DeNA AI活用100本ノック：全社AI浸透の全体像
図1：DeNA「AI活用100本ノック」が示す全社AI浸透のイメージ。エンジニアから非エンジニアまで全社員がAIアシスタントと協業する。

DeNA「AI活用100本ノック」とは何か

DeNAが2026年に公開した「AI活用100本ノック」は、社内で実際に運用されている100のAI活用事例を「課題→解決策→成果」のフォーマットで体系的にまとめた資料です。南場智子会長が2025年に宣言した「AIオールイン」戦略の成果を、全101ページのスライドで具体的に証明しています（DeNA fullswing, 2026）。

ポイント

この資料の最大の特徴は「非エンジニアの現場活用」が半数以上を占めることです。QA担当者がDevinでPRを作成し、ビジネス職がGeminiでChrome拡張機能を開発し、PdMがCursorでプロトタイプを構築する——従来のIT部門主導のAI導入とは根本的に異なるアプローチが記録されています。

DeNA AI Day 2026では「1日あたり100万行のプログラムを書く生成AI」「最大20倍の生産性を叩き出すエンジニア」という数字が示されました（DeNA fullswing AI Day 2026, 2026）。100本ノックの事例群は、こうした数字がどのような現場作業の積み重ねから生まれたのかを明らかにしています。

100
公開されたAI活用事例の総数
20倍
最大生産性向上を記録したエンジニア
1,000名超
AI Day 2026の来場者数

これらの事例は、特定の部署やプロジェクトに閉じたものではありません。エンジニアから営業、QA、PdMまで、全社的にAI活用が浸透していることを示す記録です。

100事例に見るAI活用パターン5分類

100本ノックの事例を分析すると、5つの活用パターンに整理できます。それぞれのパターンには共通する課題構造と解決アプローチがあり、他の日本企業でも応用可能なフレームワークとして活用できます。

活用パターン代表的な事例主なツール想定削減効果
ドキュメント・情報処理議事録自動生成、社内ナレッジ検索、法務リサーチNotebookLM, Gemini, Deep Research60〜80%の調査時間短縮
コード開発・品質テストケース自動生成、コードレビュー、CSS修正GitHub Copilot, Cursor, Devin40〜60%の開発時間短縮
会議・コミュニケーション会議録文字起こし、要約、フィードバック生成Google Meet + Gemini, NotebookLM週3〜5時間の削減
業務プロセス自動化GASスクリプト生成、Slack連携、データ集計Gemini, Dify + Claude, GAS定型作業の90%自動化
コンテンツ・企画スライド作成、ペルソナ生成、プロトタイプ構築Gemini Canvas, Cursor, Devin企画サイクルの50%短縮

この5分類は排他的ではなく、複数のパターンを組み合わせた事例も多数存在します。以下では、特に事例数の多い3つのパターンを深掘りします。

ドキュメント・情報処理パターン

100事例中で最も多いのがこのパターンです。典型的な課題は「膨大な社内資料から必要な情報を探し出すのに時間がかかりすぎる」というものです。

DeNAではNotebookLMを活用し、過去の議事録・技術ドキュメントを一括でインポートして自然言語で検索できる環境を構築しました。あるチームでは、新メンバーのキャッチアップ時間が従来の3分の1に短縮されています（DeNA fullswing, 2026）。Deep Researchを使った海外法規制リサーチでは、弁護士への確認前の素案作成が数時間から30分に短縮された事例も報告されています。

コード開発・品質パターン

エンジニア向けの事例では、GitHub CopilotとCursor（Claude Sonnet 4連携）が中心です。特に注目すべきは品質管理部門の活用で、テスト設計にAIを導入して「品質を落とさずコスト最適化を実現する新しいQAモデル」を構築しています（DeNA fullswing AI Day 2026, 2026）。

Devinの全社導入も大きな特徴です。AI Day 2026のセッションでは「Devinは単なるツールではなく"チームの一員"として機能し、人間がより本質的な業務に集中できる体制を構築している」と紹介されました（DeNA fullswing AI Day 2026, 2026）。

