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ニフティには所属部署での業務のほかに、有志による社内活動が存在します。もちろん強制ではなく、それぞれが興味のある分野について、自主的に活動しています。なかには会社公認のもと予算がつき、社内業務に貢献しているケースも。業務とは別のやりがいや、自分の専門外の知見を得られることが、一つのモチベーションになっています。 今回はその一つである、「AI活用推進チーム」にスポットを当てます。ニフティ社内の様々な部署の課題に対し、AIツールを使って解決に導くことなどを目的とした活動。メンバー4人に、活動に参加することになったきっかけや、普段の活動内容、やりがいなどについて聞きました。 自己紹介 小林 雅幸 さん 2022年4月に新卒入社。普段の業務内容は@nifty光や@nifty with ドコモ光などの接続サービスの開発・運用。趣味は配信者のイベントやライブ参加、スノボ。雪に埋まりたい。 藤岡 渓人 さん 2024年4月に新卒入社。普段の業務内容はSSOシステム、無料会員サインアップシステム、コンテンツ販売システムの保守・運用。趣味は筋トレ、ゲーム、サウナ巡りというよりお風呂が好きです。 山本 勇樹 さん 2024年4月に新卒入社。普段の業務内容は@nifty光や@nifty with ドコモ光などの接続サービスの開発・運用。趣味は筆記具収集、革細工、AI関連（ニュース漁り&お試し）。 中井 大介 さん 2023年4月に新卒入社。普段の業務内容はSSOシステム、無料会員サインアップシステム、コンテンツ販売システムの保守・運用。趣味はプログラミング。最近はファミコンエミュレータを作ろうとしています。 所属部署も、AIに関する知識量も異なる4人が集まり活動 みなさんはそれぞれの所属部署での業務とは別に、チーム外活動として「AI活用推進チーム（以下、AIチーム）」にも参加されているとお聞きしました。はじめに、所属部署とAIチームでの役割を教えてください。 小林さん 所属部署では「@nifty光」や「@nifty with ドコモ光」といった接続サービスの開発と運用を行っています。ニフティにはAIの活用を推進するチーム外活動が複数あり、我々もその一つ。私は一応リーダー的な立場で、別グループとの情報共有やミーティングの調整、活動報告、あとはアカウントの管理といった、メンバーが動きやすくなるための色々な雑務もやっています。 中井さん 所属部署ではSSOシステム、無料会員サインアップシステム、コンテンツ販売システムの保守・運用を担当しています。AIチームでは、わりと自由にAIシステムやツールを作らせてもらっています。 藤岡さん 私も中井さんと同じ部署に所属しています。AIチームでは特に明確な役割はありませんが、主には社内からAI活用に関する相談を受けた時に調査をしたり、チーム内で議論をしたうえで改善提案をしたり、といった活動が多いですね。 山本さん 私は小林さんと同じ部署に所属し、業務内容もほぼ同じです。AIチームでの役割については決まったものはありませんが、個人的にキャッチアップしたAI関連の最新ニュースやトレンド、技術をメンバーに共有したり。他にも色々とやっています。 みなさん、入社前からAIに対する知見や興味はあったのでしょうか？ 小林さん 大学では機械学習を用いて異常を検知する研究を行っていましたが、本格的に業務で使えるAIに携わり始めたのはAIチームに入ってからですね。 中井さん 私は大学時代からプログラミングが好きで、自分で自動化ツールを作ったりしていました。AIが好きというよりは、自分がやりたいこと、自動化したいことをやる手段として捉えていました。 山本さん 大学時代に画像認識技術とIoTを組み合わせて、メダカの病気を自動判別し、さらには改善をするシステムを開発しました。それがAIとの最初の接点でしたね。 藤岡さん 私は3人と違って、学生時代はAIに触ったこともなければ興味もありませんでした。同級生は就活のエントリーシートのたたきを生成AIに書かせていましたが、私は「自分の言葉で書きたいから」と頑なに使わず。ですから、AIチームに入るまで何も知らない、使った経験すらないという状態でしたね。 チーム外活動をきっかけに、ご自身のAIに対する認識も変わりましたか？ 藤岡さん 変わりましたね。最初は「ChatGPTとOpenAIって何が違うんですか？」という頓珍漢な質問をしてしまうレベルでしたが、メンバーや他グループの方々から教わるうちに理解が深まり、正しく使えば非常に便利なものなんだなと。