拓海先生、部下から最近「GitHub Copilotを試すべきだ」と言われているのですが、正直何が良くなるのか掴めません。要するに投資する価値があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つで言うと、1. 繰り返し作業の時間短縮、2. コード品質の標準化支援、3. エンジニアの設計・創造作業へのシフトが期待できるんですよ。
なるほど。でも現場は慣れていないし、セキュリティや導入コストも心配です。これって要するに投資対効果が合うかどうかの話ではないですか。
その通りですよ。投資対効果（Return on Investment、ROI）を測るためにANZ銀行の実証実験は現場での生産性、コード品質、セキュリティを順に観察しました。まずは小さな実験で定量と定性の両方を計測する設計が重要です。
小さな実験で得られる指標というと、具体的には何を見れば良いのですか。現場のエンジニアが喜ぶかどうかも気になります。
いい質問ですね。ANZの実証では、開発時間の短縮、エンジニアの主観的な満足度や受容感、そしてレビューで指摘されるバグの数という三つの指標を組み合わせて評価しました。主観と客観の両面が重要なんです。
ただ、ツールが誤ったコードを出した場合のリスクや、個人情報が外部に流れる可能性もありますよね。セキュリティ面の結論はどうだったのですか。
セキュリティは完全に解決されたわけではありません。ANZの報告では、セキュリティ影響は結論が出にくく、注意深い運用ルールとコードレビューの組合せが推奨されるという結果でした。つまり、AIは補助であり最終判断は人間であるべきです。
これって要するに現場の生産性を上げる道具だけど、運用とガバナンスをちゃんと設けないと危ない、ということですか。だとすると導入判断は慎重にならざるを得ませんね。
その通りです。大丈夫、一緒に段階的な導入計画を作ればリスクは管理できますよ。まずはパイロット、次に評価基準の確立、最後に横展開という段取りです。運用ルールと教育が要です。
分かりました。では小さく始めて、効果が出たら段階的に広げる。運用ルールと教育を先に作る。自分の言葉で言うと、まず試して安全に運用し、判断はデータで示すということですね。
