AIコーディングツールの成功事例8選｜何か月もかかる移行・人が足りない開発・現場の業務アプリの壁をどう越えたか

「古いコードの移行に何か月もかかると見積もられ、新しい開発が止まっている」「市場を広げたいのに、エンジニアの数が追いつかない」「現場は業務を楽にするアプリが欲しいのに、開発の順番待ちが長い」。ソフトウェアを作る会社や、社内の業務をシステムで回している会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、AIコーディングツールを使って同じような壁を越えた8社の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」を追います。セキュリティ、フィンテック、Eコマース、語学学習、広告テクノロジー、旅行まで、業種の違う事例を入れています。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 量が多く、手順の決まった作業から任せている：数万行の移行、数百のアプリの更新、決まった型の連携開発など、「判断はいるが、繰り返しが多い」仕事でAIの効果が大きく出ていました。
• 人は「仕様」と「確認」に回っている：AIに渡す資料（APIの仕様、社内の見本、移行の手本）を人が用意し、出てきた変更を人が承認する形で進めていました。
• 小さな1件で証明してから広げている：1人の評価、1つの重要プロジェクト、1日のハッカソンなど、まず小さく試して結果を見せ、組織に広げていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツールの提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月13日に確認しました。海外の事例は、公式の日本語ページまたは英語ページの内容を要約しています。
• 同じツールの提供会社から取り上げる事例は2件までとしました。

AIコーディングツールの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：Pythonの巨大ライブラリに頼り、遅くて不安定。5万行をGoに移し、2〜3人月の見積もりを約20時間に｜クラウドセキュリティ

状況

Wizは、2,000名以上の従業員を持つクラウドセキュリティの会社です。データセキュリティのチームは、顧客の環境にあるファイルを読み取り、露出した認証情報や機密データを見つけています。会社のコードはすべてGo言語で書かれています。

壁

PDFの解析には、Goで使える十分なライブラリがありませんでした。頼れるのは、20年以上開発されてきた5万行以上のPythonのライブラリだけでした。GoのシステムからPythonを動かすには重い隔離環境（サンドボックス）が必要で、性能が落ち、環境によっては動かせません。環境ごとに別の仕組みを使った結果、同じファイルでもツールによって結果が食い違っていました。

仮説（事例ページで語られていること）

ライブラリごとGoに移せば、隔離環境が不要になり、コードを自分たちで持てる。手作業なら2〜3人月かかる移行を、AIに任せられるかを試しました。

打ち手

1. Claude Codeに、5万行のPythonのライブラリをGoに移す作業を任せる。
2. 移した新しいGoのライブラリで、隔離環境のPythonを置き換える。
3. 同じやり方で、2万行のC++のライブラリもGoに移す。

結果

Claudeの事例ページによると、5万行の移行は約20時間（実作業およそ1日）で終わりました。本番環境でのPDF処理は2倍以上速くなり、元のライブラリでは難しかったバグ修正や、ヘブライ語への対応などのカスタマイズもできるようになったとしています。2万行のC++の移行は2日で終え、マージされたプルリクエストは1.5倍に増え、90%以上のエンジニアがClaude Codeを毎日使っているとしています。

ここが効いた

• 「移す元」がはっきりした、量の多い作業を選んだ。
• 移した結果、コードを自社で持てるようになり、その後の改善まで自由になった。

自社で真似するなら

• 古い言語や外部のライブラリに頼っている部分を洗い出し、移行の候補にする。
• 移行前後で同じ結果が出るかを確かめるテストを先に用意する。

出典：Claude カスタマーストーリー Wiz

事例2：数百万行の巨大なコードの分割に、1,000人で18か月の見込み。移行の手本を学ばせ、1つの作業を約40分から10分に｜フィンテック

状況

Nubankは、ブラジル・メキシコ・コロンビアで1億1,000万人以上の顧客を持つ、中南米最大のデジタル銀行です。

壁

8年間使ってきたデータ処理（ETL）のコードは、600万行を超える1つの巨大なリポジトリになり、依存関係が深く絡み合っていました。分割するには、1,000人以上のエンジニアが約10万のデータクラスを手作業で移す必要があり、18か月かかる見込みでした。

仮説（事例ページで語られていること）

1件ごとに判断はいるが、数が多く繰り返しの多い移行は、最初に進め方を教える少ない手間を払えば、AIが自律的に進められる。人はプロジェクトの管理と承認に回ればよい、と考えました。

