みなさん、こんにちは。TVer サービスプロダクト本部バックエンドEMの和田(@tench_oo)です。
いきなりですが、世の中AIが著しく成長していっていますよね。
取り残されないようにしないといけないと思い情報収集するのも大変なほど、日々新しい刺激が待っているのが今のAIの状況な気がしています。
そんな環境で、バックエンド部でもAI開発ツールの導入を進めていて実際に活用しており、その取組を一部ご紹介していきたいと思います。
(TVerもちゃんとAIを活用しはじめているんだよ。というアピールです。)
バックエンド部が活用するAIツール
現在バックエンド部では、いくつかのAI開発ツールの導入検証を進めています。
導入する際には各社AIツールのポリシーを確認し、データの学習に使われているかなどの点をチェックしたうえで導入を進めています。
主に利用しているツール：GitHub Copilot
チームでライセンスを契約し、全エンジニアが利用できる公式ツールとして導入しています。IDE（統合開発環境）上やGitHub上で動作し、日々のコーディングにおける強力なサポート役となっています。
主な用途としては、
などが挙げられます。
TVerはGo言語を利用してバックエンドを実装していますので、ちょっと大きめの構造体なんかを定義するときは、AIによるコード補完によって作業を効率化させることが多いです。
反復的な処理を削減することができるため、エンジニアは本質的なビジネスロジックの設計や実装に集中することができるため、活用しています。
最近では、より広範なタスクを自動化するGitHub Copilot Workspaceのようなツールも登場しています。チームでも検証しましたが、同様の役割において、現在は後述するDevinの活用に特に注目が集まっている状況です。進化が早い。
次によく使うツール： Devin
Devinは、IssueからPR作成までの開発プロセスを一貫して行ってくれる言わずと知れた自律型のAIエージェントです。
TVerのSlackにはDevin専用のchが存在していて、お互いのプロンプトを共有することでナレッジをためながら使えるような運用をしています。
なんといっても、自律型ということでGitHub Issueにやりたいことや実現したいことを日本語でつらつらと書いて、URLを渡すだけである程度完成したコードをPRとして作ってくれる点が優れています。
生成されたコードを元に、人間による詳細なレビューと修正を加えた上で、 プロダクションに投入されたAPIもいくつか生まれています。このように、開発の初速を上げる役割として、Devinはチームで重要な存在になりつつあります。
コードレビュー： Gemini Code Assist
先月からコードレビュー補助ツールとして、Gemini Code Assistを導入しています。
なかなか鋭いコードレビューをしてくることもあり、見落としてしまうような細かいところにも気がつくきっかけになり重宝しています。
バックエンドのEnablingチームが、Gemini Code Assist用のレビューの styleguide.md の作成と管理をしてくれているため、導入から1ヶ月も経たないうちにTVerバックエンドアーキテクチャの特性やコードスタイルを理解してくれて、レビューの質も向上してきています。
※バックエンドのアーキテクチャはぜひこちらをご覧ください。
壁打ち・相談役としてのLLM活用
会社として導入しているGoogle Workspaceに付属しているGeminiの活用も進めています。
社員であれば誰でもGemini 2.5 Proが利用できるため、広大なコンテキストウィンドウを活かし、仕様に関する壁打ちや実装相談の相手として利用するシーンが増えています。
また、一部プロジェクトではNotebookLMの活用も始まりました。要件定義書やDesign Docなどをソースとして入力し、プロジェクトの仕様や決定事項をいつでも質問できる「ヘルプセンター」のような役割を担っています。これにより、エンジニアだけでなくPdMなどのメンバーも、ドキュメントを探し回ることなく迅速に情報へアクセスできるように整備をすすめています。
今後の導入予定ツール
さらに、チーム全体の開発能力を底上げする次の一手として、コーディングに特化したAIであるClaude Codeの導入準備も進めており、活用の幅は今後も広がっていく予定です。
半日AI合宿もやってみました
チーム内でAIツールの活用が進む中、個人の知見をチーム全体に広げ新たな可能性を探ることを目的に、4月にバックエンドチームの有志で「半日AI合宿」を開催しました。
(写真をとる習慣がなく、合宿の様子がわかる写真はゼロです)
お題
「業務が良くなるツールを作る」
自身やチームの業務で「これがあったら効率上がる！」と思えるものを、AIと一緒に企画・開発するという内容でした。
ルール
人間がコードを書くことを禁止し、AIツールのみがコードを書くことだけを良しとしました。
プロンプト力が求められることから、これからのバックエンド開発のチームの開発力の底上げを目的としています。
時間は4時間。限られた時間の中で、企画から実装までをこなさなければならないので、AIをうまく駆使して成果に繋げなければなりません。
結果
完璧に仕上がったメンバーはゼロでしたが、企画から実装の途中までいくつか面白いアイデアが生まれたので、一部をご紹介します
どれもAIを壁打ちをし、先ほどご紹介したツール群を活用して実装をしていました。
しかし、当時は導入したてのツールも多く、「期待通りのコードが一発で出てこない」「どう指示すれば意図を正確に汲み取ってくれるのか」など、まさにツールと対話しながら仲良くなることに多くの時間を使いました。この試行錯誤そのものが、大きな学びだったようです。
この半日合宿を契機に、SlackでのAIに関する質問や「こんな面白い使い方を見つけた」といった情報共有が以前にも増して活発になり、チーム全体のAIに対する解像度が一段上がったように感じています。
おわり
この記事を書いている最中にもGemini CLIが発表されたりと、本当に目まぐるしく動いていくAIエージェントの世界ですが、
それに遅れることなくチームとしてもキャッチアップと活用を進めていきたいと思っています。
あくまでこの記事は「バックエンド部の2025年Q1の現状」ですので、きっと他のバックエンドメンバーやお隣フロントエンド部のだれかが定期的にAIツールの現状をまとめてくれることでしょう。
それを期待していただきながら、終わりとさせていただきます。
TVerのサービス開発をAI使いながらスピード感を高めながら、開発したいという方はぜひご応募お待ちしています。
