概要
https://speakerdeck.com/monotaro/monotaro-ai-conference-autumn-2025
詳細内容
## AIと共に進化するモノタロウ - AI駆動開発 Conference Autumn 2025
https://speakerdeck.com/monotaro/monotaro-ai-conference-autumn-2025
モノタロウは、AI駆動開発の組織展開において、多様なAIツールの試行錯誤を経て「置き換え型AI」が飛躍的な生産性向上に繋がることを発見し、組織文化の変革を通じてその浸透を推進しています。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AI駆動開発, 開発プロセス変革, AIエージェント, RAG, 生産性向上]]
モノタロウは、生成AIがインターネットの登場に匹敵する不可逆な変革をもたらすと認識し、組織全体でAIを理解し活用できる体制への変革を進めていると発表しました。本発表では、AI駆動開発を組織に展開した経緯と、実践から得られた学び、そして次の一手について詳しく紹介されました。
同社はまず、GitHub Copilot、Cursor、Devinといった多様なAI開発ツールを大規模に導入し、その効果を検証しました。その結果、ツールの展開自体は成功したものの、AIによる開発プロセスの変容まで繋がっているのは一部のメンバーに留まっており、「AIによる開発プロセスの変容」という新たなキャズムが存在すると認識したといいます。このキャズムを越え、個人の「熱量」を組織の「文化」へと昇華させるため、「AI駆動開発DOJO」による学習プログラムとケイパビリティ認証、および社内勉強会「AI駆動開発トレンドラボ」での情報共有と横展開の仕組みを構築しました。
具体的なAI活用事例として、法人向けサービスにおける社内システム問い合わせ対応の迅速化が紹介されました。これは、SlackとZapier、Google Sheets、GAS、OpenAI APIを組み合わせた簡易RAG（Retrieval Augmented Generation）モックで、問い合わせ内容をLLMで要約・ベクトル化し、過去の対応履歴から類似事例を検索して営業チームに提供するものです。このアプローチは、AIの得意分野である類似情報の検索に特化させ、最終的な回答生成を人間が担うことでハルシネーションのリスクを避けつつ、導入コストを抑え（1日で構築可能）、現場の負荷軽減とボトムアップでの改善を促進した点がポイントです。
モノタロウCTOの普川氏からは、AI活用のタイプとして「支援型AI」（人間が主導しAIが補助、例：Copilot, Cursor）と「置き換え型AI」（AIが主導し人間が監督、例：Devin, Claude Code Action）の分類が示されました。同社のデータでは、CursorやClineのような支援型AIでは生産性の伸びが限定的だったのに対し、Devinのような置き換え型AIは、7月時点でマージ済みPRの15%をDevinが作成するなど、飛躍的な生産性向上に貢献していることが明らかになりました。置き換え型AIの成功事例としては、基幹システム移行プロジェクトでのバグ調査・修正サイクル全体をDevinが担当した例や、コンテナ基盤グループでIaC（Infrastructure as Code）に関する依頼の半数以上をDevinが自動処理し、人間はレビューとマージのみを行う例が挙げられました。これは、定型的で反復的、宣言的なIaCとDevinの相性の良さ、そしてCI（継続的インテグレーション）が整備されている環境が成功の鍵であると説明されています。
これらの学びから、同社はまずCursor/ClineのようなツールでAIに任せられるプロセスを段階的に増やし、その上で開発プロセス（SDLC）全体をAIで置き換えることを次の一手としています。モノタロウは、個人の熱意を組織文化に変え、支援型から置き換え型へのAI戦略転換を通じて、持続的な開発生産性向上を目指していると結論付けています。