アーカイブ動画概要

「AIツールを導入したものの、期待した成果が出ない…」
そんな悩みを抱える開発組織が増えています。

本アーカイブ動画では、NTTドコモビジネス（旧NTTコミュニケーションズ）が開発現場の生データとエンジニアの声を分析して見出した、「コード生成AIツールの効果を最大化するチーム」と「伸び悩むチーム」の決定的な違いを、具体的なデータと共に解説しています。

なぜ、同じコード生成AIツール（GitHub Copilot、Claude code、Devinなど）を使っても成果に差が生まれるのか？

「どう活用すれば、組織全体の生産性を最大化できるのか？」 — その答えを、データから探ります。

コード生成AIツールの導入・運用に課題を感じている方、より効果的な活用方法を模索している方は、ぜひご視聴ください。

（※ 2025年10月21日に開催されたイベントのアーカイブ動画になります）

本アーカイブ動画で学べること

開発組織におけるコード生成AIツール活用のリアルな実態

AIを使いこなすチームとそうでないチームの具体的な差

チーム全体の生産性を底上げする実践的アプローチ

こんな方におすすめ

コード生成AIツール（GitHub Copilotなど）を実際に利用している、または利用を検討している開発組織に所属しているエンジニア

チームや開発組織全体でのツール導入の課題、利用促進、生産性向上、および投資対効果の可視化に関心のあるマネージャー層

どのようにコード生成AIツールを活用すれば、組織全体の生産性を最大化できるのか、その具体的なヒントや洞察を求めている方

先進的なAI活用事例や、データに基づいたエンジニアリング組織運営に関心のあるエンジニアおよび関連部門の方

登壇者

NTTドコモビジネス株式会社
イノベーションセンター テクノロジー部門 担当課長

小倉 真人

2009 年に SIer へ入社。IaaS や NoSQL の調査・検証などを経験。その後、NTTコミュニケーションズ（現 NTTドコモビジネス）で、OpenStack のコミュニティ対応や Docker, Kubernetes, Chaos Engineering の調査・検証の傍ら、NTTグループのエンジニアコミュニティ運営やイベントを開催。この経験から、社内のエンジニアリング環境を改善するためのプロジェクトを立ち上げ。現在は Agentic Coding を社内展開するために活動中。

主催