全エンジニアがAIを活用する「AIネイティブ開発」へ：株式会社TKCが「GitHub Copilot」全社定着プロジェクトを始動

全エンジニアがAIを活用する「AIネイティブ開発」へ：株式会社TKCが「GitHub Copilot」全社定着プロジェクトを始動

株式会社TKC（本社：栃木県宇都宮市／代表取締役社長：飯塚真規）は、すべてのエンジニアがAIを活用することを「開発の前提」とする体制への転換を目指し、マイクロソフト社のAIコーディングアシスタント「GitHub Copilot」の全社定着プロジェクトを始動しました。これまで一部の先行部門で活用されてきたGitHub Copilotを全社に展開し、AIを補助的に利用する段階から、AIと共創する新しい開発スタイル「AIネイティブ開発」へと進化を加速させます。

GitHub Copilotとは？AI初心者のための解説

GitHub Copilotは、マイクロソフト社が提供するAIを搭載したコーディングアシスタントです。まるでベテランプログラマーが隣にいて、コードの書き方を教えてくれるかのように、開発者が書いているコードの文脈を理解し、次に書くべきコードや関数、さらにはテストコードなどをリアルタイムで提案してくれます。これは「生成AI」と呼ばれる技術の一種で、大量のコードを学習することで、人間が意図することを推測し、適切なコードを生成する能力を持っています。

具体的な機能としては、以下のようなものがあります。

コードの自動補完と生成: 数文字入力するだけで、残りのコードや関数全体を提案します。これにより、定型的なコードを書く手間が大幅に削減されます。
テストコードの生成: 開発中の機能に対するテストコードを自動で生成するため、品質保証のプロセスを効率化できます。
コメントからのコード生成: 自然言語で「こんな機能のコードを書きたい」とコメントすると、それに合わせたコードを提案してくれます。
新しい言語やフレームワークの学習支援: 不慣れな言語やフレームワークを使う際にも、具体的なコード例を提示してくれるため、学習コストを下げることができます。

GitHub Copilotは、開発者が創造的な仕事に集中できるよう、反復的で時間のかかるコーディング作業をAIが肩代わりすることで、開発全体の生産性向上に貢献するツールとして注目されています。

TKCの全社定着プロジェクト：AIを「開発の前提」とする挑戦

株式会社TKCでは、これまでにもGitHub Copilotの一部先行導入部門で、コード生成、レビュー支援、設計補助といった面で生産性向上の成果を確認していました。しかし、その活用が一部の組織や個人に留まっている限り、開発プロセス全体の大きな変革には至らないという課題も浮上していました。AI活用の効果を最大限に引き出すためには、全エンジニアが同じ土台に立ち、平等にAI（GitHub Copilot）を利用できる環境を整えることが不可欠であると判断しました。

この課題を解決するため、TKCは単にライセンスを拡大するだけでなく、全社的な定着を前提とした包括的なプロジェクトを開始しました。このプロジェクトの目的は、AIを「補助的なツール」としてではなく、「開発の前提」として位置づけ、エンジニアがAIと協力しながら創造的な開発を行う「AIネイティブ開発」への転換を加速させることにあります。

AI活用を加速する具体的な取り組み

TKCの全社定着プロジェクトでは、AI活用を現場に深く根付かせるための具体的な施策が展開されています。

マイクロソフト社協力の公式ワークショップ研修

まず、マイクロソフト社の協力を得て、全エンジニアを対象とした公式ワークショップ研修が実施されます。この研修では、GitHub Copilotの基本的な操作方法はもちろんのこと、AIの力を最大限に引き出すための「プロンプト設計」の考え方や、実際の開発現場で役立つ実践的なユースケースを体系的に学ぶ機会が提供されます。AI初心者でも安心して参加できるよう、基礎から応用までを網羅した内容となるでしょう。

