。具体的には、マイクロソフト社の協力のもと、全エンジニアを対象とした公式ワークショップ研修を実施します。これにより、AI活用の基本操作に加え、プロンプト設計の考え方や実践的なユースケースを体系的に習得する機会が提供されます。

さらに、社内に専任組織「FDE（Field Development Engineer）」を設立し、各開発現場へ入り込んで伴走支援を行います。現場のプロジェクトに直接関与しながら、具体的な活用方法の定着、ベストプラクティスの横展開、活用度の可視化までを推進し、単発の研修で終わらせずに実務の中でAI活用が根付く状態を実現します。

本取り組みを通じてＴＫＣは、AI拡張型開発から、AIを前提とした「AIネイティブ開発」への転換を加速させ、エンジニア一人ひとりの創造性を最大化し、より高付加価値なプロダクト開発を実現することで、顧客への提供価値を一層高めていくとしています。

エンジニアからの声と評価

すでにGitHub Copilotを開発業務に役立てているエンジニアからは、次のようなコメントが寄せられています。

• 「定型的なコードを書く時間が大幅に減り、その分、設計やロジックの検討に時間を使えるようになった」（開発担当者）

• 「テストコードの作成が格段に楽になった。テストケースの抜け漏れにも気づきやすくなった」（品質管理担当者）

• 「新しい言語やフレームワークのコードを書く際に、サンプルとして参考になる提案が出てくるので、学習ツールとしても役立っている」（若手エンジニア）

GitHub Copilot導入における整備体制

GitHub Copilotの導入にあたっては、「①技術研修グループの新設」「②開発方針策定」「③社員教育」の三位一体で体制が整備されました。

① 技術研修グループの新設

研修で学んだ知識を現場で実践に移す橋渡し役として、技術研修グループを新設しました。このグループがGitHub Copilotを全社に定着させるための“旗振り役”として活動します。

② 開発方針策定

AIを場当たり的に使うのではなく、開発プロセスの中にAI活用を体系的に組み込むための方針を策定しています。

• 開発言語・プロセスごとの適用領域の定義: C#、Delphi、Rubyそれぞれの言語特性を考慮し、Copilotが最も効果を発揮する領域と、人間が判断すべき領域を明確に区分しています。

• AI活用ガイドラインの策定: 「どのような場面でAIを活用するか」「AIの提案をどのように評価するか」「コードレビューにおけるAI生成コードの取り扱い」など、実務に即したガイドラインを整備しています。

③ 社員教育

ツールの導入と教育を一体のものとして設計し、全開発エンジニアがAIを「正しく」使いこなせるように多層的な教育体系を構築しています。

• 開発現場の取り組み: 社内ハンズオン研修（2026年1月〜）として、C#、Delphi、Ruby各言語別に、Copilotの基本操作、コーディング支援の活用法、セルフレビューの手法を実践的に習得する研修を実施しています。

• 初級者向けの取り組み: マイクロソフト社との連携により、同社のアーキテクトが講師を務める実践型ワークショップを全12回開催し、全開発エンジニアが受講します（2026年2〜3月）。

• プロジェクトのニーズに合わせた今後の具体的な取り組み: プロジェクト伴走支援（2026年4〜11月予定）として、技術研修グループのメンバーが各開発プロジェクトに直接参加し、実務の中でAI活用を定着させる支援を行います。加えて、マイクロソフト社との定例会を設け、技術的な課題にも継続的なアドバイスを受けられる体制を整えています。

詳細については、株式会社ＴＫＣのウェブサイトをご覧ください。

• 株式会社ＴＫＣ

AI Workstyle Lab編集部コメント

株式会社ＴＫＣのGitHub Copilot全社定着プロジェクトは、AIが単なる補助ツールではなく、開発プロセスの基盤となり得ることを示唆しています。これにより、企業はエンジニアの生産性を飛躍的に向上させ、より迅速かつ高品質なプロダクト開発を実現できるでしょう。特に、定型業務の自動化により、エンジニアは創造的な業務に集中でき、結果として新たなビジネス価値創出に繋がる可能性を秘めています。他企業も、AIを前提とした開発体制への移行を検討する上で、本事例は大きなヒントとなるはずです。

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