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第1章 AIの「採用」はどこで詰まるのか
コラム:【WFPダチョウファーム】エンジニアも予算もない現場で、AIは何から始まるか
第2章 事例編――27社の壁と判断の記録
大企業・グループ企業の挑戦
【ソフトバンク】 「1日目からAI前提」で走り出した開発チーム
【富士通】 法令文書700ページから始まった開発工程の「まるごと刷新」
【みずほ証券】 「プロジェクト」ではなく「人」を選ぶ
【サイボウズ】 AIによる「局所最適」を越えて、開発プロセスを組み直す
【MonotaRO】 「やってみてから考えましょう」で回り始めた全社AI展開
【さくらインターネット】 「便利だが、信用はしない」インフラ事業者のAI活用
【KINTOテクノロジーズ】 「イノベーターの足を引っ張らない」、伸びる人から伸ばす
【KAG】 コードが速く書けるほど、「何をつくるか」を話す時間が増えた
IT専業・SIerの転換
【クラスメソッド】 社長の「AIフルコミット」宣言により10%から100%に届くまで
【富士ソフト】 「速く作る」ではなく、品質と説明責任を失わない開発を
【クリエーションライン】 AIで速くなるほど売上が減る受託開発をどう変えるか
【ULSコンサルティング】 20年提唱してきた開発モデルに、AIが追いついてきた
【モリサワ】 プルリクエストは1.8倍 ─ 次に変えるのはレビューと組織の流れ
成長企業の試行錯誤
【ファインディ】 トップと推進担当者とチャンピオンで回す ― 400人組織のAI推進
【ラクスル】 プロトタイプではなく、プロダクトコードで実践ノウハウを積む
【ログラス】 「誰も来ない勉強会」から、99%がAIを使う組織ができるまで
【e-dash】 エンジニア主導の導入が「使わない人は評価しない」に変わるまで
【スタメン】 全員が使っても、「何倍」とは言わない
【エクスプラザ】 「1週間コードを書くな」 ― トップが盛り上げ、現場が育てるAI駆動開発
少数精鋭チームの判断
【ビズリンク】 「使わないことの方がリスク」から始まった開発と契約の転換
【SecureNavi】 情報セキュリティ企業が「禁止」よりリスク提示を選んだ理由
【JADE】 「プロンプトはあるが、意図はない」 ― AIが書いたコードに向き合い、立て直す
【en-gine】 「整っていなければ、そこで止まる」全工程AI化で見えた導入の順序
【Elith】 「コード書きたい欲は、一旦置いといて」Kaggleマスターが集まるAI企業の割り切り
【コンテンツワークス】 完全リモートの少数チームに「AIメンバー」を迎える ― 仕様駆動開発で挑んだFlutter移植
一人法人の実験
【Axcxept】 AIを作る側が、AIで事業を回して見えたこと
第3章 横断分析 ― 同じ問いへの異なる答えを整理する
コラム:ツールの作り手は、何を見ているか
【OpenAI Japan 合同会社】 マルチエージェント時代の品質保証と開発者の役割
【Devin(Cognition AI, Inc)】 実装速度の先にあるボトルネック
【Cursor(Anysphere, Inc)】 書く速さの先にある、設計判断と効果測定の課題
第4章 AI採用ロードマップ ― 自社の次の一手を決める
付録A AIコーディングツール利用ガイド テンプレート(開発者向け)
付録B 巻末用語集
索引
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