打ち手

1. 過去にエンジニアが手作業で行った移行の例を集め、一部をDevinの学習（ファインチューニング）に、残りを評価用に使う。
2. 移行を小さな作業に分け、多数のDevinに並行で進めさせる。
3. よく出る手順は、Devin自身にスクリプト化させて速くする。

結果

Devinの事例ページによると、学習後に作業の完了率は2倍、速さは4倍になり、1つの作業は約40分から10分に縮みました。事例ページの見出しでは、エンジニアの時間で8倍の効率化、20倍のコスト削減としています。データ、回収、リスクなどの部門は、数か月〜数年かかる見込みだった移行を数週間で終えたとしています。

ここが効いた

• 人が過去にやった移行の例を「手本」として使った。
• 小さな作業に分けて並行で進め、人は承認に集中した。

出典：Devin 顧客事例 Nubank

事例3：新しい市場に出る速さを、エンジニアの人数が決めていた。決済事業者の連携開発を任せ、6週間の見積もりを12時間に｜決済

状況

EBANXは、中南米・アフリカ・アジアの20以上の市場で、国をまたぐ決済を扱うフィンテック企業です。

壁

新しい市場に出るたびに、現地の決済事業者を何十社もつなぐ必要があり、1件ごとにエンジニアのチームが数週間かけていました。出たい市場の数に対して、作れるエンジニアが足りず、拡大の速さを開発の人数が決めていました。

仮説（事例ページで語られていること）

まず1人のエンジニアに1か月、実際の作業でDevinを評価させ、実行の記録まで読み込んで判断しました。そのうえで、事業に重要な連携開発で効果を証明すれば、組織に広がると考えました。

打ち手

1. 社内のインターフェースの仕様を書き、Devinに「事業者のAPI資料」「実装するインターフェース」「社内の見本」の3つを渡す。
2. Devinが計画、モック、単体テストまで作り、人が確認する。
3. 成果を見たうえで、ほかのチームにも広げ、大きな移行はモジュールごとに並行で進める。

結果

Devinの事例ページによると、6週間と見積もった最初の連携プロジェクトは約12時間で終わりました。いまではマージされたプルリクエストの92%をDevinが書き、エンジニア150人分に当たる追加の成果が出ているとしています。

ここが効いた

• 1人の評価と1つの重要プロジェクトで、結果を先に見せた。
• 「AIでどう速く書くか」ではなく「AIが成果を出せるようにコードをどう整えるか」に考え方を切り替えた。

出典：Devin 顧客事例 EBANX

事例4：1万人を超える開発者を、価値のある仕事に集中させたい。全員にCopilotを配り、コードを書く時間を約50%削減｜Eコマース

状況

Mercado Libreは、中南米最大のEコマースとデジタル決済の会社です。1万人を超える開発者が、1日に約10万件のプルリクエストをマージしています。

壁

開発者が、繰り返しの作業より、利用者に価値を届ける機能づくりに時間を使えるようにしたいと考えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

テクノロジー担当の上級副社長は、試験導入の結果から、GitHub Copilotが「最近のはっきりした勝者」だと話しています。開発者一人ひとりに、とても役に立つアシスタントを付けるようなものだと考えました。

打ち手

1. チームでの試験導入で効果を確かめる。
2. GitHub Copilotを開発組織の全員が使えるようにする。
3. 新人向けの研修でも、Copilotで社内の技術を早く覚えられるようにする。

