内容紹介：ＡＩを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか　－－　「ＣｈａｔＧＰＴを配って終わり」にしない。開発組織を変える、２７社の実践ＡＩコーディングツールを導入したいが、セキュリティの承認が下りない。ツールは配ったが、使っているのは一部のエンジニアだけ。使われ始めたが、レビューが追いつかない。効果を聞かれるが、数字で答えられない。ＡＩを開発チームに採用している会社が、どんな経緯で始め、何を試し、どこで詰まっているのか。筆者自身がそれを知りたかったことが、本書の出発点です。取材を呼びかけたところ、同じ問いを抱える企業が想定を大きく超えて集まりました。最終的に２７社のＣＴＯ・ＶＰｏＥ・推進担当者に取材し、各社がどの順序で判断し、どこでつまずき、何を仕組みに変えたかを記録しています。本書は、冒頭のような状況にある方－－ＩＴ企業のＰＭ、開発リーダー、技術部門マネージャー、そして現場のエンジニア－－に向けて書きました。ツールの比較表や導入手順書ではなく、成功した施策だけを並べた事例集でもありません。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったからです。ツールは半年で入れ替わり、効果の測り方も各社の事業構造に依存します。本書が扱うのは、その手前にある判断の構造－－レビュー、効果測定、セキュリティ、育成、契約、非エンジニア活用といった「次の壁」に各社がどう向き合い、何を仕組みに変えたかです。それを、読者が自社の状況に当てはめて使える形にまとめました。第１章に課題別の逆引き表を用意しました。自社の状況に近い事例を第２章で読み、第３章で各社に共通する構造を確認し、第４章で自社の次の一手を選ぶ。通読しても、必要な論点から読んでも使える構成です。本書が届けるのは答えではなく、次の一手を選ぶための材料です。先に動いた２７社の経験を、読者の現場で役立ててください。（本書「まえがき」より）
ＡＩの「導入」を超えて「採用」へ。「導入」ではなく「採用」という言葉を使うのは、各社が語っていたのがツールの設定ではなく、チームの働き方や判断基準を組み替えるプロセスだったから。２７社の挑戦を通じて、「ＡＩ採用」の成功事例を解説。
もくじ情報：第１章　ＡＩの「採用」はどこで詰まるのか（ＡＩがコードを書く時代に、日本企業はどこで止まっているのか；先頭を走る企業ほど、前例を探していた　ほか）；第２章　事例編―２６社の壁と判断の記録（大企業・グループ企業の挑戦；ＩＴ専業・ＳＩｅｒの転換　ほか）；第３章　横断分析―同じ問いへの異なる答えを整理する（コーディングが速くなった先に、何がボトルネックになるのか；いつ始めたかで、直面する壁が違う　ほか）；第４章　ＡＩ採用ロードマップ―自社の次の一手を決める（自社の現在地を特定する；同じ問いが、フェーズごとに姿を変える　ほか）；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

木下　雄一朗(キノシタ　ユウイチロウ)
株式会社キー・プランニング代表取締役。データベース設計・Ｗｅｂアプリケーション開発を中心に、多数の業務システム開発に携わる。２０２３年に生成ＡＩと出会って以降、ＡＩコーディングの技術開発と普及に邁進（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）