アマゾンは、ソフトウェアエンジニアが生成 AI をどの程度活用しているか、そしてそれが成果にどう結びついているかを詳細に追跡しています。内部文書によると、同社の小売部門「Stores」では、2,100 以上のエンジニアチームを対象に、コードリリースの速度を 3 倍にする目標を設定し、一部の 25 チーム以上では 10 倍の生産性向上を目指しています。CEO のアンディ・ジャスビー氏は、AI の活用を怠る社員は職を失うリスクがあると述べ、AI を自動化投資として捉え、その効果を測り習慣化することを社内文書で呼びかけています。 この取り組みには、従業員の一部からの抵抗も伴っており、トップダウン型の強制に対する懸念や、ツールが重複する「AI スプロール」の問題が指摘されています。さらに、進捗報告の負担や明確な成功指標の不足も課題として浮上しています。これに対し、アマゾンは対応を調整し、特定ツールの強制から協調的な実践へと方針を転換、手動報告の自動化やチームへの柔軟な導入権限付与を進めています。また、成功事例の共有や学習プラットフォームの整備を通じて、摩擦を軽減し、早期の勝利を祝う文化を醸成しようとしています。 具体的な指標としては、月間アクティブユーザー数や、エンジニアの意見を示すネットプロモータースコアに加え、「価値創出イベント」と呼ばれる、具体的な出力生成やフィードバックの頻度も監視されています。同社は「Goodhart の法則」、つまり指標が目標になるとその指標が意味をなさなくなるリスクも認識しており、単純な使用率だけでなく、実際の活用方法や成果に焦点を当てています。 アマゾンは「AI ネイティブ・エンジニアリング十戒」として、コストより実用性を優先し、すべての問題に AI を強制せず、最も適した手法（LLM 含む）を選ぶ方針を掲げています。また、システムの透明性と監査可能性を確保し、ブラックボックス化を避けることを強調しています。社内のエンジニアには、日常業務で手作業になりがちな部分を AI で加速させる実験を促し、管理者には明確なガイドラインの策定とツールへのアクセス環境の整備を求め、AI を日々の業務に統合していく姿勢を示しています。