※バックエンドエンジニア｜「急成長SaaS×AI」のコア機能開発を通じて、ユーザー体験を支える

■プロダクトに載せているAI
当社の法人向け情報共有ツールには、社内文書を自然文で検索できる機能があります。キーワード検索とベクトル検索を組み合わせた多段構成で、添付ファイルの本文抽出・要約やタグの自動提案も動いています。基盤はAmazon Bedrockで、用途ごとにモデルを使い分けています。

高いモデルに替えれば良くなる、という話ではありません。何を良いとするかが用途で違います。タグの自動提案なら、拾える数を増やしたいのか、外れたタグを出したくないのかで正解が変わります。提案が少ないのをしきい値の問題と考えて下げても増えず、効いたのはモデルの入れ替えでした。件数はさらに減りましたが、当たる割合は上がりました。どちらを取るかを、モデルの特性とプロンプトの組み合わせで決めています。

■開発の進め方
要望とUI設計を入口に、詳細設計・コード・テストケースまでをAIに書かせ、それぞれクロスレビューに通します。結合テストに入れる品質まで仕上げきるのが前提です。レビュー基準や社内の作法はリポジトリのナレッジとして書いてあり、エージェントはそれを読んでから動きます。ただし使う・使わないは各自の判断で、利用範囲は自身で決めて活用できる環境にしています。

■社内での広がり
開発だけではなく、他部署も自分の業務に合わせてAIを使っていて、見つけた使い方はナレッジとして全社に共有しています。