今は仕事以外でも、普段からAIを活用しています。 社内各部署の課題を、AIシステムによって解決する では、みなさんのAIチームがどんな目的で、どのような活動をしているのか教えてください。 小林さん 社内には大きく分けて3つのAIチームがあります。 まず「基盤レベル」。これはニフティの全社員が基本的なAIツール、たとえばGeminiやコーディング支援ツールなどを活用できる体制を作ることを目的とした活動です。会社が契約しているAIツールを、エンジニアだけでなく営業などのビジネス側にも使ってもらえるような状態を目指すというものですね。 次に「専門レベル」。こちらは職種ごと、チームごとのニーズに特化したAIエージェントの開発を目的としています。たとえばチームの業務を効率化したい、サービスの運用を改善したいなど、一部の限られたニーズに対してAIを活用していくというものです。 そして「事業価値創造レベル」。AIを事業フローに組み込んで、新しい活用を創造する。AIを使った新サービスを作るなど、会社に直接的な利益をもたらすことを目的に活動するチームです。 そのなかで、我々のチームは「専門レベル」を担っています。 なるほど。専門レベルチームは、どんな経緯で立ち上げられたのでしょうか？ 小林さん もともとは、私自身が所属する部署で、チーム内の業務効率化やサービス運用の改善のためにAIシステムを作り始めたのがきっかけなのですが、そのうち他部署からも似たような相談を受けるようになりました。「画像内の文字をテキストデータ化したい」「このAIツールを使っても大丈夫？」など。 そこで、そうした相談やエンジニア・ビジネスの様々な課題に対して、AIを活用した提案を行うチーム外活動としてスタートしました。今はSlack上に全社から相談を受け付ける窓口を設けて、各職種・チームに特化したAIシステムの開発、活用を目指しています。 中井さん 現在はその他にも、活動内容が広がっています。たとえば、AWSのサービスでAIを使えるのですが、コーディング支援や、AIシステムを作る時の検証環境を目的としてツールを使いたい希望者がいれば、期間を決めてアカウントを貸し出したり。あとは、私たち自身が普段の業務で解決したい課題に対して、AIシステムを開発するという活動も並行して行っています。 最初はAIの知識ゼロ。1年で急成長し、今では大きな戦力に 小林さん、中井さんはチーム立ち上げ当初からのメンバーということですが、山本さんと藤岡さんがこのAIチームに参加することになったきっかけを教えてください。 山本さん 私は学生時代からAIに関心を持っていたこともあって、入社後のOJTの最後の振り返りの場で、「自分はAIをどんどん活用して、社内にも広めていきたいです」という意気込みを語りました。その場に小林さんもいらっしゃったのですが、私が宣言した5秒後にはAIチームのSlack チャンネルに招待されていました（笑）。 小林さん スカウトのチャンスだと思って（笑）。 対照的に、藤岡さんはもともとAIにさほど関心がなかったということでしたが、なぜ参加しようと？ 藤岡さん まずニフティに入社してから、想像していた以上に業務で普通にAIを使っている人がいるんだなと感じました。あと、同じ部署の中井さんがAIチームに入っていて、話を聞いてみたところ面白そうだなと。それで興味が湧いて、中井さんを通じて小林さんに参加したいですと伝えました。 ただ、その当時は社内向けの相談窓口もなく、みんながやっていることを横目で見ながら、僕がちょこちょこ質問するみたいな感じでした。毎週そんなことをやっていたら、3人が話していることが徐々に理解できるようになってきて、チームに寄せられた相談に対する僕なりの対応策も、何となく提案できるくらいのレベルにまでは進歩したと思います。 AIを使って課題を解決すること自体が、徐々に楽しくなってきたりも？ 藤岡さん それはありますね。以前の自分からは考えられませんが、本当に楽しくて。たとえば、今は山本くんと二人で、セキュリティチーム向けのAIシステムを作っています。セキュリティチームって社内の色々な部署から、日々たくさんの問い合わせを受けるんです。それをAIに回答させるシステムを作れないかと同期から相談されて、やってみようと。AIチームに入った時から、何かしら形になるものを作って会社に貢献したい思いがあったので、これはチャンスだと思いました。毎週、業務外である程度の時間を作って活動に充て、今まさに開発中です。 いいですね。普段の業務とはまた別のモチベーションがあると。