業務プロセス自動化パターン

Geminiを使ったGAS（Google Apps Script）の自動生成は、非エンジニアでも業務自動化を実現できる事例として多数掲載されています。Slack通知の自動化、スプレッドシートのデータ集計、定期レポートの生成など、従来はIT部門に依頼していた作業を現場で完結させているのが特徴です（DeNA fullswing, 2026）。

DifyとClaudeを組み合わせたSQLチャットUIでは、データアナリスト以外のスタッフでもデータベースに自然言語で問い合わせられる環境が整備されています。

最も活用されたツールTOP5

100事例で使用されたツールを集計すると、特定のツールに利用が集中するパターンが見えてきます。DeNAのツール選定基準は「専門性よりもアクセシビリティ」——つまり非エンジニアを含む全社員が使えることを重視しています。

Geminiが圧倒的な採用数を示しているのは、Google Workspaceとの統合による導入ハードルの低さが要因です。ドキュメント要約、コード生成、画像解析、動画処理まで幅広いタスクに対応でき、特にGeminiのマルチモーダル機能を活かした「会議動画の自動要約」「Figmaデザインからのコード生成」といった事例が目立ちます（DeNA fullswing, 2026）。

一方、高度なコーディングタスクにはCursor+Claude Sonnet 4やDevinが選択されています。特にDevinはSlackからの指示でPR（プルリクエスト）を作成できるため、コマンドラインに不慣れな非エンジニアでもコードの変更提案が可能になっています。

非エンジニアのコード生成が変える組織

100本ノックで最も示唆に富むのは、非エンジニアが主体となった開発事例の多さです。従来「エンジニアにしかできない」とされていた業務が、AIツールの進化によって職種の壁を超えはじめています。

1

Slack起点のPR作成

QA担当者がSlackでDevinに修正内容を指示し、GitHub PRが自動生成される。コードを書かずにバグ修正を提案できる

2

Chrome拡張機能の内製

ビジネス職の社員がGeminiとGitHub Copilotを組み合わせ、業務効率化のためのChrome拡張機能を自力で開発する

3

プロトタイプの即日構築

PdMがCursorを使い、企画書のアイデアを当日中に動作するプロトタイプとして実装。従来は1〜2週間のエンジニア工数が必要だった

4

データ分析の民主化

マーケティング担当者がDify+Claudeチャット経由でSQLを実行し、分析レポートを自力で作成する

これらの事例に共通するのは、AIが「エンジニアの代替」ではなく「全社員の能力拡張」として機能している点です。以下、特に象徴的な2つの事例を詳しく見ていきます。

事例：Tip #95「1人で新規企画を短期立案」

100本ノックの中で最も象徴的な事例の一つが、Tip #95です。1人の社員がAIツールを駆使し、通常はチーム体制で数週間かかる新規事業の企画立案を短期間で完遂しています（DeNA fullswing, 2026）。

市場調査にはDeep Research、競合分析にはGemini、プロトタイプ構築にはCursor、プレゼン資料にはGemini Canvasを使い、企画の全工程を1人でカバーしました。これは単なる効率化ではなく、AI前提で業務を設計し直すというアプローチです。

事例：QA担当者のバイブコーディング

品質管理部門のQA担当者がDevinを活用した「バイブコーディング」事例も注目に値します。テスト仕様書をSlackでDevinに渡すと、テストコードが自動生成されPRとして提出されます。QA担当者はコードの正確性を確認するだけで、テスト実装のサイクルが大幅に短縮されました（DeNA fullswing, 2026）。

AI Day 2026ではこの流れをDeNA全体に展開し、「品質を落とさずコスト最適化を実現する新しいQAモデル」として組織化されています（DeNA fullswing AI Day 2026, 2026）。

DeNAの全社AI浸透を支えるDARSフレームワーク

100事例が生まれた背景には、DeNA独自のAIスキル評価指標「DARS（DeNA AI Readiness Score）」があります。DARSは社員一人ひとりのAI活用レベルを5段階で可視化し、組織全体の底上げを体系的に推進するフレームワークです（DeNA fullswing DARS, 2025）。

