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個人利用では見えにくかった、「組織利用」の管理課題
GitHub CopilotやClaude Codeなど、生成AIを活用した開発を一部の開発者やチームで試す企業が増えています。一方で、AI駆動開発を個人利用から組織利用へ広げようとすると、これまであまり意識しなかった管理の課題が出てきます。
誰がAI開発ツールを利用できるのか。 認証や権限をどう管理するのか。 利用状況をどう把握するのか。 セキュリティやデータ利用をどう管理するのか。
組織で継続的に利用するためには、こうした基本的な管理の仕組みを整える必要があります。
AI開発の管理は、まず何から始めればよいのか
とはいえ、最初から大規模な管理基盤を構築したり、細かなルールをすべて決めたりする必要はありません。
まずは、認証・権限管理、利用状況の把握、セキュリティなど、組織利用で必要となる基本的な管理から始めることが重要です。
一方で、管理を強めすぎれば、開発者にとって使いにくい環境となり、AI活用による生産性向上やスピードを損なう可能性もあります。
重要なのは、すべてを厳しく管理することではなく、現場の生産性を維持しながら、必要な管理から段階的に始めることです。
Kiroの組織利用を例に、具体的な始め方を解説
本セミナーでは、AI駆動開発を個人・一部チームでの利用から組織利用へ広げる際に、まずどのような管理から始めればよいのかを分かりやすく解説します。
その具体例として、AWSが提供するAI開発ツール「Kiro」を取り上げます。
Kiroを組織で利用するにあたり、AWS OrganizationsやIAM Identity CenterなどのAWSの組織・認証管理機能をどのように活用できるのかをご紹介します。さらに、ユーザー管理や利用状況の把握、MCPや利用モデルの管理など、Kiroの組織利用においてどのようなガバナンスを実現できるのかをご覧いただきます。
AWSに関する豊富な知見と、クラウドネイティブなアプリケーション開発を支援してきたサーバーワークスならではの視点から、これからAI駆動開発を組織利用へ広げたい方に向けて、最初に押さえておきたいポイントを具体的に解説します。
このような方におすすめです
・AI駆動開発を個人・一部チームで試しており、次は組織利用へ広げたい方 ・AI開発ツールを組織で利用する際、まず何を管理すべきか知りたい方 ・ガバナンスを整えながら、開発者の生産性やAI活用のスピードを落としたくない方 ・AWSの管理機能やKiroを活用した具体的な始め方を知りたい方
主催 株式会社サーバーワークス ■協力 マジセミ株式会社
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FACT BOX ・ 要点整理
- 出典:PR TIMES
- 分類:prtimes
- 関連組織:GitHub Copilot / Claude Code / AWS