中外製薬、Gemini Code Assistで開発速度は体感で最大5倍。数週間かかったプロトタイプが数十分に

臨床部門ではアプリを開発できる人が限られ、新しいアプリを作る心理的なハードルが高い状態でした。1つのアプリを作るだけでも工数がかかり、要件のヒアリングや効果の精査、企画書づくりを経てから着手していました。アジャイル開発の現場では、一度決めた仕様を変えにくく、改善のサイクルを回しにくいことが課題でした。データサイエンスの現場では、LLMが登場した当初は、生成されたコードが自分の環境で動かないことがありました。

選定の決め手は、コンテキスト性能、ライセンス体系、Google Cloudとの親和性の3点です。広いコンテキストウィンドウで開発者の意図を汲み取り、エラーが少なく精度の高いコードを生成できること、サブスクリプション型で予算超過を気にせず使えること、BigQueryのSQLを作りやすいことが評価されました。

臨床開発では、規制当局へ提出する文書の作成を効率化するAIエージェントを開発しています。アジャイル開発グループは、全社向け生成AIアプリ「Chugai AI Assistant」などの開発に使っています。データサイエンスでは、論文の再現実装、コードの整理、データ分析に使っています。AIが生成したコードは必ず人がレビューする「ヒューマンインザループ」を徹底しています。

アジャイル開発の担当者は、体感の開発速度が5倍になり、1時間の作業で5時間分の開発成果を得られる感覚だと話しています。データサイエンスの担当者は3〜4倍の効率化を実感しています。臨床開発の担当者は、以前は数週間かかっていたプロトタイプの作成が数十分でできるようになり、1年に1、2個しか作れなかったアプリが、3、4個は普通に作れる感覚になったとしています。