ちなみに、中井さんにお伺いしたいのですが、もともと藤岡さんはAIに関する知見やスキルを持っていなかった、言葉を選ばずに言うと「即戦力」になるメンバーではなかったのかなと思います。それでもチームに迎えたいと思った理由は何でしたか？ 中井さん 基本的に、色んな視点や考えを持った人に入ってほしいという考えがあります。一人が取得できる情報には限りがありますし、そもそも所属部署もバラバラなので、AIで解決したい課題も異なるんですよね。バッググランドが異なるメンバーがいてくれたほうが、チームに新しい知見を取り入れていくことができるのではないかということで、藤岡くんにもぜひ入ってほしいと。色んな人がいたほうが、単純に楽しいというのもありますしね。 今も人を選んでいる、メンバー数を絞っているということは全くなくて、興味があればどんどん参加してほしいと思っています。知識は入ってから身につけてもらえばいい。実際、藤岡くんも学ぶことが好きで、すぐに知識を吸収してチームを助けてくれましたから。 知識量やAIを触った経験に差があっても、それぞれができることでチームに貢献すればいいと。 中井さん そうですね。それこそ山本くんの場合は、AI関連の情報収集能力が本当にすごくて、僕らが全く知らない情報をどんどん共有してくれます。新しいAIシステムを作る時も、「このサービスを使えばできますよ」という言葉が、スッと出てくる。こちらとしても山本くんに負けていられないという思いもあり、彼に普段どんな方法で情報を集めているのか聞いて、キャッチアップに努めていますね。彼の存在が、私を含めメンバーのモチベーションアップにもつながっています。 と言われていますが、いかがですか？ 山本さん 山本さん 面と向かって言われると恥ずかしいですね。でも、ありがたいです。情報収集に関しては毎日の通勤中にもやっていますし、そこで気になったツールなどがあれば休日に自分で個人的に使ってみたり。ゲームや新しいアプリを試すような感覚で、色々遊んでいます。それをチームに共有しているだけなんです。 じつはニフティに入った時点では、そこまでAIを会社に広めたいという思いはありませんでした。ただ、OJTで色々な部署の色々な人と話すなかで、まだあまりAIが浸透していない、うまく活用できていないと感じて。トレーナーの方に、何気なく「このツール、面白いですよ」と言ってみたら、すごく喜んでいただけたんです。それが嬉しくて、もっとAIを社内で活用できる土壌を作っていきたいという思いが湧き上がってきましたね。 後編に続きます！ 後編では、「所属部署の業務とチーム外活動の両立」について、「4人が印象に残っているAIチームでのプロジェクト」について、「今後チャレンジしてみたいことについて」などを語ってもらいます。 今回はニフティのAI活用推進チームのインタビューの様子をお届けしました。続きは近日公開予定の後編の記事をご覧ください。 このインタビューに関する求人情報 /ブログ記事 ニフティ株式会社 求人情報
本記事は「 Kiro CLI 2.0: a new look and feel, headless CI/CD pipelines, and Windows support 」を翻訳したものです。 ターミナルで作業する開発者にとって、ワークフローに合ったツールが必要です。その逆ではありません。だからこそ私たちは Kiro CLI を開発しました。Kiro CLI は、そのまま使えるエージェント型ターミナルで、高品質なコードをより速くリリースできます。ローンチ以来、皆さんから素晴らしい反響をいただきました。気に入った点、改善が必要な点、そして足りない機能について教えていただきました。 私たちはその声に耳を傾け、本日、皆さんからリクエストの多かった 3 つの大きな機能をリリースしました。 ヘッドレスモード : CI/CD パイプラインなどで Kiro CLI をプログラム的に実行し、リリースをより速く行えます。 Windows サポート : お気に入りの Kiro エージェントを、Windows でネイティブに使用できます。 UX リフレッシュ、GA として正式リリース : 摩擦を減らし、より多くのコントロールを提供します。 ヘッドレスモードでデプロイメントをエンドツーエンドで自動化 開発者にはコーディング時の柔軟性が必要です。ターミナルで Kiro CLI を実行するのは簡単で、 kiro-cli と入力するだけです。しかし、自分がいない場所でリモート実行したい場合はどうでしょうか？ ヘッドレスモードがそれを変えます。