将智能 GitHub Copilot 副驾驶® 与现有开发框架深度融合，日立不仅收获了丰厚的知识成果，还组建了生成式 AI 技术实践者社区（Generative AI Practitioner Community），通过经验共享，进一步巩固并拓展生成式 AI 技术的应用场景。
数据显示，83%的使用者表示工作效率得到提升，部分场景开发速度提高30%。在部分应用场景中，通过与现有开发框架的集成，业务逻辑代码的自动生成成功率从78%提升到了90%。
自 1910 年成立以来，日立株式会社（Hitachi）始终以创新科技服务社会。近年来，日立不断推进“社会创新事业”，将 IT（信息技术）、OT（运营技术）与产品融合，以促进社会可持续发展与福祉提升。如今，借助生成式 AI 技术创造全新价值，已成为日立的重要战略方向。2023 年 5 月，日立成立了“生成式 AI 技术中心（Generative AI Center）”，并宣布到 2027 年将系统开发效率提升 30% 的目标，引发业界广泛关注。
日立选择智能 GitHub Copilot 副驾驶® 作为实现这一目标的核心工具。
“在我们收集、分享的众多生成式 AI 应用案例中，提升系统开发效率一向是重点课题。” 日立 Lumada 解决方案中心业务推进中心总监 Gaku Saito 解释道。
“虽然我们拥有自研开发方法和工具，但避免技术绑定对客户至关重要。”Saito指出，“GitHub 作为有望成为全球标准的平台，是解决这一问题最可靠的方式之一。”
基于此，日立早在2021年就开始在内部启动 GitHub 服务。应用范围最初从企业服务器端的特定客户场景，逐步扩展至云端，最终推进到对智能 GitHub Copilot 副驾驶® 的全面应用。
“我们从 2023 年 10 月开始对智能 GitHub Copilot 副驾驶® 进行内部评估。”日立 Lumada 解决方案枢纽业务推进中心总监 Akihito Mizoe 表示。日立招募了大约 200 名员工参与为期三到四个月的评估，在此期间，部分用户完成了两轮问卷调查。
调查采用了 GitHub、维多利亚大学和微软研究院推荐的 SPACE 框架方法。框架结合多项指标，从多个角度评估开发人员的工作效率。
“本次调研评估了六项性能指标。其中五项指标获得了超过70%用户的积极反馈，83%的用户表示任务完成速度更快。除了根据注释自动生成代码、根据代码生成注释/测试代码外，智能 GitHub Copilot 副驾驶® 还在类型定义声明以及函数和变量命名方面为用户提供了帮助。”
——Akihito Mizoe
日立 Lumada 解决方案枢纽业务
推进中心总监
图表说明：调研数据显示，智能 GitHub Copilot 副驾驶® 在所有评估维度均获得高分。
目前，日立主要将智能GitHub Copilot 副驾驶® 应用在编码和单元测试。在这些领域，生产效率平均提高了10%到20%，在某些情况下甚至达到30%。Mizoe 表示，编码通常是一项孤独的个人任务，而智能 GitHub Copilot 副驾驶® “陪伴式存在”则有效缓解了开发人员的压力。
一些受访者还表示智能 GitHub Copilot 副驾驶® 对于学习新的编程语言也同样有帮助。
“许多日立的设计人员精通业务流程，但对新开发语言并不熟练。”生成式 AI 技术开发部总监 Satoshi Igarashi 表示，日立近年来正从 COBOL 向 Java 迁移，同时借助 Python 驱动生成式 AI 技术的相关项目。在这一过程中，智能 GitHub Copilot 副驾驶® 成为帮助员工学习新语言的得力工具。“反过来，有些不懂 COBOL 的开发人员，也能在智能 GitHub Copilot 副驾驶® 的帮助下学会这门语言”，Mizoe 补充道。
评估期间，日立内部的智能 GitHub Copilot 副驾驶® 用户数量迅速增长，目前已将近2000人。Mizoe 表示，他的短期目标是将这一数字增加到5000人。
在评估、推广智能 GitHub Copilot 副驾驶® 的同时，日立还将其与现有开发框架“Justware”进行了深度集成。
Igarashi表示：“我们主要将智能 GitHub Copilot 副驾驶® 用于结对编程和单元测试，当与支持开发管控的 Justware 结合时，大型系统开发效率得到了进一步提升。”Justware 可根据详细设计生成规则驱动的、可控性良好的框架代码。Igarashi 补充道：“复杂业务逻辑无法通过规则自动生成，开发人员仍需基于设计文档进行手工编码。我们的核心课题就是减轻这一工作负担。”
为此，开发人员会以 Justware 生成的源码为基础，借助智能 GitHub Copilot 副驾驶® 提升代码精确度。业务逻辑代码的生成效率，是日立推进该项目的重点。
“在手动编码环节使用智能 GitHub Copilot 副驾驶®，可以为详细设计文档添加代码描述，进而与 Justware 的框架代码结合使用，从而获得业务逻辑建议。根据验证应用显示，智能 GitHub Copilot 副驾驶® 与 Justware 的结合使用，代码生成率从78%提升到了99%。”
——Satoshi Igarashi
日立生成式 AI 技术开发部总监
兼 GenAI 大使
图表说明：Justware 与智能 GitHub Copilot 副驾驶® 的整合应用，业务逻辑代码的生成率已提升至99%。
Igarashi 表示：“虽然我们的许多关键任务项目仍以瀑布式开发为主，但需要快速原型开发和敏捷模式的项目日益增多。根据项目性质，我们可以灵活选择不同的开发模式，无论是单独依托智能 GitHub Copilot 副驾驶® ，还是与日立自有框架结合使用，都能为开发方式带来更多可能性。”
日立应用智能 GitHub Copilot 副驾驶® 的另一个显著举措是构建社区化知识共享体系。
“我们在多个领域开展知识分享活动，并在2023年与志愿者一起启动了专注于生成式 AI 技术的社区活动，”Saito 表示。2024年4月，日立正式将这些活动系统化，成立了“生成式 AI 技术实践者社区”。
“我们建立社区的目的，是促进知识拥有者与使用者之间的高效协作。每个协作环节都设有专门的协调员——负责审核、批准，以及系统化传播优质知识内容。目前，我们已将日立内部1000多个应用案例系统整合为约200个标准化知识单元。”
——Gaku Saito
日立 Lumada 解决方案中心业务
推广中心总监兼 GenAI 大使
图表说明：日立通过构建专业社区平台，有效连接知识拥有者与使用者，并由专职协调员对知识内容进行系统化整合与质量管控。
扩展生成式 AI 技术的覆盖范围并非唯一目标，确保知识留存率同样关键。
“我们设定了两项留存 KPI，”Saito表示，第一是核心活跃用户数，目前社区有1.5万名参与者，其中核心活跃用户有2500人，日立目标是将这一数字提升至6000人。
第二项 KPI 是知识转化收益率，日立对内部活动带来的盈利产出进行量化评估，目标是不断提升这些成果。
“在不久的将来，会有智能体应用于开发工作，相信我们会实现微软提出的‘智能体世界’，”Igarashi 说。“我们期待继续同微软合作，将这些技术进步转化为知识留存与业务价值。”
▲ 声明：
Justware 是日立株式会社在日本及其他国家的注册商标或商标。文中日立的部分服务（或解决方案）目前仅支持日本地区。
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