概要
https://tech-blog.monotaro.com/entry/2025/07/02/090000
詳細内容
## MonotaROがAI駆動開発を推進する上で直面した課題と実践
https://tech-blog.monotaro.com/entry/2025/07/02/090000
モノタロウがAIツール「Cline」を全社的に導入した経緯と、その普及における課題、そしてそれらを克服するための取り組みを解説する。
[[AI導入, 開発者体験向上, コード生成, 技術共有, エンジニアリングプラクティス]]
モノタロウは「広く導入し、後から検証する」というアプローチでAIツール「Cline」を導入した結果、200名のエンジニアに急速に普及し、生産性向上に貢献した。しかし、ヘビーユーザーとライトユーザーの間で利用度や生成コードの品質に差が生じるという課題に直面した。このギャップを埋めるため、同社は「AI駆動開発トレンドラボ」や「道場」といった知識共有の場を��け、チーム内にAIエバンジェリストを任命するなどの施策を実施した。記事は、AIの真価は高品質なエンジニアリングプラクティス、特にドキュメント整備やテストといった基盤があってこそ発揮されると強調し、AIとの「共進化」を提唱している。
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**編集者ノート**: この記事は、AIツール導入の現実的な側面、特に「導入先行」によるメリットとデメリットを浮き彫りにしている点が重要だ。エンジニアリング組織がAIを効果的に活用するには、単にツールを提供するだけでなく、知識共有の仕組みや、AI生成コードを品質保証するプロセス（テスト、レビュー、ドキュメント）の整備が不可欠であることを示唆している。今後、AIエージェントが開発ワークフローに深く組み込まれるにつれて、このような「AIとの共進化」を促す組織的な取り組みが、開発チームの生産性とコード品質を両立させる鍵となると予測する。AIを使いこなすための「人間側のスキルアップ」が���これまで以上に重要になるだろう。