結果

GitHubの事例ページによると、9,000人以上の開発者がCopilotを使い、コードを書く時間が約50%減ったとしています。

出典：GitHub 顧客事例 Mercado Libre

事例5：他チームのコードに手を出しにくかった。Copilotで知らないコードにも手が届き、開発者のスピード25%向上｜語学学習

状況

Duolingoは、5億人以上の利用者を持つ語学学習のサービスです。約300人の開発者が、言語学習の研究者やAIの専門家と一緒にサービスを改善しています。

壁

リポジトリごとにやり方がばらばらで、開発者がほかのチームのコードに移ったり手伝ったりしにくい状態でした。

仮説（事例ページで語られていること）

CTOは、GitHub Copilotがあれば、エンジニアがこれまで触れたことのないほかの開発者のコードにも、大きな変更を加えられるようになると話しています。

打ち手

1. GitHubの機能とAPIで、開発の流れと基準をそろえる。
2. GitHub Copilotを導入し、補完と自然言語のコメントからコードを書けるようにする。

結果

GitHubの事例ページによると、GitHub Copilotで開発者のスピードが25%上がったとしています。

出典：GitHub 顧客事例 Duolingo

事例6：700以上のアプリのJava更新。自動の更新機能に自社の設定を足し、70以上のアプリを5人・2か月で｜Eコマース

状況

Coupangは、韓国の大手Eコマース企業です。

壁

セキュリティと性能の向上のため、700以上のアプリケーションを新しいJavaのバージョンに上げる必要がありました。従来のやり方では、大きな手作業が必要でした。

仮説（事例ページで語られていること）

まず70以上のアプリを最初の対象にし、Amazon Q Developerの更新（トランスフォーメーション）機能に、自社の環境に合わせた設定を足せば、手作業を大きく減らせると考えました。

打ち手

1. 最初の対象として70以上のアプリを選ぶ。
2. Amazon Q Developerの更新機能に、自社の設定、デプロイの設定、JDKの設定、足りない依存関係の修正を加える。

結果

AWSのお客様の声によると、70以上のJavaアプリケーションの更新を5人のチームで2か月で終え、手作業と比べて期間を約90%短くしたとしています。

出典：Amazon Q Developer お客様の声

事例7：5倍の速さで動ける組織にしたい。全社員のハッカソンで、24時間に135の業務アプリ｜広告テクノロジー

状況

Roktは、Eコマースのテクノロジーを提供する会社です。

壁

AIが当たり前になる中で、事業を5倍の速さで回す必要があると考え、採用、分析や知識の共有、基幹システムどうしのつなぎなど、仕事の摩擦を減らそうとしていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当の上級副社長は、Replitで作業メモのアプリが数秒で、コンプライアンスの確認アプリが1日でできたことから、技術者でない社員も本番で使えるアプリを作れると考えました。

打ち手

1. 全社のハッカソンを開き、部門を問わず社員がReplitで業務アプリを作る。
2. 財務の集計、法務の文書管理、エンジニアの監視ダッシュボード、営業のCRMツールなど、部門ごとの困りごとを題材にする。

結果

Replitの事例ページによると、700人以上が参加し、24時間で135のアプリができました。Replitは社内で最もよく使われるツールの上位2つに入ったとしています。

出典：Replit 顧客事例 Rokt

事例8：人を増やさずに開発を速くしたい。デザインから動く試作品を直接作り、40万ドル以上を削減｜旅行管理

状況

AllFlyは、40人以上で企業の出張・イベントの旅行手配のサービスを作る、成長中のスタートアップです。

壁

速さが強みの会社として、人を増やさずに開発をさらに速くしたいと考えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

静止したデザインや画面の画像ではなく、動く製品そのものを渡せれば、作り手への引き継ぎが速くなると考えました。

打ち手

1. Figmaで作ったデザインを、Replitで動く試作品にする。
2. 創業者も毎週数時間、自分でReplitに入って作る。

結果

Replitの事例ページによると、40万ドル以上のコスト削減、本番に出せるソフトウェアまでの時間が2倍速くなり、11以上の新機能を公開したとしています。

出典：Replit 顧客事例 AllFly

8件から見えた、うまくいく会社の進め方

1. 最初の仕事を選ぶ

移行、更新、連携開発のように、量が多く、手順と正解がはっきりした仕事から始めています。（編集部の読み解き）

2. AIに渡す材料を人がそろえる

APIの資料、社内の見本、過去の移行の例など、AIが参考にする材料を人が用意していました。

3. 確認は人が持つ

テストと承認の流れを残し、人はレビューと判断に時間を使っていました。

4. 結果を見せて広げる

最初の1件の結果を、担当者自身が組織に見せることで、利用が自然に広がっていました。

よくある質問

AIコーディングツールは、どんな仕事から試すとよいですか？

8件の事例では、コードの移行、ライブラリの更新、決まった型の連携開発、社内の小さな業務アプリから始めていました。

エンジニアがいない会社でも使えますか？

RoktやAllFlyのように、Replitなどで技術者でない社員がアプリを作る例があります。データの扱いと公開範囲のルールを決めてから始めてください。

ツールはどう選べばよいですか？

どこまで任せるかで選びます。比較はAIコーディングツールおすすめにまとめています。

プロに頼むなら

社内だけで進めるのが難しい場合は、AI駆動開発の伴走や研修を頼める会社もあります。AI駆動開発支援おすすめで比べています。ツールの比較はAIコーディングツールおすすめをご覧ください。

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