専任組織FDE（Field Development Engineer）による伴走支援

研修で得た知識を実際の開発現場で活かすためには、実践的なサポートが不可欠です。そこで、TKCは社内に専任組織「FDE（Field Development Engineer）」を設立しました。FDEは各開発現場へ直接入り込み、エンジニアに寄り添いながらGitHub Copilotの活用を支援します。具体的には、プロジェクトに直接関与し、AIの具体的な活用方法の定着、成功事例（ベストプラクティス）の横展開、そして活用度の可視化までを推進します。これにより、単発の研修で終わらせることなく、実務の中でAI活用が自然に根付く状態を目指します。

TKCエンジニアが語るGitHub Copilotのリアルな声

すでにGitHub Copilotを開発業務に役立てているTKCのエンジニアからは、その効果について具体的な声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った。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）

これらの声からは、GitHub Copilotが単なるコード生成ツールにとどまらず、開発者の思考時間を創出し、品質向上に貢献し、さらには学習支援ツールとしても機能していることがうかがえます。

「AIネイティブ開発」を支える3つの柱

GitHub Copilotの全社導入にあたり、TKCは以下の3つの柱を軸に体制を整備しました。

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ための橋渡し役として、「技術研修グループ」が新設されました。このグループは、GitHub Copilotを全社に定着させるための「旗振り役」として、プロジェクト全体の推進を担います。

2. 体系的な開発方針策定

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開発方針が策定されています。これにより、AIが開発の一部として自然に機能する環境が整えられます。

開発言語・プロセスごとの適用領域の定義: C#、Delphi、Rubyといった各言語の特性を考慮し、GitHub 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。これにより、AIの適切な利用範囲が明確になり、効果的な活用が促されます。
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、実務に即した詳細なガイドラインが整備されています。これにより、エンジニアは迷うことなくAIを安全かつ効果的に利用できるようになります。

3. 多層的な社員教育体系

TKCのAI導入における最大の特徴は、ツールの導入と教育を一体のものとして設計している点です。全開発エンジニアがAIを「正しく」使いこなせるように、多層的な教育体系が構築されています。

開発現場の取り組み：社内ハンズオン研修（2026年1月〜）: C#、Delphi、Rubyといった各言語別に、GitHub 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が実施されています。これにより、各言語の専門家が自身の領域でAIを最大限に活用できる力が養われます。
初級者向けの取り組み：マイクロソフト社アーキテクトによるワークショップ（2026年2〜3月）: 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が全12回開催され、全開発エンジニアが受講します。この外部専門家による研修は、最新の知見と実践的なスキルを習得する貴重な機会となります。
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）: 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。さらに、マイクロソフト社との定例会も設けられ、技術的な課題に対して継続的なアドバイスを受けられる体制が整えられています。これにより、長期にわたるAI活用能力の向上と、現場での課題解決が図られます。

AIがもたらす未来のソフトウェア開発

これらの包括的な取り組みを通じて、株式会社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ています。これにより、エンジニア一人ひとりの創造性が最大化され、より高付加価値なプロダクト開発が実現されることでしょう。結果として、顧客への提供価値も一層高まると期待されます。

株式会社TKCは、今後もテクノロジーを前提とした開発文化の進化に挑戦し続け、社会に貢献するソフトウェア開発を目指していくとしています。AIが開発現場に深く浸透することで、より革新的で質の高いサービスが生まれる未来がきっと訪れるでしょう。

まとめ

株式会社TKCのGitHub Copilot全社定着プロジェクトは、AIを開発の前提と捉える「AIネイティブ開発」への大きな一歩です。マイクロソフト社との連携による研修、専任組織による伴走支援、そして体系的な開発方針と教育体制の整備を通じて、エンジニアの生産性向上と創造性最大化を目指します。この取り組みは、日本のソフトウェア開発業界におけるAI活用の一つのモデルケースとなるでしょう。詳細は、株式会社ＴＫＣのウェブサイトをご覧ください：http://www.tkc.jp/