Pafのエンジニアリング事業部門の従業員は、開発者の生産性を大幅に向上するため、85のカスタムGPTを制作

Pafは、全社規模でChatGPT Enterpriseを導入しました。同社のエンジニアは、日常的に行う開発作業を加速するため、毎日カスタムGPTを使用しています。また、grit:labコーディングアカデミー（gritlab.ax）にChatGPT Enterpriseを組み込み、組み込んだ初日からAI拡張型のシステムアーキテクチャの考え方を使用して、次世代を担うソフトウェア開発者をトレーニングしています。開発者とgrit:labの受講生向けの幅広いユースケースに加え、Pafの財務、人事、マーケティング、カスタマーサポートといった事業部門で働く従業員の70%が積極的にChatGPT Enterpriseを使用しています。

Pafは1966年にオーランド諸島で赤十字、セーブ・ザ・チルドレン、Folkhälsanによって設立された国際的なゲーム企業で、責任あるゲーミングの分野で業界をリードしています。Pafの約315人の従業員は29か国で業務を遂行しており、同社は設立以来、社会に恩恵をもたらすため、4億4,750万ユーロを上回る金額を献金しています。

技術の進歩の先を行くために注力している企業として、Pafは早い段階からAIに秘められた社会を変革するポテンシャルを認識していました。生成AIが勢いを増し始めたことを受け、同社はこの技術が自社の従業員と事業運営をいかに前進させるかについて理解を深めるため、速やかにさまざまなAIシステムを導入、評価しました。 

理想的な生成AIソリューションを探す中で、PafはLLAMA、Claude、GPT‑4を使用して実験を行いました。精度とコストを直接比較した結果、コスト自体に差はないものの、GPT‑4の精度が競合ソリューションよりも25%高いことが明らかとなりました。そこでPafは、自社のAIソリューションとしてGPT‑4の利用を決めました。

Pafは、開発者100名で構成される事業部門全体を対象にChatGPT Enterpriseを導入しました。そして現在、ChatGPT Enterpriseが日々の業務に欠かせない存在だと考えています。「ボイラープレートのコード作成や新しいプログラミング言語の学習といった作業を行うため、1日に20回はChatGPTを使用しています」とフロントエンド開発者のKrista Koivisto氏は話します。一般的なコーディングのサポートとしてChatGPT Enterpriseを使用することに加え、エンジニアリング部門は、具体的なユースケースを支援するため、85以上のカスタムGPTを作成しています。 

エンジニアリング部門お気に入りのカスタムGPTのアプリケーションのひとつが専用コーディングGPTのスイートです。このスイートは、バックエンドインフラストラクチャの作成からフロントエンドコンポーネントの生成まで、開発プロセスの効率化に役立ちます。

• Swagger GPT：Pafのコーディング基準に従って、Swagger JSON APIの定義をTypeScriptサービスのエンドポイントの定義に変換します。
• TypeScript GPT：エンドポイントの定義を使用し、既存のセッション検証関数を再利用してバックエンドサービスコードを書きます。
• GraphQL Nexus GPT：GraphQL Nexusスキーマを生成し、フロントエンドとインタラクトするため、既存のヘルパー関数を統合します。
• Relay GPT：当社のバックエンドと通信するため、GraphQL Nexusスキーマを使用して、React Relayフックを作成します。
• React GPT：PafのReactとTypeScriptスタイルのガイドラインおよび主要コンポーネントライブラリを使用して、Reactコンポーネントを書きます。

Koivisto氏は次のように話します。「特化型のGPTは、モデルのオーバーロードを避け、ハルシネーションを抑制します。当社ははるかに少ない労力で機能するボイラープレートの実装を自動生成しています」一般的なモデルに依存する代わりにカスタマイズしたGPTを連鎖させることで、Pafの開発者は正確かつ標準化されたアプリケーションフローとAPIを速やかにほぼ自動で生成できます。

開発チームのカスタムGPTの成功を基盤に、Pafは65人の意欲溢れる開発者のトレーニングを加速するため、ChatGPT Enterpriseをgrit:labコーディングアカデミーに組み込みました。grit:labの受講生は、コーディング関連のさまざまな作業を行うためにChatGPTを使用しています。以下は作業の一例です。

• 新しいプログラミングコンセプトについて理解を深めるための学習 
• コードのエラーの効率的なデバッグ
• さまざまな言語の構文と構造の学習
• テストデータの速やかな作成

このAI拡張型ソフトウェア開発アプローチは、新しい種類のソフトウェア開発者、すなわち最初からシステムアーキテクトの知識を豊富に持つ開発者を生み出しています。「ChatGPTを利用することで、駆け出しの開発者はより高い体系的なレベルで考えます」と話すDevOpsエンジニアのKim Gripenberg氏は、grit:labの受講生とPafの駆け出しの開発者の両方が、AIのサポートを利用することで、年単位で早く成長していると指摘します。構文エラーやコーディングの基礎で行き詰まる代わりに、開発者はアプリケーションとシステム設計全体に集中できます。

Pafは来年、自社のすべてのプロセスにChatGPT EnterpriseとOpenAI APIを全面的に導入する予定です。「AIは確実に浸透しています。あなたが実際にAIを使っているとしても、AIが進歩していくのをただ傍観しているとしても、AIは確実にこの世界に定着するものです」と最高技術責任者のFredrik Wiklund氏は話します。同社は、書く作業やテスト、ソフトウェアの展開などより多くのコーディング作業を最終的にGPTが処理できるようになり、開発者がそういった作業から解放され、さらにレベルの高いシステムレベルの作業に集中できるようになると予測しています。 

このAI拡張型のアプローチにより、Pafは同社よりもはるかに規模の大きい企業と同じ速度でイノベーションを実現できるようになるでしょう。生成AIを同社のすべての事業に組み込むことで、Pafは従業員、顧客、そして同社がサービスを提供している地域社会に与えるポジティブな影響を最大化するための取り組みを始めます。

Wiklund氏は次のように話します。「ChatGPTは、フルタイムの従業員12人分の仕事量に相当する仕事を処理していると当社は推定しています。ChatGPTが当社事業にもたらす影響は当社の期待を上回っていますが、これはまだ始まりに過ぎません」