API キーを生成し、環境変数として設定するだけで、Kiro CLI をプログラム的に実行できます。入力をパイプで渡し、出力をスクリプト化し、Kiro を CI/CD パイプライン、ビルドスクリプト、またはあらゆる自動化ワークフローに直接統合できます。インタラクティブセッションで利用できるすべてのツール、エージェント、機能に、プログラムからアクセスできます。プルリクエストの生成と公開や、トラブルシューティングワークフローの実行など、ローカルでのユーザー入力なしにプロンプトを実行でき、真の自動化を実現します。これにより、デプロイメントを継続的に監視するのではなく、イノベーションに集中できます。 ヘッドレス CLI の具体的な使用例を紹介するブログ記事 もご覧ください。 Windows サポート：あなたの作業環境に合わせて これは個人的にも思い入れがあります。Windows ユーザーとして、ネイティブサポートがなく WSL などの回避策を使わなければならないフラストレーションを理解しています。しかし、もうその必要はありません。Kiro CLI のネイティブ Windows インストーラーが利用可能になったことを、とても嬉しく思います。これにより、Kiro CLI へのアクセスが大きく広がります。 Windows Terminal アプリ内で Kiro エージェントを使用して、複雑なコードベースで機能を構築し、ワークフローを数秒で自動化し、エラーの分析やバグの追跡を正確に行えます。 CLI をインストール して始めましょう： macOS、Linux、または Windows でインストール curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash UX リフレッシュ：摩擦を減らし、コントロールを強化 3 月に新しい TUI を実験的にローンチして以来、多くの素晴らしいフィードバックをいただきました。当時はクラシック UX の機能をすべてカバーできていませんでしたが、早期のフィードバックを求めたところ、皆さんが応えてくれました。気に入った点、足りない点、さらに見たい機能を指摘していただきました。それ以降、新しいサブエージェント体験とその進捗を監視する方法、そして新しいタスクリスト（todo リストの強化・更新版）をリリースし、エージェントの動作を簡単に追跡できるようにしました。また、多くの細かい問題も修正しました。 新しいサブエージェント体験とタスクリストの実際の動作を見てみましょう。この例では、サブエージェントを使ってスネークゲームを構築しています。サブエージェントは、親エージェントのコンテキストを保護しながら作業を並列化するためによく使用されます。 サブエージェントのアクティビティを監視するには、 ctrl+g を使用します。各サブエージェントの完全なトレースを確認しながら、すべてのサブエージェントのステータスも確認できます。この場合、デザイナー → 実装者 → レビュアーのフローを順番に実行しているのがわかります。以下はデザイナーが作業中の様子です。 そして、こちらはレビュアーが権限の昇格を要求している様子です。権限の承認は、エージェントモニター（黄色でハイライト表示）とメインオーケストレーター画面の両方で確認できます。 エージェントが作業を進めると、各ステップが完了するたびにタスクリストがリアルタイムで更新されます。この例では明示的にタスクリストの使用を指示しましたが、エージェントは大きなタスクではデフォルトでタスクリストを使用します。 以上のように、Kiro は新しいサブエージェント体験と新しいタスクリスト体験の両方を使ってスネークゲームを構築しました。ぜひ試してみて、サブエージェントとタスクリストがどのように機能するか確認してください。ユースケースが複雑になるほど、タスクリストの価値を実感できるでしょう。Kiro が何を達成したかをすぐに把握できます。 おわりに CLI 2.0 と TUI がデフォルトの体験になりました。何か違和感があれば、 /feedback でお知らせください。皆さんのフィードバックが上記のすべてを形作り、次に来るものも形作ります。また、以前の体験に戻したい場合は、 kiro-cli --classic を実行するだけです。詳細については、 ドキュメント をご確認いただき、 Discord の Kiro コミュニティ に参加して、他のビルダーとつながり、ベストプラクティスを共有し、テクニカルサポートを受け、最新機能の情報を入手してください。コミュニティが皆さんの成功をサポートします。