レベル開発者の基準非開発者の基準
Level 1AIツールの基本操作ができる生成AIで文章作成・要約ができる
Level 2AI支援でコーディング効率が向上業務にAIを日常的に組み込んでいる
Level 3AIを前提とした設計・開発ができるAIで新しい業務プロセスを設計できる
Level 4AIネイティブなアーキテクチャを構築AI活用を部門横断で推進できる
Level 5AIを活用した新規事業を創出AI前提で事業戦略を立案できる

レベル1〜2が基本的なAI利用、レベル3以上がAI前提の業務設計を示します。100本ノックの事例は主にレベル2〜4の活動から生まれたものです。

評価と結びつけない設計が浸透を加速した

DARSの特徴的な設計思想は、人事評価とは直結させないことです。IT本部AI・データ戦略統括部の加茂雄亮氏は「DARSは"カンフル剤"」と位置づけ、直接的な評価ではなく、目標設定においてAI活用を必ず盛り込んでもらうためのフレームワークとして設計しています（DeNA fullswing DARS, 2025）。

南場会長は「半分の人員で現業を成長させ、残りの半分は新規事業にシフトする」というビジョンを掲げています。DARSは個人の現在地を把握するための「地図」であり、AIネイティブカンパニーへの変革を全社員が"自分ごと"として捉えるための仕組みです（DeNA fullswing DARS, 2025）。

注意

DARSのような指標を自社に導入する場合、「評価直結型」にすると社員がAIの実力を過大申告するリスクがあります。DeNAは意図的に評価と切り離し、「AIを使って目標をどれだけストレッチできるか」に焦点を当てています。レベル分けの正確性よりも「組織全体のAIレベルをどう引き上げるか」を重視する思想が重要です。

日本企業が「100本ノック」から学べること

DeNAの100事例は、従業員数約3,000人規模のIT企業での実践です。しかし、その方法論は業種・規模を問わず応用できるパターンを多く含んでいます。

学び1：「ツール標準化」より「アクセシビリティ」を優先する

DeNAが全100事例で最も使用しているのはGemini（42事例）です。これはGoogle Workspaceを全社導入しているため、追加の導入コストや学習コストが低いことが理由です（DeNA fullswing, 2026）。ツールの性能だけでなく「誰でもすぐに使えるか」を選定基準にすることが全社浸透の鍵です。

学び2：「課題ドリブン」でAI活用を設計する

100本ノックの全事例が「課題→解決策→成果」のフォーマットで記述されています。「このAIツールで何ができるか」ではなく「この業務課題をどう解決するか」から出発するアプローチが、現場での定着率を高めています。

学び3：非エンジニアの成功体験を組織に共有する

QA担当者のバイブコーディング、ビジネス職のChrome拡張機能開発——こうした「意外な使い手」の事例を全社に可視化することで、「自分もできるかもしれない」という心理的ハードルを下げる効果があります。100本ノック自体が、この共有を制度化した取り組みです。

学び4：計測と可視化の仕組みを先に作る

DARSのようなAI活用度の計測フレームワークがあるからこそ、100事例のような具体的なアウトプットが蓄積されています。施策の効果を感覚ではなく統計的に判断できる基盤を先に構築することが、持続的なAI浸透の前提条件です。

まとめ

DeNA「AI活用100本ノック」は、全社AI導入の成功パターンを100の具体事例として体系化した実践資料です。Geminiを中心にNotebookLM・Devin・Cursor・Difyなど複数ツールを組み合わせ、エンジニアだけでなくQA・ビジネス・PdMなど非エンジニア職種にもAI活用を広げている点が最大の特徴です。

自社で全社AI浸透を進める場合、まず「課題ドリブン」で10〜20の業務課題を洗い出し、アクセシビリティの高いツールから導入を始めてください。そしてDARSのような計測フレームワークを設け、成果を可視化しながら段階的にスケールさせる——DeNAの100本ノックが示すのは、こうした「小さく始めて全社に広げる」方法論です。